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¿Cómo evolucionó la minería a través de software y el análisis de datos?

Publicado hace 2 semanas

¿Cómo evolucionó la minería a través de software y el análisis de datos?

Estas tecnologías están permitiendo a las empresas mejorar su eficiencia, reducir sus riesgos y tomar decisiones más informadas.

En un mundo cada vez más digitalizado, la industria minera y energética está experimentando una transformación radical. Las empresas de estos sectores están adoptando tecnologías de vanguardia, como el análisis de datos y el software de datos para mejorar su eficiencia, reducir riesgos y tomar decisiones más informadas.

En 2023, la empresa minera BHP utilizó el análisis de datos para identificar un nuevo yacimiento de cobre en Australia. Este yacimiento podría suponer un aumento de la producción de cobre de la empresa en un 10%.

Para ello, BHP utilizó una combinación de técnicas de análisis de datos, incluyendo análisis estadístico, minería de datos y aprendizaje automático. Los datos utilizados incluían información sobre la geología del terreno, datos de exploración y datos de producción.

El análisis de datos permitió a BHP identificar una zona con un alto potencial de recursos de cobre. La empresa realizó posteriormente una investigación más exhaustiva para confirmar el descubrimiento. El hallazgo de este nuevo yacimiento es un ejemplo de cómo el análisis de datos puede ayudar a las empresas mineras a identificar nuevos recursos. Esta tecnología puede ser una herramienta valiosa para las empresas que buscan aumentar su producción y sus beneficios.

En otro caso, la empresa energética Enel utilizó el análisis de datos para optimizar la producción de energía solar en sus plantas. Esto permitió a la empresa reducir el consumo de combustible y las emisiones contaminantes.

Para ello, Enel utilizó un modelo de aprendizaje automático para predecir la producción de energía solar en función de las condiciones meteorológicas. El modelo se entrenó con datos históricos de producción solar y datos meteorológicos.

El modelo de aprendizaje automático permitió a Enel optimizar la producción de energía solar ajustando la configuración de sus plantas. Esto permitió a la empresa reducir el consumo de combustible y las emisiones contaminantes.

El caso de Enel es un ejemplo de cómo el análisis de datos puede ayudar a las empresas energéticas a reducir su impacto ambiental. Esta tecnología puede ayudar a las empresas a utilizar sus recursos de forma más eficiente y a reducir sus emisiones contaminantes.

Estos son solo dos ejemplos de cómo el análisis de datos y el software de datos están modelando el negocio de la minería y la energía. Estas tecnologías están siendo utilizadas en una amplia gama de aplicaciones, incluyendo:

Exploración minera: El análisis de datos se utiliza para identificar nuevos yacimientos de recursos naturales.

Extracción minera: El análisis de datos se utiliza para optimizar los procesos de extracción y mejorar la seguridad de los trabajadores.

Generación de energía: El análisis de datos se utiliza para optimizar la producción de energía, reducir el consumo de combustible y las emisiones contaminantes.

Transmisión y distribución de energía: El análisis de datos se utiliza para mejorar la confiabilidad de las redes eléctricas.

El análisis de datos y el software de datos están teniendo un impacto transformador en la minería, energética e industria. Estas tecnologías están permitiendo a las empresas mejorar su eficiencia, reducir sus riesgos y tomar decisiones más informadas. La industria minera y energética está en un momento de cambio. Las empresas que adopten las tecnologías de vanguardia, como el análisis de datos y el software de datos estarán mejor posicionadas para el éxito en el futuro. 

Fuente: Tecnología Minera

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