La industria minera es una poderosa fuente de datos de todo tipo que se generan en grandes cantidades en cada etapa de la actividad, tanto a nivel operativo como administrativo. Su recolección, almacenamiento, organización y análisis es importante, pues permite examinar al milímetro la realidad de la empresa y conocer nuevas oportunidades de mejora continua.
No obstante, la gestión de los datos conlleva tiempo y la participación de un equipo multidisciplinario, haciendo de ella una labor bastante compleja si no se cuenta con las herramientas adecuadas. Esto ocurría años atrás en Antamina, una operación de grandes dimensiones, pero también un gran centro de datos.
“Empecé en Antamina en el año 2001 y se me encargó la configuración del sistema de historiador de datos de la planta, con el propósito de capturar las variables del proceso, sensores e instrumentos. En total, se logró configurar cerca de 25,000 variables”, recordó Rafael Estrada, gerente de Sistemas, Telecomunicaciones y Control de Procesos de Compañía Minera Antamina.
Con el paso de los años, el tratamiento de los datos originados en planta se dinamizó mediante la implementación de la inteligencia artificial y dos de sus disciplinas tecnológicas: big data y machine learning, que contribuyeron a la sistematización de la información existente y la predicción de eventos, lo que hizo a Antamina una empresa más automatizada y resiliente.
La aplicación de estos dos novedosos sistemas implicó que la productora polimetálica deba previamente evaluar su cadena de valor para identificar aquellas etapas que presentasen mayores cuellos de botella y potencial de optimización, como son las áreas de planificación, perforación, transporte, concentración, mantenimiento, seguridad y energía.
“Con la puesta en práctica de la big data y machine learning, Antamina integró sus sistemas de gestión y operación, agilizó su forma de trabajo, dio seguimiento diario al desempeño en tiempo real, construyó una arquitectura tecnológica de alta disponibilidad y fortaleció su ciberseguridad”, dijo durante el Encuentro Minero organizado por el Instituto de Ingenieros de Minas del Perú.
Ebullición de la inteligencia artificial
Atribuyó Rafael Estrada que el impulso de la inteligencia artificial en la minería es resultado de cuatro factores determinantes: el amplio cúmulo de datos, la necesidad de almacenar y procesar datos, el acceso a herramientas intuitivas y amigables de bajo costo y el equipo de expertos de asistencia técnica.
De acuerdo con la consultora en administración estratégica, Mckinsey & Company, las inversiones en startups de inteligencia artificial creció 30 veces en 10 años y se espera que estas empresas generen un retorno de 300 billones de dólares. Asimismo, la aceleración en capacidad de procesamiento registró un crecimiento de 86% y una reducción de 99% en tiempo y costos durante solo 18 meses.
“La inteligencia artificial trasciende a la simple recepción de datos, pues ofrece una malla de herramientas que brindan un tratamiento superior a la información a través del diagnóstico de la situación actual, la predicción de posibles escenarios a cierto plazo y la prescripción de soluciones frente a anomalías futuras en las distintas etapas del negocio”, indicó el gerente de Sistemas, Telecomunicaciones y Control de Procesos de Compañía Minera Antamina.
