Monitoreo a distancia de las distintas obras, la posibilidad de predecir cómo se comporta un yacimiento, el aumento de seguridad y de accidentes en los lugares de trabajos, entre otros, son algunos de los puntos de mayor utilización, pero se espera en un futuro solo se multipliquen. Ignacio Hidalgo, gerente de la vertical Minería de Claro empresas, explica algunas de estas soluciones y su impacto crucial en un rubro clave para el país.
La inteligencia artificial (IA) aplicada a las diversas industrias ha abierto un abanico innumerable de beneficios. Rubros como el e-commerce, el retail y la banca están entre los principales beneficiados. Pero por sobre ellos destaca la minería, cuyo uso busca reducir los diversos accidentes sucedidos en faenas, mejorar su rendimiento, realizar monitoreo remoto de maquinaria y también de la producción, entre otros factores.
La aplicación del Internet de las Cosas (IoT) y de gemelos digitales -modelos virtuales que son idénticos a aquellos que están en terreno, lo que permite realizar operaciones a distancia- han aterrizado como buenos aliados en el sector.
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En ese sentido, la tecnología que se ha comenzado a utilizar ha potenciado la obtención de distintos beneficios. Ignacio Hidalgo, gerente de la vertical Minería de Claro empresas, lo explica: “la IA tiene la capacidad de transformar la forma en que se realizan las operaciones mineras, mejorando su eficiencia, seguridad y rentabilidad. Además de generar valor en áreas que cada vez toman más relevancia, como la generación de residuos, descarbonización de la operación, entre otras”.
Son diversos los puntos dentro de la minería que alcanzan nuevas capacidades con la aplicación de más y nueva tecnología. Por ejemplo, la optimización de procesos en el área se logra con la utilización de algoritmos y sistemas IA, para así analizar y mejorar los diversos aspectos con respecto a la actividad.
También permite identificar áreas de mejoras en la cadena de producción, análisis de datos en tiempo real para tomar decisiones más precisas y eficientes, automatización de ciertas tareas repetitivas -que son también aquellas en las que existen porcentajes de fallas humanas-, y la predicción de eventos futuros.
Con la optimización de procesos con IA es que se vuelve posible, además, minimizar los impactos ambientales en la industria. “Se puede analizar grandes volúmenes de datos generados por sensores y equipos mineros para identificar patrones, tendencias y anomalías. Esto permite optimizar los procesos de extracción, transporte y procesamiento de minerales, maximizando la productividad y reduciendo los costos operativos”, dice Hidalgo.
Otro de los puntos principalmente favorecido es la seguridad en las operaciones mineras, y que busca resguardar el bienestar de de los trabajadores. Los sistemas de IA pueden analizar imágenes y videos capturados por cámaras de vigilancia para identificar así comportamientos y situaciones de riesgo, como la presencia de sujetos no autorizados en sectores peligrosos o la temprana detección de condiciones inseguras.
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Con una rápida respuesta ante el proceso de esta data se puede actuar frente a potenciales peligros. Por ejemplo, dice Hidalgo, pueden detectarse movimientos de tierra peligrosos o comportamientos inseguros de los trabajadores, pero también puede aportar al “monitoreo de la salud ocupacional de los trabajadores, detectando signos de fatiga o estrés y tomando medidas preventivas”.
En la optimización de procesos y automatización de tareas peligrosas, junto con el resguardo de los propios trabajadores, se une la inclusión de robots y vehículos autónomos controlados por IA, Gracias a estas es posible realizar obras de perforación, transporte de materiales y el mapeo de minas de forma más precisa y segura. No solo aumenta la eficiencia y, a largo plazo, la producitividad, sino que se reduce la exposición humana a este tipo de entornos de riesgo y posibilita a las empresas la creación de nuevos talentos, capacitando a su propia mano de obra en estas nuevas tecnologías.
Sumada a estas, la IA puede ayudar a optimizar la planificación y programación de las actividades mineras. Los algoritmos de este tipo pueden analizar diversas variables que inciden en la cadena, como la geología del yacimiento mismo, la demanda que está teniendo el mercado y las restricciones operativas que pueden existir, para así generar planes de extracción más eficientes, pero también más responsables.
El Internet de las Cosas ha alcanzado una gran popularidad en los usuarios particulares, pero tanto más en las industrias. Por ejemplo, en el sector minero, la interconexión de los diversos dispositivos interconectados, sensores y maquinaria recopilan e intercambian datos en tiempo real.
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Temperatura, presión o humedad son parámetros clave que se involucran con la maquinaria y que permiten saber cuándo hay que cambiar repuestos o prevenir, de acuerdo al uso, cuándo podrían generarse ciertas incidencias.
Además, a través de la comunicación de dispositivos y sistemas de control, se pueden automatizar y optimizar numerosos procesos, como la planificación de rutas de transporte y la gestión de inventarios. Eso, además del mantenimiento preventivo.
El IoT también ha abierto el camino para la implementación de técnicas avanzadas de análisis de datos, como el aprendizaje automático (machine learning) y la inteligencia artificial, que permiten un análisis más profundo de los datos generados por los dispositivos IoT, generando información valiosa para la optimización continua.
Se han añadido camiones manejados de forma remota, gemelos digitales que replican un yacimiento o diversas instalaciones; también sistemas anticolisión que analizan las interacciones entre los vehículos y las personas y evitar cualquier tipo de accidente, e incluso la dotación de sensores en los uniformes de los trabajadores para así, ante cualquier situación, saber a través de ellos la ubicación de la persona.
Fuente: La tercera
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