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“Il tasso di copertura della manutenzione giornaliera è salito di oltre il 99%%. Ciò significa che individuiamo tempestivamente i difetti e possiamo sostituire le catene deformate prima che si rompano, evitando costose interruzioni che incidono sulla produzione”.

Zhou Songyun

Supervisore Tecnico, China Coal Huajin Group

Sfruttare la potenza dell'IA

I trasportatori a catena raschiante trasportano il carbone in superficie. Con il tempo le catene si deformano e si rompono. Per ridurre il rischio di interruzioni e minimizzare il tempo che il personale deve trascorrere sottoterra, CCHG ha mirato ad automatizzare le ispezioni di manutenzione. CCHG ha incaricato il Lenovo Research Institute di sviluppare un'applicazione di visione artificiale che utilizza l'intelligenza artificiale sui flussi delle telecamere per identificare segni di usura e danni sui trasportatori a catena raschiante.

Automatizzando il processo di ispezione, CCHG può identificare con precisione i difetti delle catene senza dover inviare squadre di manutenzione sottoterra. Queste possono agire tempestivamente per prevenire le rotture delle catene e mantenere la produzione
efficiente.

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