Por Stakeholders
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En pleno auge de la transformación digital, donde se suma una mayor influencia de la Inteligencia Artificial y la expansión de la ciberseguridad, la innovación juega un papel fundamental en la industria minera como herramienta para mejorar la eficiencia de sus procesos y reducir costos; pero también para satisfacer las crecientes preocupaciones sociales y ambientales entre las comunidades y las autoridades.
La minería siempre ha sido un sector que ha debido reinventarse constantemente para permitir la explotación de nuevos yacimientos en escenarios más complejos que incluyen leyes más bajas, condiciones climáticas extremas, yacimientos más profundos, masas rocosas más duras y ambientes de alto estrés.
«Estas condiciones, combinado a una mayor conciencia ambiental y social, ha impulsado a la industria a trabajar constantemente para mejorar sus procesos a lo largo de toda la cadena de valor”, comentó Nicolás Costa, director comercial regional para SOAINT.
Teniendo en cuenta esto, toda la información obtenida en el proceso de producción, extracción y procesamiento de los minerales debe ser recolectada de un sin número de sistemas, dispositivos, aplicaciones y maquinarias, y para ello debe contar con entorno que permitan el enlace de diversas fuentes de información, haciendo a la interoperabilidad esencial.
Las herramientas tecnológicas para la sostenibilidad
Para superar estas dificultades asegurando la continuidad y sostenibilidad de la actividad minera, las herramientas tecnológicas más utilizadas por el sector minero en esta materia son la Hiperautomatización, el Machine learning y la integración.
En el caso de la hiperautomatización se combinan la automatización y la Inteligencia Artificial (IA) con el fin de ser utilizada para hacer más eficiente los procesos y procedimientos en la mina, teniendo un alto impacto en la coordinación de los equipos, en la mejor utilización del tiempo de los colaboradores y conocer el estado del proceso y de la cadena de suministro de la mina de punta a punta.
A su vez, la inteligencia artificial sirve para analizar y prever cualquier accidente con base a data histórica de manera particular, permitiendo un ahorro significativo de recursos, facilitando el cumplimiento de las exigencias ambientales, así como la disminución y ahorro de insumos para los procesos químicos.
Por otro lado, está el Machine Learning, el cual permite mejorar los softwares para aprender y optimizar su desempeño en tareas específicas, basadas en la recopilación de datos y experiencia. En el caso de la minería, funciona para optimizar los procesos de extracción de minerales y a su vez reducir la cantidad de residuos y mejorar la eficiencia del uso de los recursos naturales.
El gran desafío con este tipo de tecnologías es poder hacer el levantamiento y definición de los procesos de negocio, pero hoy la Hiperautomatización incluye herramientas para hacer Process Mining; es decir, hacer una minería de procesos en base a los logs de aplicaciones o de ERP ya implementado y que requiere utilizarse para aprovechar correctamente la modernización que esto conlleva.
