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Smart Mining: De qué manera optimiza la rentabilidad y la sostenibilidad en minería

Publicado hace 1 mes

Smart Mining: De qué manera optimiza la rentabilidad y la sostenibilidad en minería

La digitalización es fundamental para que la industria metalúrgica y minera alcance la sostenibilidad y la excelencia operativa en los próximos años.

Por este motivo, los responsables de la toma de decisiones con más visión de futuro del sector minero están incorporando capacidades digitales a sus operaciones para seguir siendo ágiles, competitivos y rentables a largo plazo, al tiempo que obtienen beneficios inmediatos y cuantificables, afirma. Los proveedores de tecnología han respondido a las necesidades de la industria con soluciones diseñadas para el sector minero que abordan directamente el doble imperativo de una mayor eficiencia empresarial y una mayor sostenibilidad.

La mina inteligente

En sus iniciativas de digitalización, los operadores actuales también saben que gestionar los datos de forma más eficiente y eficaz será crucial para ayudarles a superar los retos a los que se enfrentan. Sigue habiendo múltiples dificultades en la forma en que las organizaciones de todo el sector gestionan sus datos.

La clave está en integrar los datos y realizar análisis de alto nivel con una comprensión de los requisitos de trabajo del dominio. Las empresas mineras que lo consigan establecerán lo que se ha dado en llamar la mina inteligente. Se trata de un concepto que se centra en centralizar la información procedente de múltiples ubicaciones y procesos empresariales para revelar perspectivas útiles. Apoya la toma de decisiones a alto nivel con plataformas analíticas diseñadas para este fin.

Los datos almacenados en 50 sistemas distintos no impulsarán por sí solos la eficiencia operativa ni respaldarán operaciones sostenibles. Si se abordan varias cuestiones simultáneamente, es más probable que una organización avance hacia la mina inteligente.

En primer lugar, las empresas deben implantar sistemas automatizados de recopilación de datos para captar los datos pertinentes de las distintas partes del proceso y las instalaciones mineras. En segundo lugar, las organizaciones deben disponer de herramientas que detecten los datos erróneos, ya que sólo los buenos datos permiten tomar buenas decisiones. Deben garantizar que todos los cambios sean coherentes, correctos y mejoren el tratamiento de los datos. En tercer lugar, la empresa debe ayudar al personal de la mina proporcionándole la capacidad de integrar los datos con análisis pertinentes incorporados, de modo que procesen y actúen en función de las percepciones en un plazo de tiempo significativo.

Introducir el mantenimiento prescriptivo

Los métodos tradicionales de mantenimiento preventivo suelen fracasar en la evaluación comparativa de la disponibilidad y el rendimiento de los equipos. Los esfuerzos de mantenimiento preventivo anteriores no eran capaces de emitir avisos de tiempo hasta el fallo suficientes para tener un impacto significativo en la rentabilidad.

Ahí es donde el mantenimiento prescriptivo moderno desempeña un papel vital. La tecnología supervisa los datos de los sensores situados en la máquina y a su alrededor para desarrollar intensos patrones multidimensionales y temporales de funcionamiento normal, funcionamiento anómalo y patrones explícitos de degradación que preceden a la avería. De este modo, la tecnología digital de inteligencia artificial (IA)/aprendizaje automático detecta patrones que el ser humano nunca detectaría.

Esta tecnología, que también supera la capacidad humana, puede evaluar el estado de numerosas máquinas cada poco minuto. También envía alertas tempranas a los equipos de mantenimiento, a menudo con consejos preceptivos para su resolución. Los equipos de mantenimiento con este tipo de herramientas de mantenimiento prescriptivo garantizan que una mina inteligente avance significativamente en la eliminación de las averías imprevistas.

Encontrar una solución

Un enfoque de gestión del rendimiento de los activos (APM) -con capacidad integrada de mantenimiento prescriptivo- garantiza que las minas mejoren la fiabilidad, la disponibilidad y el tiempo de actividad, reduciendo simultáneamente el considerable coste de los equipos redundantes.

Los equipos de operaciones a menudo trabajan con la hipótesis de una menor disponibilidad, por ejemplo, instalando tres máquinas cuando sólo necesitan dos, o comprando 10 camiones para asegurarse de tener siempre ocho en funcionamiento. Estas prácticas se consideran ahora demasiado despilfarradoras y se han vuelto insostenibles.

Al adoptar la tecnología más eficaz, las minas pueden lograr una fiabilidad de referencia sin necesidad de más personal, equipos o gastos. Las empresas pueden operar a los niveles de producción requeridos y desactivar o desconectar los equipos redundantes. Poder hacer esto con plena confianza de que en realidad mejorará los resultados globales, supone una contribución significativa a la cuenta de resultados. Reduce las emisiones y aumenta la sostenibilidad.

Sin embargo, para desarrollar una estrategia de digitalización eficaz, es necesario contar con ciertos componentes. Con demasiada frecuencia, las minas intentan invertir mínimamente en soluciones digitales para ahorrar dinero. Sin un análisis de IA/aprendizaje automático centrado en el dominio, esto limita el alcance y el valor que la tecnología puede aportar. Las estrategias digitales de éxito despliegan soluciones que se basan en datos procedentes de sensores y otras fuentes.

Mirando al futuro

La industria minera actual es lo suficientemente madura como para adoptar plenamente las tecnologías de optimización digital. Los operadores que no se adapten y creen una estrategia para utilizar esta tecnología están destinados a luchar contra los competidores que sí lo hagan. El mantenimiento prescriptivo ofrece resultados rápidos al mejorar el uso de los activos de capital existentes y eliminar la sorpresa de los tiempos de inactividad no planificados, lo que afecta directamente a la productividad, la seguridad y la sostenibilidad.

Fuente: Tecnología Minera

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