Los datos de calidad, contextualizados y adecuadamente gobernados, son una fuente de valor para cualquier sistema de análisis avanzado. Se puede utilizar para optimizar un proceso metalúrgico, evaluar el estado de un chancador para planificar mejor las actividades de mantenimiento o controlar los caudales hacia varios estanques de retención.
Sin embargo, en la mayoría de las organizaciones mineras, esta información permanece dispersa en varios sistemas separados: sistemas de control, historiales de datos, plataformas de mantenimiento, herramientas de planificación, sistemas ERP y aplicaciones especializadas. Cada equipo intenta optimizar su rendimiento basándose en sus propios indicadores y en la visibilidad limitada de las operaciones.
Sin embargo, optimizar un área en particular puede generar efectos no deseados en otras partes de la cadena de valor. En un entorno tan interconectado, una mejora local no se traduce necesariamente en una ganancia para las operaciones en su conjunto. Por ejemplo, puede crear un cuello de botella en el transporte, el chancado o el procesamiento del mineral, cancelando así los beneficios esperados.
Generalmente, a medida que las organizaciones adquieren madurez digital, buscan implementar una plataforma de datos unificada capaz de consolidar la información de todas sus operaciones. Este enfoque crea una única fuente de verdad, que a su vez proporciona una visión integral y coherente de las operaciones.
Sin embargo, el valor real surge cuando las herramientas avanzadas de análisis e inteligencia artificial ponen a trabajar esta información unificada. Basándose en una comprensión compartida de las operaciones, la IA puede generar diferentes escenarios, evaluar sus riesgos, simular sus impactos a lo largo del tiempo mediante gemelos digitales y recomendar las acciones que ofrecen el mejor resultado para la organización.
El objetivo ya no es comprender lo que está sucediendo, sino determinar qué hacer a continuación para optimizar el rendimiento operativo en general.
