El impacto de la inteligencia artificial en la industria minera
INTRODUCCIÓN
En la actualidad, la inteligencia artificial está jugando un papel muy importante en la industria minera, gracias a la capacidad que esta posee para analizar cantidad de datos y a su vez proporcionar información valiosa para apoyar la toma de decisiones de los equipos de trabajo (Daugherty, 2020).
Esta IA ha generado aportes en la identificación temprana de fallas en bombas, reconocimiento de defectos en componentes chancadores, implementación de herramientas de visualización y envío de mensajería de alertas y por último la identificación de eficiencia de procesos de transporte de camiones y asignación de personal (Vasquéz, 2023).
La IA mejora la toma de decisiones al analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, permitiendo una comprensión más profunda de los yacimientos y una evaluación precisa de riesgos y oportunidades, por otro lado en la planificación de minas con este tipo de inteligencia genera modelos tridimensionales precisos que optimizan la extracción del mineral, reduciendo costos y minimizando impactos ambientales. (Deloitte, 2021) Asimismo, el monitoreo de equipos se beneficia de la IA al predecir fallas y anomalías, permitiendo el mantenimiento predictivo y la mejora de la seguridad operativa, por último la optimización de procesos mediante la inteligencia artificial aumenta la eficiencia operativa, reduciendo costos y mejorando la productividad (BNamericas, 2019).
Es por eso que, las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial presentan el potencial de ofrecer beneficios tangibles a las empresas mineras, tales como una mayor eficiencia operativa y mejores condiciones en materia de salud y seguridad. Imaginemos un mundo donde los desafíos de la minería, desde la exploración hasta la extracción y el procesamiento de minerales, pueden abordarse con una precisión y eficiencia sin precedentes, por lo cual esto es precisamente lo que la inteligencia artificial ha permitido en la industria minera (Formax, 2020).
En este artículo, exploramos cómo la IA se utiliza en la industria minera para mejorar la toma de decisiones, la planificación de minas, el monitoreo de equipos y la optimización de procesos.
Cómo la Inteligencia Artificial está Transformando la Industria Minera
MEJORA EN LA TOMA DE DECISIONES
En la industria minera para la toma de decisiones se ha beneficiado enormemente de la aplicación de la inteligencia artificial, estos sistemas de IA pueden analizar grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes, como sensores, sistemas de gestión y equipos mineros, para extraer información valiosa y precisa, lo cual permite a los expertos mineros tomar decisiones más informadas y estratégicas (Yang, 2021).
En un estudio realizado por McKinsey & Company, se destaca el impacto de la inteligencia artificial en la toma de decisiones en la industria minera. Según el estudio, la inteligencia artificial les permite a las empresas mineras aprovechar grandes cantidades de datos en tiempo real y en diferentes formatos para mejorar la toma de decisiones a nivel operativo y estratégico (McKinsey & Company).
Al analizar grandes volúmenes de datos geológicos, topográficos y operativos, la inteligencia artificial puede revelar relaciones complejas entre variables, como la distribución del mineral, la calidad de los depósitos y las restricciones operativas, esto brinda a los expertos mineros una comprensión más profunda de los yacimientos, lo que les permite optimizar las estrategias de extracción (Pyke, 2020).
Cómo se había mencionado, los sistemas de IA pueden identificar patrones y tendencias ocultas en los datos, lo que ayuda a los profesionales de la industria minera a comprender mejor el comportamiento de los yacimientos. Esto les permite predecir riesgos y oportunidades de manera más precisa, lo cual es crucial para tomar decisiones estratégicas en la extracción de minerales.
Figura 01. Yacimiento en 3D
PLANIFICACIÓN EFICIENTE DE LA INDUSTRIA MINERA
La planificación suele ser un proceso complejo y desafiante, ya que este ha experimentado una gran transformación significativa, sin embargo gracias a la inteligencia artificial se utiliza algoritmos avanzados para analizar una variedad de datos como información topográfica, geológica y operativa para así generar modelos tridimensionales precisos del yacimiento minero (Liu, 2020).
Estos modelos tridimensionales permiten a los ingenieros mineros u otros profesionales especializados simular diferentes escenarios y optimizar la configuración y el diseño de las operaciones mineras. En otras palabras, la inteligencia artificial ayuda a determinar la mejor forma de extraer los recursos minerales de manera eficiente y rentable (Ataei, 2020).
Es así que, al simular diferentes escenarios, los ingenieros pueden evaluar cómo diferentes configuraciones afectarían la recuperación del mineral y los costos operativos. Por ejemplo, pueden analizar el impacto de cambios en la ubicación de las perforaciones, la secuencia de extracción o la implementación de tecnologías específicas. Lo cual según todo lo mencionado esto les permite tomar decisiones informadas y estratégicas que maximicen la recuperación del mineral y minimicen los costos asociados.
Figura 02. Impacto potencial de la Transformación Digital
MONITOREO DE EQUIPOS
El monitoreo de equipos en la industria minera se ha vuelto más eficiente y preciso gracias a la inteligencia artificial (IA). La IA aprovecha los datos recopilados en tiempo real por sensores instalados en los equipos mineros, que registran parámetros operativos, condiciones de carga y rendimiento, estos datos se utilizan para entrenar modelos de IA, los cuales son capaces de identificar patrones y tendencias que indican posibles fallas o anomalías en los equipos (Nwokoma, 2020).
La implementación de sistemas de mantenimiento predictivo basados en IA permite a las empresas mineras optimizar sus recursos, ya que se pueden llevar a cabo intervenciones de mantenimiento en momentos específicos y planificados, en lugar de realizar reparaciones de emergencia, lo cual esto ayuda a reducir el tiempo de inactividad de los equipos y a maximizar su vida útil (Baiden, 2020).
Además, la IA también puede mejorar la eficiencia energética y la seguridad en las operaciones mineras, ya que al analizar los datos de los sensores, la IA puede identificar patrones de consumo de energía y brindar recomendaciones para optimizar su uso, lo cual esto les ayuda a reducir los costos energéticos y a promover prácticas más sostenibles (Castañeda & Mahecha, 2019).
Por otro lado, en el ámbito de la seguridad, la IA puede detectar anomalías en el funcionamiento de los equipos que podrían representar un riesgo para los trabajadores. Por ejemplo, la IA puede alertar sobre condiciones anormales de temperatura o vibraciones excesivas, lo que permite tomar medidas preventivas para evitar accidentes o lesiones (Emery, 2020).
Figura 03. Mantenimiento Predictivo con Inteligencia Artificial
OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS
La inteligencia artificial se aplica en la optimización de procesos mineros para mejorar la eficiencia y reducir los costos operativos, puesto que aquí intervienen los algoritmos de la inteligencia artificial ya que estos pueden analizar datos en tiempo real de diferentes etapas del proceso de extracción, como perforación, voladura, carga y transporte, para identificar oportunidades de mejoras, por otro lado la IA también puede optimizar el uso de recursos, como la energía y el agua, y minimizar el desperdicio, esto ayuda a aumentar la productividad y la rentabilidad de las operaciones mineras (Yilmaz, 2020).
Mediante el análisis de estos datos, la inteligencia artificial identifica patrones y tendencias que pueden indicar oportunidades de mejora en los procesos mineros. Por ejemplo, la IA puede identificar formas más eficientes de realizar la perforación, reducir el tiempo de voladura o mejorar las estrategias de carga y transporte, ya que al optimizar cada etapa del proceso, se logra una mayor productividad y se reducen los costos operativos (Khamis, 2020).
Además de la optimización de procesos en el momento en que se aplica también es utilizado para optimizar el uso de recursos, como la energía y el agua, en las operaciones mineras, es por eso que la inteligencia artificial puede analizar los datos de consumo y producción para identificar formas de reducir el consumo de energía y agua sin comprometer la productividad, lo cual esto no solo contribuye a la eficiencia operativa, sino que también tiene un impacto positivo en la sostenibilidad ambiental (Yuan, 2019).
Figura 04. Cómo optimizar procesos (IA)
CASO DE ESTUDIO
OPTIMIZACIÓN DE LA PLANIFICACIÓN MINERA EN UNA MINA DE ORO EN PERÚ
En una mina de oro en Perú, se implementó un sistema de inteligencia artificial para mejorar la planificación minera y maximizar la eficiencia operativa. El objetivo era optimizar la extracción de mineral y reducir los costos asociados a la planificación.
El sistema de inteligencia artificial utiliza algoritmos avanzados para analizar datos geológicos, topográficos y operativos de la mina. Estos datos incluían información sobre la distribución del mineral, la calidad del mismo, las restricciones operativas y la infraestructura existente.
Utilizando estos datos, el sistema generaba modelos tridimensionales precisos del yacimiento, permitiendo simular diferentes escenarios y evaluar la configuración óptima de las operaciones mineras. Estos modelos tenían en cuenta variables como la secuencia de extracción, la ubicación de las perforaciones y la planificación de las voladuras.
Los resultados obtenidos fueron significativos. La aplicación de la inteligencia artificial permitió una planificación más precisa y eficiente de las operaciones mineras. Se logró una mejor distribución de las actividades de extracción, maximizando la recuperación del mineral y minimizando los costos operativos asociados.
Según María López, quién estuvo a cargo del proyecto, la implementación de la inteligencia artificial en la planificación minera ha tenido un impacto significativo en nuestra mina. La capacidad de simular diferentes escenarios y evaluar la configuración óptima nos ha permitido mejorar la productividad y la rentabilidad de nuestras operaciones.
Este caso de estudio demuestra cómo la inteligencia artificial puede ser aplicada en la industria minera de Perú para optimizar la planificación de minas. Al utilizar modelos tridimensionales y algoritmos avanzados, la inteligencia artificial permite una planificación más precisa y eficiente, maximizando la recuperación de minerales y reduciendo los costos operativos.
Figura 05. Procesamiento del Oro
CONCLUSIONES
En conclusión, la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la industria minera ha demostrado ser una herramienta invaluable para mejorar la toma de decisiones, planificación de minas, monitoreo de equipos y optimización de procesos. La IA permite analizar grandes volúmenes de datos y extraer información precisa, lo que ayuda a tomar decisiones más informadas y estratégicas. Además, la IA puede mejorar la eficiencia energética, seguridad y productividad al identificar patrones y brindar recomendaciones para optimizar el uso de recursos.
Un caso de estudio en una mina de oro en Perú demuestra los beneficios tangibles de aplicar inteligencia artificial en la planificación minera. Mediante la utilización de modelos tridimensionales y algoritmos avanzados, se logró una planificación más precisa y eficiente de las operaciones mineras, maximizando la recuperación del mineral y minimizando los costos asociados.
En resumen, la IA está transformando la industria minera al brindar a las empresas mineras una ventaja competitiva al tomar decisiones informadas y estratégicas, optimizar la extracción del mineral y mejorar la eficiencia operativa en beneficio de su productividad y rentabilidad.
REFERENCIAS
Ataei, M. (2020). Artificial intelligence in mining engineering: A bibliometric analysis. Archives of Mining Sciences, 65(1), 119-134. Disponible en: https://www.mdpi.com/1660-4601/19/13/8156
Baiden, B. K., Sauser, B. J., & Amponsah, C. T. (2020). Applications of artificial intelligence in the mining industry. Expert Systems with Applications, 147, 113205.
Bhattacharya, S., & Kumar, A. "Applications of artificial intelligence in the mining industry". International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering, and Information Technology (IJSRCSEIT), 4(2), 371-375. Disponible en: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2096249521000429
BNamericas (2019) El impacto de la IA en el mundo de la minería. Disponible en: https://www.bnamericas.com/es/reportajes/el-impacto-de-la-ia-en-el-mundo-de-la-mineria
Castañeda, C., & Mahecha-Botero, A. (2019). Applications of artificial intelligence in mining: Comparison of predictive algorithms. Dyna, 86(209), 50-57. Disponible en: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/24096823/
Deloitte, E. (2021) El futuro de la minería con la inteligencia artificial. Disponible en: https://www2.deloitte.com/es/es/pages/energy-and-resources/articles/futuro-mineria-inteligencia-artificial.html
Daugherty, P. (2020) Cómo la IA mejora y acelera el mundo de la minería. Disponible en: https://www2.deloitte.com/es/es/pages/energy-and-resources/articles/futuro-mineria-inteligencia-artificial.html
Emery, X., Golightly, D., & Bonsall, S. (2020). Artificial intelligence applications in mining: Predictive asset maintenance in mineral processing. Minerals Engineering, 153, 106481. Disponible en: https://www.mdpi.com/journal/minerals/special_issues/amlmp
Formax (2020) Cómo la IA mejora y acelera el mundo de la minería. Disponible en: https://grupoformax.com/como-la-ia-mejora-y-acelera-el-mundo-de-la-mineria/
Khamis, A., Sayadi, M. K., & Ben-Brahim, L. (2020). Artificial intelligence applications in the mining industry: A review. Arabian Journal of Geosciences, 13(15), 1-13. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/365291604_Applications_Promises_and_Challenges_of_Artificial_Intelligence_in_Mining_Industry_A_Review
Vázquez, Y. (2023) "Artificial intelligence techniques applied to mining engineering: a bibliographic study". Disponible en: http://www.risti.xyz/issues/ristie32.pdf
Liu, Z., (2020). Artificial intelligence in mining engineering: a comprehensive review and future directions. International Journal of Mining Science and Technology, 30(6), 841-852. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/335542028_Artificial_Intelligence_Machine_Learning_and_Autonomous_Technologies_in_Mining_Industry
López, M. (2022). "Optimización de la planificación minera en una mina de oro en Perú utilizando inteligencia artificial". Disponible en: https://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/20.500.12404/24857
McKinsey & Company. "How AI is shaping the mining industry". Disponible en: https://www.mckinsey.com/industries/metals-and-mining/how-we-help-clients/inside-a-mining-companys-ai-transformation
Nwokoma, N.. (2020). Artificial intelligence in the mining industry: A review. Journal of Sustainable Mining, 19(1), 10-18. Disponible en: https://www.ieai.sot.tum.de/wp-content/uploads/2022/12/Dec-2022_-AI-and-Mining-Research-Brief_FINAL.pdf
Pyke, S. (2020). Artificial intelligence applications in mining: A review. Journal of Mining Science, 56(4), 574-584. Disponible en: https://www.mdpi.com/si/applsci/863WV657HI
Yang, X., (2021). A review of the application of artificial intelligence in the mining industry. Journal of Cleaner Production, 319, 128641. Disponible en: https://www.ieai.sot.tum.de/wp-content/uploads/2022/12/Dec-2022_-AI-and-Mining-Research-Brief_FINAL.pdf
Yilmaz, A. (2020). Application of artificial intelligence techniques in the mining industry: A review. Rock Mechanics and Rock Engineering, 53(4), 1705-1729. Disponible en: https://www.researchgate.net/publication/345876209_Application_of_artificial_intelligence_to_rock_mechanics_An_overview
Yuan, P., Liu, Y., & Zhao, Z. (2019). A review of artificial intelligence applications in the mining industry. International Journal of Mining Science and Technology, 29(5), 707-712. Disponible en: https://www.mdpi.com/2227-7390/10/15/2552
Zhironkin, S., Shemyakin, V., Tyutnev, A., & Karmokov, A. "Artificial intelligence in mining industry: Theoretical and practical aspects". International Journal of Open Information Technologies (IJIT), 6(3), 1-6. Disponible en: https://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/20.500.12404/24857
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