Los errores humanos son muy costosos para la industria, pero en el caso de la minería, por tratarse de equipos extremadamente caros, su precio es gigantesco. La Inteligencia Artificial (IA) no reemplazará a las personas en la industria minera, pero si ayudará a reducir considerablemente los errores humanos.
La productividad en el sector minero ha sido un constante dolor de cabeza para ejecutivos y accionistas, ya que ha ido disminuyendo y continúa cayendo. Además, la industria enfrenta varios desafíos que, según los analistas de Deloitte, incluyen la volatilidad de los precios, las tensiones geopolíticas, la preocupación por las tarifas, y la escasez de activos. Es decir que el sector minero debe encontrar nuevas opciones para lograr un mayor crecimiento que el observado en las últimas décadas; y, una oportunidad latente, es minimizar las consecuencias de errores humanos utilizando tecnologías de inteligencia artificial.
En el 2019 y durante los próximos cinco años, el sector minero continuara buscando aplicar las soluciones ofrecidas por la IA. Cabe mencionar que varias de estas soluciones ya están siendo implementadas, y han demostrado que pueden aumentar la eficiencia y rentabilidad del sector; mientras que, por otro lado, hay otras soluciones que aún están siendo probadas. En nuestra opinión, los productos de IA que se abrirán camino en la industria minera son: interpretación de big-data; logística y control de personal; control de maquinaria; granulometría, y tecnologías no tripuladas.
- Big data y su interpretación. En los últimos dos años, la IA ha aprendido a predecir tareas que aún no han surgido, e, inclusive encontrar soluciones a las mismas – esto siempre precedido de un extenso período de recopilación de datos -. Y es que los productos de IA necesitan información sobre miles de horas de trabajo de camiones de volteo, excavadoras de minería, y bulldozes, para poder tomar una decisión no estándar. Estas herramientas ya existen, y pronto seremos testigos de su adopción en toda la industria y aprenderemos qué tareas pueden resolver.
Codelco de Chile, el mayor productor de cobre del mundo, está implementando la IA en sus minas para monitorear la salud de los equipos mineros, y para garantizar que las operaciones se realicen de manera eficiente. Este producto fue desarrollado para Codelco por Uptake (compañía de Chicago AI), y en los próximos diez años, el productor de cobre de Chile pretende automatizar las operaciones de sus flotas mineras y plantas de procesamiento.
Stoilensky, el segundo mayor productor de concentrado de mineral de hierro en Rusia, ha implementado el sistema de administración de minas desarrollada por VIST Group (subsidiaria de Zyfra Group). Dicho sistema integra la gestión de flotas con la gestión de minería y procesamiento, permitiendo a Stoilensky reducir el consumo de combustible en un 12%, aumentar la productividad del transporte ferroviario en un 20%, así como también aumentar la velocidad de los camiones de volteo y el kilometraje de los neumáticos.
2. Logística y Control de Personal. Los camiones volquete y las excavadoras – como la mayoría de la maquinaria de minería – son muy caras y cualquier daño que sufran conlleva un gran costo para la empresa. Panasonic, un pionero entre los desarrolladores de IA, ha diseñado tecnologías de control de somnolencia que asisten a los conductores a no perder la concentración cuando se sienten cansados. Actualmente esta tecnología ha sido adaptada a la minería y está siendo ampliamente utilizada diferentes áreas de esta industria.
La somnolencia del conductor agrava el riesgo de accidentes, pone en riesgo la salud del personal, y puede provocar daños a la maquinaria costosa. Generalmente, cuando el conductor está a punto de quedarse dormido, ya es demasiado tarde para actuar; por tanto, se necesitan soluciones para ayudar al conductor a mantenerse despierto, y de no ser posible, sustituirlo antes de que pueda ocurrir un accidente. Las soluciones de IA existentes son capaces de monitorear las reacciones del conductor, y ayudarlo a mantenerse cómodamente despierto.
La logística también se puede mejorar con IA; por ejemplo, eliminando las vueltas innecesarias de los camiones, y permitiéndoles completar más ciclos de trabajo minimizando simultáneamente el tiempo de inactividad. Esta solución, desarrollada por VIST Group, permite que los camiones de volteo sean configurados en un modo de transporte que reduce el desgaste de los neumáticos y el tiempo de ruta. Actualmente los camiones volquetes autónomos están siendo probado en Khakassia.
3. Control de maquinaria. En este caso se aplica la IA para el auto chequeo de la maquinaria basándose en datos recibidos de diferentes sensores. Por ejemplo, si uno de los dientes de la cuchara de una excavadora se rompe, y el incidente pasa desapercibido, la excavadora continuará funcionando y la pieza rota podría llegar a obstruir la trituradora. Eliminar una obstrucción de la trituradora es un proceso extremadamente peligroso, y que requiere de mucha precaución debido a la enorme cantidad de energía cinética almacenada. Por lo tanto, la mejor manera de lidiar con las partes rotas de una excavadora es evitar por completo que esto suceda, pero aún no hay soluciones preventivas que permitan identificar cuando el diente esta por romperse.
En 2018 Motion Metrics, con sede en Vancouver, lanzó su sistema de monitorización dental LoaderMetrics para perforadoras. Utilizando una cámara térmica robusta y un sofisticado algoritmo de computadora, el sistema puede identificar un incidente en tiempo real e informar al operador de la excavadora y al despachador sobre el problema. También identifica los dientes rotos que han caído en el cubo y que podrían terminar mezclados con el mineral. Para hacer esto, los algoritmos analizan los fotogramas de video para determinar cuándo desapareció el diente. La alta precisión de los algoritmos nos garantiza que el diente roto sea localizado antes de llegar a la trituradora.
4- Granulometría. Este producto va muy ligado al de control de la maquinaria. Una vez que el carbón y el mineral son extraídos del depósito salen en trozos de tamaño y peso muy desiguales; inclusive algunas rocas de gran tamaño pueden llegar a obstruir las trituradoras. Tales incidentes pueden ser prevenidos utilizando la IA, ya que la misma permite monitorear las dimensiones de cada roca para garantizar que los bits de gran tamaño no entren en la trituradora.
5. Tecnologías no tripuladas. Esta es probablemente la mayor área de aplicación de inteligencia artificial. La IA minimiza el riesgo del error humano gracias a interpretar datos de sensores inteligentes y de la interconexión de la maquinaria de la mina. El gigante noruego de la energía Equinor (ex Statoil) lanzó recientemente la primera plataforma de petróleo y gas totalmente automatizada del mundo. Esta plataforma garantizará la eliminación de los riesgos cibernéticos y maximiza la seguridad del personal. El Grupo VIST también ha demostrado, basándose en la experiencia, que las tecnologías no tripuladas mejoran significativamente la seguridad y eficiencia operativa, así como también maximizan la integridad del personal. Actualmente se está probando en la cuenca de carbón de Tungus (Siberia), una tecnología de perforación no tripulada que reducirá tanto la cantidad de personal involucrado en trabajos peligrosos como a los costos operativos. Otros ejemplos de tecnologías no tripuladas que sirven para reducir costos, mejorar la eficiencia, y aumentar la seguridad, son: los sistemas de perforación robótica; los robots de inspección en tubería; y los vehículos aéreos no tripulados.
Por Anton Potapov, CTO en VIST Group (Grupo ZYFRA)