Digitalisasi Industri Pertambangan
Peluang $ 100 Miliar
Potensi Nilai Ekonomi Tahunan Melalui Digitalisasi (USD), McKinsey Global Initiative
Hampir sepertiga dari $ 370 miliar nilai ekonomi tahunan diperkirakan akan direalisasikan melalui digitalisasi pemeliharaan peralatan
Sekarang waktunya bagi industri pertambangan untuk mendigitalkan proses perawatan peralatan mereka!
Membangun fondasi digital dengan solusi yang fleksibel dan dapat dikonfigurasi
Mempersiapkan fondasi untuk lapisan Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI)
-
Fleksibel untuk memungkinkan integrasi dengan sistem baru dan yang sudah ada
-
Dapat dikonfigurasi agar sesuai dengan sifat operasi pemeliharaan pertambangan yang kompleks dan dinamis
-
Interface yang sederhana dan intuitif, untuk membantu mendorong keterlibatan pengguna di semua tingkatan organisasi
-
Fondasi digital adalah prasyarat teknologi ML/AI menjadi efektif
-
Memulai transisi ke budaya organisasi yang digerakkan oleh data melalui fase 1 akan mempercepat manfaat dari ML/AI yang memungkinkan partner kami untuk membantu
-
Solusi ML/AI sudah terbukti di industri manufaktur dan siap untuk digunakan pada industri pertambangan
Pemeliharaan Peralatan Berbasis Data
Sadari adanya peningkatan dalam hal pemeliharaan dengan arc.ops
arc.ops menawarkan
Ketersediaan
-
Pelacakan secara Real-time dari operasi pemeliharaan dapat menghindari penundaan secara prosedural
-
Pengumpulan data yang komprehensif mempercepat analisis akar masalah untuk mencapai target pemeliharaan
-
Algoritma preventif dan metriks mengurangi waktu yang dihabiskan untuk pemeliharaan yang tidak perlu dan tidak efektif
Keselamatan
arc.ops menawarkan
-
Video instruksi secara langsung membantu mengurangi human error dalam prosedur perawatan
-
Algoritma prediktif amengantisipasi kegagalan dan mengurangi risiko kerusakan peralatan yang berbahaya
-
Daftar jaminan kualitas dan keamanan digital memastikan peralatan selalu sesuai dengan kebutuhan
Penghematan
arc.ops menawarkan
-
Metode dan logika pencegahan menghilangkan ketergantungan yang pada metrik “mean time between failure” yang tidak efisien
-
Analisis akar penyebab secara cepat, mengurangi tenaga kerja dan suku cadang yang terbuang