machine learning en Antamina

Compañía Minera Antamina inició sus operaciones en el 2001, como un referente tecnológico en procesamiento de minerales. Luego de 20 años de exitoso desempeño, está avocada en la implementación de la Analítica Avanzada de Procesos, aplicando machine learning en planta concentradora, como parte inicial de mayores implementaciones, siendo pioneros en la adopción de esta tecnología –también conocida en castellano como “aprendizaje automático”– en uno de los yacimientos polimetálicos más importantes y complejos a nivel mundial. Con ello, Antamina busca consolidarse como un referente en innovación y tecnología con altos estándares de seguridad.

Pioneros en el mundo

Antamina es la primera mina polimetálica skarn en el mundo en implementar la tecnología machine learning en su proceso de producción de concentrados de cobre y zinc, generando modelos predictivos e interrelacionados que permitan incrementar la producción de cobre equivalente en planta concentradora.

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La analítica avanzada de datos se posiciona cada vez más en la industria minera como una técnica innovadora para automatizar y optimizar los procesos. La importancia de la tecnología machine learning en el sector minero peruano radica en que encuentra patrones, tendencias y correlaciones al analizar la información operativa, modelando y generando recomendaciones de optimización en tiempo real.

Machine learning en minería

Machine learning es una tecnología de modelos algorítmicos que aprenden de la historia de la planta para recomendar acciones que optimicen los resultados futuros esperados. Desde agosto del 2021 Antamina  trabaja en las operaciones de la planta concentradora con esta tecnología. Esta fue desarrollada por un equipo multidisciplinario que involucra a diversas áreas, tales como Concentradora, Mina, Geología, Mantenimiento y Tecnologías de la Información.

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Su implementación es posible gracias a la interacción de miles de variables. Estas van desde datos litológicos y de mineralización en mina, así como datos de Molienda SAG, Molienda Secundaria, Clasificación, Tratamiento de pebbles, Flotación Diferencial Cobre-Zinc en etapas rougher y cleaner en Planta. El objetivo es optimizar los procesos de flotación y molienda bajo distintos tipos de minerales.

La implementación es holística –con cercanía a la operación y a los equipos de planta– y utiliza una metodología agile (basada en la entrega rápida de avances del proyecto a través de un desarrollo iterativo con el usuario final de la solución) que servirá como precedente para que otros procesos puedan utilizar esta tecnología.

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Antamina continúa fortaleciendo el equipo de trabajo con la incorporación de ingenieros de datos y científicos de datos que –sumados a metalurgistas, ingenieros de control de procesos, analistas Six-Sigma y de supervisión operativa– se encontrarán inmersos en el proceso transformativo hacia la completa digitalización. Esta continuará en mina y, luego, en los más importantes procesos de la compañía.

Luego de la puesta en marcha de los modelos de Machine Learning; entre agosto y diciembre del 2021, se lograron mejoras que superaron el +3% en el cobre equivalente para dos tipos de mineral procesado. Estos beneficios fueron incluidos en los presupuestos productivos de los siguientes años.