Smart Mining: cómo las tecnologías digitales están transformando la industria minera

Un estudio de Accenture identificó la transformación tecnológica como una importante estrategia de crecimiento para las empresas mineras: el 92% de los ejecutivos del sector prevé aumentar la inversión en tecnología en los próximos tres años, y más de una cuarta parte espera que esos aumentos sean significativos.

Según una encuesta de KPMG, el mayor nivel de inversión se está produciendo en herramientas de datos y análisis (53%), vehículos autónomos (30%) y automatización robótica de procesos (29%).

En este artículo hablaremos de algunas de las iniciativas digitales que se están llevando a cabo en las minas de todo el mundo y explicaremos cómo pueden aprovechar todo el potencial de estas tecnologías.

Mejore la voladura

La optimización de la voladura forma parte integral del proceso de optimización de mina a molino - la voladura es diez veces más cara que la molienda.   En Motion Metrics, ofrecemos dos formas de analizar la voladura: una es una solución de análisis del tamaño de las partículas en la pala y la otra es un dispositivo portátil de apuntar y disparar.

Ambas soluciones utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para proporcionar distribuciones de tamaño de partícula rápidas y precisas sin un objeto de escala, pero tienen aplicaciones diferentes.  Una solución en pala proporcionará una mayor frecuencia de muestreo para una cobertura regular, mientras que una solución portátil ofrece flexibilidad.

También ofrecemos una solución de análisis de tamaño de partículas para cintas transportadoras que utiliza imágenes estereoscópicas y aprendizaje profundo para proporcionar monitoreo 24/7.  Esto también puede detectar cuando la cinta transportadora está vacía, alertando al personal de pantallas o rampas bloqueadas.  Combinar el análisis de cintas transportadoras con soluciones portátiles y en la pala proporciona información sobre voladuras, trituración y molienda que las minas necesitan para optimizar continuamente. Los datos recopilados podrían utilizarse incluso para automatizar los flujos de trabajo, por ejemplo, ajustando automáticamente la separación de la trituradora.

Transporte sin manos

Aunque los vehículos autónomos ya han tenido éxito in situ, las minas no necesitan automatizar por completo sus sistemas de transporte para obtener grandes beneficios de la tecnología.

Una mina de cobre congoleña contrató a un equipo de científicos de datos para cuantificar el impacto del comportamiento de los operarios en el consumo de combustible. Utilizando rastreadores espaciales de bajo coste y drones para seguir los envíos de los camiones y los movimientos de los vehículos, los científicos emplearon software estadístico especializado y redes neuronales profundas para determinar cómo conducían los operarios sus camiones de transporte.  Con esta información, los científicos pudieron limitar las velocidades punta, reducir las paradas cortas y los rearranques, y evitar los frenazos bruscos y las aceleraciones fuertes, lo que se tradujo en una reducción del 7% del consumo de combustible en ocho semanas.

Potencie su planta de procesamiento

Para mejorar los flujos de trabajo, varias empresas están desarrollando equipos de clasificación de minerales que utilizan diversas tecnologías para identificar las propiedades de los minerales y optimizar el procesamiento.

En una fundición de cobre de tamaño medio, por ejemplo, los ingenieros llevaban años intentando optimizar el rendimiento.  La fundición contrató a un equipo de científicos de datos para crear una red neuronal que analizara años de datos históricos y descubriera la causa del descenso del rendimiento.  A partir de ahí, implantaron un nuevo conjunto de directrices operativas y lograron una mejora del rendimiento del 2% que no requirió ningún gasto de capital.

Además, McKinsey and Company descubrió que, al descubrir relaciones ocultas entre variables de segundo y tercer orden, las plantas pueden mejorar sus rendimientos de oro, níquel, fosfato y otros materiales procesados entre un 3% y un 10% en cuestión de meses.

Domine su programa de mantenimiento

En Motion Metrics, utilizamos el aprendizaje automático para ayudar a las minas a implementar el mantenimiento predictivo.  Nuestras soluciones inteligentes permiten supervisar el desgaste de los dientes de todas las palas y excavadoras mineras para predecir y programar los cambios sin necesidad de realizar mediciones manuales.

Los dientes de pala excesivamente desgastados plantean problemas a las minas.  Requieren mayores fuerzas de corte para penetrar en el material y dan lugar a una menor productividad general y a un mayor consumo de energía, al tiempo que provocan un desgaste prematuro.  Operar con dientes desgastados e ineficaces también aumenta el riesgo de rotura y la falta de dientes puede atascar las trituradoras.

Los cambios no planificados son mucho más caros que los programados. Según un estudio anterior, los costes directos e indirectos derivados del cambio de un juego de dientes ascienden a 3.000 y 38.000 dólares respectivamente.  En conjunto, los costes adicionales y la pérdida de oportunidades ascienden a 41.000 dólares por incidente.

Aunque los cambios imprevistos son a veces inevitables, pueden reducirse significativamente con una solución de control del desgaste dental.

Tomarse en serio la seguridad

Los expertos predicen que el uso de sensores inteligentes in situ podría traducirse en un ahorro de 34.000 millones de dólares al mejorar la utilización de los equipos, reducir las averías y los tiempos de inactividad y facilitar el mantenimiento predictivo.  El Foro Económico Mundial predice que la digitalización podría evitar 44.000 lesiones y salvar 1.000 vidas en la próxima década.

La automatización es la forma más obvia de mantener a los trabajadores mineros fuera de peligro.  A largo plazo, los investigadores calculan que la automatización de las operaciones puede reducir en más de un 50% el número de personas que trabajan en zonas peligrosas.  Hay muchas aplicaciones a corto plazo para la tecnología moderna in situ que no interrumpen los flujos de trabajo existentes ni cambian los puestos de trabajo.

Del mismo modo, la inteligencia artificial (IA) puede utilizarse de forma proactiva para detectar peligros in situ.  Imagine estaciones de control preinstaladas que inspeccionen el lugar de trabajo antes que el personal de la mina utilizando robots, sensores e IA. Estos sistemas podrían activar alarmas, avisar a los trabajadores y cerrar la zona afectada para evitar que sigan expandiéndose los peligros detectados.

También estamos trabajando en soluciones de seguridad preventiva.  Nuestras emblemáticas soluciones de detección de dientes perdidos para palas y cargadoras llevan más de 15 años implantadas en explotaciones mineras de todo el mundo.

Los dientes de las palas y cargadoras son propensos a romperse durante el funcionamiento.  Los dientes que faltan pueden pasar desapercibidos y ser transportados aguas abajo en el mineral excavado, donde pueden obstruir las trituradoras.  Una trituradora obstruida es un grave problema de seguridad para cualquier mina debido a la enorme cantidad de energía almacenada.