Una aliada en la gestión de riesgos sector minero
Una aliada en la gestión de riesgos sector minero Minería Sustentable Garantizar Garantizar una operación operación eficiente y segura segura es un aspecto clave para las empresas, para lo cual el sector procura procura integrar una variedad de herramientas para optimizar su funcionamiento.
Poremplo, en la opinión de Gustavo Aiijón, socio de Inteligencia Inteligencia Artificial yAnalitica Avanzada de PwC Chile, la Inteligencia Artificial (lA) está revolucionando la manera en que entendemos la seguridad seguridad en la minería: “Con su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos datos en tiempo real se convierte convierte en una herramienta para anticipar riesgos, detectar detectar errores, monitorear condiciones adversas sin que se vea comprometida la eficiencia operativa. Hoy cada vez más accidentes pueden prevenirse y las evacuaciones se pueden planificar con mayor preciSión preciSión generando entornos más seguros y controlados. La lA tiene el potencial de optimizar todo el ciclo de la operación, desde la exploración exploración y extracción hasta el procesamiento y transporte transporte de minerales.
La lA es un componente central en la automatización de tareas, lo que permite reducir costos costos y mejorar la seguridad al eliminar la intervención humana en tareas repetitivas repetitivas de bo valor agregado o peligrosas”. Esto es complementado por Laura Henríquez, Business Business Partner Innovación Abierta de Expande de Fundación Chile, quien comenta que en los últimos años la Inteligencia Artificial Artificial ha experimentado un importante crecimiento, “aportando en la transformación transformación de diversas industrias industrias al ofrecer soluciones innovadoras y eficientes, para abarcar desde la automatización automatización de procesos hasta el análisis predictivo.
En el caso de la minería, la A ha sido fundamental, fundamental, transformándose en un importante aliado a la hora de identificar riesgos, especialmente para los trabajadores”. trabajadores”. Es así como la profesional profesional estima que dicha herramienta herramienta “puede ser un componente clave en la en la gestión de riesgos El sector minero avanza en incorporar esta plataforma en los procesos, considerando sus beneficios en materia de seguridad y eficiencia.. Una aliada en la gestión de riesgos sector minero prevención de accidentes en minería.
La visión artificial, artificial, por ejemplo, permite controlar si los trabajadores trabajadores están utilizando sus elementos de protección personal en forma correcta, e incluso, lograr controlar a través de vallas digitales si un trabajador o equipo ingresa a una zona en la faena con potencial nesgo para su seguridad”. Este nuevo escenario es abordado por Patricio Aguilera, Aguilera, director nacional de Sernageomin, quien resalta que “la inteligencia artificial está transformando el sector, sector, permitiendo avanzar en áreas clave como la predicción predicción de riesgos, el análisis de datos y la optimización de operaciones.
Aunque actualmente no la aplicamos aplicamos de manera efectiva en nuestras funciones, hemos identificado diversas áreas donde estas soluciones podrían podrían integrarse en nuestras labores diarias”. “La implementación exitosa de la lA dependerá de que sigamos avanzando en el desarrollo de nuestras capacidades capacidades tecnológicas, las cuales son esenciales para gestionar y procesar adecuadamente todos los datos que generamos. A medida que mejoramos estos recursos, podremos utilizar los datos de manera más efectiva para realizar análisis con mayor precisión precisión y anticipar riesgos”, expresa la autoridad.
En esa misma línea, Fernando Fernando Hentzschel, gerente de Capacidades Tecnológicas Tecnológicas de Corto, destaca que “en una industria minera que avanza hacia la digitalización, digitalización, con el seguimiento y monitoreo en tiempo real de las operaciones, la lA se abre paso como una herramienta herramienta predictiva que permite optimizar la logística, logística, aumentar la eficiencia operativa, minimizar su impacto impacto en el medio ambiente y mejorar la seguridad de las personas”. Proceso de cambio Eduardo Rojas, socio de Tecnología y Transformación Transformación en la Industria ER&l de Deloitte, resalta el hecho que “la lA está siendo un catalizador clave para procesar procesar grandes volúmenes de información como lo es toda la historia de accidentabilidad accidentabilidad de una o más faenas y situaciones de riesgo (observaciones de seguridad, alertas preventivas preventivas y diversos registros que mantienen las compañías), de manera de estructurar predictores que ayuden a reducir la ocurrencia de eventos de seguridad e identificar nuevos patrones de riesgos que hasta hoy no es posible de analizar o identificar sin la capacidad de correlacionar esta información”. información”. En ese contexto, el especialista especialista comenta que “si tomamos tomamos por ejemplo todos los eventos de incidentes de una faenaycori1acionamos esta información con la dimensión de tiempo y características de las personas, podemos generar escenarios de rangos rangos horarios con mayor probabilidad de incidentes o condiciones del personal que aumentan el riesgo”. Delzq oDe: Gu socio de In&igendoAitificid yAnoff&oAioiizodo d4Cchd Laura Hen, je Bus, ness Rirtner ovooón Abe, tade Erparidede Fundación Ode. PoIricioAguiIer diurxíacrradordde Semogeomin Con su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real se convierte en una herramienta para anticipar riesgos”, Gustavo Arijón.
Una aliada en la gestión de riesgos sector minero Minería Sustentable Esto es también destacado destacado por Catalina Anguita, gerente de Portafolio de Aster, quien menciona que su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos datos en tiempo real y detectar posibles fallas, por ejemplo, permite anticipar incidentes que podrían comprometer tanto la seguridad de los trabajadores como la integridad integridad de las instalaciones”. “En Aster, contamos con startups que desarrollan soluciones soluciones basadas en lA para el mantenimiento predictivo y monitoreo de condiciones. condiciones. Estas tecnologías no sólo disminuyen tiempos de detención, sino que también optimizan costos y maximizan la confiabilidad de activos críticos”, agrega la ejecutiva. Funcionalidades Laura Henríquez afirma que “la utilización de modelos predictivos permite gestionar riesgos, entrenando sistemas para anticiparse y prevenir la ocurrencia de incidentes. Por ejemplo, es posible entrenar un modelo, modelo, a través de machine learning, para identificar posibles problemas en una planta a través de la identificación identificación del tipo de humo que esta emana.
También, puede predecir eventos relacionados relacionados con la estabilidad estabilidad de los taludes mineros a partir de datos recopilados recopilados de diferentes tipos de sensores, como imágenes satelitales, radares terrestres, terrestres, información geológica y geotécnica, topografía, entre otras”. Además de resaltar el hecho que la integración de la Inteligencia Inteligencia Artificial en la minería “no sólo optimiza procesos operativos, sino que también refuerza la segundad de los trabajadores, permitiendo una gestión de riesgos más eficiente y proactiva”. Mientras que Eduardo Rojas Rojas deja ver que “la lA ha generado la oportunidad de conectar la historia de seguridad con otros dominios dominios de información y los desafíos de la transformación transformación operacional que estamos estamos viviendo, para generar entornos de operación de mayor productividad con mejores condiciones de seguridad para los usuarios. usuarios.
Un ejemplo es el caso de autonomía en las operaciones, operaciones, donde se puede utilizar lA para identificar escenarios escenarios de riesgo de una operación autónoma con camionetas conducidas por personas, generando acciones de detención ante riesgos e incluso accionando accionando en forma directa paradas para reducir los riesgos de accidente”. En tanto, Gustavo Arijón reeva reeva que, con miras mejorar la eficiencia y la seguridad, algunas de las aplicaciones más comunes incluyen: Planeamiento de mina y optimización empresarial: empresarial: Uno de los usos de la lA es la optimización, que cuando considera factores factores como la ubicación de depósitos, leyes de material y restricciones regulatorias y ambientales, ambientales, puede aportar valor a la planificación de operaciones, operaciones, minimizando costos y optimizando la producción.
Computer Vision: Otro ámbito donde la lA puede puede aportar valor y contriLotA contriLotA está siendo un 1izodvdeprio pwcesorondesvIúmenes de, nfonnocián La visión artificial, por ejemplo, permite controlar si los trabajadores están utilizando sus elementos de protección personal en forma correcta”, Laura Henríquez.
Una aliada en la gestión de riesgos sector minero buir a la seguridad de la operación es el procesamiento procesamiento de imágenes (video), donde, por ejemplo, ejemplo, se puede detectar la presencia de personas en áreas de alto riesgo y dar la alerta correspondiente, correspondiente, o revisar los materiales en una cinta transportadora, determinando determinando si hay elementos no chancables o identificando identificando los materiales que ingresan al reactor.
Por su parte, Fernando Fernando Hentzschel pone el ejemplo del “mantenimiento “mantenimiento predictivo de equipos a través de sensores sensores con lA, donde los algoritmos analizan datos datos en tiempo real para predecir cuándo es probable probable que una maquina falle, permitiendo realizar mantenimiento antes de que esto ocurra”. “La automatización de ciertos ciertos procesos, como los sistemas de perforación robótica asistidos por lA, pueden operar en entomos peligrosos, minimizando la necesidad de presencia humana humana en áreas de alto riesgo. riesgo.
Similarrnente, cámaras en drones y otros sensores equipados con lA pueden monitorear sitios mineros e identificar condiciones inseguras, inseguras, como inestabilidades de terreno, gases nocivos o altos niveles de polvo, alertando a los trabajadores trabajadores antes de que ocurra un evento”, añade el ejecutivo de la entidad de fomento.
“Desde Corlo estamos impulsando impulsando la instalación de capacidades de cómputo con soberanía nacional, que, además, aprovecha las condiciones de acceso a recursos energéticos renovables renovables abriendo un polo de entrenamiento de sistemas sistemas de inteligencia artificial para resolver los desafíos de por ejemplo la seguridad seguridad en la minería chilena”, expresa Hentzschel.
Disponibilidad de datos Gustavo Arijón hace hincapié hincapié en que “en Chile la industria minera está adoptando tecnologías avanzadas para mejorar la seguridad y eficiencia en sus operaciones”, y en que “la implementación de vehículos vehículos autónomos en las operaciones mineras también también está contribuyendo a minimizar la exposición de los trabajadores a entornos peligrosos, mejorando la productividad y reduciendo significativamente el riesgo de accidentes”. Mientras que Catalina Anguita Anguita advierte que, aunque la lA proporciona información información rápida que apoya la toma de decisiones, uno de los principales desafíos sigue siendo garantizar la calidad y disponibilidad de los datos necesarios para entrenar los algoritmos, así como lograr una integración integración efectiva con los sistemas tradicionales de gestión.
“En estos tiempos donde la industria minera enf renta el reto de innovar y adoptar tecnología para mantener su crecimiento, la lA se presenta como un aliado estratégico Con su apoyo, y con el impulso de startups que buscan generar impacto, impacto, es posible avanzar hacia una minería segura, eficiente eficiente y sostenible”, concluye la gerente de Portafolio de Aster. mch Delzq a De,. : Femande Hensdief gerente de Capoddades Ternoiógicosde Cofto. Eduardo Rcqas, socio de Teoelogloy Transknmooiln en la Indusüio ER&IdeDekjitte. CotoknaAnguito, geientede PotafoiladeAstec -,.. 1li.. Loteosolaglase ido orieniondo en IOKJOO1I5CQCIÓO de s#uadonesde nesgo.