« Le taux de couverture de maintenance quotidienne est passé à plus de 99 %. Cela signifie que nous attrapons les défauts tôt et pouvons remplacer les chaînes déformées avant qu’elles ne brisent, afin d’éviter les pannes coûteuses qui impactent la production. »
Un coup d’il
- Client: China Coal Huajin Group
- Industrie : Énergie et services publics
- Famille de produits ;: Serveurs, ordinateurs de bureau et tout-en-un
- Région: Chine
- Processeur : Intel, MediaTek
- Sujet: Intelligence artificielle, données volumineuses et analyse de données
Extraire la puissance de l’IA
Les transporteurs à chaîne de racloir transportent le charbon à la surface. Avec le temps, les chaînes se déforment et se déforment. Afin de réduire les risques de panne et de minimiser le temps dont le personnel a besoin pour passer sous terre, le groupe de travail a pour objectif d’automatiser les inspections de maintenance. Le CCHG a mandaté le Lenovo Research Institute pour développer une application de vision informatique qui utilise l’IA sur les flux de caméra afin d’identifier les signes d’usure et de dommage sur les transporteurs de chaîne de racloir.
En automatisant le processus d’inspection, le CCHG peut identifier avec précision les défauts de la chaîne sans devoir envoyer les équipes de maintenance sous terre. Prendre des mesures précoces pour prévenir les bris de chaîne et maintenir la production
sur la bonne voie.
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