La adopción de Machine Learning, Inteligencia Artificial y Big Data en la industria minera

sectores

El futuro de la minería está cada vez más presente, con la innovación tecnológica impulsando al sector hacia procesos automatizados.

Desde sus comienzos la implementación de soluciones tecnológicas

Se ha transformado en un elemento clave para mejorar los procesos en la industria minera, caracterizada por su constante modernización y cambios. Es por esto que la aplicación de Machine Learning e Inteligencia Artificial, resultan innovaciones claves para mejorar los procesos de recopilación y selección de información, así como facilitar las actividades en terreno, tal como evitar la pérdida de contenido.


Banner_frasco-suscripcion-800x250

En la actualidad, la implementación de herramientas basadas en robotización y procesos digitales en el mundo minero aportan eficiencia a los procesos y al mismo tiempo, es una gran ayuda para cuidar al personal de terreno. “La Inteligencia Artificial es un gran aporte para el resguardo de las personas en las faenas, ya que el proceso pasa a ser más autónomo sostenido por la tecnología. Es por esto que la minería del futuro basará los trabajos en la telemática, lo que permitirá entornos más controlados y calculados dentro de lo posible, donde las comunicaciones y la obtención de la información del sitio (video, métricas, etc.) se volverán fundamentales”, explica Samuel Ramírez, Director de Proyectos Hikvision Chile.

En efecto, los beneficios que puede generar la incorporación de ciertas herramientas tecnológicas tiene un impacto directo en la reducción de costos. “El mayor retorno de la inversión que se logra en el negocio minero, es producto de las tecnologías que van aplicadas a los diferentes procesos en la cadena de valor. Estas adaptaciones tecnológicas que se desarrollan en el proceso minero están unidos con los estándares y las capacidades de interoperar. Tanto los estándares tecnológicos como la interoperabilidad son los que apoyan a las diferentes tecnologías de monitoreo de automatización, robótica y control para que logren maximizar el aporte que generan, tanto los indicadores de seguridad y productividad, tratando de empujarlo a aumentar su efectividad utilizando estas capacidades de compatibilidad”, asegura José Fuentealba, Sales Manager de InterSystems LATAM.

En la actualidad, hay una importante utilización de información de Big Data en procesos predictivos, donde algunos de ellos están buscando apoyar valores tan relevantes como por ejemplo, el monitoreo de taludes en los rajos. Esta situación permite reaccionar rápidamente ante pequeños movimientos y de esta manera adelantarse a la posibilidad de un derrumbe sorpresivo. Es por esto que “las compañías han puesto sus esfuerzos en recolectar la información y con ella lograr predecir las fallas de ciertos procesos, de tal manera de lograr reaccionar tiempo antes y obtener mayor tiempo para atender los problemas. También, se ha incorporado el uso de tecnología en la forma de algoritmos predictivos basados en Machine Learning, aplicado a aspectos eventualmente riesgosos, protegiendo la salud y seguridad de los colaboradores y utilizando la tecnologías para predecir incidentes de somnolencia o fatiga, en base las condiciones específicas y en tiempo real que pueden afectar a las personas”, agrega el ejecutivo de InterSystems.

Conoce más aquí

Banner_azules
Reciba las últimas noticias de la industria en su casilla:

Suscribirse ✉