智利Chuquicamata地下铜矿近日正式启用“矿山风险可视化平台”（VRM），标志着其预测性维护体系迈入新阶段。该平台通过整合超过700路在线传感器信号、每周约3000次数字化巡检反馈，以及对2112个输送系统滚轮的持续监控，构建起覆盖全设备链的智能诊断网络。
据该矿维护部门负责人Rodrigo Madrid介绍，作为全球独有的单一线作业模式，Chuquicamata拥有规模庞大且不可替代的关键资产。一旦设备突发故障，将造成巨大的时间与资源损失。因此，必须依托多源数据融合分析，实现从“被动抢修”向“主动预防”的战略转型。
VRM系统创新性地将实时振动与温度监测，与离线数字化巡检（如托辊、皮带轮、溜槽检查及皮带厚度测量）相结合。通过先进分析模型，系统可提前三个月预测关键部件的退化趋势，并自动生成优先级排序，为维修计划提供科学依据。
高级可靠性工程师Cristian Aranda指出，面对海量数据，人工分析已不可行。VRM通过自动 interrogation（ interrogación）、处理与时间轴投影，精准识别最危急资产。这一故障预测模式在智利矿业中尚属首创，已引起其他矿区的高度关注。
除提升生产效率外，VRM还强化了“我们互相保护”的企业安全价值观。数字化分析使团队能在灾难性故障发生前介入，避免高压抢修带来的高风险作业。高级分析总监Cristian Herrera强调，系统让决策者能够“先于故障行动”，切实降低人员暴露风险。
此次数字化转型不仅保障了运营连续性，更彰显了智利矿业在安全、效率与可持续发展方面的坚定承诺。对中国矿业从业者而言，Chuquicamata的实践表明，将多源异构数据转化为可执行的预测模型，是提升大型矿山全生命周期管理水平的关键路径，值得在类似超大型地下矿山的智能化升级中借鉴参考。
