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Minería y los beneficios del análisis predictivo

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El análisis predictivo convierte los datos sin procesar en información procesable que puede ayudar a diagnosticar problemas en los equipos

Hoy, la seguridad y la confiabilidad son más importantes que nunca en el sector de la minería y los metales. A medida que las organizaciones optimizan sus operaciones también descubren los beneficios de combinar la gestión de datos con el análisis predictivo, comentó Fernanda Martins, experta en industrias de procesos de Aveva.

 

ESG son prioridad para las mineras

Las empresas del ramo se enfrentan a diversos desafíos, desde mercados volátiles, una competencia más dura, cumplimiento normativo y descarbonización. De hecho, los objetivos ambientales, sociales y de gobernanza (ESG) son prioridad para las mineras en 2022, según una encuesta de EY (Ernst & Young). Al mismo tiempo, los líderes de la industria tienen que lidiar con recursos cada vez más escasos, minas más profundas, costos de energía en aumento y escasez de infraestructura, todo lo cual los pone bajo una presión extrema para mejorar la eficiencia y reducir costos.

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Asimismo, la tecnología tiene un papel clave que desempeñar para mejorar el rendimiento, la confiabilidad y la eficiencia de las operaciones mineras y metalúrgicas en el futuro, al mismo tiempo que se mantiene al día con los objetivos ESG.

Tecnología ayuda a afrontar desafíos

El COVID-19, por ejemplo, destacó el potencial de la digitalización para mejorar la salud y la seguridad en el sitio. Según EY, a los mineros que ya usaban automatización y centros operativos remotos (ROC) les fue mejor durante la pandemia, y la organización espera ver crecer las inversiones en esta tecnología durante 2022.

Las empresas mineras y metalúrgicas también están implementando tecnología como parte de sus agendas ESG; dado que la innovación digital puede respaldar estrategias para minimizar el consumo de recursos naturales como el agua, reducir el desperdicio y mejorar la transparencia de los informes.

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Además, la innovación tecnológica, y en particular la Inteligencia Artificial (IA) apoya en el descubrimiento de yacimientos minerales financieramente más viables hasta optimizar las operaciones. Pero hay un área en particular que está desbloqueando una gran cantidad de información procesable para las empresas de minería y metalurgia: el análisis predictivo.

Una organización minera moderna produce grandes cantidades de datos. En ellos hay información con el potencial de ayudar a reducir el tiempo de inactividad, agilizar procesos, mejorar el rendimiento y lograr resultados confiables.

Beneficios del análisis predictivo

Una solución de análisis predictivo convierte los datos sin procesar en información procesable que puede ayudar a diagnosticar problemas en los equipos días, semanas o incluso meses antes de que falle. Los modelos de análisis predictivo combinados con un enfoque de aprendizaje profundo pueden incluso pronosticar la vida útil restante de un activo.

Por su parte, esta tecnología permite a las organizaciones hacer la transición al mantenimiento predictivo; lo que minimiza el tiempo de inactividad y las interrupciones y puede optimizar los programas de mantenimiento.

Las aplicaciones de comparación estadística y las herramientas de inteligencia comercial (BI) permiten a los usuarios dedicar menos tiempo a buscar problemas potenciales, con alertas que brindan indicaciones de advertencia temprana de cuándo la operación actual de un activo se desvía de la norma. Por su parte, las soluciones también incluyen la capacidad de proporcionar a los usuarios acciones prescriptivas para mitigar una falla potencial y optimizar la estrategia de mantenimiento.

Según Deloitte, pasar a un enfoque proactivo basado en datos puede ofrecer grandes ahorros. Estima que el mantenimiento predictivo puede reducir el tiempo de planificación de las operaciones de minería y metales en un 20-50 por ciento.

Información más valiosa, operaciones más confiables

Es importante tener en cuenta que las principales soluciones de análisis predictivo no requieren un científico de datos para modelar y configurar la aplicación. La última tecnología es fácil de implementar y se amortiza rápidamente. Esto ayuda a las organizaciones a trabajar hacia sus objetivos ESG y mejorar los procesos que minimizan el uso de energía.

 

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