Cómo el Digital Cloud optimiza el proceso de chancado primario en minería

La implementación de tecnologías Digital Cloud en la minería ha transformado la forma en que se gestionan y optimizan procesos críticos. Un claro ejemplo es el proceso de chancado primario, donde la computación en la nube permite centralizar, procesar y analizar en tiempo real datos provenientes de sensores instalados en alimentadores, trituradoras y sistemas de transporte. Esta integración digital ha demostrado un impacto tangible en la eficiencia operacional, al permitir un control más preciso de las variables de operación, una mejor planificación del mantenimiento y una reducción significativa en los tiempos de inactividad no programada.

Gracias al Digital Cloud, los sistemas de chancado ahora pueden estar conectados a plataformas digitales que integran información histórica, datos operativos en línea y modelos predictivos que alertan sobre desgastes anómalos, sobrecargas o variaciones en la granulometría del material alimentado. Esta capacidad de análisis remoto y en tiempo real permite a los ingenieros de planta tomar decisiones más rápidas y fundamentadas, basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático que operan desde la nube. Asimismo, se facilita la coordinación entre diferentes áreas de la operación –como mina, planta y mantenimiento– mediante dashboards personalizados accesibles desde cualquier ubicación con conexión segura.

El resultado es una operación más robusta, con menor variabilidad en el tamaño del material chancado, lo que optimiza la eficiencia energética de las etapas posteriores (como molienda), reduce los cuellos de botella y mejora la disponibilidad del sistema. Además, al trabajar bajo una arquitectura cloud, se minimiza la necesidad de infraestructura local compleja y se habilita una escalabilidad flexible para incluir nuevas variables o integrarse con otros sistemas del circuito minero.

Desde el punto de vista técnico, los sistemas habilitados por Digital Cloud permiten la adquisición de datos a través de tecnologías IIoT (Internet Industrial de las Cosas), que capturan en tiempo real parámetros críticos como presión hidráulica en las trituradoras, torque del motor, temperatura de cojinetes, velocidad de alimentación y niveles de vibración. Esta información se transmite continuamente a plataformas alojadas en la nube, donde se ejecutan algoritmos de machine learning entrenados para reconocer patrones de desgaste, eventos críticos o comportamientos fuera de rango.

Una de las funcionalidades más valiosas que se obtiene de esta tecnología es la implementación de modelos de mantenimiento predictivo. Estos modelos permiten anticipar con alta precisión el momento en que componentes como revestimientos, placas de desgaste, cojinetes o chumaceras alcanzarán su vida útil crítica. Con ello, se evita tanto el mantenimiento excesivo como las fallas inesperadas, optimizando el uso de recursos y mejorando la confiabilidad del sistema. Adicionalmente, se pueden generar alertas tempranas automatizadas que alimentan el sistema de gestión de activos y programación de mantenimientos, lo que se traduce en una operación mucho más sincronizada.

Otro punto técnico relevante es la posibilidad de simular escenarios de operación en la nube. Las plataformas de Digital Cloud permiten crear réplicas digitales del proceso (digital twins) para evaluar, por ejemplo, el impacto de cambios en la estrategia de alimentación (como transiciones entre diferentes frentes de mina con distinta dureza del mineral), sin comprometer la operación real. Esto resulta particularmente útil en operaciones con alta variabilidad mineralógica, ya que permite adaptar dinámicamente los parámetros del chancador —como la apertura del setting, la frecuencia del variador de velocidad o la tasa de alimentación— en función de la data recolectada, minimizando el riesgo de obstrucciones o sobrecargas.

En un entorno donde la continuidad operativa y la reducción de costos son prioridades estratégicas, la adopción del Digital Cloud en el proceso de chancado primario representa un paso firme hacia una minería más inteligente, autónoma y predictiva, con impactos directos en la eficiencia energética, la disponibilidad de planta y la prolongación de la vida útil de los equipos críticos.