新しい採掘掘削リグはどのようにして掘削コストを 15% 削減したのでしょうか?

新しいことはどうやって行われたのか採掘掘削リグ掘削コストを 15% 削減しますか?

背景: 「アイアンリッジ」鉱山での挑戦

「アイアンリッジ」露天掘り鉄鉱石鉱山は、商品価格の変動の中で操業コストを削減するという継続的な圧力に直面していました。詳細なコスト分析により、掘削と発破が主要なターゲットとして特定され、総採掘コストの約 20% を占めています。鉱山にある 7 年前の発破穴リグは、稼働率の低下 (65%)、燃料消費量の多さ、穴の精度の一貫性のなさ、およびメンテナンス費用の増加に悩まされていました。目標は明確でした。安全性や爆破破砕の品質を損なうことなく、メートルあたりの掘削コストを 15% 削減するというものです。

解決策: 新世代のスマート リグへの投資

徹底的な評価の結果、鉱山は古いユニット 2 台を置き換えるために、新しい高生産性の完全自動掘削リグ「AutoDrill XT90」を選択しました。 XT90 は、効率と精度に重点を置いた統合テクノロジーを約束しました。

導入された主な機能:

GPS ガイドによる完全自動掘削: リグは、デジタル爆破計画に従って、自動で位置を決め、無人で穴のパターン全体を掘削できます。

高度なテレマティクスとフリート管理: リアルタイムのパフォーマンス データが鉱山のコントロール センターに供給されました。

ECO モードを備えた Tier 4 Final エンジン: インテリジェントなエンジン管理システムにより、アイドル時および低負荷時の燃料消費が削減されました。

自動ロッド処理: ロボット システムがすべてのドリル パイプの追加/削除を処理しました。

実施と結果

6 か月の試用期間にわたって、2 台の AutoDrill XT90 リグのパフォーマンスが注意深く追跡され、古いフリートによって確立されたベースラインと比較されました。

15% のコスト削減につながる定量化可能な成果:

生産性メーターの 20% 増加: 自動化により、手動位置決めとロッド取り扱いの遅れがなくなりました。リグは 24 時間 365 日掘削でき、メンテナンスのための短い休憩のみが可能でした。可用性は 92% に跳ね上がりました。

コストへの影響: 生産量の増加よりもメーターの固定費 (減価償却費、オペレーターの賃金) が増加し、メーターあたりのコストが低下します。

燃料消費量の 18% 削減: 効率的なエンジンと ECO モードの組み合わせ、および自動化によるアイドル時間の短縮により、大幅な燃料節約が実現しました。

コストへの影響: 最大の変動費の 1 つを直接削減します。

ドリルビットとロッドの消費量を 35% 削減: 自動ドリルシステムは穴あけパラメータを最適化し、過度の摩耗や損傷を防ぎます。さらに、完璧な穴の真直度により、側壁の摩擦とロッドのホイップが減少しました。

コストへの影響: 重要なコスト要素である消耗品の大幅な節約。

労働要件の削減と安全性の向上: コントロール センターの 1 人のオペレータが複数の自動リグを監督できます。人員は危険な爆風面から撤去されました。新しいリグに関連した記録可能な事故はゼロでした。

コストへの影響: メーターあたりの人件費が削減され、潜在的な責任が軽減されます。

爆発の結果の改善: GPS の精度により、完璧な穴の間隔、深さ、位置合わせが保証されます。これにより、より一貫した断片化が実現し、二次破壊が減少し、ショベルの掘削速度が向上しました。

コストへの影響: 下流での積み込み、破砕、フライス加工コストの削減。ただし、これらは掘削/発破部門の KPI によるものです。

15% の達成:

総合的な効果として、1 メートルあたりの総掘削コストが 16.2% 削減され、当初の目標を上回りました。計算には、資本の減価償却費、燃料、潤滑剤、メンテナンス、人件費、消耗品などのすべてのコストが含まれています。

学んだ教訓と広範な影響

テクノロジーの回収: スマート リグの資本コストの増加は、運用コストの節約によって 14 か月以内に相殺されました。

データは重要です: テレマティクス データは予知保全のための洞察を提供し、費用のかかる故障をさらに防ぎます。

文化の変化: 成功するには、システム監督者やデータ アナリストの役割に移行したベテランのドリラーからのトレーニングと同意が必要でした。

結論

「Iron Ridge」のケーススタディは、新世代のインテリジェントなシステムへの戦略的投資が重要であることを示しています。掘削装置大幅かつ迅速な金銭的利益をもたらすことができます。 15% のコスト削減は、単一の奇跡的な機能によって達成されたのではなく、自動化、精度、効率、データ インテリジェンスの全体的な統合によって達成されました。この事例は、テクノロジーを活用してコストを削減し、困難な市場で競争力を強化しようとしている世界中の鉱山にとって、説得力のある青写真を提供します。