Gran minería se prepara para la optimización de datos y generar eficientes decisiones en terreno

El mantenimiento predictivo de activos críticos ha dejado de ser una prueba piloto para convertirse en un eje de  eficiencia en la gran minería. Inspirada en sectores de alta precisión, como la aviación comercial y la energía, esta  metodología utiliza sensores IoT e Inteligencia Artificial para inspeccionar las instalaciones en tiempo real. No  obstante, el verdadero desafío de la industria radica en la captura de variables y en la velocidad y exactitud con  la que se procesa la información relevante para prevenir colapsos mecánicos, optimizar las operaciones de  mantenimiento y la compra de repuestos.

En esencia, la IA aplica inteligencia a los datos, que sumado con el juicio humano guiando el cómo, el cuándo y el  por qué, permite que sus usos en la minería sean amplios, profundos, estando apenas en una etapa temprana. Quienes implementen conocimientos de las operaciones podrán obtener una ventaja competitiva significativa y  rendimientos superiores al promedio, que, en una industria multimillonaria como la minería, se traduce en millones  de dólares de diferencia en la rentabilidad de las operaciones.

La tecnología podría impulsar la productividad minera, pero la mayoría de las inversiones digitales a la fecha no alcanzan los objetivos previstos. De acuerdo al informe de McKinsey & Company Productivity is not enough: How the mining industry can create superior value, gran parte de las empresas del sector han explorado diferentes  casos de uso de la IA. Sin embargo, muy pocas han logrado escalar su adopción a un nivel que transforme  verdaderamente la productividad y la competitividad, por lo que ampliar el impacto de ésta debe ser una prioridad  para la industria minera.

Análisis globales sobre el sector confirman que la acumulación de información sin procesar genera importantes  cuellos de botella en faena. El reporte anual sobre la minería global de PwC (MINE 2024: Resilient and resourceful) evidencia que gran parte de los datos recopilados por sistemas automatizados no logran integrarse de forma  efectiva en la toma de decisiones diarias de la operación.

Samuel Hidalgo, Gerente de Innovación y Digitalización en Equans Chile, aborda esta brecha técnica: "Diversos  estudios muestran que sólo una fracción de los datos industriales recopilados termina siendo utilizada de forma  efectiva para soportar decisiones operacionales. El verdadero desafío hoy en la gran minería es, más allá de instalar  más sensores para acumular terabytes de información, capturar mayor valor de los datos generados por la operación  y transformarlos en decisiones oportunas y acciones concretas para el negocio antes de que ocurra la falla".

Este diagnóstico coincide con los hallazgos del estudio sobre adopción tecnológica del World Economic Forum  (The Future of Jobs Report 2023), el cual advierte que la sobreabundancia de datos no filtrados en salas de control  dificulta la respuesta inmediata de los operadores frente a anomalías críticas. La falta de algoritmos integrados  que limpien el ruido operacional impide que las alertas urgentes lleguen a tiempo a terreno.

En lugar de intentar analizar cada lectura disponible, el objetivo técnico es filtrar las variables de vibración,  temperatura y acústica en componentes clave como molinos SAG y cintas transportadoras. Entregar alertas  limpias a las cuadrillas de mantenimiento permite intervenir los equipos con precisión quirúrgica, previniendo  paradas catastróficas y reduciendo el capital inmovilizado en bodegas de repuestos.

La capacidad de transformar datos en decisiones de valor definirá la competitividad sectorial de la próxima  década. Según el informe de tendencias globales en minería de Deloitte (Tracking the trends in mining), las  empresas que implementan la IA de forma estratégica, en lugar de táctica, podrían estar mejor posicionadas para  anticipar riesgos, proteger a su personal y aprovechar las oportunidades emergentes.