Förbättring av datakvalitet för LCC-förutsägelser med molntjänster


DigitaliseringGruvbrytningLCCUnderhåll

fullscale

Luleå tekniska universitet

2018-04-01


Uday Kumar

2021-03-31

201705465

Syfte och mål
Syftet med IDQfLCC-projektet är att:
1. Utveckla en ram för datakvalitetsanalys av MAXIMO-databasen. Ramverket omfattar tre väsentliga aspekter: diagnostik, förutsägelse och recept;
2. Utveckla, validera och visa ett beslut om ekonomisk livslängd i gruvmiljön;
3. Bygga en generisk programvara med tanke på verkliga operativa parametrar som prototyp demonstration i gruvdriftsmiljö.

Upplägg och genomförande
WP1: Projektsamordning (1 april 2018 till 31 mars 2021).
WP2: Undersök problemets skala (1 april 2018 till 30 september 2018).
WP3: Statistisk analys och databeredning (1 oktober 2018 till 31 mars 2019).
WP4: Datakvalitetsutredning (1 april 2019 till 30 september 2019).
WP5: Modellering och analys (1 oktober 2019 till 31 maj 2020).
WP6: Tolkning och visualisering (1 juni 2020 till 31 mars 2021).

Förväntade resultat
Projektet förväntas få följande resultat: 1. Har den direkta effekten att minska drift- och underhållskostnaderna för gruvutrustning genom att optimera livslängden och minimera den totala ägandekostnaden. 2. Genomförandet kommer att leda till en förändring av arbetskraften över tid, vilket lockar ungdomar, särskilt kvinnor, till gruvindustrin. 3. Har den direkta effekten att förbättra datakvaliteten för MAXIMO-databasen som används i gruvindustrin.

Mer information

Presentation från SIP STRIM programdag 2019 (eng)

FacebookTwitterLinkedInEmail