我们正在创造前所未有的数据，机器现在配备了传感器，可以收集性能和环境数据。有效利用数据进行预测性维护是数字化如何优化性能和成本效益的一个例子。
Hem强调了预测性维护作为一个例子。一旦实施，它使矿工能够以经济有效的方式预测和管理操作风险。这就需要一个能够收集和分析数据的数字装置。困难在于如何将这些发现转化为一种可操作的形式——使组织能够创建并优先处理维护任务，以最小化风险并增加正常运行时间。
“这些生产潜力之一的一个例子是矿石质量变化和设备磨损状态之间的相互作用。通过了解这些参数如何与工艺性能、能耗和磨损率相结合，就有可能优化所有或部分这些变量。一旦数据可用，就可以使用不同类型的维护方案和操作策略。将这些技术与选择性开采、库存管理和矿石分拣结合起来，我们将实现生产率的显著提高。”
设备中的传感器检测磨损率，传感器的数据转化为信息，使预测性维护或维修成为可能。通过允许运营商进行维护计划，可以在产量较低时进行修改，而不是在产量高峰时意外关闭，从而帮助矿商节省时间，维护有效的管理资源和资金。
自动化已经提高了这一过程的效率。通过利用数字化中的各种选择，现在有可能提高生产率，并将自动化提升到一个新的水平:“自动化本身改善了采矿业的许多工作流程。通过收集和分析数据，我们可以优化自动化过程。然而，只有当我们将数据与人类经验和创造力的火花结合起来时，自动化才能最大限度地发挥其潜力。这就是我们努力的方向。”
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