公司描述:

这家跨国公司是巴西最大的矿业公司之一。主要从事铁矿石和镍的选矿。该公司平均年收入为340亿美元,在全球拥有逾19.5万名员工。

挑战:

矿浆泄漏是采矿业面临的一个严重问题,会造成许多环境后果。用昂贵的传感器监测管道需要大量昂贵的投资。该公司正在寻找一种不同的解决方案,能够以更低的成本预测泄漏。

策略:

Stefanini利用统计模型,对管道沿线现有的传感器进行了全面的故障分析。然后,我们为运营团队开发了一个自动化仪表板,以查看数据并支持他们的决策。利用开源分析平台和强大的机器学习技术,我们能够建模并预测可能的泄漏,更好地理解植物的行为,并在任何异常情况下通知各方。

转换:

我们在3条管线上实现了预测系统,共有25个预测模型全天候监测。该公司成功检测到管道泄漏,避免了数百万美元的环境罚款。开源平台有助于降低项目的总体成本。除了节省成本,我们还通过为客户提供方便的数据访问和控制来改善用户体验。

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