Cómo la inteligencia artificial transforma la industria minera en Perú 

La IA no solo está optimizando la minería, sino que también contribuye a la descarbonización. La transición energética, impulsada por la tecnología digital, guía a las empresas hacia un futuro más sostenible, con objetivos claros de reducción de emisiones de CO2

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La adopción de la inteligencia artificial (IA) y la analítica avanzada ha transformado diversas industrias clave en los últimos años, y la minería no es una excepción. En Perú, donde el sector minero es fundamental para la economía, estas tecnologías revolucionan el mercado. Las empresas utilizan la IA para optimizar operaciones, mejorar la toma de decisiones y promover la sostenibilidad.

La industria minera enfrenta desafíos complejos que requieren soluciones avanzadas. La IA permite a las empresas analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real y tomar decisiones más informadas. Sergio Ferrari, director del segmento de Minería, Minerales y Metales para Sudamérica en Schneider Electric, destaca la capacidad de utilizar esta herramienta para potenciar el análisis de situaciones y la toma de decisiones oportunas.

El desafío para las empresas mineras no solo radica en recopilar datos, sino en gestionarlos adecuadamente para convertirlos en activos estratégicos. Esto requiere una sólida gobernanza de datos y la capacidad de generar insights que mejoren la productividad y la eficiencia.

Además, la IA no solo simplifica procesos, sino que también revoluciona la operación minera mitigando el riesgo comercial y operativo, mejorando la seguridad y la eficiencia de la fuerza laboral y reduciendo el consumo y el desperdicio de energía, lo que da como resultado una empresa más confiable y sustentable. Un ejemplo exitoso es Votorantim, donde las soluciones de Schneider Electric y AVEVA Predictive Analytics han superado expectativas, optimizando significativamente las operaciones.

Impacto en el mercado laboral

El avance de la IA se encuentra redefiniendo el perfil del trabajador en la industria minera. Para 2024, se espera que el 50% de las compañías creen equipos de ingeniería digital dentro de sus operaciones. Esto no solo mejorará la gobernanza de datos y la innovación, sino que también cambiará la interacción de los trabajadores con la tecnología.

“Una vez que reconozcan el ahorro en tiempo de despliegue y de entrega de resultados que les reporta integrar soluciones de analítica avanzada industrial y Machine Learning a su operación, creemos que los esfuerzos deberían ponerse en integrar y complementar con desarrollos propios las soluciones de mercado existentes, llevando a la empresa minera a centrarse en el Core del negocio”, indica Ferrari.

Asimismo, la capacitación del personal se ha beneficiado enormemente de tecnologías como los gemelos digitales y la realidad aumentada, que permiten experiencias de aprendizaje inmersivas sin estar en el campo, minimizando los riesgos.

Desafíos de la IA en la minería

La implantación de IA en minería enfrenta desafíos, especialmente en cuanto a la estabilidad de los procesos y la centralización de la información. La correlación de datos estandarizados es crucial para predecir comportamientos y ofrecer recomendaciones precisas.

Muchas empresas mineras han establecido fábricas digitales para desarrollar soluciones adaptadas a sus necesidades. Schneider Electric, en colaboración con AVEVA y OSISoft, ofrece soluciones modulares que se adaptan a las realidades tecnológicas y de infraestructura de cada cliente, facilitando una implementación escalonada y efectiva.

Un caso destacado en Perú es el uso de EcoStruxure Asset Advisor, que analiza datos de activos críticos en tiempo real, identificando riesgos y previniendo interrupciones operativas.

La IA no solo está optimizando la minería, sino que también contribuye a la descarbonización. La transición energética, impulsada por la tecnología digital, guía a las empresas hacia un futuro más sostenible, con objetivos claros de reducción de emisiones de CO2. 

Es por ello que Schneider Electric desarrolla soluciones inteligentes de gestión de energía que ayudan a las empresas a monitorear y controlar su consumo energético de manera eficiente, contribuyendo a los objetivos de sustentabilidad.

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