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Análisis de datos para optimizar procesos en la minería

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En el último tiempo, diversas empresas y startups nacionales han puesto foco en tecnologías como machine learning, inteligencia artificial y estadística avanzada con el fin de ayudar a maximizar la eficiencia en diversas industrias, entre las que destaca la minería.

Generar modelos matemáticos que permitan capturar valor a partir de datos operacionales utilizando técnicas avanzadas de análisis tales como machine learning e inteligencia artificial, entre otras tecnologías, fue el objetivo de una hackathon organizada recientemente por Fundación Chile y BHP.

La convocatoria fue dirigida a empresas y startups de base tecnológica con experiencia en el análisis de grandes volúmenes de datos en minería y otras industrias.

A través de esta hackathon, fueron identificadas diversas empresas y startups chilenas que, hoy por hoy, trabajan en maximizar el rendimiento de la etapa de molienda mediante la identificación de las variables operacionales que más impactan el proceso.

Es el caso de IntelliSense.io, compañía que actualmente está trabajando en colaboración con algunas de las principales empresas mineras en Chile. Su producto consiste en una plataforma capaz de operar en tiempo real, proporcionando recomendaciones en la toma de decisiones, mediante una aproximación híbrida y combinando el uso de la Inteligencia Artificial (AI) con el modelamiento de datos de primer principio (fenomenológico).

“La tecnología de IntelliSense.io mejora la eficiencia, reduciendo los costos operativos, aumentando el rendimiento y obteniendo una mayor producción. Esto se hace por un modelo de No Capex. Estas aplicaciones se han desplegado en algunas de las principales mineras de América Latina y Asia Central en operaciones de metales base y preciosos”, indica Cristián González, gerente general de la empresa en Chile.

Inteligencia artificial

En lo que respecta a la inteligencia artificial destaca DataQu, empresa enfocada en dar soluciones a través de productos y servicios basados en la utilización de algoritmos.

Francisco Santibáñez, general general de DataQu, explica que con este tipo de modelos es posible entender comportamiento de datos, detectar patrones y, en función a eso, realizar sugerencias a las compañías, las cuales pueden ser utilizadas en su toma de decisiones.

Algunas de las actividades que se pueden identificar con esta tecnología predictiva es la fuga de clientes, la demanda de productos y la mantención de sus máquinas. También es posible predecir cosechas, fraudes y hasta qué clientes podrían llegar a ser morosos, entre otras cosas.

“Ayudamos a las organizaciones a focalizar sus recursos en usuarios más valiosos y en actividades de fidelización y retención que aumentan la rentabilidad a largo plazo”, asegura Santibáñez.

El ejecutivo dice que si bien este tipo de servicios está asociado a distintas industrias, entre ellas la minería, también es aplicable a la banca, el retail y las salmoneras, por mencionar algunos rubros.

“En particular, en la industria minera, hemos podido desarrollar modelos predictivos de distintas problemáticas como accidentes, mantenimiento predictivo, optimización operacional en función a la operación histórica, entre otras soluciones”, apunta.

Metodología ágil

Integrando la Cadena de Valor (ICV) es el nombre de otra empresa con presencia local, cuyo fin es “acelerar el viaje de las empresas hacia la minería del futuro”.

“Nuestra especialidad es maximizar la rentabilidad de las compañías mineras mediante la optimización integrada y digitalización de la cadena de valor, aplicando técnicas y herramientas avanzadas de data analytics; a través de nuestra metodología ágil denominada MineGap”, detalla Alfonso Muñoz, gerente general de ICV.

Fuente Economía y Negocios
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