Inteligencia Artificial: Tecnologías emergentes que transforman la industria minera

El sector minero está experimentando un cambio generacional, en el que la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de vanguardia toman una industria relativamente ineficiente y la transforman mediante la adopción de nuevas tecnologías y métodos. Estas innovaciones ofrecen soluciones a retos antiguos como la reducción de costes, los problemas medioambientales, la seguridad y la ineficacia operativa. Para las empresas mineras que quieren seguir siendo competitivas y más sostenibles, la adopción de estas tecnologías no es sólo una opción, sino una necesidad.

Entre las áreas clave en las que los consejos de administración y los ejecutivos pueden impulsar la adopción de esta nueva tecnología, que puede desempeñar un papel importante en la modernización de las empresas mineras, se incluyen la eficiencia operativa y la reducción de costes, la seguridad, la sostenibilidad y la toma de decisiones basada en datos.

Y dado que casi el 50% de los ingenieros del sector alcanzarán la edad de jubilación en los próximos 10 años, la tecnología será fundamental para paliar algunas de las carencias.

Eficiencia operativa y reducción de costes

Los sistemas basados en IA agilizan las operaciones optimizando la exploración, la perforación y la producción.

Exploración y estimación de recursos: Los algoritmos avanzados de IA pueden analizar los datos geológicos para identificar con mayor precisión las zonas de alto potencial minero. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden procesar imágenes por satélite, datos sísmicos y conjuntos de datos geoquímicos para localizar zonas ricas en recursos, reduciendo la necesidad de costosas perforaciones exploratorias. Se ha informado de que la startup KoBold, respaldada por Bill Gates y Jeff Bezos, realizó recientemente un gran descubrimiento de cobre en Zambia utilizando este tipo de tecnología.

- Mantenimiento predictivo: Los equipos de minería son propensos al desgaste, lo que provoca tiempos de inactividad y costosas reparaciones. Los sistemas de IA utilizan análisis predictivos que pueden supervisar el rendimiento de los equipos y predecir posibles fallos antes de que se produzcan. Empresas como Rio Tinto y Vale han adoptado esta tecnología para minimizar el tiempo de inactividad no planificado, reduciendo significativamente los costes de mantenimiento. Anglo informó de que el tiempo de inactividad imprevisto se redujo hasta en un 75% utilizando estos métodos.

Equipos autónomos: La automatización de camiones de transporte, perforadoras y cargadoras puede reducir los costes de mano de obra y aumentar la eficiencia. Caterpillar y Komatsu se encuentran entre los líderes en el desarrollo de equipos mineros autónomos, lo que permite realizar operaciones 24 horas al día, 7 días a la semana, con un rendimiento constante.

Mayor seguridad

La minería es peligrosa, con riesgos como derrumbes, fallos en los equipos y accidentes de maquinaria. Las soluciones de seguridad basadas en IA mitigan estos riesgos supervisando las operaciones en tiempo real.

- Supervisión de la seguridad de los trabajadores: Los wearables equipados con IA realizan un seguimiento de las métricas de salud de los trabajadores y de las condiciones ambientales. Las alertas se activan si parámetros como los niveles de oxígeno o la frecuencia cardiaca superan los límites de seguridad.

- Predicción de riesgos: A partir de datos históricos y en tiempo real, los modelos de IA predicen peligros potenciales, lo que permite intervenir a tiempo. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden detectar signos sutiles de inestabilidad estructural en las paredes o los túneles de las minas.

Toma de decisiones basada en datos

La IA y el análisis de big data permiten a las empresas mineras tomar decisiones informadas mediante el análisis de grandes cantidades de datos operativos y de mercado.

- Previsión de mercados: Las herramientas de IA analizan las tendencias del mercado y los precios de las materias primas, ayudando a las empresas a elaborar estrategias para los niveles de producción y las inversiones.

- Información operativa: Los cuadros de mando de IA proporcionan información en tiempo real sobre el rendimiento de la mina, lo que permite a los directivos realizar ajustes rápidos.

Afrontar los retos del sector

Como ocurre con cualquier nueva tecnología, pueden surgir importantes problemas de adopción y resistencia dentro de una organización. He observado algunas áreas clave, como la superación de la resistencia organizativa, los elevados costes iniciales y la falta de competencias, que pueden ralentizar la adopción:

Superar la resistencia organizativa: Tanto los directivos como los gestores pueden hacer frente a la resistencia fomentando una cultura de innovación y transparencia. Es importante implicar a los empleados de todos los niveles en las primeras fases del proceso y ofrecer una comunicación clara sobre las ventajas de la tecnología y abordar las preocupaciones. Los programas de formación son especialmente importantes cuando las aplicaciones de IA en la maquinaria (como los sensores) requieren que empleados sin experiencia previa interactúen con la tecnología.

Presupuestar los elevados costes iniciales: Aunque los costes iniciales de las tecnologías de IA pueden ser significativos, un presupuesto estratégico y una implantación por fases pueden hacer que la adopción sea más manejable. Debe dar prioridad a los proyectos piloto de alto impacto y bajo coste que ofrezcan resultados mensurables antes de ampliarlos. Considerar estos costes como inversiones a largo plazo y no como gastos a corto plazo es fundamental para obtener la aprobación de la junta directiva y conseguir los recursos necesarios.

Superar la brecha de cualificaciones: En particular, en la industria minera, la transición a las soluciones de IA pondrá de manifiesto la falta de personal cualificado dentro de una organización determinada. Para contrarrestar esta situación, las empresas deben invertir en iniciativas de desarrollo de la mano de obra, como programas de reciclaje profesional y la contratación de profesionales expertos en tecnología. Colaborar con los proveedores de IA para proporcionar formación práctica y apoyo garantiza que los equipos estén equipados para gestionar y mantener las nuevas tecnologías.

A pesar de estos retos, ya hay muchas historias de éxito de empresas que han adoptado estas nuevas tecnologías y han mejorado su negocio. Algunos ejemplos conocidos son:

Ahorro de costes en Rio Tinto: Rio Tinto ha adoptado camiones de transporte y perforadoras autónomas, logrando una reducción del 15% en los costes operativos.

- Mantenimiento basado en IA de BHP: BHP utiliza modelos de aprendizaje automático para predecir los fallos de los equipos y reducir así los costes de mantenimiento.

- Objetivos de sostenibilidad de Anglo American: Anglo American emplea IA para supervisar y gestionar el uso del agua, con el objetivo de lograr una reducción del 50% en el consumo de agua dulce en todas sus operaciones para 2030.

Conclusión

Las empresas que inviertan hoy en estas tecnologías podrían liderar el sector mañana. Los consejos de administración y los ejecutivos deben adoptar estos cambios y aplicarlos a sus empresas para maximizar su ventaja competitiva.

La adopción de la IA y las tecnologías emergentes está transformando el sector minero, abordando retos críticos como la eficiencia, la seguridad y la sostenibilidad. Las empresas mineras que adoptan esta revolución digital no solo pueden mejorar la rentabilidad, sino también asegurar su lugar en una industria en rápida evolución. Ahora es el momento de invertir en innovación y posicionar su empresa como líder en el futuro de la minería.