Cómo utilizar el Machine Learning y los robots en minería

Las empresas mineras producen básicamente materias primas intercambiables. La industria minera emplea a un número modesto de personas -sólo 670.000 estadounidenses trabajan en el sector de la explotación de canteras, la minería y la extracción-, pero repercute indirectamente en casi todas las demás industrias, ya que proporciona las materias primas para prácticamente todos los demás aspectos de la economía.  He aquí algunas de las formas en que Rio Tinto y otras empresas mineras se están preparando para la 4ª revolución industrial mediante la creación de explotaciones mineras inteligentes.

Exploración de minerales

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden ayudar a las empresas mineras a encontrar minerales para extraer, un componente crítico de cualquier operación minera inteligente. Aunque se trata de una aplicación bastante nueva de la IA y el aprendizaje automático, muchas empresas mineras están entusiasmadas con la perspectiva. Estos esfuerzos por ser más precisos a la hora de encontrar zonas para explotar mediante el aprendizaje automático pueden ayudar a la industria minera a ser más rentable.

Vehículos autónomos y perforadoras

Aunque muchos de nosotros nos hemos centrado en los avances que Uber, Google y Tesla han realizado con los vehículos autónomos, mucha gente no se da cuenta de que Rio Tinto ya utilizaba camiones de transporte autónomos que pueden transportar 350 toneladas y funcionar de forma totalmente independiente desde 2008. Estos camiones han repercutido en los resultados de la empresa al reducir el consumo de combustible en un 13% y son más seguros de manejar. Aunque podría decirse que los retos de la conducción autónoma en una cantera no son tan abrumadores -los camiones se mueven despacio, no tienen que preocuparse de los peatones-, sigue siendo un logro notable.

Además, Rio Tinto lleva varios años utilizando cargadoras y sistemas de perforación autónomos. Al igual que con otras aplicaciones autónomas, la empresa afirma que la innovación ha mejorado la productividad en un 10%.

Clasificación de minerales

En la mayoría de las explotaciones mineras, es necesario retirar un volumen mucho mayor de materiales para encontrar los materiales valiosos que se están extrayendo. Inevitablemente, separar las rocas y escombros inútiles para llegar a lo que se busca suele ser una tarea costosa. Algunas empresas han empezado a utilizar máquinas clasificadoras inteligentes que pueden clasificar el material extraído en función de los criterios que desee la empresa. Esta labor puede suponer un ahorro de combustible y energía durante el procesamiento.

Digital twinning

Mediante la creación de un modelo virtual que se alimenta de datos en tiempo real procedentes del yacimiento, se pueden probar rápidamente escenarios y optimizar las operaciones y la producción. Esta capacidad de poner a prueba las decisiones antes de aplicarlas en un sistema de réplica permite obtener mejores resultados y ahorros.

Seguridad y mantenimiento

Gracias a la tecnología del Internet de las Cosas y a los sensores, los equipos de minería se pueden supervisar y mantener antes de que se produzcan averías. Los sensores pueden controlar la temperatura, la velocidad y la vibración de las máquinas para tomar medidas que transformen el mantenimiento preventivo en predictivo. Mediante la evaluación de datos y análisis en tiempo real, las operaciones mineras pueden ser más seguras para todos los implicados.

La adopción de esta nueva tecnología requiere una nueva formación de los trabajadores de la mina, y Rio Tinto ya está tomando medidas al asociarse con el gobierno australiano y un proveedor de formación profesional para ayudar a llenar el vacío. En conjunto, invertirán 2 millones de dólares en mejorar la cualificación de los trabajadores actuales y potenciales para que puedan realizar tareas de análisis, TI y robótica.