Las imágenes térmicas de FLIR permiten realizar inspecciones autónomas de vehículos y camiones de minería en Australia

Pitcrew AI es un nuevo sistema que aprovecha la imagen térmica de FLIR y la tecnología de IA para cambiar la forma en que se inspeccionan los camiones y vehículos de minería. Usando un algoritmo de IA entrenado en una biblioteca de imágenes térmicas, el sistema puede detectar problemas en sus primeras etapas, antes de que se destruya el equipo o los vehículos provoquen accidentes mortales en la carretera.

El sistema está construido por Industrial Monitoring & Control (IMC), que desarrolló el sistema para automatizar las inspecciones de neumáticos de camiones mineros. Esto es fundamental para mantener el tiempo de actividad de los camiones mineros, ya que incluso los daños menores a un neumático de mina grande, como un simple corte de roca, pueden provocar un fallo completo de los neumáticos si no se detectan. Los fallos de los neumáticos OTR suponen un riesgo importante para la seguridad y la financiación de las operaciones mineras. En el peor de los casos, puede producirse un incendio de neumáticos. El resultado más probable, si no se identifican los daños en los neumáticos, es que hay un tiempo de inactividad no planificado para los cambios de neumáticos más el coste potencial de 50 000 AUD para el neumático de sustitución. No tener ninguna perspectiva sobre los daños activos en los neumáticos in situ también dificulta la planificación anticipada del stock de neumáticos y puede hacer que los tiempos de cambio sean más largos.

Cuando se deja tiempo para que crezca una pequeña lesión en un neumático, puede desarrollarse una gran separación de calor. Si se activa un evento de neumático caliente, puede retirar un vehículo del funcionamiento durante más de 24 horas, ya que debe aislarse en una zona de exclusión. Esto puede ser una interrupción significativa en las operaciones del sitio. Sin embargo, un escenario aún peor es si no se detecta un neumático caliente y progresa a un incendio de neumáticos. Esto puede ser catastrófico y destruir equipos críticos caros. Incluso sin tener en cuenta los problemas de seguridad y funcionamiento, los neumáticos son un centro de costes significativo para las operaciones mineras, lo que prolonga la vida útil de los neumáticos y genera ahorros significativos en los gastos operativos del centro (OPEX).

Tim Snell, director de IMC, explica el valor de desarrollar un sistema de inspección nuevo y mejorado. “Hemos desarrollado un montón de soluciones diferentes a lo largo de los años”, dice Snell, “y este es uno de esos problemas que se conoce en grandes minas y canteras, pero durante muchos años no ha habido una buena solución para ello”.

Los métodos actuales para detectar daños en los neumáticos incluyen inspecciones visuales manuales que se realizan a intervalos regulares, como cambios de turno. A menudo, el olor a goma ardiente es la primera indicación de un neumático caliente. Las operaciones de camiones de transporte autónomo reducen la probabilidad de detección temprana, ya que se realizan inspecciones menos frecuentes. Hay varios ejemplos de incendios de neumáticos importantes en camiones de transporte autónomo.

Las inspecciones detalladas de los neumáticos requieren mucho trabajo y tiempo de inactividad del vehículo para realizar una prueba de “impacto”. De nuevo, las flotas autónomas hacen que esto sea más desafiante ya que el acceso para realizar inspecciones requiere aislamientos en su lugar y tiempo de inactividad de la máquina. Es poco probable que las inspecciones manuales detecten separaciones por corte de roca y otros daños en los neumáticos al principio del proceso de desarrollo, ya que no se pueden realizar con la frecuencia suficiente en entornos modernos de minería de flotas autónomas.

Ha habido una enorme inversión en tecnología de conducción autónoma de flotas. Pero los conductores humanos también realizan muchas tareas en el vehículo más allá de conducir. Por ejemplo, oler goma quemada, escuchar un traqueteo o un chirrido del compartimento del motor, sentir una vibración anómala a través del asiento. Hasta la fecha no se ha realizado en ningún lugar el mismo nivel de inversión para sustituir estas funciones de controlador secundario. Para maximizar el rendimiento de las flotas autónomas y extraer todos los beneficios financieros de la inversión en ellas, los operadores de las minas deben adoptar tecnologías de inspección y supervisión autónomas.

La sustitución de cada neumático de un camión minero puede costar hasta 50 000 AUD.

La solución de IA de Pitcrew

IMC sabía desde hace tiempo que las separaciones de los neumáticos podían detectarse utilizando cámaras termográficas portátiles. Los inspectores pueden utilizar las cámaras para detectar puntos calientes causados por los materiales separados del neumático que se rozan entre sí y crean fricción. Estos puntos calientes son visibles incluso si los neumáticos están torcidos con barro, el caso habitual de los camiones mineros, mientras que una inspección visual para la delaminación requiere que el neumático se lave para detectar rastros de una perforación en la capa superior del neumático. “Se puede detectar si se está realizando una inspección visual detallada”, dice Snell, “pero en realidad, realizar las inspecciones en tiempo real sin tiempo de inactividad es la única tecnología eficaz que conozco”.

El sistema de IA de Pitcrew, que va un paso más allá de las cámaras portátiles, se suministra como un patín autónomo de despliegue rápido alimentado por energía solar que se puede instalar en el lateral de una carretera de transporte en unas pocas horas. Controlado de forma remota por ingenieros de IA de Pitcrew, el sistema incluye una cámara termográfica de calidad militar y un procesador avanzado de inteligencia artificial para visión artificial. No se requieren cambios en las operaciones del sitio. El sistema puede inspeccionar todas las máquinas sin necesidad de que el vehículo se detenga. Todos los vehículos que pasan por el sistema se inspeccionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, los 365 días del año, sin ninguna intervención humana.

La IA de Pitcrew tiene la capacidad de detectar pequeños daños en los neumáticos, como la perforación de roca, la falta de orejeta o las incisiones en roca. Cada caso de daño individual se puede rastrear a través de un ID de daño individual. Después de la detección inicial, el neumático se puede inspeccionar y, si es reparable, se puede retirar y reparar, lo que permite ahorrar en el gasto de neumáticos en el sitio. La reparación de neumáticos es mucho más respetuosa con el medio ambiente que el nuevo equivalente y puede desempeñar un papel importante a la hora de ayudar a las minas a alcanzar los objetivos de sostenibilidad.

Si el neumático está dañado y no se puede reparar, si es seguro manejar el vehículo, el neumático puede volver a ponerse en servicio. En caso de daños como un corte de roca, se puede realizar un seguimiento de la separación en cada pasada del sistema de IA de Pitcrew y el crecimiento se puede supervisar. Los modelos de aprendizaje automático se utilizan para proyectar el crecimiento de los daños y predecir cuándo es necesario cambiar los neumáticos. Esto permite planificar el tiempo de inactividad del vehículo con bastante antelación, minimizando los cambios imprevistos de neumáticos y permitiendo gestionar el stock de neumáticos de forma eficiente.

Del mismo modo, al predecir la trayectoria de los daños en los neumáticos, se pueden evitar muchos de los riesgos asociados con los casos de neumáticos calientes y los incendios de los neumáticos. Sin embargo, pueden producirse casos de neumáticos calientes y el sistema de IA de Pitcrew puede detectar neumáticos calientes y alertar inmediatamente al personal por correo electrónico, SMS o muchas otras opciones de comunicación. Esto permite aislar un vehículo lo más rápido posible mejorando la seguridad de la mina. El sistema ofrece la ventaja adicional de contar con un sistema de inspección termográfica controlado de forma remota que la dirección puede utilizar para evaluar un vehículo de forma remota, mejorando la visibilidad y la inteligencia durante un caso de seguridad minera.

Puntos calientes en neumáticos detectados con termografía.

Elección de la cámara termográfica adecuada

Cuando se trataba de automatizar las inspecciones, IMC decidió utilizar una cámara térmica de visión artificial FLIR A615 y formó a un modelo de IA para identificar las primeras etapas de separación tal como aparecían en la termografía.

Aunque crear una biblioteca de formación era una tarea monumental, entrenar una IA requiere miles de imágenes; Snell y el resto de su equipo se sorprendieron de lo bien que resultó el proyecto. “Creo que la primera vez que ejecutamos el sistema en vivo en un sitio, comenzamos a recibir alertas de inmediato, en realidad había hecho todo lo que se suponía que debía hacer”, dice Snell. “Nada funciona tan bien desde el primer momento”. Por supuesto, detrás de ese éxito había una década de trabajo de codificación heredado realizado por IMC, que ha estado distribuyendo e integrando cámaras FLIR como la A615 durante unos 10 años.

La IA de Pitcrew se puede utilizar para comprobar la separación de los neumáticos de cientos de vehículos al día.

Sistema de IA de Pitcrew con cámara FLIR sobre el terreno.

Cabe destacar que en la mayoría de los sitios que operan un sistema de IA de Pitcrew, normalmente se instala un segundo sistema al entrar en el taller de neumáticos. Este sistema actúa como un control de seguridad adicional para alertar al personal antes de que un neumático potencialmente caliente o dañado pueda entrar en el taller.

Una preocupación que suele escuchar el equipo de Pitcrew es: “Ya tenemos un TPMS con sensores de temperatura de neumáticos, no necesitamos este tipo de sistema”. El sistema de IA de Pitcrew es en realidad una tecnología complementaria perfecta para el TPMS existente. Un ejemplo reciente fue cuando se expulsó aceite caliente de un turbocompresor de camión de transporte sobre un neumático, lo que provocó que se iniciara un pequeño incendio en la banda de rodadura exterior del neumático. El TPMS interno registró un aumento de temperatura en el neumático en combustión de menos de dos grados por encima del neumático adyacente, ya que la masa térmica y el volumen del neumático aislaron el sensor del fuego en la capa superficial. El sistema de IA de Pitcrew puede detectar inmediatamente anomalías térmicas de la capa superficial. Esta información se puede transmitir directamente a las plataformas TPMS o a los paquetes de software de gestión de neumáticos que ya están instalados.

El sistema de IA de Pitcrew proporciona un panel web fácil de usar, accesible desde cualquier lugar con conexión a Internet. La interfaz está optimizada para dispositivos móviles y usuarios con conexiones de red deficientes, ya que este es el método de acceso más común por parte de los usuarios de nuestro sitio. Hay disponibles un historial de inspección detallado e informes automatizados. La información sobre las operaciones de la mina se puede ver en los datos y es posible la supervisión de condiciones de la mina. Por ejemplo, si se detecta un tipo de daño común en una posición de neumático común, puede identificar que se requiere el mantenimiento de las carreteras de transporte, bancos o áreas de trabajo. Esto garantiza que se minimicen los daños en los neumáticos y los componentes del camión y que se mejore la productividad.

En el mundo moderno y conectado, un sistema solo es eficaz si se puede integrar estrechamente con otros sistemas para formar un flujo de trabajo personalizado y específico del sitio. La IA de Pitcrew ofrece una API RESTful flexible (API abierta, Swagger) para la integración con sistemas de terceros. Esto se puede utilizar para generar automáticamente órdenes de trabajo o tickets de trabajo para la inspección o el cambio de neumáticos, o para la comunicación bidireccional con plataformas de software de gestión de flotas o minas.

Más allá de las inspecciones de neumáticos

El sistema de IA de Pitcrew subyacente se desarrolló originalmente para vehículos pesados en carretera, con un sistema de cámara FLIR similar que ya se utiliza como herramienta para detectar automáticamente problemas de freno en camiones de campo a través. Este sistema proporciona a las autoridades información de cumplimiento y a los operadores de flotas datos de mantenimiento predictivo.

Aunque los neumáticos pueden ser el problema frecuente de los camiones de transporte minero, los problemas de frenos son el supuesto con el que los camioneros de campo a través suelen encontrarse. Los sistemas de inspección térmica autónomos en estaciones de inspección de vehículos pesados y otras paradas a lo largo de la carretera pueden alertar a las autoridades de carreteras de las primeras indicaciones de fallo de los frenos y permitir inspecciones dirigidas en lugar de aleatorias. En Australia, los fallos de freno en los camiones están implicados como un factor contribuyente en casi el 40 por ciento de todos los accidentes de camiones, lo que hace que sea un problema crítico de abordar.

La solución automatizada se puede utilizar para comprobar cientos de vehículos al día en un emplazamiento minero o en una rampa de salida. “No hay limitación”, dice Snell. “Se puede procesar uno cada dos segundos”.

Snell espera que Pitcrew se convierta en una solución generalizada. “La idea es que se convertirá en un estándar en Australia”, dice, y también ve un potencial global. Aunque el proceso de trabajo con las autoridades viales locales para instalar los sistemas ha sido lento, en los últimos 5 años la empresa ha realizado grandes progresos. Hasta el momento, están operando desde Australia, Papúa Nueva Guinea, Nueva Zelanda e incluso tienen sistemas instalados hasta en Sudáfrica. “No hay nada que nos impida impulsar hacia cualquier lugar del mundo”.

Visite el sitio web de Pitcrew y obtenga más información sobre las soluciones industriales y automotrices de FLIR.