Los tres principales problemas de datos que afectan la productividad minera y cómo resolverlos

Pero con más datos, personas y recursos a su disposición, los equipos geológicos se enfrentan a un reto importante: cómo colaborar de forma eficaz.

Tradicionalmente, los flujos de trabajo geológicos se han visto a menudo empañados por funciones aisladas y grupos fragmentados en silos. Esta falta de transparencia ha obstaculizado la productividad y ha costado tiempo y dinero a las empresas mineras.

Seequent analiza cómo las tecnologías, los procesos y los flujos de trabajo modernos mejoran la productividad minera, en lugar de hundirla, así como algunas de las herramientas necesarias para impulsar los proyectos de forma eficaz y eficiente.

Reto 1: Equipos y sistemas aislados

El éxito de la extracción de minerales depende de la colaboración interdisciplinar. Los geólogos de exploración y producción deben establecer una relación simbiótica, fusionando sus conocimientos para desentrañar las complejidades de los yacimientos. Esto requiere flujos de trabajo fluidos que integren diversas fuentes de datos y tecnologías para obtener un conocimiento fiable de los yacimientos.

Además, la tecnología minera ha marcado el comienzo de una era de adquisición de datos detallados, desde exploraciones LiDAR hasta imágenes en 3D, que promete ventajas como un mejor control de la ley, una reducción de los costes y un aumento de la productividad. Imagínese actualizaciones en tiempo real y perspectivas sobre la dinámica del yacimiento a través de los datos IoT, que se incorporan a la perfección a los procesos de modelado continuo a partir de la cartografía del frente. Esta integración no solo agiliza las operaciones, sino que también garantiza un traspaso fluido a los ingenieros de producción, optimizando la productividad desde la extracción hasta la recuperación en planta y minimizando cualquier incertidumbre.

Pero la integración de estos flujos de trabajo digitales en toda la empresa está resultando difícil para muchas organizaciones mineras, y la automatización geocientífica más inteligente, más rápida y sin fisuras que debería integrarse en estos flujos de trabajo sigue estando rezagada.

¿Por qué? En el panorama actual, muchas empresas mineras adquieren tecnologías de distintos proveedores, lo que provoca problemas de compatibilidad, la aparición de silos y flujos de trabajo inconexos. Los obstáculos de estandarización en todo el sector complican aún más la adopción de soluciones de flujo de trabajo digital unificadas.

Cómo eliminar los silos de datos y los problemas de compatibilidad con un software integrado

Las empresas mineras pueden eliminar los silos considerando su tecnología en cada fase del proyecto como parte de una imagen mucho más amplia. Los flujos de trabajo conectados que permiten que los datos pasen de un software a otro sin problemas de compatibilidad o importaciones manuales que consumen mucho tiempo son vitales para ayudar a la modelización casi en tiempo real y proporcionar información clave y actualizada para una toma de decisiones más informada.

En última instancia, los datos procedentes de diversas fuentes deben incorporarse a un modelo geológico a lo largo de la exploración y la explotación de una mina. Para tener una visión de conjunto, hay que asegurarse de que estas fuentes de datos puedan conectarse fácilmente al software de modelado geológico. Leapfrog Geo, por ejemplo, permite flujos de trabajo dinámicos multisistema a través de sus conexiones nativas. Los datos de imágenes fotogramétricas en 3D de Imago pueden incorporarse sin problemas a los modelos geológicos, así como los datos de perforación y muestreo de la plataforma de gestión de datos SaaS, MX Deposit. La conexión de Leapfrog Geo con Seequent Central garantiza que los modelos puedan alojarse en la nube, lo que permite a los miembros del equipo trabajar individualmente y aplicar actualizaciones al modelo de mástil, garantizando que todo el equipo del proyecto trabaje a partir de una única fuente de verdad.

Reto 2: Proteger la integridad de los datos

Históricamente, los geólogos han dedicado la mayor parte de su tiempo a preparar, comprobar, introducir y validar los datos manualmente. Hoy en día, los geólogos están cambiando el paradigma y desean dedicar más tiempo a mejorar sus análisis, obtener conocimientos más profundos y validar sus modelos para que sean más eficaces.

Pero una sólida gobernanza de los datos se ha vuelto aún más importante a medida que las empresas mineras adoptan cada vez más flujos de trabajo digitales para mejorar la eficiencia operativa. Unas prácticas sólidas de gobernanza de datos son esenciales no solo para cumplir los requisitos de auditoría, sino también para garantizar la fiabilidad, integridad y usabilidad de los datos geológicos a lo largo de su ciclo de vida. También garantiza una mejor conexión entre la exploración y la producción; el gobierno de datos para los datos de exploración puede ayudar a garantizar que los conocimientos se transmiten a lo largo del ciclo de vida hasta las fases de geología y producción de la mina.

¿Cómo proteger los datos con tecnología de gestión de datos y flujos de trabajo digitales?

La gobernanza de los datos es vital en todos los proyectos mineros, pero especialmente en los de control de leyes, en los que la comprensión de la calidad del mineral depende de la integridad de los datos de las muestras analizadas.

Una gestión eficaz de los datos requiere procedimientos y políticas claros, pero éstos sólo son eficaces si se dispone de las barandillas adecuadas y si el personal cumple las normas. Aquí es donde el software de gestión de datos desempeña un papel fundamental.

Las plataformas de gestión de datos deben servir como fuente única de la verdad, accesible a todos los colaboradores para garantizar que todos trabajan con la información más actualizada. Aunque esta accesibilidad por sí sola reduce las posibilidades de error, las plataformas que incluyen una pista de auditoría clara, como MX Deposit, proporcionan una mayor tranquilidad de que los datos se manejan correctamente en todos los proyectos.

Pero, ¿qué ocurre con las herramientas que se utilizan fuera de la plataforma de gestión de datos en las distintas fases de un proyecto? Cuando los equipos interdisciplinares trabajan con herramientas de software distintas e incompatibles, la transferencia manual de datos de un sistema a otro puede dar lugar a errores humanos o interferencias. Los flujos de trabajo digitales conectados pueden cerrar esta brecha. Por ejemplo, MX Deposit ofrece una API pública que permite que el software se integre directamente con los laboratorios para que los usuarios puedan enviar y recibir resultados de QAQC directamente, minimizando la manipulación manual de datos.

Dado que plataformas como MX Deposit están diseñadas específicamente para proyectos mineros, ofrecen interfaces intuitivas que los colaboradores pueden aprender rápidamente, lo que reduce aún más el riesgo de error.

Al poner un gran énfasis en la gobernanza de los datos y adoptar flujos de trabajo digitales, las empresas mineras pueden navegar por las complejidades de sus operaciones con mayor eficacia.

Reto 3: Encontrar tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático adecuadas

Para mantenerse a la altura de la competencia y del ritmo de los avances tecnológicos, las empresas mineras no dejan de ir más allá en la búsqueda de operaciones mineras sostenibles y eficientes. El aprendizaje automático (AM) y la inteligencia artificial (IA) son cada vez más omnipresentes en nuestras vidas personales, pero ¿cómo se están aplicando con éxito en los proyectos mineros?

Las empresas mineras que aplican el ML o la IA pueden obtener muchas ventajas, desde la racionalización de las tareas y la agilización de la toma de decisiones hasta la optimización de la asignación de recursos, lo que fomenta el crecimiento sostenible en el panorama actual, ferozmente competitivo. La mejora de la recopilación y el análisis de datos con ML, por ejemplo, permite a las empresas mineras aprovechar mejor y de forma más eficiente la gran cantidad de datos de que disponen. Esto les permite obtener información muy valiosa para optimizar el control de leyes, reducir la incertidumbre y mejorar la precisión operativa a un ritmo acelerado.

Pero un factor crucial es garantizar que los algoritmos de IA y ML estén profundamente arraigados en principios geológicamente precisos, lo que requiere que geólogos, ingenieros de software y científicos de datos colaboren estrechamente para garantizar que los cálculos de los algoritmos sean geológicamente sólidos. Esto protege la integridad de las interpretaciones y decisiones geológicas, evitando posibles imprecisiones o interpretaciones erróneas que podrían comprometer la eficiencia y la seguridad operativas.

Si no se aplican estos principios geológicos contextuales, o si no se miden los datos recién disponibles, existe un riesgo muy real de clasificación errónea y retraso en la toma de decisiones, lo que podría socavar tanto la eficiencia como la rentabilidad.

Aumento de la productividad con ML e IA diseñados específicamente para la minería

La perforación es un proceso que requiere muchos datos y que puede ser largo y costoso, lo que representa una oportunidad ideal para el ML que mejora la productividad.

Imago AutoCrop, por ejemplo, aprovecha el ML para recortar y linealizar automáticamente imágenes de bandejas de testigos, acelerando el proceso de captura y catalogación de imágenes. El resultado son unos datos de imagen limpios, coherentes y organizados, que mejoran la visualización y el análisis de las imágenes de los testigos de diamante.

Pero un factor crucial es garantizar que los algoritmos de IA y ML estén profundamente arraigados en principios geológicamente precisos, lo que requiere que geólogos, ingenieros de software y científicos de datos colaboren estrechamente para garantizar que los cálculos de los algoritmos sean geológicamente sólidos. Esto protege la integridad de las interpretaciones y decisiones geológicas, evitando posibles imprecisiones o interpretaciones erróneas que podrían comprometer la eficiencia y la seguridad operativas.

Si no se aplican estos principios geológicos contextuales, o si no se miden los datos recién disponibles, existe un riesgo muy real de clasificación errónea y retraso en la toma de decisiones, lo que podría socavar tanto la eficiencia como la rentabilidad.

La integración con Leapfrog Geo permite a los usuarios validar los datos del modelo y profundizar en el análisis de los yacimientos mediante la visualización de imágenes de fondo de pozo junto a los sondeos. AutoCrop también procesa datos históricos, centralizándolos en un portal basado en la nube para facilitar el acceso y el uso compartido. Esta estandarización y centralización mejora la toma de decisiones, ahorra tiempo y maximiza los resultados de la inversión al proporcionar datos de imágenes de alta calidad con mayor rapidez.

Imago AutoCrop es sólo un ejemplo de cómo el ML -cuando se integra adecuadamente en un software de minería de eficacia probada- reduce el tiempo que transcurre desde la recopilación de datos hasta la modelización, lo que permite tomar decisiones más rápidas e informadas que ahorran dinero y mejoran los resultados de las campañas de perforación.

Mirando hacia el futuro de la productividad minera

La convergencia de la integración de datos, el modelado avanzado y el aprendizaje automático está remodelando el futuro de la productividad minera.

Priorizar la colaboración, los flujos de trabajo conectados, los marcos sólidos de gobernanza de datos y adoptar tecnologías emergentes como la IA y el ML son los pasos clave que deben dar las empresas mineras para desbloquear niveles sin precedentes de eficiencia, productividad y rentabilidad en toda la cadena de valor.

Este enfoque integrado no solo agiliza las operaciones, sino que también garantiza la precisión, la agilidad y la sostenibilidad. A medida que las empresas mineras continúan adaptándose e innovando, están preparadas para liderar el camino hacia un futuro en el que la productividad en la minería alcance nuevas cotas, impulsando el crecimiento sostenible y el éxito en un panorama industrial en constante evolución.