Στην εποχή του AI, ο ρόλος των λιπαντικών στα ορυχεία γίνεται ακόμη πιο σημαντικός
Η τεχνητή νοημοσύνη αποκτά ολοένα μεγαλύτερο ρόλο στη μεταλλευτική δραστηριότητα, από την ανάλυση δεδομένων έως την ανάπτυξη νέων υλικών. Χαρακτηριστικό παράδειγμα αποτελεί η πρόσφατη ανακάλυψη, με τη βοήθεια AI, μιας νέας ουσίας που θα μπορούσε να μειώσει έως και κατά 70% τη χρήση λιθίου στις μπαταρίες, εφόσον η τεχνολογία μπορέσει να αξιοποιηθεί σε μεγάλη κλίμακα. [1]
Η εξέλιξη έχει ιδιαίτερη σημασία για έναν κλάδο που βρίσκεται στον πυρήνα της ενεργειακής μετάβασης. Η ηλεκτροκίνηση, η αποθήκευση ενέργειας και οι υποδομές χαμηλότερων εκπομπών αυξάνουν τη ζήτηση για λίθιο, νικέλιο, κοβάλτιο και άλλα κρίσιμα ορυκτά. Σύμφωνα με την ανάλυση που επικαλείται η Shell, έως το 2030 θα χρειάζεται περισσότερο από εξαπλάσια ποσότητα λιθίου σε σχέση με τη σημερινή παγκόσμια διαθεσιμότητα [2], ενώ η κάλυψη της ζήτησης εκτιμάται ότι θα απαιτήσει περίπου 50 νέα ορυχεία λιθίου, 60 νικελίου και 17 κοβαλτίου. [3]
Οι αριθμοί αυτοί εξηγούν και την πίεση που δέχεται σήμερα η μεταλλευτική βιομηχανία. Τα ορυχεία καλούνται να αυξήσουν την παραγωγή τους, περιορίζοντας παράλληλα τις εκπομπές και το λειτουργικό κόστος. Στην έρευνα Breaking New Ground της Shell Lubricant Solutions, το 26% των στελεχών του κλάδου αναφέρει την κοινωνική πίεση για μείωση των εκπομπών CO₂ μεταξύ των παραγόντων που θα επηρεάσουν περισσότερο τη λειτουργία των ορυχείων τα επόμενα χρόνια, ενώ το αυξανόμενο κόστος των αναλώσιμων αναδεικνύεται ως σημαντική επιχειρησιακή πρόκληση. [4]
Σε αυτή την προσπάθεια, οι νέες ψηφιακές τεχνολογίες αποτελούν μέρος της λύσης. Η αποδοτικότερη λειτουργία του εξοπλισμού εξαρτάται όμως και από τεχνικές πρακτικές που μπορούν να εφαρμοστούν άμεσα. Η σωστή επιλογή και διαχείριση των λιπαντικών είναι μία από αυτές.
Η λίπανση ως άμεσο εργαλείο αποδοτικότητας
Στον εξοπλισμό ενός ορυχείου, τα λιπαντικά καλούνται να προστατεύσουν κινητήρες, κιβώτια μετάδοσης, υδραυλικά συστήματα, έδρανα και άλλα κρίσιμα μηχανικά μέρη που λειτουργούν υπό υψηλά φορτία και απαιτητικές συνθήκες. Η αποτελεσματική λίπανση επηρεάζει τη φθορά, την αξιοπιστία και τη διάρκεια ζωής των εξαρτημάτων και, τελικά, τη δυνατότητα του εξοπλισμού να παραμένει διαθέσιμος για παραγωγή.
Το οικονομικό αποτέλεσμα μπορεί να είναι σημαντικό. Σύμφωνα με τα στοιχεία της Shell, η επιλογή των κατάλληλων λιπαντικών υψηλής απόδοσης και η αποτελεσματική διαχείρισή τους μπορούν να μειώσουν τον συνολικό ετήσιο προϋπολογισμό συντήρησης ενός ορυχείου έως και κατά 30%. [5]
Η συμβολή ενός οργανωμένου προγράμματος λίπανσης δεν περιορίζεται στην επιλογή του προϊόντος. Περιλαμβάνει την εφαρμογή του κατάλληλου λιπαντικού σε κάθε σημείο, τη σωστή διαχείρισή του και την παρακολούθηση της απόδοσής του κατά τη λειτουργία.
Στην πράξη, αυτό μπορεί να υποστηρίξει:
- μεγαλύτερη διαθεσιμότητα του κρίσιμου εξοπλισμού
- περιορισμό των απρογραμμάτιστων βλαβών και του κόστους συντήρησης
- μεγαλύτερη διάρκεια ζωής εξαρτημάτων και αποτελεσματικότερη αξιοποίηση των αναλώσιμων
Η ίδια προσέγγιση αποκτά ιδιαίτερη σημασία και για τους στόχους βιωσιμότητας των μεταλλευτικών επιχειρήσεων. Στην έρευνα της εταιρίας, το 40% των ερωτηθέντων δήλωσε ότι χρησιμοποιεί ήδη βιοδιασπώμενα αναλώσιμα, ενώ το 41% χρησιμοποιεί λιπαντικά υψηλότερης κατηγορίας απόδοσης με οφέλη που σχετίζονται με την αποδοτικότητα και τη βιωσιμότητα. [4]
Από τη σωστή λίπανση στα δεδομένα συντήρησης
Η αποτελεσματική διαχείριση των λιπαντικών μπορεί να προσφέρει και πληροφορίες για την κατάσταση του εξοπλισμού. Προγράμματα παρακολούθησης της κατάστασης του λαδιού μπορούν να βοηθήσουν στον έγκαιρο εντοπισμό πιθανών αστοχιών και να δώσουν στις τεχνικές ομάδες περισσότερα στοιχεία για τον προγραμματισμό των εργασιών συντήρησης.
Σε αυτό το σημείο συναντώνται η λίπανση και η ψηφιοποίηση. Δεδομένα από την παρακολούθηση του λιπαντικού μπορούν να αξιολογούνται μαζί με πληροφορίες από αισθητήρες και άλλα συστήματα του εξοπλισμού, δημιουργώντας πληρέστερη εικόνα για τη λειτουργία του. Η χρήση αισθητήρων και μηχανικής μάθησης μπορεί επίσης να υποστηρίξει την προγνωστική συντήρηση, την οποία έχουμε αναλύσει εκτενέστερα σε προηγούμενο blogpost και μπορεί να συμβάλει στην αύξηση της διάρκειας ζωής εξαρτημάτων έως και κατά 50%. [6]
Ο ρόλος της προγνωστικής συντήρησης εδώ είναι συμπληρωματικός. Το ζητούμενο είναι η αξιοποίηση αξιόπιστων δεδομένων ώστε οι τεχνικές ομάδες να μπορούν να αξιολογούν την κατάσταση του εξοπλισμού και να σχεδιάζουν τις παρεμβάσεις τους με μεγαλύτερη ακρίβεια. Η Shell Lubricant Solutions συνδυάζει λιπαντικά υψηλής απόδοσης με υπηρεσίες τεχνικής υποστήριξης, παρακολούθησης και διαχείρισης, εντάσσοντας τη λίπανση σε μια ευρύτερη προσέγγιση για την αποδοτικότητα και την αξιοπιστία των μεταλλευτικών εγκαταστάσεων.
Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη και η ψηφιοποίηση αποκτούν μεγαλύτερο ρόλο στην εξόρυξη, η ποιότητα των δεδομένων και η σωστή διαχείριση του εξοπλισμού γίνονται ακόμη σημαντικότερες. Τα λιπαντικά αποτελούν ήδη μέρος αυτής της τεχνολογικής εξέλιξης, τόσο μέσα από την προστασία που παρέχουν στα μηχανικά συστήματα όσο και μέσα από τις πληροφορίες που μπορούν να προσφέρουν για την πραγματική κατάσταση λειτουργίας τους.
[1] BBC News. New material found by AI could reduce lithium use in batteries (2024)
[2] McKinsey. Battery 2030: Resilient, sustainable, and circular (2023)
[3] Mining.com. Hundreds of new mines required to meet 2030 battery metals demand — IEA report (2022)
[4] Shell. Breaking New Ground: Shaping a Successful Future for Mining (2023).
[5] Shell. Reducing the Total Cost of Ownership in Mining & Quarrying.
[6] McKinsey. Navigating a decade of challenges: Five winning initiatives for mining CEOs. (2022)
