4 startups que están creando innovación en minería

El sector de la minería en Chile representó un 10% del PIB en 2018 y un 27,9% de la producción mundial de cobre, con más de 5,5 millones de toneladas. Esta participación en el PIB ha ido retrocediendo de manera sistemática desde el “superciclo” del cobre (2004-2012).

De acuerdo con Jorge Cantallops, Director de Estudios y Políticas de la Comisión Chilena del Cobre (Cochilco), la minería en Chile se encuentra con niveles de producción estancados, con una preocupante pérdida de competitividad frente a las faenas de otros países y con desafíos que van más allá de la eficiencia operacional, en el sentido de una re-imaginación de la minería con una mirada sustentable.

En la última década, Chile se ha convertido en un referente de innovación en minería y a nivel latinoamericano. Esto ha sido posible gracias a impulsos estatales a través de la Incubadora Start-up Chile y la Corporación de Fomento de la Producción, de la academia (3IE, Innovo, Chrysalis), privados (Antofagasta Minerals, Codelco Tech) y centros de pilotaje para la validación de nuevas tecnologías.

Es lógico que las soluciones desarrolladas a través de la innovación de Start-ups vaya en relación con las principales preocupaciones de las mineras: pérdida de productividad y aumento de costos de producción. Las soluciones propuestas involucran, en muchos de los casos, las tendencias tecnológicas globales:

• Big Data, por el manejo de grandes volúmenes de información en esta industria.
• Machine Learning; por el aprendizaje automático de sistemas que permitan disminuir los recursos humanos en operaciones peligrosas o sistemáticas.
• IoT, para captar la información de los equipamientos en faena y transmitirla en tiempo real, etc.

En resumen, todo tipo de tecnologías que permitan un sistema integrado de control, gestión, trazabilidad y monitoreo de la faena.

Otros desarrollos importantes están relacionados con la sensorización y monitoreo específico de los tranques de relave (más información específica de tecnologías en relaves la puedes leer en este artículo) y la implementación de sistemas predictivos de fallas en procesos como molienda, chancado, carguío, entre otros.

A continuación se presentan 4 soluciones desarrolladas por Start-ups relacionadas con las temáticas anteriormente señaladas que están ayudando a mejorar la innovación en minería.

1. Aplicación integrada de detección de pérdidas y proyecciones operacionales

INDIMIN es una empresa que ha desarrollado una plataforma que mediante el uso de tecnologías como Big Data, IoT, Analytics y Computer Vision; detectan brechas en la operación y pronostican la productividad que tendrá cada elemento del proceso.

El desarrollo de esta solución se ve facilitada, principalmente, por la gran cantidad de información que se recolecta en las faenas mineras y la pequeña fracción que realmente se utiliza, la cual esta cercana a 40[Gb/Año] y 3% respectivamente.

Por ejemplo, para el carguío existen distintos factores (kpi) claves como el tiempo medio de llenado, la carga efectiva, el ritmo de carguío, entre otros, que permiten caracterizar al operador. Asimismo, esta caracterización es posible vincularla con horas de capacitación, horas de experiencia previa, edad, etc., con el fin de buscar las posibles fuentes de las pérdidas operacionales. Esto último puede ser replicado en los otros procesos unitarios realizando los ajustes adecuados.

2. Realidad virtual aplicada a la capacitación de personal

 

YOY SIMULATORS ha desarrollado un programa de capacitación y entrenamiento en distintas áreas industriales utilizando dispositivos de realidad virtual. Esta aplicación busca reducir el costo que se genera cuando las empresas capacitan a su personal con maquinaria real, en lugar de que esa misma máquina esté produciendo.

Por otro lado, la capacitación Out of Place (fuera del lugar final de trabajo) tiene como desventaja que una vez que termina la capacitación los rendimientos iniciales de los trabajadores se encuentran generalmente por debajo de las metas de las compañías.

Esta tecnología podría aplicarse en el caso de Transporte en minería, en donde la experiencia que tiene cada operador es fundamental para la eficiencia del proceso. La función que desempeña la realidad virtual en este proceso corresponde a complementar las técnicas de capacitación que se utilizan actualmente. Además, es posible aplicar la realidad virtual en campos mucho más amplios que para la capacitación de operadores de maquinaria.

3. Teicser: Monitoreo espesores molinos usando escáners 3D

Esta empresa ha desarrollado en los últimos años Mill Ray, cuya función es monitorear a través de un escaneo láser 3D el grosor efectivo de los molinos. Este escaneo se realiza cuando el equipo se encuentra detenido, aprovechando una mantención programada. Esta modalidad permite actualizar sistemáticamente la información referente al desgaste del molino, pudiendo recalendarizar las mantenciones y reduciendo la ocurrencia de mantenciones no programadas.

Se estima que las mantenciones no programadas tienen un costo entre 5 y 8 veces más que una mantención programada. Una vez captada la información, tanto en el exterior como en el interior del molino, es posible visualizarla en una aplicación móvil o en un visor 3D. Esto aumenta la versatilidad de visualización de los resultados obtenidos, haciéndolo un producto atractivo desde el punto de vista técnico, estético y práctico.

4. Sistema predictivo de fallas para equipos accionados por motores rotacionales

RedBrayn es una empresa de base tecnológica que se dedica a resolver problemas de fallas catastróficas no programadas y que ocurren por no disponer de un programa de mantención predictiva. Desarrollaron “Sonus”, que se enfoca en los equipos accionados por motores rotativos, los cuales son ampliamente utilizados en múltiples procesos industriales, permitiendo detecciones de fallas con hasta 3 meses de anticipación.

La información recolectada para el funcionamiento de Sonus puede ser de diferentes fuentes, entre las cuales destacan: información de vibraciones recolectada en tiempo real, información histórica de funcionamiento y fallos, datos sobre el comportamiento dinámico de la maquinaria, etc.

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