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ProActivo | Rafael Estrada, gerente de Tecnologías de la Información, Telecomunicaciones y Control de Procesos en Antamina habló sobre la relevancia de adoptar tecnologías para afrontar los desafíos actuales y futuros en el sector minero, en un contexto donde la digitalización y la innovación tecnológica se han vuelto fundamentales para la competitividad industrial.
Rafael Estrada manifestó que las curvas de desarrollo y maduración de las tecnologías en la actualidad son mucho más veloces y pasaron de tomar décadas a ocupar meses, lo que implica que las empresas mineras deben estar atentas a la rápida evolución y disponibilidad de estas soluciones para no quedar rezagadas. “Hoy, las tecnologías, desde que se desarrollan hasta que alcanzan la madurez, lo hacen en pocos años, o como en el caso de inteligencia artificial, en meses, inclusive”, dijo en declaraciones recogidas por ProActivo, en el marco del Jueves Minero que organiza el Instituto de Ingenieros de Minas del Perú.
Dijo que en la actualidad está en construcción el futuro digital, tales como las herramientas para el desarrollo de software con inteligencia artificial, que permite desarrollar aplicativos sin conocer una línea de código, así como para la ciberseguridad y la conectividad.
En ese sentido, destacó a una tecnología a la que la consultora McKinsey denomina “ingeniería innovadora”, la cual consiste en aplicaciones específicas de robótica para industrias concretas con necesidades concretas. Del mismo modo, habló de la bioingeniería, la cual ya se está aplicando incluso en ciertos procesos mineros para la recuperación de minerales y tratamiento de residuos, entre otros.
Arquitectura de datos
El ejecutivo compartió una experiencia concreta de Antamina en la implementación del machine learning para optimizar la producción de cobre, lo que marca un hito en la minera. Este proyecto, que involucró a un equipo multidisciplinario, demostró cómo la IA puede mejorar la toma de decisiones en tiempo real, generando recomendaciones basadas en datos históricos y patrones de operación.
Sin embargo, también reconoció los desafíos inherentes a la adopción de nuevas tecnologías, en especial la gestión del cambio debido a que la resistencia al cambio es un obstáculo frecuente en sectores tradicionales como la minería. Por ello, Estrada subrayó la necesidad de involucrar a los operadores en el proceso de implementación para que vean a la IA como una herramienta complementaria, en lugar de una amenaza.
En la búsqueda de la excelencia e innovación, fueron diseñados modelos estadísticos que permiten a Antamina incrementar la producción metálica de cobre equivalente en planta concentradora, iniciando el uso de datos a través de tecnologías de machine learning. El proceso ha sido trabajado con un equipo multidisciplinario, que incluye metalurgia, operaciones concentradoras, control de procesos, tecnologías de la información, mantenimiento, mina, geología, además del soporte de un consultor internacional especialista en el rubro. Igualmente se ha desarrollado un proyecto de aprendizaje automático, que, a través de algoritmos, será capaz de identificar patrones en el proceso y predecir comportamientos para optimizar la toma de decisiones en tiempo real.
Los modelos generan recomendaciones para maximizar la producción metálica, mostrando en pantalla el valor óptimo de las principales variables operativas en molienda SAG, explotación de cobre y explotación de zinc. El éxito del proyecto se basa en la metodología, hitos calendarizados con cortos espacios de tiempo, y el soporte de un equipo multidisciplinario, así como analistas SIG SIGMA y científicos de datos.
“Hemos implementado una arquitectura de datos para analítica avanzada en la nube, en la cual tenemos capacidad para almacenar y procesar grandes volúmenes de información, ya sea de datos online o en batch. Además, un componente de ciberseguridad que permite garantizar confidencialidad, integridad y disponibilidad de datos. Junto al equipo de operaciones concentradora y el equipo de analítica avanzada, iremos actualizando los modelos e incorporando nuevas fuentes de datos, para garantizar que machine learning continúe entregando el máximo valor a nuestra compañía”, dijo Rafael Estrada.
El modelo machine learning ha implicado un cambio de hábito, costumbres y creencias de la inteligencia artificial, que repercute en tomar decisiones en las operaciones, permitiendo realizar y actualizar cambios de data cada cuatro horas, mediante la interacción del HMI y el DASH, hay el objetivo de maximizar la producción en tonelaje y cobre fino equivalente e ir hacia una sinergia en conjunto entre el hombre, equipo y tecnología, como parte de una visión futurista.
Finalmente, Rafael Estrada, gerente de Tecnologías de la Información, Telecomunicaciones y Control de Procesos en Antamina, reiteró el potencial de las nuevas tecnologías y la necesidad de seguir colaborando en un ecosistema diverso. La minería enfrenta desafíos tanto inmediatos como futuros, y es a través de la innovación y la cooperación que el sector podrá avanzar, garantizando no sólo su viabilidad económica, sino también su compromiso con el desarrollo sostenible y la mejora continua.