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Predict to prevent: Transforming mining with machine learning - IBM Industrial IoT Case Study
预测预防:用机器学习改变采矿
IBM
矿业公司有大量数据可供使用。传感器在地下作业中似乎无处不在。但到目前为止,由于难以理解所有数据,矿业公司很难利用他们的所有数据。那么对于矿业公司来说,最重要的数据是什么?简短的回答:资产。采矿业是资产最密集的行业之一。在开采链的每个环节——钻孔、切割、破碎、筛选和去除含矿岩石——重型设备都至关重要。它需要挨打。当设备发生故障,需要进行计划外的维护时,生产会受到影响,成本会上升,并且采矿资本效率的一个关键指标——整体设备效率 (OEE)——会下降。
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