El impacto del ‘machine learning’ en la innovación minera: Schneider Electric

 La minería ha sido históricamente un sector donde la eficiencia y la seguridad son fundamentales para el éxito. Con la llegada del machine learning (ML), un lenguaje de programación que utiliza algoritmos para un aprendizaje automático, la industria ha experimentado una revolución que permite optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y reducir riesgos.

Áreas como la molienda, flotación y espesadores han adoptado el machine learning con madurez, permitiendo un rendimiento óptimo con menos consumo de energía. Este enfoque se extiende a otras operaciones como chancado, lixiviación, electro-obtención, fundición, electro-refinación y plantas desaladoras, enfocándose en el uso eficiente de recursos como agua, aire, gas, electricidad y vapor.

Esta herramienta es clave en salud, seguridad y medio ambiente (HSE), utilizando datos para mejorar la seguridad de los operadores y la protección ambiental. Por ejemplo, puede determinar si los trabajadores tienen la capacitación adecuada o si necesitan un descanso preventivo, reduciendo así el riesgo de accidentes.

El éxito de este programa en minería depende de la calidad y relevancia de la información recopilada. Los datos operacionales, como dureza del mineral, ley, distancias recorridas, tiempos de parada, granulometría y consumo eléctrico, son fundamentales. Estos permiten ofrecer recomendaciones precisas a operadores y tomadores de decisiones, transformando la información en conocimiento útil.

A medida que avanza la tecnología y las empresas mineras adoptan el machine learning, la industria se moverá hacia un futuro más eficiente, seguro y respetuoso con el medioambiente. El éxito radica en combinar tecnología avanzada con una cultura organizacional enfocada en la sostenibilidad, permitiendo a la minería seguir siendo un pilar fundamental de la economía global.

Sergio Ferrari, director de Minería, Minerales y Metales de Schneider Electric para Sudamérica, destaca que “el objetivo es gestionar los datos para agregar valor y transformarlos en información y conocimiento. Los indicadores que vinculan la operación con las personas, como días sin accidentes son vitales para mitigar riesgos”.

La implementación del machine learning también enfrenta desafíos, siendo uno de los principales generar confianza entre los operadores y metalurgistas. Estos profesionales deben aprender a aceptar las recomendaciones basadas en el programa, considerando las sugerencias de acciones a corto plazo para mejorar el rendimiento. Otro reto es la gestión de datos sensibles relacionados con seguridad, capacitación y sostenibilidad ambiental.

El análisis de datos históricos mediante esta herramienta permite predecir comportamientos anómalos o prevenir fallas. Un ejemplo es la optimización del proceso de flotación para recuperar cobre, donde el machine learning permite ajustar parámetros en tiempo real, mejorando los resultados sin comprometer la seguridad.

Esta herramienta permite a las compañías mineras superar desafíos que afectan la cadena de valor, desde perforación y voladura hasta el procesamiento final del mineral. La combinación de predicción y optimización es crucial para mejorar el desempeño operativo en ventanas de tiempo muy cortas, aumentando la eficiencia y rentabilidad.

El machine learning se basa en modelos algorítmicos que aprenden de datos históricos para optimizar procesos. Esta herramienta reduce residuos y mejora la eficiencia en el uso de recursos naturales, contribuyendo a operaciones más sostenibles. Empresas como Schneider Electric y AVEVA ofrecen soluciones que abarcan todas las etapas del proceso minero, desde la optimización energética hasta la mejora de la seguridad. 

Estas tecnologías aumentan la productividad y apoyan la transición hacia una minería más sustentable. Ferrari indica que, en los próximos cinco años, el machine learning impactará áreas clave de la minería, como la clasificación de minerales, automatización, robótica, seguridad, mantenimiento predictivo y optimización energética.

Para implementarla en la minería, es crucial que la tecnología se acompañe de un cambio cultural que promueva la colaboración y el apoyo entre equipos. Además, se recomienda comenzar con pruebas de concepto en áreas que generen datos significativos y donde se identifique un alto potencial de optimización. Es esencial que las mejoras tecnológicas tengan un impacto positivo en el medio ambiente y apoyen los esfuerzos de descarbonización.

A medida que avanza la tecnología y las empresas mineras adoptan el machine learning, la industria se moverá hacia un futuro más eficiente, seguro y respetuoso con el medioambiente. El éxito radica en combinar tecnología avanzada con una cultura organizacional enfocada en la sostenibilidad, permitiendo a la minería seguir siendo un pilar fundamental de la economía global.