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31 de mayo de 2017 | por: Equipo Comunicación | 0 comentarios

Data management en minería

Data Management. Ésta es la frase de moda de las compañías mineras que quieren seguir siendo competitivas en tiempos cambiantes.

A lo largo de este post vamos a analizar cómo el data management se está implantando en la industria minera para hacer las operaciones más efectivas y que se puedan adaptar más rápidamente a los cambios.

La industria minera ha llevado a cabo cambios profundos en la forma de operar para seguir obteniendo beneficios durante los tiempos de recesión. La caída de los precios de las commodities y la crisis financiera global ha forzado al negocio a ser más eficiente. En el pasado, las compañías mineras se movían con grandes márgenes de beneficio… pero hoy en día esos márgenes se han marchado para no volver.

A pesar de todo esto este sector continúa siendo muy jugoso, y las ineficiencias del sector están en el punto de mira con el fin de optimizar los procesos. Los profesionales de la minería se están llenando de expertos de otros sectores para un mejor conocimiento se esas ineficiencias y proceder así a corregirlas para mejorar la línea de beneficio mínima.

Por ejemplo, la industria minera está copiando ejemplo del mercado de la logística, donde los márgenes de beneficio son muy pequeños y la eficiencia de la operación es un imperativo para conseguir el éxito en el negocio. Así pues la industria minera está buscando profesionales con este tipo de perfiles para aplicar estas técnicas de eficiencia al negocio minero y así poder ser más eficientes.

Así pues el Data Management ha empezado a jugar un papel vital en la industria minera, particularmente en los últimos 10 años donde se ha estado buscando la mejora del negocio.

Pasado y presente

Antes de la disponibilidad de los datos relevantes, el negocio era consciente de las ineficiencias y altos costes, pero no se disponía de la información para fijar y mejorar estos hechos.

Los datos disponibles no solo eran limitados y retrasados sobre el tiempo real, sino que estaban basados en el rendimiento de la máquina, en vez del conjunto maquina-operador, que es el nodo de información integral necesario para llevar a cabo mejoras. Los procesos no iban más lejos de un papel escrito, a través del cual se hacía una recolección de datos, su análisis y algún reporte en un proceso bastante tedioso.

Gracias a los avances tecnológicos, las compañías pueden hoy en día tener acceso a los datos de numerosas maneras (internet of thingsbig data, la nube), permitiendo una recolección de datos jamás pensada. Esto incluye información de la máquina, datos de operación y datos logísticos.

Con estas tecnologías emergentes, una mayor cantidad de datos sobre todo aquello que afecta a la operación minera puede ser capturados. Pero esto en sí, supone un problema mayor, ya que con una cantidad de datos recolectados creciendo, puede llevar a un estado de mayor confusión si no se almacenan, transforman y se procesan adecuadamente.

Así que más que la propia recolección de datos, el desafío hoy en día está en el proceso ETL (extracción, transformación y carga) de estos datos, en los softwares de toma de decisiones. Así como el desarrollo de las capacidades analíticas de estos softwares.

Así pues, las empresas tecnológicas están hoy en día trabajando en la forma de convertir estos procesos en “amigables” para el usuario final. Existen sistemas de control de flota que son buen ejemplo de esto, permitiendo a las compañías despachar información relevante de manera instantánea, sobre el total de su flota y sus operadores.

Esta información relevante, incluye: tiempos muertos de la máquina, velocidad, informes de utilización de la máquina, carga de trabajo y la monitorización de parámetros de trabajo sobre los que se quiere hacer un control con el fin de optimizar el proceso. Toda esta información está disponible en un dashboard interactivo al que se puede acceder desde cualquier dispositivo Smart con acceso a internet- en cualquier sitio y en cualquier momento.

Data management en minería

La nube, el internet of things y el big data ha permitido a las compañías mineras a tomar decisiones rápidamente con el fin de mejorar sus negocios, haciéndolas más eficientes. Hoy en día, todo se basa en la rapidez de implementación de mejoras y cambios a través del análisis de los datos.

El Data Management está cambiando la forma en que las compañías gestionan sus flotas de maquinaria. Esto es así porque el negocio permite realizar mejoras rápidamente, las cuales darán un rápido retorno de la inversión- que es lo que los stakeholders están reclamando a las compañías mineras.

Automatización de la flota

Antes de que estuviera disponible los sistemas de automatización de flota y de big data, la mayor parte de las compañías mineras buscaban incrementar la productividad adquiriendo nuevos equipos, en vez de revisar la productividad de su flota actual o analizar las formas de mejorar las infraestructuras actuales.

Hoy en día, la automatización de la flota está ayudando a mejora la productividad de los equipos móviles para minería a cielo abierto y para minería de interior. Todos los desarrollos de los suministradores de equipos durante los últimos 10 años han estado centrados en la automatización de los equipos, sobre todo en el campo de la minería de interior.

Todavía existe un gran apetito por seguir desarrollando tecnologías de automatización de flotas. La combinación de esta tecnología con el big data significará que las compañías mineras estarán en disposición de sacar mayor rendimiento de su maquinara que el alcanzado hasta ahora.

Data management en minería

De hecho, las minas que actualmente están en operación están incorporando sistemas de automatización de flota con el fin de mejorar la eficiencia de la operación; pero en los nuevos proyectos mineros, la automatización de flota se está teniendo en cuenta desde la fase de diseño, lo que se traduce en mayores eficiencias de operación y productividades.

Automatizar una flota de mina no solo incrementa la eficiencia, también da los datos necesarios para la correcta toma de decisiones y establecer los puntos control para optimizar las operaciones.

Mantenimiento y tiempos muertos

Data Management está también cambiando drásticamente la manera en que las minas utilizan y mantienen sus equipos. Con toda la información a “punta de dedo”, es posible identificar los factores que producen pérdidas de producción en un equipo.

Los tomadores de decisiones tienen acceso a toda la información necesaria  para asegurarse de que las máquinas entran en servicio en el tiempo correcto, eliminando los tiempos de espera, asegurándose que las máquinas trabajan en su nivel óptimo y minimizando el riesgo de fallo de la máquina.

Existen dos tipos de pérdidas de tiempo en una máquina: pérdidas de tiempo planificadas  por un mantenimiento, y pérdidas de tiempo sin planificar debido a una avería. En el pasado era muy difícil, primero, diferenciar cuál es cuál, y segundo, en el caso de una pérdida de tiempo no planificada, el captura la información necesaria para implementar cambios de mejora.

Los pérdidas de tiempo planificadas van a ser siempre necesarias, las compañías mineras necesitan el correcto mantenimiento de su maquinara. Cada máquina es diferente, pero de manera general, la maquinaria minera puede ser operada un período de tiempo razonable antes de requerir un mantenimiento.

Hay, por supuesto, una serie de factores que dictaminan cuando un mantenimiento es necesario, incluyendo cómo la máquina es operada y cual es el diseño de los componentes principales.

Con la tecnología disponible hoy, es posible capturar datos y predecir cuando una máquina va a requerir un servicio. Esto permite a la compañía una mejor planificación de los tiempos de parada e incluso una mejor planificación del tiempo permitido para cada mantenimiento, permitiendo así organizar todos los mantenimientos de la flota.

Las paradas no planificadas es otra área del negocio donde los datos y la tecnología están jugando un papel crucial. La automatización, por ejemplo, ofrece a los usuarios mayores niveles de confianza en la maquinaria y equipos, y reduce drásticamente los tiempos de para de la máquina por daños o averías.

Los datos pueden ser capturados cuando un problema ocurre, permitiendo realizar informes precisos y revisarlos los patrones de comportamiento. Estos patrones son los que permiten a la gente entender cuándo, por qué y por cuánto tiempo las máquinas van a tener una avería. Así permitirá definir los factores del cambio en el negocio que influirán en las paradas por averías en la maquinaria.

Por último, los datos pueden jugar un papel importante en la reducción de los tiempos muertos de la maquinaria en la mina. Los tiempos muertos se basan en prácticas ineficientes de trabajo, y cuando estas pérdidas son excesivas, el impacto del gasto en combustible de la máquina empieza a tener una gran repercusión en el coste de operación. Con la captura y reporte de las pérdidas de tiempo de máquina, y determinando por qué y cuando ocurren, las compañías pueden realizar los cambios necesarios para reducirlas, siendo más eficientes y aumentando su línea de beneficio mínimo.

Autor: Héctor Felipe Cañón, profesor del Máster en Minería, Planificación y Gestión de Minas y Operaciones Mineras y del Curso de Procesamiento de Minerales, Transporte y Almacenamiento

Máster en Minería, Planificación y Gestión de Minas y Operaciones Mineras

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