Análisis predictivo, tecnología necesaria para la minería

Esta innovación digital ayuda a la actividad a minimizar recursos, optimizar las operaciones y diagnosticar problemas antes de que sucedan.

 

Los objetivos medioambientales y sociales son la prioridad número uno para los mineros en 2022, según una encuesta internacional.

Las empresas mineras se enfrentan a una serie de retos cada vez mayores, desde la volatilidad de los mercados y el endurecimiento de la competencia hasta el cumplimiento de la normativa y la descarbonización.

La seguridad y la fiabilidad son dos factores importantes en el sector de la minería y los metales. A medida que las organizaciones buscan la transformación digital para optimizar las operaciones y el mantenimiento, están descubriendo los beneficios de combinar la gestión de los datos operativos con el análisis predictivo, explica Autralian Minning.

De hecho, los objetivos medioambientales y sociales son la prioridad número uno para los mineros en 2022, según una encuesta de Ernst & Young (EY).

Al mismo tiempo, los líderes del sector tienen que hacer frente a la disminución de los recursos, a la mayor profundidad de las minas, al aumento de los costes energéticos y a la escasez de infraestructuras, que lleva a una presión extrema para mejorar la eficiencia y reducir los costes.

Cómo afrontar los tiempos de disrupción

Puede que no haya una solución rápida, pero la tecnología tiene un papel fundamental en la mejora del rendimiento, la fiabilidad y la eficiencia de las operaciones mineras en el futuro, sin dejar de cumplir los objetivos antes mencionados.

Por ejemplo, la pandemia del Covid-19, entre tantas cosas negativas que produjo en la población, destacó el potencial de la digitalización para mejorar la salud y la seguridad in situ.

Según EY, las mineras que ya utilizaban la automatización y los centros de operación remotos obtuvieron mejores resultados durante la pandemia, y por tal motivo se espera ver crecer las inversiones en esta tecnología durante este año.

También están desplegando la tecnología como parte de sus agendas, ya que la innovación digital puede apoyar las estrategias para minimizar el consumo de recursos naturales como el agua, reducir los residuos y mejorar la transparencia de los informes.

La innovación tecnológica, y en particular la inteligencia artificial (IA), está ayudando al sector de diversas maneras, desde el apoyo al descubrimiento de reservas minerales más viables desde el punto de vista financiero hasta la optimización de las operaciones en donde se realiza la explotación.

Sin embargo, en la actualidad existe un área en particular que está revelando una gran cantidad de información procesable para las empresas mineras y metalúrgicas, y es el análisis predictivo.

Una minera moderna produce una gran cantidad de datos diariamente, en esa información se esconden valiosos conocimientos que tienen el potencial de ayudar a reducir el tiempo de inactividad no planificado, racionalizar los procesos, mejorar el rendimiento de los activos y lograr resultados más fiables y predecibles.

Una solución de análisis predictivo convierte los datos brutos en información práctica que puede ayudar a diagnosticar los problemas de los equipos días, semanas o incluso meses antes del fallo.Los modelos de análisis predictivo combinados con un enfoque de aprendizaje profundo pueden incluso predecir la vida útil restante de un activo.

Transición al mantenimiento predictivo

Esta tecnología permite a las organizaciones pasar al mantenimiento predictivo, que minimiza el tiempo de inactividad y las interrupciones y puede optimizar los programas de mantenimiento.

Las aplicaciones avanzadas de comparación estadística y basada en modelos y las herramientas de inteligencia empresarialpermiten a los usuarios dedicar menos tiempo a la búsqueda de posibles problemas, con alertas que proporcionan indicaciones de advertencia temprana de cuándo el funcionamiento actual de un activo se desvía de la norma.

Las soluciones avanzadas de análisis predictivo también incluyen la capacidad de proporcionar a los usuarios acciones prescriptivas para mitigar un posible fallo y optimizar la estrategia de mantenimiento.

De este modo, el personal puede ejecutar una guía predefinida al abordar los problemas de mantenimiento y rendimiento de los activos, lo que se traduce en una mejor toma de decisiones y en la coherencia de la forma en que se investigan, gestionan y resuelven los problemas.

El análisis predictivo ofrece un ahorro sustancial de tiempo y costes.Pasar de una estrategia de mantenimiento reactiva y basada en el estado a un enfoque proactivo más orientado a los datos puede ofrecer grandes ahorros.

Se calcula que el mantenimiento predictivo puede reducir el tiempo de planificación del mantenimiento de las operaciones mineras y metalúrgicas entre un 20% y un 50% y los costes generales de mantenimiento entre un 5 y un 10%.

Prensa GeoMinera