資產管理和可靠性在採礦業中至關重要，特別是在員工安全和避免停機高成本方面。然而，達到世界級維護的障礙在於大多數設備故障都是隨機的，且難以在發生前檢測到。事實上，據估計大多數故障都屬於隨機類別。
由於生產過程的孤立和分散性質，採礦業的設備數據收集歷來面臨挑戰。數據源分布在整個設施和礦場中，沒有明確的統一網絡將它們連接回主要樞紐。這導致了碎片化的可見性和手動數據工作流程。資訊技術（IT）和營運技術（OT）獨立存在，可用數據往往缺乏背景，使其難以理解和使用。這種連接性的缺乏限制了從特定工業設備中提取性能指標的能力。
缺乏連接性和數據存取也使得實施企業級預測性維護解決方案變得困難。僅在一台設備或非常小的網絡化群組上進行一次性和概念驗證並不能構成可靠的預測性維護解決方案，仍然讓大部分維護工作依賴運氣。
對有意義改進的需求
顯然，維護應該從被動轉向主動以提高效率，但要達到這一點需要投資更全面的維護基礎設施。僅僅按定期輪換安排維護並不考慮設備的實際狀況。
要有效管理資產，採礦公司必須了解設備為什麼、如何以及何時故障。維護作為一個專業和企業實踐在過去50年中已經大幅發展，技術也隨之發展。然而，在採礦業中採用能夠提供預測性維護技術的障礙與成本和營運的分散性質有關；沒有一刀切的選擇。
所需要的是一個能夠大規模提供數據情境化並解決目前阻礙預測性維護解決方案規模化部署的數據架構和整合挑戰的解決方案。這就是工業數據營運系統發揮作用的地方。
工業數據營運
工業數據營運（DataOps）支援為採礦業開發預測性維護解決方案。DataOps中使用的技術專注於數據科學來開發預測模型。它可以自動化數據收集和整理，這曾經是一個耗時的手動過程。透過像建立在Rockwell Automation FactoryTalk® DataMosaix™平台上的採礦資產智能這樣的系統將OT和IT結合起來，預測性維護變得可行。
數據科學家現在將有更多時間來讀取數據並識別機器健康和性能的趨勢。這種洞察將使他們能夠確定每台設備的正確維護節奏，並能夠在平板電腦、筆記型電腦或桌上型電腦上的易讀儀表板上向營運中的相關人員提供該資訊。有價值的近即時資訊可以在設備故障導致昂貴停機之前到達正確的人員。
工業DataOps在先前分散的數據之間添加和管理有意義的關係，加速機器學習應用程式（如預測性維護）的開發和部署。換句話說，它簡化了採礦公司從複雜工業數據中提取價值的方式。
整合所有要素
將即時感測器數據與基於工程第一原理（你可以從更簡單的東西構建複雜東西的想法）的資產模型相結合，提供了支撐採礦資產智能大部分運作方式的預建模型。DataOps將這些模型營運化。
預測性維護可以減少維護人員工時、減少非計劃停機時間並提高生產力。
了解更多關於 工業數據營運 和 Rockwell Automation行業解決方案 – 採礦資產智能。
