NTT DATA comienza el año impulsando la transición y transformación del sector minero hacia la “Minería Inteligente”. 

Por Mariano Prieto.- Director responsable del Sector Industrial en NTT DATA Perú.

La industria minera es una de las más importantes del mundo, ya que proporciona los materiales necesarios para la construcción de infraestructuras, la fabricación de productos y el suministro de energía. Sin embargo, también es una de las más desafiantes, debido a la complejidad de las operaciones mineras y los riesgos asociados. Desde NTT DATA, y a través nuestras experiencias en el acompañamiento de los desafíos de transformación en nuestros clientes socios estratégicos de minería; la analítica avanzada, inteligencia artificial, e inteligencia aplicada al negocio y cadena de valor es fundamental para el éxito en la industria, ya que permite maximizar la eficiencia, reducir los costos, mejorar la seguridad y habilitar una toma de decisión inteligente a través de la predictibilidad y visión pragmática, y ejecutiva, en el corazón del negocio industrial minero. En este artículo, exploraremos como el sector minero impulsa fuertemente su transición y transformación apostando por dotar al negocio, core minero, de inteligencia; y cómo NTT DATA acompaña y se convierte en una palanca habilitadora del logro de las eficiencias perseguidas por nuestros socios mineros.

La industria minera ha estado experimentando una transición significativa impulsada por varios factores, incluyendo avances tecnológicos, preocupaciones medioambientales y sociales, así como la búsqueda de eficiencia operativa y sostenibilidad.

Desde NTT DATA, y a través de sus centros de excelencia enfocados en la transformación de la industria minera se viene impulsando y colaborando en la adopción de tecnologías avanzadas, como la automatización, la inteligencia artificial y la analítica de datos para mejorar la eficiencia y la seguridad en las operaciones. A su vez; a través de servicios especializados, colaboramos en disminuir la brecha ambiental y social con la aplicación de prácticas mineras sostenibles y socialmente responsables, ayudando a las empresas mineras a minimizar el impacto ambiental, adoptar estándares más altos de seguridad laboral, y contribuir al desarrollo sostenible con las comunidades locales mediante la implementación y adopción de la digitalización de los procesos mineros. La implementación de sistemas de gestión integrados, soluciones especializadas en el core de la minería, arquitecturas digitales habilitadoras de la transformación digital y conectividad en tiempo real están ayudando a cambiar la forma en que se gestionan las operaciones mineras, desde la exploración hasta la extracción y el procesamiento.

Durante el 2023 percibimos, en el sector minero, como la analítica avanzada y la inteligencia artificial se han convertido en herramientas valiosas en la industria minera, ya que permiten a las empresas obtener información valiosa de grandes cantidades de datos, mejorar la eficiencia y la seguridad de las operaciones, y tomar decisiones basadas en datos de manera más rápida y precisa.

La analítica avanzada y la inteligencia artificial se viene aplicando en la minería en diversas áreas, como la exploración, la planificación de minas, la gestión de operaciones y la optimización del procesamiento de minerales. Algunos ejemplos significativos de gran aporte de valor conseguido en la inteligencia del negocio minero incluyen la implementación de analítica avanzada e inteligencia artificial en las siguientes áreas:

• Análisis de datos geológicos: Donde se ayuda a analizar grandes cantidades de datos geológicos para identificar áreas con mayor probabilidad de contener minerales valiosos.
  
• Planificación de minas: Para optimizar la planificación de minas, teniendo en cuenta factores como la geología, la infraestructura, el costo y la eficiencia.
  
• Gestión de operaciones: Para mejorar la gestión de sus operaciones, monitoreando y analizando datos de sensores y sistemas de control y detectar problemas antes de que se conviertan en fallas costosas.
  
• Optimización del procesamiento de minerales: Para la optimización de los procesos de procesamiento de minerales, maximizando la recuperación de metales y minimizando los residuos.
  
• Mejora de la seguridad: Donde ayudan a mejorar la seguridad de los trabajadores al proporcionar información en tiempo real sobre las condiciones del entorno y alertar sobre riesgos potenciales, como desprendimientos de rocas o fallas en el equipo.
  
• Optimización de la producción: Donde se analizan grandes cantidades de datos en tiempo real para identificar patrones y tendencias en la producción, lo que puede ayudar a las empresas mineras a optimizar los procesos y aumentar la eficiencia.
  
• Reducción de costos: Donde se ayuda a reducir los costos de producción mediante la optimización de procesos y la identificación de oportunidades de ahorro de energía.
  
• Mejora de la calidad del mineral: Donde se ayuda a las empresas mineras a identificar y seleccionar los depósitos de mineral de mayor calidad, lo que puede aumentar la rentabilidad.
  
• Mantenimiento predictivo: Donde se ayuda a predecir fallas en el equipo, lo que puede permitir a las empresas mineras realizar reparaciones antes de que se produzca una falla, lo que puede reducir los costos de mantenimiento y aumentar la vida útil del equipo.

En resumen, la “Inteligencia de Negocio” a través de la analítica avanzada y la inteligencia artificial son herramientas poderosas que están ayudando a las empresas mineras a mejorar la eficiencia, la seguridad y la rentabilidad de sus operaciones. A continuación, se presentan algunas experiencias tangibles y claramente indicativas de esta transición y transformación que estamos acompañando desde NTT DATA:

• Optimización de procesos: Compañía minera que opera una amplia gama de operaciones mineras en 25 países, incluyendo hierro, diamantes, manganeso, carbón, cobre, níquel, petróleo y bauxita, con más de 40.000 empleados; utiliza la analítica avanzada para mejorar el proceso de concentración de mineral de hierro. La implementación de un modelo de optimización basado en datos permite reducir costos en un 3%, lo que equivale a $30 millones de dólares anuales.
  
• Mantenimiento predictivo: Compañía minera de extracción de carbón que, a su vez, se dedica a la extracción de mineral de hierro, cobre, talco, dióxido de titanio, sal, aluminio e incluso diamantes a través de varias divisiones a lo largo del planeta; implementó un sistema de mantenimiento predictivo en sus camiones mineros utilizando inteligencia artificial. El sistema permite reducir el tiempo de inactividad en un 20%, logrando un ahorro de $2.4 millones de dólares por año.
  Predicción de fallas: Compañía minera dedicada a la extracción de oro y actividades relacionadas, incluida la exploración, extracción, procesamiento y recuperación; utiliza análisis avanzados para predecir fallas en sus equipos de minería. El sistema permite reducir el tiempo de inactividad en un 15%, logrando un ahorro de $6 millones de dólares anuales.
  
• Mejora de la seguridad: Compañía mayor productor mundial de platino, con alrededor del 40% de la producción mundial, además de ser un importante productor de diamantes , cobre , níquel , mineral de hierro y carbón siderúrgico, con operaciones en África , Asia , Australia , Europa , América del Norte y América del Sur; implementó un sistema de monitoreo de seguridad utilizando inteligencia artificial. El sistema analiza datos en tiempo real de la operación minera y utiliza algoritmos de aprendizaje automático para predecir riesgos potenciales. Como resultado, la compañía reduce un 42% el número de incidentes de seguridad en una de sus minas.
  
• Optimización de la extracción: Compañía minera de exploración, desarrollo, extracción y venta de oro; utilizó análisis avanzados para optimizar la extracción de oro. El sistema permite aumentar la recuperación de oro en un 2%, logrando un ingreso adicional de $10 millones de dólares anuales.

Desde NTT DATA, y a través de sus centros de excelencia enfocados en la transformación de la industria minera, se aplican los casos de uso de inteligencia artificial, analítica avanzada e inteligencia de negocio con la finalidad, y deseo, de ayudar a la industria a transformar el sector de la minera aumentando la eficiencia, contribuyendo a la excelencia operacional, mejora de la seguridad y reducción de los costos operativos. Sin duda grandes desafíos del sector en estos tiempos de disrupción y cambio que impulsan la transición y transformación del sector para este prospero 2024.