Optimización del dispatch de recursos en tiempo real utilizando tecnologías avanzadas

• Jonatan Stilver Estrella Poma
• Jul. 9, 2023

El dispatch de recursos se refiere a la gestión y asignación eficiente de recursos mineros tales como camiones y palas en una operación minera, sobretodo en minería superficial que es donde más se usa. Actualmente no se tiene una fecha exacta, en la cual se haya incorporado por primera vez el sistema dispatch, pero podemos decir que comenzo a ser utilizado a mediados del siglo XX especialmente en minas a cielo abierto. Empresas como Phelps Dodge Corporation y Minera Escondida son líderes en la implementación temprana del sistema dispatch se data que lo incorporaron en la década de 1960 y 1990, respectivamente.

 

Figura 01: Funcionamiento básico del sistema dispatch

 

 

- Recopilación de datos: En esta etapa se recopilan datos tales como la ubicación del equipo minero, su estado, su disponibilidad, su rendimiento, etc.

- Procesamiento y análisis de datos: Los datos recopilados se envian a una plataforma, la cual cuenta con algoritmos y modelos matemáticos para analizar los datos.

- Toma de decisiones: Basandose en los análisis y modelos previos, el sistema toma decisiones sobre la asignacion óptima de recursos.

- Monitoreo y ajustes: El sistema dispatch monitorea el progreso de las decisiones tomadas y si se detectan problemas o retrasos, el sistema realiza ajustes en tiempo real  según sea necesario.

 

Actualmente existen diversas empresas que ofrecen el sistema dispatch a la industria minera tales como Hexagon Mining, RPMGlobal, Wenco International Mining Systems, Micromine, Modular Mining Systems, etc. En Perú, por ejemplo, tenemos a Antamina que usa el sistema dispatch de Modular Mining Systems, conocido como Provision. Otro caso es la mina Toromocho, propiedad de Chinalco, que usa el sistema de Hexagon Mining conocido como MinePlan Dispatch System. La elección del proveedor va depender de las necesidades de cada unidad minera. Cada proveedor usa algoritmos y técnicas que no necesarimente son iguales. A continuación se muestran algunos algoritmos que se usan en los sistemas dispatch:

 

- Algoritmos de programación lineal (LP)

- Algoritmos de programación entera (ILP)

- Algoritmos genéticos (GA)

- Algoritmos de búsqueda heurística

- Algoritmos de programación por restricciones (CP)

 

 

Como se comentó anteriormente, este tipo de sistema se emplea más en minas superficiales, ya que la minería subterránea presenta varios desafios tales como conectividad, ambientes hostiles, infraestructura limitada, adaptación de equipos, etc. A pesar de estos desafios, minas como “El teniente - Codelco” y “Olympic Dam - BHP” usan el sistema dispatch. Tanto en mineria superficial como subterranea se manejan muchas variables que deben considerarse al planificar y ejecutar el despacho de los recursos en mina; a esta problemática se le denomina complejidad operativa y para ello hoy en día se esta tratando de implemetar algoritmos avanzados al sistema que permitan considerar multiples variables operativas y de esa manera optimizar la asignación de recursos.

 

ALGUNAS TECNOLOGÍAS USADAS EN EL SISTEMA DISPATCH

 

INTERNET DE LAS COSAS (IoT)

Se refiere al uso de sensores y dispositivos en los equipos mineros como camiones de transporte, excavadoras o perforadoras, lo cual permite recopilar datos en tiempo real sobre rendimiento, velocidad, combustible, temperatura, etc. Estos datos se utilizan para la toma de decisión en tiempo real. De manera general, el IoT es la conexión de cosas físicas con internet con la finalidad de recopilar informacion. Los objetos o tambien denominado “cosas” están equipado con sensores y tecnología de conectividad como Wi-Fi y Bluetooth para recopilar información del entorno. Las raices del IoT nacen en el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) y luego pasan a un grupo de investigacion denominada Auto – ID Center, fundada en 1999. Este grupo estaba conformado por siete universidades y su trabajo principal era disenar la arquitectura del IoT. Hasta la actualidad el IoT ha experimentado númerosos avances tecnológicos; por ejemplo, la conectividad inalámbrica como el 5G ha ampliado significativamente las capacidades del IoT, ya que la velocidad de transmisión de datos es más rápida. Esto permite una comunicación más eficiente y eficaz entre los dipositivos IoT. Otro avance que se ha tenido es la miniaturización de los dispositivos, es decir la reducción del tamaño de los componentes electrónicos. Esto permite una integración más discreta en los objetos sin ocupar mucho espacio.

 

 

INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Y APRENDIZAJE AUTOMÁTICO (ML)

Se refiere al uso de algoritmos de IA y ML para analizar datos en tiempo real y predecir el comportamiento de estos. De esta manera, se identifican oportunidades de mejora y se ofrecen recomendaciones para una toma de decisiones sustentada. Un ejemplo de aplicación sería la predicción de fallas y mantenimiento predictivo de los equipos mineros. Para ello primero se recopilan datos historicos de los equipos para luego procesarlos, es decir, la información pasa por un proceso de limpieza y preparación. Esto incluye la eliminación de valores atípicos , corregir datos inconsistentes, etc. Después de esta etapa, se selecciona un algoritmo ML adecuado como regresión logística, árboles de decisión, máquinas de vectores de soporte (SVM) o redes neuronales para ser entrenado con los datos historicos previamente limpiados y corregidos. El objetivo es entrenar al modelo o algoritmo para que este reconozca patrones entre variables que permitan predecir futuras fallas de los equipos mineros. Luego, se procede a validar el modelo con datos que no se han usado en el proceso de entrenamiento , si el modelo no es preciso se procede a reajustar los parametros o usar algoritmos diferentes. Por último, una vez entrenado el modelo es implementado en el sistema dispatch minero para monitorear continuamente los datos en tiempo real de los equipos mineros. De esa manera, se pueden tomar medidas preventivas y programar actividades de mantenimiento antes de que ocurran las fallas en los equipos.

 

 

SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA (SIG)

Estos sistemas se usan para visualizar y analisar datos geoespaciales vinculados a las operaciones mineras. En otras palabras, permiten mapear la ubicación de los equipos, rutas de transporte, áreas de extracción, restricciones geotécnicas, etc. Con esta tecnología, se tiene una vision espacial completa de las actividades mineras, lo cual permite una mejor toma de decisiones. El SIG hasta la actualidad ha experimentando diversos avances como el incremento de la precisión en la adquisición de datos. La incorporación de imágenes satelitales de alta resolución hasta la fecha ha permitido obtener datos geoespaciales más precisos y detallados. Otro avance que se ha tenido es la integración de la nube en el SIG, lo cual  permite un acceso más rápido a los datos geoespaciales como también el intercambio de información. Otro progreso que ha tenido el SIG es el uso de aplicaciones móviles que permite la recopilación de datos en campo mejorando la productividad y la precisión de la información recopilada.

 

 

CASOS DE ÉXITO

 

MINA ARKHANGELSKGEOLDOBYCHA (AGD) GRIB

La mina de diamantes Arkhangelskgeoldobycha (AGD) Grib, Arcángel, Rusia presentaba un problema de comunicación entre el operador de la trituradora y el despachador central. Sus camiones de transporte eran asignadas a trituradoradas que se encontraban en inactividad, esto ocasionaba colas, lo cual reducía la utilización de equipos y aumentaba el consumo de combustible. Modular Mining implementó el DISPATCH FMS en el 2015, lo cual permitía al operador de la trituradora notificar rápida y facilmente al despachador central sobre el estado actual de la trituradora. Como resultado los tiempos de inactividad de los camiones bajaron de 210 horas a 38 horas por mes tal como se muestra en la siguiente gráfica.

 

Figura 02: Reducción del tiempo de inactividad - Arkhangelskgeoldobycha (AGD) Grib

 

 

MINA DRUMMOND LTD.

La mina de carbón Drummond Ltd. Colombia presentaba retrasos de tiempo en los dos cambios de turno diario en sus plantas. Al final de cada turno los operadores dejaban los camiones en lugares de estacionamiento más conveniente, lo cual generaba retrasos, ya que a menudo esas estaciones no estaban identificadas y los supervisores tenían dificultad para llevar a los proximos operadores a sus unidades de equipo asignadas. Modular Mining instaló módulos Parkup y Lineup para la asignación de estacionamientos y operadores, respectivamente. Con esta implementación se logró incrementar por lo menos 20 cargas adicionales por turno.

 

MINA DEBSWANA JWANENG

La mina de diamantes Debswana Jwaneng tenía como objetivo incrementar el uso de camiones y reducir los costos operativos maximizando el uso del sistema Modular Dispatch. Actualizarón su sistema Dispatch y capacitaron al personal logrando un 9.2% de incremento en el tonelaje por cada hora-camión y un 7.4% de reducción en el ciclo de trabajo de cada camión.

 

Figura 03: Incremento de toneladas por hora camión - Debswana Jwaneng

 

 

Figura 04: Reducción del ciclo de trabajo  - Debswana Jwaneng

 

 

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REFERENCIAS:

1. Tecnología Minera - Conoce las ventajas del sistema de gestión de flota (FMS) DISPATCH en una mina.

2. Modular Mining Systems Celebrates 35 Years of Innovation, Helps Mines Move Over 70 Billion Additional Tons of Material. 

3. Optimization of truck-shovel allocation in open-pit mines under uncertainty: a chance-constrained goal programming approach (Mehrnaz Mohtasham & Hossein Mirzaei - Nasirabad, 2020).

4. A Genetic Algorithm for Truck Dispatching in Mining (Wesley Cox1 & Tim French, 2017).

5. Modular Mining Systems - Jwaneng Mejora su Productividad en 13%, Incrementando sus ganancias.

6. Modular Mining Systems - El sistema de gestión de flota (FMS) DISPATCH ayuda a la minaa optimizar su ciclo de transporte y a reducir drásticamente los tiempos de inactividad de los camiones.

7. Modular Mining Systems - Modular ayuda a operación de carbón colombiana a alcanzar ganancias de producción significativas automatizando su proceso de cambio de turno.     

8. Internet de las cosas Cómo la próxima evolución de Internet lo cambia todo ( Dave Evans, 2011).

9. The Use of a Machine Learning Method to Predict the Real-Time Link Travel Time of Open-Pit Trucks (Xiaoyu Sun & Hang Zhang 2018).

10. Monitoring dispatch information system of trucks and shovels in an open pit based on GIS/GPS/GPRS (Qing-hua & Cai-wu, 2008).