Hudbay Perú puso en marcha Copiloto+, el sistema basado en inteligencia artificial para prevenir eventos de fatiga en la unidad minera Constancia, según expuso Alex Conco, jefe de Costos y Productividad, como parte de su presentación en la reciente Conferencia Magistral organizada por el Instituto de Ingenieros de Minas del Perú.
De acuerdo con su intervención, el proyecto se implementó con el objetivo de desarrollar un sistema de predicción de fatiga en operadores de camiones mineros, empleando técnicas y modelos de machine learning que genere sinergia entre tecnologías existentes, como sensores de fatiga, relojes inteligentes y soluciones para su control y gestión efectiva.
Fue así como inició el programa Copiloto+ con la instalación de sendas plataformas de gestión de fatiga y proximidad en 2019, gestión de flota en 2020 y control de calidad de sueño en 2021, siendo posteriormente actualizado con herramientas de integración de información, analítica de datos, modelamiento de algoritmos de predicción, entre otros, en 2022.
Como complemento, se recopiló una base de datos que incluían información sobre tiempos de conducción, velocidad, aceleración, eventos de fatiga y calidad de sueño del operador, con los cuales se entrenó un modelo de machine learning, utilizando técnicas de regresión logística para predecir el nivel de fatiga de los conductores en función de estas variables.
Además, Copiloto+ se basa en una escala numérica del 1 al 10, con la cual es posible conocer el nivel de fatiga que presenta el conductor, ya sea si es normal, regular, baja, media o alta; y de este modo permitir al controlador del dispatch ordenar el detenimiento inmediato del camión en una zona segura y relevar al operador, en caso la situación lo amerite.
Gracias a la ejecución de este novedoso programa, el jefe de Costos y Productividad de Hudbay Perú resaltó que en Constancia no se registró eventos por fatiga y/o somnolencia en 2022, se evitó 271 posibles eventos por fatiga hasta setiembre de 2023 y se tomó acciones preventivas para crecer conciencia y confianza entre supervisores y operadores.
“Los sistemas de control de fatiga tienen un porcentaje de precisión que depende de diferentes variables, pero la gestión de datos y su correlación nos brindan la oportunidad de acortar el margen de error, mientras que la predictibilidad nos proporciona un mayor tiempo de reacción y un monitoreo enfocado al cuidado de los conductores”, afirmó Alex Conco.
