logrando aumentar el valor de la materia prima hasta en un
y disminuyendo los costos productivos hasta en
Altum Lab, en el trabajo de solo esa semana, demostró que su tecnología podía tomar los datos que existían desde 2016 acerca de la materia prima y usarlos para predecir la calidad de este insumo al momento de entrar a la planta.
“Lo valoramos porque sabemos que para quienes no trabajan en el ámbito de la IA tal vez no es evidente que teníamos la capacidad para implementar nuestra tecnología en esta industria”, explica.
Maurizio Moschini, ChileGlobal Ventures
“Aquí la necesidad era optimizar la mezcla de un producto. Fue un caso de éxito muy interesante porque muestra cómo las barreras entre las industrias comienzan a desaparecer por el uso de la tecnología”, explica Moschini.
¿Por qué la variabilidad de la materia prima en planta Magnetita? Porque se trata de relaves, es decir, residuos de otra planta de Cap llamada La Candelaria, y este relave posee cantidades de hierro poco constantes.
A los 6 meses Altum Lab logró una asertividad del 95% en sus predicciones acerca de la concentración de hierro en la materia prima.
Con la aplicación de la nueva tecnología llamada Bruna se predice la concentración de hierro de la materia prima, lo cual permite tomar decisiones operacionales a 4, 8 y 12 horas en el futuro.
Es decir, gracias a Bruna se puede saber qué materia prima va a entrar a la planta 4, 8 y 12 horas antes.
“Fue importante hacer ver a las personas que trabajan en la planta el potencial de uso de esos datos que ya existían y que de iban a seguir generando, pues había un protocolo de análisis de las muestras ya instaurado. Solo faltaba usar esos datos”, cuenta Nicolás Morelli.
Se trata de resistencias normales cuando se comienza un proyecto y es un momento donde la comprensión, sagacidad y humanidad de los líderes son cruciales para poder abordarlas de manera exitosa.
Maurizio Moschini agrega que se trata de un fenómeno transversal llamado NIH o Not Invented Here:
una actitud de desconfianza hacia conocimiento externo.
A los 6 meses Altum Lab logró una asertividad del 95% en sus predicciones acerca de la concentración de hierro en la materia prima.
Se trata de una herramienta que está permanentemente evolucionando y aprendiendo del proceso productivo y de las correcciones de valores reales. De esta manera sus predicciones respecto de la calidad de la materia prima son cada vez mejores. “Es una forma de trabajo totalmente transparente. El valor de la predicción luego se compara con el real y ese nuevo dato es insumo para que el modelo se siga ajustando y prediga mejor”, explica Madeleine Valderrama.“Fue un excelente punto de encuentro. A ellos les interesaba nuestra tecnología y encontramos la forma de que los datos siguieran siendo suyos y estuvieran resguardados”, relata Madelaine Valderrama.
Antes de la aparición de este bache respecto de la tecnología había sido necesario abordar con los trabajadores de la planta un tema cultural respecto del uso de los datos.
¿Por qué comenzar ahora a usarlos de otra manera? ¿Realmente tenía algo que aportar un equipo que viene desde afuera y no conoce una planta minera?
“Fue importante hacer ver a las personas que trabajan en la planta el potencial de uso de esos datos que ya existían y que de iban a seguir generando, pues había un protocolo de análisis de las muestras ya instaurado. Solo faltaba usar esos datos”, cuenta Nicolás Morelli.
Se trata de resistencias normales cuando se comienza un proyecto y es un momento donde la comprensión, sagacidad y humanidad de los líderes son cruciales para poder abordarlas de manera exitosa.
Maurizio Moschini agrega que se trata de un fenómeno transversal llamado NIH o Not Invented Here:
una actitud de desconfianza hacia conocimiento externo.
Esta arista cultural es fundamental de incorporar pues es lo que hace fracasar proyectos que, en teoría, podrían haber aportado gran valor a una empresa.
Una adaptación más trascendental que la relativa a la tecnología ocurrió al momento de definir el problema y desafío que iba a abordarse en este trabajo conjunto.
“Como equipo de innovación vimos que Altum Lab podía aportar gran valor al predecir los valores de las diferentes materias primas que componen la mezcla y eso era lo que se había pedido en la convocatoria del Mining Evolution…
…pero en el camino se vio la necesidad prioritaria de conocer el comportamiento del input más que ver la mezcla. Eso aportaba más valor porque había gran variabilidad en el componente principal de la mezcla”, explica Nicolás Morelli, quien destaca la flexibilidad que tuvo Altum Lab de cambiar los objetivos que se habían estipulado y su capacidad de comprender las necesidades del cliente.
La problemática principal era la gran variabilidad en las características de los insumos y materias primas. Debido a esto se estima que cerca del 2% del producto terminado no cumplía con las características esperadas en el proceso de producción, lo cual llevaba a pérdidas operacionales, ya que el material debe volver a procesarse.
En paralelo había otra razón para partir por el proceso de predicción:
Ese trabajo no implica un cambio en la manera de operar la planta ni hay riesgos de requerir pausar los procesos. Los datos estaban y el protocolo de toma de muestras ya era parte de la cultura. Entonces, se podía agregar valor sin tener que forzar un cambio en las personas ni su manera de trabajar. De esa manera, podría comenzarse un proceso natural en que los operarios de Magnetita fueran viendo la ganancia de incorporar nuevas tecnologías y el trabajo de equipos específicos como Altum Lab.
De esa manera, podría comenzarse un proceso natural en que los operarios de Magnetita fueran viendo la ganancia de incorporar nuevas tecnologías y el trabajo de equipos específicos como Altum Lab.
4 – 8 – 12 horas
