La imagenología térmica FLIR permite inspecciones autónomas de vehículos de minería y camiones en Australia

Pitcrew AI es un nuevo sistema que aprovecha la tecnología de imagen térmica e IA de FLIR para cambiar la manera en que se inspeccionan los vehículos de transporte y minería. Con 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 que los vehículos causen accidentes mortales en la carretera.

El sistema está construido por Industrial Monitoring & Control (IMC), que desarrolló el sistema para automatizar las inspecciones de los neumáticos de camiones de minería. Esto es fundamental para mantener el tiempo de actividad de los camiones mineros, ya que incluso un daño menor a un neumático grande de la mina, como un simple corte de roca, puede generar una falla completa del neumático si este no se detecta. Las fallas de los neumáticos fuera de carretera (Off-The-Road, OTR) representan un riesgo financiero y de seguridad importante para las operaciones mineras. En el peor de los casos, puede ocurrir un incendio de neumáticos. El resultado más probable, si no se identifica el daño de los neumáticos, es que hay tiempo de inactividad no planificado para los cambios de neumáticos más el costo potencial de $50,000 AUD para el neumático de reemplazo. No tener ninguna perspectiva sobre el daño activo de los neumáticos en el sitio también dificulta la planificación anticipada del stock de neumáticos y puede hacer que los tiempos de cambio sean más largos.

Cuando se permite que un pequeño daño en un neumático se crezca, este puede convertirse en una gran separación térmica. Si se activa un evento de neumático caliente, esto puede retirar un vehículo de operación 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 neumático. Esto puede ser catastrófico y destruir costosos equipos críticos. Incluso ignorando los problemas operativos y de seguridad, los neumáticos son un centro de costos significativo para las operaciones mineras. Prolongar la vida útil de los neumáticos genera ahorros significativos en los gastos operativos (Operational Expenditure, OPEX) del sitio.

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 sitios de minería 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 caucho quemado es la primera indicación de un neumático caliente. Las operaciones autónomas de los camiones de extracción reducen la probabilidad de detección temprana, ya que ocurren inspecciones menos frecuentes. Hay varios ejemplos de incendios de neumáticos importantes en camiones autónomos de extracción.

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

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 caucho quemado, escuchar un traqueteo o un chirrido del compartimiento del motor, sentir una vibración anormal por el asiento. Hasta la fecha, no se ha realizado en ningún lugar cerca del mismo nivel de inversión para reemplazar estas funciones secundarias del conductor. 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 autónomas de inspección y monitoreo.

El reemplazo de cada neumático de un camión minero puede costar hasta $50,000 AUD.

La solución de IA de Pitcrew

IMC había sabido durante un tiempo que las separaciones de neumáticos podían detectarse usando generadores de imágenes térmicas manuales. Los inspectores pueden usar las cámaras para detectar puntos calientes causados por los materiales separados de la llanta que se rozan entre sí y crean fricción. Estos puntos calientes son visibles incluso si los neumáticos están atascados en lodo, el caso habitual de los camiones de minería, mientras que una inspección visual para detectar delaminación requiere que el neumático se lave para detectar rastros de una ponchadura en la capa superior del neumático. “Puede detectarse si se realiza una inspección visual detallada”, dice Snell, “pero en realidad, si se realizan las inspecciones en tiempo real sin tiempo de inactividad, esta es la única tecnología efectiva que conozco”.

El sistema de IA Pitcrew, que va un paso más allá de los lectores de imágenes manuales, se suministra como un patín de rápida implementación, autónomo y alimentado por energía solar que puede instalarse al costado de una carretera de transporte en pocas horas. Controlado de forma remota por ingenieros de IA de Pitcrew, el sistema incluye una cámara de imagenología térmica de grado militar y un procesador de visión artificial avanzado. No se requieren cambios en las operaciones del sitio. El sistema puede inspeccionar cada máquina sin necesidad de que el vehículo se detenga. Cada vehículo que pasa por el sistema es inspeccionado 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 pequeñas lesiones en los neumáticos, como perforación de roca, horquillas faltantes o incisiones de roca. Cada evento de daño individual puede rastrearse a través de una identificación de daño individual. Después de la detección inicial, se puede inspeccionar el neumático y, si es reparable, se puede retirar y reparar, lo que permite ahorrar en el gasto del neumático del sitio. La reparación de neumáticos es mucho más amable para el medio ambiente que el nuevo equivalente y puede desempeñar un papel importante en ayudar a las minas a alcanzar los objetivos de sostenibilidad.

Si el neumático se daña sin posibilidad de reparación, si es seguro operar el vehículo, el neumático puede volver a ponerse en servicio. En el caso de daños como un corte de roca, se puede rastrear la separación en cada pasada del sistema de IA Pitcrew y se puede monitorear el crecimiento. Los modelos de aprendizaje automático se utilizan para proyectar el crecimiento del daño y predecir cuándo es necesario un cambio de neumático. Esto permite que el tiempo de inactividad del vehículo se planifique con mucha anticipación, lo que minimiza los cambios de neumáticos no planificados y permite que el stock de neumáticos se gestione de manera eficiente.

De manera similar, al predecir la trayectoria del daño de los neumáticos, se pueden evitar muchos de los riesgos asociados con los eventos de neumáticos calientes y los incendios de neumáticos. Sin embargo, los eventos de neumáticos calientes aún pueden ocurrir y el sistema de IA de Pitcrew puede detectar neumáticos calientes y alertar inmediatamente al personal por correo electrónico, SMS o varias otras opciones de comunicación. Esto permite aislar un vehículo lo más rápido posible, lo que mejora la seguridad de la mina. El sistema ofrece el beneficio adicional de ofrecer un sistema de inspección termográfica controlado de forma remota que la gerencia puede utilizar para evaluar un vehículo de forma remota, lo que mejora la visibilidad y la inteligencia durante un evento de seguridad minera.

Puntos calientes en neumáticos detectados con imagenología térmica.

Cómo elegir el generador de imágenes térmico adecuado

Cuando se trataba de automatizar las inspecciones, IMC decidió usar una cámara FLIR A615 Thermal Machine Vision y capacitó un modelo de IA para identificar las primeras etapas de separación a medida que aparecían en la térmica.

Si bien la creación de una biblioteca de entrenamiento fue una tarea monumental (capacitar a una IA toma miles de imágenes) Snell y el resto de su equipo se sorprendieron de lo bien que se integró 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”, dice Snell. “Nada funciona tan bien desde el principio”. 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 aproximadamente 10 años.

La IA de Pitcrew se puede usar para verificar cientos de vehículos al día para la separación de neumáticos.

Sistema de IA Pitcrew con cámara FLIR en el campo.

Vale la pena destacar que en la mayoría de los sitios que operan un sistema de IA de Pitcrew, generalmente se instala un segundo sistema en la entrada al taller de neumáticos. Este sistema actúa como un control de seguridad adicional para alertar al personal antes de que cualquier neumático caliente potencial o neumático peligrosamente dañado pueda ingresar al taller.

Una inquietud que el equipo de Pitcrew generalmente escucha es: “Ya tenemos un sistema de monitoreo de presión de neumáticos (Tyre Pressure Monitoring System, TPMS) con sensores de temperatura de neumáticos, no necesitamos este tipo de sistema”. El sistema de IA Pitcrew es en realidad una tecnología complementaria perfecta para el TPMS existente. Un ejemplo reciente fue cuando se expulsó aceite caliente de un turbo de camión de extracción sobre un neumático, lo que provocó que un pequeño incendio de neumático comenzara en la banda de rodadura exterior del neumático. El TPMS interno registró un aumento de temperatura en el neumático en llamas 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 Pitcrew puede detectar anomalías térmicas de la capa superficial de inmediato. Esta información puede transmitirse directamente a plataformas de TPMS o paquetes de software de gestión de neumáticos que ya están implementados.

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 malas conexiones de red, ya que este es el método de acceso más común por parte de los usuarios de nuestro sitio. El historial de inspección detallado y los informes automatizados están disponibles. Las perspectivas sobre las operaciones mineras pueden verse en los datos y es posible el monitoreo de las condiciones mineras. Por ejemplo, si se detecta un tipo de daño común en una posición de neumático común, puede identificar que se requiere el mantenimiento de carreteras de acarreo, bancos o áreas de trabajo. Esto garantiza que se minimicen los daños a los neumáticos y a los componentes del camión y que se mejore la productividad.

En el mundo moderno y conectado, un sistema solo es efectivo si puede integrarse estrechamente con otros sistemas para formar un flujo de trabajo personalizado y específico del sitio. Pitcrew AI 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.

Ir más allá de las inspecciones de neumáticos

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

Si bien los neumáticos pueden ser el problema frecuente para los camiones de extracción, los problemas de frenos son el problema con el que los camioneros de otro país 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 sobre las primeras indicaciones de falla de los frenos y permitir inspecciones dirigidas en lugar de aleatorias. En Australia, las fallas de los frenos en los camiones están implicadas como un factor contribuyente en casi el 40 por ciento de todos los accidentes de camiones, lo que hace que sea un problema crítico que abordar.

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

Snell tiene la esperanza de que Pitcrew se convierta en una solución generalizada. “La idea es que se convierta en un estándar en Australia”, dice, y también ve un potencial global. Aunque el proceso de trabajar con las autoridades de carreteras locales para instalar los sistemas ha sido lento, en los últimos cinco años la compañía ha logrado grandes avances. Hasta ahora, están operando fuera de Australia, Papúa Nueva Guinea, Nueva Zelanda e incluso tienen sistemas instalados tan lejos como Sudáfrica. “No hay nada que nos impida ir a cualquier lugar del mundo que no creo”.

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