En una industria como la minera, donde mejorar la eficiencia y la productividad es crucial para la rentabilidad de la empresa, incluso las pequeñas mejoras en los rendimientos, en la velocidad y la eficiencia pueden tener un impacto extraordinario en la línea de producción. Las compañías mineras básicamente producen productos intercambiables. Este tipo de compañías emplean a una cantidad modesta de individuos: tan solo unos 670.000 estadounidenses trabajan en el sector de extracción, no obstante, afecta indirectamente a casi todas las demás industrias, ya que proporciona la materia prima para prácticamente cualquier otra industria en la economía.

La empresa minera británica/australiana Rio Tinto desde hace 10 años comenzó a utilizar camiones de transporte totalmente autónomos, sin embargo no se han conformado con ello. Éstas son tan solo algunas de las formas en las que Rio Tinto y otras empresas mineras se han estado preparando para la cuarta revolución industrial al crear operaciones de minería inteligentes.

Las operaciones de Rio Tinto incluyen 16 minas, 1.500 km de vías férreas, tres puertos y más, además genera 2.4 terabytes de datos por minuto de todos sus equipos móviles y sensores que recopilan y transmiten datos en tiempo real para ayudar a monitorear los equipos. Sam Walsh, exdirector general de Rio Tinto, al hablar en Gartner Data & Analytics Summit, explicó cómo la compañía ha integrado exitosamente estas múltiples minas en un sistema integrado de procesamiento y logística controlado por operadores que no se encuentran en el sitio físico.

No obstante se han dado cuenta que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático puede ayudar a las compañías mineras a encontrar minerales para extraer, un componente crítico de cualquier operación minera inteligente. A pesar de ser esta una aplicación bastante nueva de la IA y el aprendizaje automático, muchas compañías mineras están entusiasmadas con la posibilidad.

De hecho, Goldspot Discoveries Inc. es una compañía que tiene como objetivo convertir el oro en una ciencia más que en arte utilizando aprendizaje automático. Del mismo modo, Goldcorp e IBM Watson están colaborando para utilizar la inteligencia artificial para revisar toda la información geológica disponible con el objetivo de encontrar mejores ubicaciones de perforación para el oro en Canadá. Sin embargo, estos esfuerzos, cuando se trata de áreas para extraer mediante el uso del aprendizaje automático, pueden contribuir de forma importante a la industria minera a ser más rentable.

Las mayoría de los noticieros se han enfocado en el progreso que ha realizado Uber, Google y Tesla en el desarrollo de vehículos autónomos, sin embargo, lo que la mayoría no sabe es que Rio Tinto ya había usado camiones de acarreo autónomos que pueden transportar 350 toneladas y operar de manera totalmente independiente desde 2008. El impacto que han tenido estos vehículos en la empresa ha sido magnífico, ya que permitieron reducir el uso de combustible en un 13 por ciento y, de hecho, son más seguros para las operaciones. Aunque podría decirse que los desafíos de la conducción autónoma en una mina no son tal desalentadores, ya que los camiones se mueven lentamente y no deben preocuparse por los peatones, este sigue siendo un logro notable. Este año, el sistema ferroviario autónomo de larga distancia de la compañía se pondrá en marcha y es el siguiente paso para desarrollar la Mina del Futuro. Con 244 automóviles, el tren autónomo ha estado en desarrollo durante cinco años, pero hará su debut antes de fin de año después de que se hayan resuelto algunas fallas de software y comunicación.

Además, Rio Tinto ha estado utilizando cargadores autónomos y sistemas de perforación durante varios años. Al igual que con otras aplicaciones autónomas, la compañía afirma que la innovación ha mejorado la productividad en un 10 por ciento.

Por otro lado, en la mayoría de las operaciones mineras, es necesario eliminar un volumen mucho mayor de materiales para encontrar los materiales valiosos para los que están extrayendo. Inevitablemente, separar las rocas y escombros inútiles para llegas a lo que verdaderamente están minando tiende a ser un esfuerzo costoso. Por ello algunas compañías han comenzado a utilizar maquinas clasificadoras inteligentes que pueden catalogar el material extraído según los criterios que la compañía establece. Esta innovación puede conducir a ahorros importantes en combustible y energía durante el procedimiento.

Como parte de hacer que las operaciones de pozo a puerto sean lo más inteligentes posible, Rio Tinto está creando una mina inteligente que debe entregar su primer mineral para 2021. Hay más de 100 innovaciones que la compañía está evaluando, pero una iniciativa llamada hermanamiento digital, primero creado por la NASA, ahora está siendo adoptado por muchos en el sector industrial. Al crear un modelo virtual que se alimenta con datos en tiempo real del campo, los escenarios se pueden probar rápidamente y se pueden optimizar las operaciones y la producción. Esta capacidad de probar las decisiones antes de que se implementen en un sistema de réplica conduce a mejores resultados y ahorros.

Por último, gracias a la tecnología y los sensores del Internet de las cosas (IoT), los equipos de minería pueden ser monitoreados y mantenidos antes de que se produzcan algún tipo de averías. Los sensores pueden controlar la temperatura, la velocidad y la vibración de las máquinas para así tomar medidas que permitan transformar el mantenimiento preventivo en mantenimiento predictivo. Al evaluar datos y análisis en tiempo real, las operaciones mineras pueden ser más seguras para todos los involucrados en el proceso de extracción.

Esta adopción de esta nueva tecnología requiere volver a capacitar a los trabajadores de la mina, y Rio Tinto ya está tomando medidas al asociarse con el gobierno australiano y un proveedor de formación profesional para ayudar a llenar el vacío. Colectivamente, gastarán alrededor de los $2 millones para mejorar el potencial de las habilidades y los trabajadores existentes para manejar tareas de análisis, informática y robótica.

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