EL ROL DE LAINTELIGENCIA PARA PREDECI FALLAS DE EQUIPOSMINEROS
EL ROL DE LAINTELIGENCIA PARA PREDECI FALLAS DE EQUIPOSMINEROS MINERIA Y AUTOMATIZACWN 3 nticipar el desgaste o las fallas de equipos es clave para la industria minera y, racias a los avances de la inteligencia artificial (lA), hoy es posible posible e incluso es necesario, en un escenano escenano donde entre 2019 y 2024 las compañías mineras han perdido US$ 71 mil millones por brechas operacionales, operacionales, muchas de ellas atribuibles a paradas no planificadas y problemas operativos que podrían haberse evitado evitado con mantenimiento predictivo, según estudios de Accenture.
Para que estas soluciones predictivas predictivas funcionen correctamente en minería, es fundamental contar con datos históricos y en tiempo real que provengan directamente de la actividad de los mismos equipos, explica el director ejecutivo de Accenture Chile, Martín Tavil, lo que incluye desde datos de temperaturas, temperaturas, vibraciones, presión hidráulica y consumo energético, hasta registros de fallas previas y ciclos de operaCon, fçcnologías J qurIizan datos históricos y en tiempo real sobre eh ___________ desempeño de los activos, las compañías “ puiden implementar [ mantenimiento predictivo para reducir paradas rio planificadas y minimizar pérdidas millonarias. POR MACARENA PACUIL M. ción. “Mientras más contextualizados y granulares sean esos datos, mayor será la capacidad del modelo de identificar patrones anómalos o señales señales de desgaste”, dice Tavil.
También señala que se ha visto un creciente uso de sistemas híbridos, “que combinan reglas físicas con inferencia estadística para dar mayor robustez a cuanto a la compatibilidad con equipos equipos antiguos, “sí es posible adaptar muchas de estas tecnologías mediante mediante la retro fitting (modernización)”, y aunque el nivel de integración “no será igual al de equipos nuevos con sistemas embebidos, esta adaptación adaptación puede proporcionar grandes beneficios a un costo menor que reemplazar toda la flota”, detalla. Señala también que los equipos de nueva generación ya vienen con sensores integrados, conectividad remota y software de diagnóstico avanzado.
En Codelco, por ejemplo, se están aplicando estas herramientas en activos críticos como molinos SAG, molinos de bolas, chancadores, harneros, correas transportadoras y camiones de extracción (CAEX), dice el director de analítica avanzada en mantenimiento de la compañía, Cnstián Herrera.
Así, se ha logrado anticipar “entre un 72% y un 87% de las fallas reales en los equipos que cuentan con un buen nivel de sensonzación, lo que ha permitido reducir detenciones no planificadas, mejorar la continuidad operacional y tomar decisiones con mayor respaldo técnico”, destaca.
EL ROL DE LA_INTELIGENCIA -ARTIFICIAL PARA PREDECI FALLAS DE EQUIPOS_MINERO V r 1 ] LX \i ( 01100 H. 11 1r_r J1 L I los pronósticos”. Palas eléctricas y mecánicas, perforadoras y sistemas de bombeo y ventilación en minería subterránea son algunos de los equipos que hoy son monitoreados con modelamiento modelamiento predictivo, resalta el gerente general de Phoenix Contact, Cristian Jacobsen. El experto explica que, en.