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Case Study · Technology Customer Experience & Digital Transformation

機械学習とAIを活用したボールミル過負荷予測防止

当社は、ボールミルの過負荷を30~40分前に予測する機械学習システムを開発しました。これにより、オペレーターはミル負荷と運転パラメータを調整する時間と可視性を得られます。以前、クライアントは年間9.1日間のダウンタイムと過剰なエネルギー消費に悩まされていました。新しい予測モデルは、生産サイクルを大幅に安定させ、ダウンタイムを30%削減し、エネルギー使用量を530kWhから390~420kWhに低減しました。

Predictive MaintenanceMachine LearningIndustrial Optimization
Client
Confidential (UK Mining & Metals Operator)
Industry
Technology Customer Experience & Digital Transformation
Date
2025-12-12
Timeline
—

01 —The Impact

The results, up front.

Downtime Reduction
30%
Improved efficiency via reduction of downtime
Energy Reduction
16%
From 530 kWh to 390–420 kWh
Annual Impact
$0.85M–$1.16M
Bottom line costs reduction achieved

30% reduction in downtime Energy usage decreased from 530 kWh to 390–420 kWh Annual impact of $0.85M–$1.16M Improved mill stability and operator confidence More predictable and efficient production cycles

02 — The Challenge

Where they started.

The mill operation lacked reliable predictive visibility. Operators had to react based on lagging indicators, leading to sudden overloads, emergency shutdowns, and increased wear. Energy consumption remained very high due to instability in mill loading. We started by analyzing sensor data, energy profiles, operating modes, and historical overload events. Our team engineered features across vibration, torque, feed rate, ball-loading, and acoustic signatures to build a robust predictive dataset. A supervised ML model was trained to identify precursor patterns signaling overload conditions. Once deployed, the model continuously monitored live streams and triggered operator alerts 30–40 minutes in advance through an integrated dashboard. We also optimized operating regimes by identifying ball-loading configurations that reduce overload probability. The project combined data science, operations optimization, and real-time monitoring to deliver sustained performance improvements.

04 — Approach & Methodology

How we got there.

The ML system surfaced hidden variable correlations previously impossible to detect manually. Overloads strongly correlated with specific amplitude behaviors in vibration signals and certain ball-loading ranges. Predictive insight enabled proactive load adjustments and optimized mill operating modes.

With the overload risk dramatically reduced, operators transitioned from firefighting to proactive cycle management — stabilizing output and reducing both energy intensity and mechanical stress.

05 —In Practice

Project samples.

Confidential (UK Mining & Metals Operator) project sample 1

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