Conoce cómo funciona el análisis predictivo en la industria minera. Fidel Sánchez Alayo, empresario peruano experto en proyectos mineros, nos brinda más detalles sobre esta tecnología avanzada.
El análisis predictivo es una forma avanzada del análisis de datos que extrae conocimiento para descubrir patrones de comportamiento que puedan predecir tendencias o comportamientos futuros con gran precisión. Para lo cual, utiliza inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático y profundo, así como algoritmos y modelos estadísticos para prever eventos futuros basados en datos históricos y actuales.
Análisis predictivo basado en IA en la industria minera
En la minería, el análisis predictivo permite procesar grandes cantidades de datos y ayuda a evaluar proyectos mineros. Se aplica para anticipar posibles problemas, mejorar la toma de decisiones, aumentar la eficiencia operativa, mejorar la seguridad, productividad y sostenibilidad.
“Iván Pasco, director de tecnología en Intellinus, señaló en el evento Jueves Minero, organizado por el Instituto de Ingenieros de Minas del Perú (IIMP), que la inteligencia artificial (IA) está contribuyendo significativamente a la automatización de procesos en la minería. Asimismo, destacó que está permitiendo que las empresas tomen decisiones más rápidamente, ya que puede analizar grandes cantidades de información en muy poco tiempo. También, se puede utilizar la IA para el análisis de datos geográficos, la identificación de depósitos de minerales y el mantenimiento predictivo. Además, en el área de seguridad y medioambiente, puede identificar riesgos, realizar análisis en tiempo real para la prevención de accidentes y contribuir a la reducción del impacto ambiental.”.
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Beneficios del análisis predictivo en la minería
Algunos de los beneficios más resaltantes son:
Mantenimiento predictivo
Se refiere a la optimización del mantenimiento de equipos y maquinaria pesada. Las empresas mineras pueden monitorear sus equipos constantemente, minimizar los tiempos de inactividad y lograr ahorros significativos.
Su funcionamiento consiste en recopilar datos en tiempo real de los equipos, las condiciones ambientales (temperatura, vibración, etc.) y otros factores a través de sensores IoT (internet de las cosas). La información recopilada es analizada con el fin de identificar patrones de comportamiento, prever posibles fallas y realizar mantenimiento antes de que ocurran averías graves.
Este mantenimiento predictivo ayuda a maximizar la vida útil de los equipos, reducir los costos de mantenimiento y mejorar la confiabilidad. – Fidel Sánchez Alayo
Seguridad y reducción de riesgos
Existen sistemas que tienen la capacidad de monitorear las condiciones en túneles y zonas de extracción, evaluando factores como el nivel de oxígeno. Esto permite enviar alertas sobre condiciones peligrosas, reduciendo así el riesgo de accidentes.
Sostenibilidad ambiental
La IA ayuda a gestionar el agua de manera eficiente, prediciendo necesidades y supervisando los sistemas de tratamiento y reutilización. También, facilita el monitoreo de los relaves mineros. Mediante algoritmos que evalúan el comportamiento de los embalses y las presiones en las estructuras, es posible detectar fallas y prevenir fugas que podrían contaminar el medio ambiente.
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Análisis predictivo en minería
En definitiva, el análisis predictivo se está convirtiendo en una herramienta clave para la minería. A medida que esta tecnología continúe evolucionando, contribuirá aún más al desarrollo sostenible del sector y más compañías mineras implementarán esta solución para maximizar los beneficios. Fidel Sánchez Alayo
Soy Fidel Sánchez Alayo, ingeniero, empresario peruano y CEO de Tresor, que trabaja día a día para lograr sus metas profesionales y familiares. Me siento orgulloso de haber nacido en esta hermosa tierra peruana.
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¡Que tengas un buen día!
