Nueve tecnologías para la digitalización y automatización de minas

Para seguir siendo competitivos y estar a la vanguardia, los profesionales de la minería tendrán que integrar de inmediato estas herramientas de innovación en todas las facetas de su negocio.

En ese sentido, ambas representan grandes resultados interesantes como retos. Uno de los principales retos de la incorporación de tecnologías digitales a las operaciones mineras es hacer que los trabajadores entiendan cómo utilizar la tecnología y también que la tecnología funcione para ellos. Según los datos, el 73% de las empresas identificaron las carencias de competencias en el mercado laboral local como el principal obstáculo para la adopción de nuevas tecnologías.

El mayor reto para cualquier empresa minera es gestionar la resistencia al cambio. Por ello, es esencial dejar espacio para que los empleados experimenten, aprendan, cometan errores y se sientan cómodos con la transición y los cambios. Por lo general, los operarios más jóvenes tienen más conocimientos tecnológicos que los mayores. Sin embargo, es preferible mejorar las cualificaciones de los trabajadores existentes que sustituirlos directamente.

Además, las personas deben ser conscientes de que la digitalización no conllevará necesariamente la pérdida de puestos de trabajo, sino que creará nuevas funciones. Aunque es muy probable que esto sea cierto, algunas categorías laborales, especialmente las profesiones menos cualificadas que dependen del trabajo manual y de acciones repetitivas y agotadoras, como la carga de explosivos, se automatizarán y desaparecerán.

En otras palabras, la minería 4.0 reducirá la necesidad de mano de obra tradicional. A medida que se despliegue la tecnología innovadora, la mano de obra minera necesitará diferentes conjuntos de habilidades y conocimientos actualizados para alcanzar un nivel satisfactorio de integración operativa. Por lo tanto, el reciclaje de la mano de obra será una opción más favorable.

Las nuevas tecnologías que impulsan el futuro de la industria minera.

Reconocimiento con drones o vehículos aéreos no tripulados en una mina a cielo abierto: Se utiliza para la exploración minera, la gestión de las reservas, la supervisión de la mina y la planificación de la explotación, las inspecciones in situ, el análisis rápido y detallado de los taludes de la mina, la elaboración de informes de progreso, la identificación y mitigación de peligros, etc.

Drones y escáneres láser 3D para cartografía de minas subterráneas: Para cartografiar todos los activos subterráneos con precisión en menos tiempo.

Vehículos autónomos con LiDAR y procesamiento de imágenes: Las soluciones para vehículos autónomos permiten a un vehículo percibir su entorno, decidir qué ruta tomar para llegar a su destino y conducirlo.

Redes flexibles/redes omnipresentes: Tecnología que ofrecería varias ventajas potenciales en la minería. Los despliegues de redes flexibles serán esenciales para proporcionar una amplia cobertura con un rendimiento rápido.

Analítica: Es el uso de datos y algoritmos para mejorar la toma de decisiones mediante la generación de conocimientos. La analítica impulsará la próxima oleada de mejoras de eficiencia en la extracción, el análisis, el transporte y el procesamiento del mineral. También se espera que impulse una mejor utilización de los activos, aumente la productividad y solucione los retrasos en el flujo de materiales.

Inteligencia artificial/aprendizaje automático: Hoy en día, es tal la importancia de los datos que pueden considerarse idénticos a cualquier otro tesoro que extraiga la empresa, ya que los datos se utilizan para planificar, optimizar e integrar actividades en toda la cadena de valor de la minería. Además, el ML implica algoritmos que mejoran con el tiempo gracias a la exposición a más datos. Así pues, la IA permite a las empresas mineras convertirse en empresas impulsadas por el conocimiento que utilizan los datos para obtener beneficios clave. Esto ayuda a la industria a optimizar los procesos y la transforma en una más segura, más rentable y más respetuosa con el medio ambiente.

El aprendizaje profundo es un subconjunto del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con cantidades masivas de datos para aprender.

Casos de uso: Identificación de recursos, programación para maximizar el VAN, mantenimiento predictivo.

Gemelo digital: Creación de una representación virtual precisa (réplica en 3D) de activos físicos, estructuras, equipos, procesos, sistemas o incluso explotaciones mineras enteras, almacenados en una estructura representativa en una plataforma de datos en la nube. Ayuda a los operarios a comprender lo que ocurre en la mina a través de modernas interfaces de usuario y visualizaciones avanzadas y, por tanto, hace que los productos sean mejores y los procesos más eficientes.

Tecnología Blockchain: Su papel sería promover la rastreabilidad, la transparencia y la seguridad a través del intercambio abierto de datos entre pares e incorruptible.

Ciberseguridad: Dado que las nuevas amenazas cibernéticas están creciendo a un ritmo exponencial en todo el mundo, el sector de la minería y los metales necesita contar con una estrategia táctica que forme parte de su hoja de ruta digital y de su plan de gestión de riesgos.