Minería y la implementación de Inteligencia Artificial en sus procesos productivos

Reducir costos operacionales, mejorar los procesos productivos,  
disminuir el impacto en el medio ambiente, a la vez que se mantiene la producción,  
son los nuevos desafíos que se buscan superar.

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La crisis provocada por la pandemia Covid-19 ha dejado en evidencia las fortalezas del Sector Minero para sobrellevar el escenario sanitario. Además, las agendas mineras poseen cada vez mayores consideraciones en las dimensiones ambientales, sociales y de gobierno corporativo y prácticas empresariales. Sin embargo, es necesario buscar herramientas que ayuden en la toma de decisiones y a operar plantas de manera más eficiente, más segura y con menos emisiones.

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Reducir costos operaciones

La inteligencia artificial puede procesar millones de datos mediante la integración a redes neuronales y el aprendizaje automático, estableciendo nuevas correlaciones para la toma de decisiones, mejorando el rendimiento, a través de la liberación de días de planta, entregando predicciones de la calidad de la materia prima o generando recomendaciones para estabilizar la calidad del producto final, entre otros.

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Mantenimiento Preventivo y Seguridad en la faena:

Con el uso de IA se pueden predecir ambientes o escenarios con potencial de riesgo, para operarios y maquinarias, favoreciendo la disminución de costos al solucionar un problema con anticipación y evitar paradas no planificadas. Los algoritmos son capaces de monitorear los trabajos, y optimizar las actividades de mantenimiento y seguridad. 

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Disminución del impacto medio ambiental

A medida que haya más datos, la incorporación de IA puede facilitar los procesos productivos, mejorando el uso de recursos para adoptar medidas sin afectar la productividad y controlar los parámetros que disminuyan impactos en ecosistemas intervenidos.

Lo más importante es tener

data de calidad

La utilización de sistemas como AI Bruna, desarrollado por Altum Lab, en su implementación en empresas mineras ha mejorado en un 14% el rendimiento de las materias primas, y demostró más de un 95% de asertividad en sus predicciones.

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