Cómo la IA ayuda a impulsar la seguridad y la rentabilidad de la minería

La adopción de tecnología digital en la industria pesada, como la minería y el procesamiento de minerales, ha llevado más tiempo en comparación con otras industrias, como la del petróleo y el gas. Aunque ambos son usuarios muy intensivos de grandes activos, existe una idea generalizada de que la minería es naturalmente una industria del desgaste, donde la mayoría de los equipos se deterioran muy rápidamente y sus fallas son impredecibles. Por tanto, poder gestionar paradas frecuentes y el mantenimiento preventivo excesivo de equipos críticos ha sido, históricamente, la práctica estándar en esta industria.

Una combinación de precios volátiles de los productos básicos, avances tecnológicos remotos e inalámbricos, así como mayores costos de producción, ha animado a estas empresas a centrarse en aumentar el ciclo de vida de los activos y comprometerse a aumentar la excelencia operativa. Un área que recientemente se ha convertido en una oportunidad para que la tecnología digital brinde valor relevante a la industria de procesamiento de minería es operar de manera eficiente con una mínima intervención humana y predecir fallas antes de que provoquen tiempo de inactividad o degradación de activos.

Según la Administración de Salud y Seguridad Ocupacional (OSHA), más del 20 por ciento de los accidentes en la industria ocurren durante tiempos de inactividad no planificados o fallas de máquinas. Del 80 por ciento de los accidentes que ocurren durante el mantenimiento de rutina normal, muchos ocurren debido a la falta de experiencia en el tema, la falta de un diagnóstico preliminar antes de abordar la máquina y métodos de trabajo defectuosos.

Más allá de la seguridad, el costo es otro problema que surge con el mantenimiento preventivo estándar. Las compañías mineras han diseñado en redundancia a un costo adicional, como cintas transportadoras y bombas de lodo, para tener “repuestos” disponibles durante fallas inesperadas. Además, el mero costo del tiempo de inactividad podría afectar considerablemente los ingresos de las empresas mineras; nuestros propios clientes han indicado que el tiempo de inactividad no planificado cuesta tres veces más que el tiempo de inactividad planificado.

Al utilizar software de inteligencia artificial en las operaciones, las empresas evitan tiempos de inactividad no planificados al predecir y mitigar los problemas de rendimiento de los activos y aumentar la efectividad del equipo a través del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. El beneficio disponible hoy para esta industria, a través del mantenimiento autónomo y predictivo, es enorme. Con una reducción potencial de dos dígitos en los costos de mantenimiento y un aumento de hasta un 10 por ciento en la producción, no hay duda de que las empresas mineras líderes están volcando su enfoque hacia la transformación digital de los procesos de mantenimiento.
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