Transformación digital en minería.

La conectividad, la ciberseguridad, el cloud y la automatización de procesos son parte de la transformación digital que se viene desarrollando dentro de la industria minera en nuestro país. Frente a este gran avance es necesario poder contar con los sistemas y herramientas que ofrecen el internet de las cosas (IoT), el big data, machine learning (ML), el análisis predictivo, la inteligencia artificial (AI) y el 5G, que permiten realizar una adecuada recopilación de la información de equipos y operaciones mineras en tiempo real, para un correcto procesamiento de datos y toma de decisiones. Con todos estos elementos, las empresas podrán alcanzar un entorno más eficiente, productivo, rentable, seguro y sostenible.

Según el Ministerio de Energía y Minas (Minem), existen iniciativas de proyectos por US$ 56,158 millones que harán que la minería crezca 12% este 2021. Esta situación hace que el Perú se convierta en una plaza atractiva para la minería a escala mundial pese a la pandemia. Por ello, las compañías mineras deben replantear sus objetivos tecnológicos para llegar a ser una actividad económica integrada, inteligente y segura para el país.

Las empresas mineras demandan cada vez más soluciones específicas a sus proveedores para contrarrestar la productividad decreciente de las minas existentes, reducir costos operativos, o bien, trabajar bajo condiciones geográficas únicas y frecuentemente extremas, como como en Bolivia, Chile y Perú donde las operaciones mineras se llevan a cabo en altitudes muy elevadas, en vetas estrechas y en climas especialmente secos. Un claro ejemplo sería la mina La Rinconada, en Puno, Perú, que a 5,100 metros sobre el nivel del mar es la más alta del mundo. Aquí, el equipamiento estándar y las soluciones tecnológicas existentes no ofrecen el mismo desempeño y, por tanto, existe la necesidad de adaptarlos o desarrollar otros nuevos. 

¿QUÉ ES MINERÍA 4.0?

Cuando se habla de minería 4.0, se está haciendo referencia a la automatización de los procesos del sector minero, la cual requiere de diferentes tecnologías transversales para ganar en eficiencia, seguridad y sostenibilidad en cada una de las áreas que conforman esta actividad económica.

Lo primero que debe hacer una empresa minera para iniciar su camino hacia la minería 4.0 es recopilar y analizar la información detallada de cada proceso que será automatizado. Esto se realizará con el fin de entender las necesidades en cuanto a hardware, software y redes de comunicaciones. 

Estos avances tecnológicos también requieren talento con nuevas especialidades para diseñar, manejar y gerenciar este tipo de proyectos, así como para enriquecer la cadena de valor. Además, es necesario el desarrollo de proveedores locales, regionales e internacionales, junto con el apoyo del estado para generar sinergias y conocimiento.

CASOS DE USO DE MINERÍA 4.0

– Digital Twin (gemelo digital): Las soluciones del tipo digital twins se definen como la creación de una réplica del activo industrial, a través de un modelo 3D generado por computadora, que permite simular el ciclo de vida de un proceso. Esto permite que dicho modelo de activo sea estudiado bajo condiciones operativas reales en su ambiente específico de trabajo.

Además, al contar con una réplica del sistema del activo se pueden anticipar y resolver posibles problemas de desempeño y mantenimiento antes que estos ocurran. Las mediciones del mundo real adquiridas y vinculadas a estos digital twins también pueden acelerar futuras interacciones con el activo y su proceso, conduciendo a mejoras continuas para la producción. Por ejemplo, el digital twin de un sistema de camiones mineros se utiliza para la simulación del proceso de carguío y acarreo, que consiste en retirar el material volado del frente de trabajo hacia el camión minero para transportarlo adecuadamente a su lugar de destino como planta, botadero o stockpile. Esta simulación permite predecir el rendimiento e incrementar la producción de las cargas.

Por otra parte, otra de las aplicaciones del digital twin es la réplica virtual de un molino de bolas en plantas mineras para analizar el proceso de molienda. Este modelo permite controlar y visualizar las múltiples variables operacionales de las piezas del molino con el fin de evaluar su vida útil a través del principio de impacto y el grado de fricción cuando las bolas impactan entre ellas y contra las partículas del material a moler. 

La implementación de estas aplicaciones ha sido factible gracias a una serie de desarrollos tecnológicos que incluyen mejoras de software de simulación, hardware y velocidades de procesamiento, siendo el elemento más importante el surgimiento de la internet de las cosas (IoT). 

– Mantenimiento predictivo: Es una técnica que permite anticipar posibles incidencias o errores en activos o procesos de producción a través del uso de diferentes tecnologías como la telemetría IoT, el análisis predictivo y la inteligencia artificial.

Al aplicar esta solución se realiza la medición, análisis y monitorización de los parámetros de operación regular de los activos de la mina, tales como las vibraciones, los fluidos, la temperatura, la presión, entre otros; con el fin de detectar cualquier cambio inusual en su operación. Cabe resaltar que este tipo de sistemas recolectan datos en tiempo real de los activos de la planta mediante el uso de la telemetría IoT. Posteriormente, estos datos serán enviados a la nube donde se emplearán algoritmos de predicción basados en big data e inteligencia artificial para formular predicciones que eviten que algún proceso pueda quedar inoperativo.

El objetivo principal del mantenimiento predictivo es mantener la calidad del activo, reforzar la seguridad de los trabajadores al momento de realizar sus actividades operativas, y maximizar la vida útil de la maquinaria para evitar las paradas no programadas por fallas y, por ende, reducir las pérdidas económicas que éstas puedan ocasionar.

– Habilitación de Analítica Avanzada para toma de decisiones inteligentes

Las empresas mineras generan grandes volúmenes de datos a partir de equipos y procesos, pero solo una fracción de éstos se utiliza realmente para mejorar la toma de decisiones; no obstante, con la adopción del Internet de las Cosas (IoT), se espera que el volumen de datos que se manejen supere significativamente a los generados en la actualidad. Los recientes avances en el aprendizaje automático (Machine Learning) y el análisis de datos (Data Analitycs), permiten a las compañías mineras, aprovechar los datos tomados de distintas fuentes, dentro y fuera de la cadena de valor, para proporcionar apoyo a la toma de decisiones en tiempo real y conocimientos sobre la probabilidad de sucesos futuros.

La Analítica Avanzada permite analizar gran cantidad de datos para identificar distintas tendencias en los procesos, al igual que oportunidades de mejora,

que los humanos no pueden ver a simple vista; además, el poder reunir y analizar todos los datos de producción y procesos de una operación minera , mediante la aplicación de técnicas de Analítica Avanzada, ayudaría a identificar los cuellos de botella operacionales o los patrones de pérdidas, mejorar el mantenimiento predictivo y aumentar la eficiencia de las operaciones cotidianas.

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Referencias: