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La 4ta Revolución Industrial: Cómo las Empresas Mineras utilizan la Inteligencia Artificial, el Aprendizaje Automático y los Robots

En una industria como la minería donde mejorar la eficiencia y la productividad es crucial para la rentabilidad, incluso pequeñas mejoras en los rendimientos, la velocidad y la eficiencia pueden tener un impacto extraordinario. Las empresas mineras producen básicamente productos intercambiables.

La industria minera emplea a una cantidad modesta de personas, pero tiene un impacto indirecto en casi todas las demás industrias, ya que proporciona las materias primas para prácticamente todos los demás aspectos de la economía. Ya han pasado 10 años desde que la compañía minera Rio Tinto comenzó a usar camiones de carga totalmente autónomos, pero no se han detenido allí. Estas son solo algunas de las formas en que Rio Tinto y otras compañías mineras se están preparando para la 4a Revolución Industrial mediante la creación de operaciones mineras inteligentes.

Las operaciones de Rio Tinto incluyen 16 minas, 1,500km de vías férreas, tres puertos y más, y genera 2.4 terabytes de datos por minuto desde todos sus equipos móviles y sensores que recopilan y transmiten datos en tiempo real para ayudar a monitorear los equipos. El ex presidente ejecutivo de Rio Tinto, Sam Walsh, cuando habló en la Cumbre de Datos y Análisis de Gartner, explicó cómo la compañía ha integrado con éxito estas múltiples minas en un sistema integrado de procesamiento y logística controlado por operadores que no se encuentran en el sitio físico.

Exploración Mineral

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a las compañías mineras a encontrar minerales para extraer, un componente crítico de cualquier operación minera inteligente. Aunque esta es una aplicación bastante nueva de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, muchas compañías mineras están entusiasmadas con la perspectiva. Goldspot Discoveries Inc. es una compañía que tiene como objetivo hacer que encontrar el oro sea más una ciencia que un arte mediante el aprendizaje automático. De manera similar, Goldcorp e IBM Watson están colaborando para usar inteligencia artificial para revisar toda la información geológica disponible para encontrar mejores ubicaciones de perforación de oro en Canadá. Estos esfuerzos, por ser más precisos al encontrar áreas a explotar mediante el aprendizaje automático, pueden ayudar a que la industria minera sea más rentable.

Vehículos Autónomos y Perforadoras

Si bien muchos de nosotros nos hemos centrado en el progreso que Uber, Google y Tesla han logrado con vehículos autónomos, muchas personas no se dan cuenta de que Rio Tinto ya había estado utilizando camiones de transporte autónomos que pueden transportar 350 toneladas y operar de manera totalmente independiente desde 2008. Estos camiones han impactado los resultados de la compañía al reducir el uso de combustible en un 13 por ciento y son más seguros para operar. Si bien se puede decir que los desafíos de conducir de forma autónoma en una cantera no son tan desalentadores (los camiones se mueven lentamente, no tienen que preocuparse por los peatones), 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 en el desarrollo de la Mina del Futuro. El tren autónomo ha estado en desarrollo durante cinco años, pero hará su debut hacia fines de año luego de que se hayan resuelto algunos fallos de software y comunicación.

Además, Rio Tinto ha utilizado 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.

Clasificación de minerales

En la mayoría de las operaciones mineras, es necesario eliminar un volumen mucho mayor de materiales para encontrar los materiales valiosos para los que se están extrayendo. Inevitablemente, separar las rocas y escombros inútiles para llegar a lo que estás buscando para la extracción tiende a ser un esfuerzo costoso. Algunas compañías han comenzado a usar máquinas de clasificación inteligentes que pueden clasificar el material extraído en función de los criterios que desee una empresa. Este trabajo puede llevar a ahorros en combustible y energía durante el procesamiento.

Hermanamiento Digital

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

Seguridad y Mantenimiento

Gracias a la tecnología de Internet de las cosas y los sensores, los equipos de minería se pueden monitorear y mantener antes de que ocurran las averías. Los sensores pueden monitorear la temperatura, la velocidad y la vibración en las máquinas para tomar medidas que transformen el mantenimiento preventivo en mantenimiento predictivo. Al evaluar los datos y análisis en tiempo real, las operaciones de minería pueden ser más seguras para todos los involucrados.

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 capacitación vocacional para ayudar a llenar el vacío. Colectivamente, gastarán $ 2 millones de dólares para mejorar el potencial de las habilidades y los trabajadores existentes para manejar las tareas de análisis, TI y robótica.

Inteligencia Artificial en Minería y Metales

La mayoría de las organizaciones de minería y metales están comenzando a explotar el potencial de la inteligencia artificial (IA). En este punto de su viaje de IA, no es la falta de talento lo que está frenando a las compañías; Es la falta de comprensión de lo que es posible.

El mayor riesgo de la IA es la no adopción. Las empresas deben comenzar a adoptar la IA más temprano que tarde, porque es un proceso complejo y largo que requiere paciencia y voluntad de aprender.

“Es probable que la IA genere ganadores y perdedores, y quienes comiencen a adoptar la tecnología pronto tendrán una ventaja significativa”, dice Nigel Duffy, Líder de IA de Innovación Global de EY.

Las compañías de minería y metales pueden usar datos relevantes para reconocer patrones y anomalías para aprovechar el aprendizaje automático y aumentar la agilidad y la capacidad de respuesta. Esto permite que las empresas sean predictivas y proactivas en lugar de pasivas y reactivas. Además, la información obtenida de a AI permite a las empresas impulsar decisiones estratégicas a través de un bucle de retroalimentación continua, mejorando tanto la gestión del riesgo como el rendimiento.

Mediante el análisis predictivo y el aprendizaje automático, las empresas pueden recopilar y analizar datos de sistemas y Big Data para obtener una mejor comprensión de las tendencias de los clientes y proveedores, y los patrones de comportamiento. Dos beneficios claros de esto son la capacidad de capturar las primas de los precios, asegurando una ventaja en los contratos de los clientes y la capacidad de obtener descuentos en los contratos de los proveedores. Un paso más allá, esto podría implicar la captura de los mercados al contado y las primas de precios a través de las ventas contratadas en diferentes puntos de la cadena de valor.

[Original: Bernard Marr, Forbes]

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