Operador ML

Operador ML Entrenador

Alcanza el máximo rendimiento de los operadores con información en tiempo real basada en datosAlcanza el máximo rendimiento de los operadores con información en tiempo real basada en datos
Capacita a tus operarios. Optimiza tu flota. Descarboniza tu mina.

El ML Operator Coach de Cascadia Scientific es una solución vanguardista de control del rendimiento de los operarios diseñada para aumentar la eficiencia, reducir el consumo de combustible y mejorar el comportamiento de los operarios en tiempo real.

Construido sobre la base de nuestra plataforma SmartRView, líder del sector, ML Operator Coach es un copiloto digital para las operaciones mineras, que permite a los supervisores y al personal de la sala de control identificar el bajo rendimiento, ofrecer formación justo a tiempo y realizar un seguimiento de la mejora continua.

Se han conseguido mejoras de hasta el 15% en la eficiencia del combustible gracias a la intervención del operador en tiempo real, basada en los conocimientos del ML Operator Coach.

Características principales

Clasificación de operadores en directo

Clasificación en tiempo real del rendimiento de los operadores en función de los ciclos de referencia modelados.

Gráfico de distribución de la eficacia en 24 horas

Visualiza al instante la eficiencia de todo el turno mediante histogramas dinámicos de rendimiento

Líneas de tendencia de la eficiencia horaria

Identifica las tendencias de rendimiento por operario y equipo a lo largo del turno o del tiempo.

Alarmas de comportamiento del operario

Notificaciones inmediatas de infracciones de funcionamiento, como frenadas bruscas, posicionamiento inadecuado del volquete o uso excesivo del acelerador.

Evaluación comparativa basada en modelos

Cada ciclo de transporte se compara con un modelo de aprendizaje automático que representa el rendimiento óptimo, adaptado a las condiciones únicas de tu emplazamiento.

Cómo funciona

El ML Operator Coach evalúa continuamente el rendimiento del operador comparando los datos de los ciclos en tiempo real con modelos avanzados de aprendizaje automático específicos del lugar. Estos modelos predicen el uso previsto de combustible y la duración del ciclo en función de docenas de variables de transporte, terreno, carga útil, recorrido vertical, tipo de equipo, etc.

A medida que se completa cada ciclo, la eficacia del operario se evalúa en tiempo real:

Desviaciones negativas

Rendimiento mejor de lo esperado (menos combustible)

Desviaciones positivas

Bajo rendimiento, consumo excesivo de combustible o ineficacia

Un cuadro de mandos de la sala de control en directo presenta estos datos, permitiendo a los supervisores actuar de inmediato.

Evaluación de operadores de dos niveles

Análisis de rendimiento

Análisis táctico (próximamente)

Supervisa las entradas de control como el acelerador, el frenado, las RPM del motor y el comportamiento de la transmisión
Señala las infracciones de las mejores prácticas o de las directrices del operador
Mide la conformidad con los patrones de rendimiento recomendados (por ejemplo, velocidades de rampa del motor objetivo)

Aspectos destacados del panel de control

Histograma de rendimiento del ciclo

Distribución de los ciclos de transporte frente a los modelos de referencia

Gráfico de series temporales de 24 horas

Tendencia de la eficiencia del combustible en todo el turno, actualizada cada hora

Clasificación de equipos y operadores

Clasificaciones dinámicas del rendimiento de cada operador

Seguimiento de eventos

Registra los sucesos críticos para la seguridad y los relacionados con el rendimiento del operador (por ejemplo, frenado excesivo, mal uso del volquete)

¿Quieres aún más granularidad? Nuestros modelos pueden adaptarse a tu mina, flota y prioridades operativas, porque no hay dos centros iguales.

Tu puente hacia una minería baja en carbono

A medida que las minas se comprometen a alcanzar objetivos netos cero, el comportamiento de los operadores presenta una de las oportunidades más inmediatas e impactantes para reducir las emisiones de Alcance 1. Mientras que las flotas eléctricas y los transportes impulsados por hidrógeno son todavía incipientes, el ML Operator Coach ofrece ya ventajas de sostenibilidad.

ML Operator Coach te permite

Minimizar el uso de combustible por tonelada trasladada
Maximizar la competencia de los operarios en todos los turnos
Identifica las necesidades de formación y entrena en tiempo real
Reducir la intensidad de carbono de las flotas diésel
Lograr avances cuantificables en materia de ESG y descarbonización

¿Por qué ML Operator Coach?

¿Listo para transformar tu flota?

Libera todo el potencial de tu equipo y reduce los costes y el carbono, a partir de hoy.