(Foto: Anglo American)
ProActivo | Manuel Valverde, Asset Strategy and Reliability Manager en Anglo American, explica los beneficios del ingreso de la inteligencia artificial en dicha industria.
La gestión y compra de nuevos activos tecnológicos es una parte clave en el proceso de innovación y mantenimiento 4.0 en la industria minera. Entran en juego las etapas de evaluación, estudio de prefactibilidad, diseño, decisión de compra y la construcción que muchas veces es el montaje y el ensamblaje. Así lo indicó Manuel Valverde, Asset Strategy and Reliability Manager en Anglo American. Los costos pueden variar y la etapa de aprendizaje es para todas las áreas de la empresa.
“Al comienzo hay una curva de aprendizaje tanto desde el punto de vista del personal como de la parte operativa. También fallas incipientes que se puedan presentar y al final, después de tener costos planos, podrían incrementarse los costos de mantenimiento. Entonces se decide hacer el cambio del activo o una actualización. El objetivo es poder adelantarnos a ciertas cosas que puedan ocurrir en el futuro”, afirmó Valverde, en declaraciones recogidas por ProActivo.
El objetivo es hacer más eficientes los activos y minimizar los costos de fallas tempranas para reducir el impacto de los inconvenientes que podría producir. “Es posible aplicar el análisis digital 4.0 al mantenimiento”, señala.
IA y machine learning
“Podemos usar herramientas de inteligencia artificial (IA) y machine learning. Es información de todas las variables que necesito. Estas herramientas digitales ya eran usadas en temas de marketing, retail, banca y en otros sectores, pero en la parte industrial había un vacío muy fuerte. Incluso en los cursos hasta el 2018 todos los ejemplos se han basado en estas tres áreas, pero poca aplicabilidad en el área industrial”, dijo.
¿Qué es lo que tenía que pasar para que se use en el área industrial? Se pregunta Valverde, ante lo que afirma que, uno de los grandes motivos fueron los sensores, que en la actualidad avanzaron mucho tecnológicamente.
“Hoy existen diversos tipos (de sensores) a través del Internet de las Cosas, tienen menor tamaño, mayor facilidad de instalación e interconexión (muchos ya no requieren alambrado) y sensor de vibración. Además, los costos de la parte electrónica y almacenamiento han bajado mucho. Lo otro son las redes industriales inalámbricas. Anteriormente había limitaciones porque todo era alambrado”, señaló.
Los sensores
¿Qué tenía que pasar para que se use la IA en el área industrial? “Una de las grandes cosas que han pasado son los sensores”, responde. “Hoy existen diversos tipos a través del Internet de las Cosas, menor tamaño, facilidad de instalación e interconexión (muchos ya no requieren alambrado), sensor de vibración. Además, los costos de la parte electrónica (electrónica y almacenamiento) han bajado mucho”, indicó Valverde.
En los lugares inaccesibles se pueden colocar sensores, de tal manera que se pueda ver también la variación o temperatura en la barra de conexión. ¿Qué hacer con esa toda esa data?
El especialista precisa que los sensores permiten generar predicción bajo un análisis estructurado. En algunos casos son cinco etapas usando diversos tipos de herramientas para encontrar correlación entre las variables que entran y la predicción que estoy buscando. “El objetivo es cómo me puedo adelantar a ciertas cosas que pueden ocurrir en el futuro. Con estos pilares nos permite generar que la Inteligencia Artificial entre al área industrial”, puntualizó en el marco del Workshop Técnico de Innovación: Mantenimiento 4.0 en la industria minera, organizado por la Cámara de Comercio Peruano Chilena.