Cómo la tecnología minera está avanzando en los roles de la industria

La industria minera adaptándose a la tecnología corre a lo largo de la historia del sector. Un avance tecnológico más reciente es el surgimiento de vehículos autónomos que reemplazan a los vehículos operados por humanos.

De acuerdo a informes presentados, la cantidad de camiones de transporte autónomos en funcionamiento en todo el mundo aumentó de 769 a 1068, un aumento del 39 %. Se espera que esta cifra llegue a 1.800 a finales de 2025.

Los trabajos mineros que adoptan la tecnología

Como se puede ver en la historia, la minería no tiene miedo de adaptarse a los tiempos y utilizar la tecnología a su favor. A continuación, veamos tres roles que han adoptado completamente la tecnología y están ayudando a impulsar la industria hacia la era moderna.

Ingeniero de planeamiento minero

Los ingenieros de planificación minera tienen una gran demanda, principalmente debido a las presiones de las minas para reducir su impacto en el medio ambiente sin dejar de ser productivas y rentables.

La planificación minera es la mezcla del diseño de la mina y la organización de las actividades mineras. El diseño de la mina tiene como objetivo desarrollar un sitio de mina que permita la explotación de reservas de una manera económica, segura y ambientalmente responsable.

A continuación, echamos un vistazo a tres tecnologías clave que son vitales para la planificación a corto y largo plazo de una mina y que se están convirtiendo en un elemento básico de la caja de herramientas de un ingeniero.

Inteligencia operativa: OI se utiliza cuando los operadores e ingenieros desean digitalizar partes de sus operaciones para obtener información real sobre todas las operaciones mineras e iniciar decisiones basadas en datos. Un ejemplo de su uso es la digitalización de activos dinámicos como trabajadores y vehículos para visualizar su comportamiento. El software OI puede recopilar estos datos y proporcionar recomendaciones para ayudar a mejorar la eficiencia, la seguridad y la productividad.

Drones: los drones pueden realizar diversas actividades mineras, desde la exploración cartográfica, la topografía, la garantía de la seguridad y el aumento de la seguridad. Han demostrado ser un éxito significativo, ya que aumentan la recopilación de datos y mejoran la productividad y la seguridad.

Los drones pueden proporcionar rápidamente información precisa y completa sobre las condiciones de la mina, la gestión de la seguridad del sitio, la topografía y el mapeo, y la gestión de existencias.

Software de planificación minera: este software proporciona a las empresas mineras una herramienta rápida, precisa, eficiente y rentable para administrar sus intereses comerciales globales. Hoy en día, prácticamente todos los aspectos de la minería utilizan software de planificación. Por ejemplo, el software puede estimar el rendimiento financiero de un depósito mineral, encontrar soluciones para la rehabilitación de tierras después del cierre de la mina y administrar la infraestructura necesaria para la extracción de minerales y metales. Además, dado que los proyectos mineros necesitan una inversión sustancial, la principal ventaja de usar el software es que puede reducir los costos de producción y mantenimiento.

Ingeniero de machine learning

El machine learning es un tipo de ciencia de computación y de  inteligencia artificial centrado en el uso de algoritmos y datos para emular cómo aprenden los humanos. Esta herramienta también ha ayudado a revolucionar la industria minera, y los ingenieros son líderes en impulsar sus beneficios. Aquí hay cinco ventajas clave del machine learning para la industria:

Monitoreo de los efectos ambientales: tecnologías como las imágenes satelitales ayudan a predecir cómo una mina causará cambios en los hábitats, la vegetación y la erosión. Además, los sistemas de rastreo pueden observar el efecto de las actividades mineras en parámetros ecológicos como la temperatura, las aguas subterráneas y la ventilación subterránea.

Crea cronogramas de turnos: el machine learning puede generar datos de rendimiento sobre las tasas de producción de varias actividades mineras. Los horarios de turnos se pueden diseñar utilizando estos datos para maximizar el rendimiento de la minería de manera segura.

Acelera la exploración minera: los datos en tiempo real permiten acelerar los cronogramas para múltiples etapas mineras e inteligencia para la toma de decisiones. Además, los datos de teledetección se utilizan en la clasificación de suelos y la identificación de rocas. Finalmente, se utilizan imágenes satelitales, mapas geofísicos y fotografías aéreas para prever la mineralización y la ubicación de las reservas de minerales y metales.

Salud y seguridad: el machine learning ha ayudado a reducir los accidentes y las lesiones en las minas. Los datos se recopilan a partir de informes de incidentes, cuasi accidentes, análisis de causas raíz y pre operaciones de equipos. Además, el machine learning puede crear algoritmos que predicen fallas potenciales que pueden afectar la producción o causar daños a los empleados.

Vehículos autónomos: estos vehículos sin conductor se basan en software, en lugar de humanos, para realizar tareas predictivas, como transportar materiales y posicionar equipos de perforación. Además, estos vehículos utilizan algoritmos de machine learning para mejorar su eficiencia y toma de decisiones.

Los ingenieros de machine learning son responsables de crear estos algoritmos y programas que permiten que las máquinas actúen sin necesidad de dirección humana. Además, una parte vital del rol es que los ingenieros permiten que las computadoras tengan la capacidad de aprender automáticamente y mejorar a partir de experiencias sin la necesidad de que una persona las programe.