En la nube privada de Azure, aplicamos modelamiento matemático junto con técnicas avanzadas de Machine Learning para analizar, predecir y optimizar las dinámicas operativas de los distintos procesos productivos que monitoreamos.
Este enfoque es clave para incrementar la eficiencia operativa, reducir costos y maximizar la utilización de recursos, permitiendo una toma de decisiones basada en datos precisos y en tiempo real.
En el caso de molienda, nuestro enfoque combina modelos fisicomatemáticos con algoritmos de aprendizaje automático, integrando además los tres principales modelos de potencia para molienda — Morrell, Austin y Hogg & Fuerstenau.
Esta integración permite obtener una comprensión profunda del comportamiento de los procesos mineros, facilitando la automatización y optimización dinámica. Así, nos adaptamos continuamente a las condiciones operativas cambiantes de cada faena, garantizando un control más eficaz y eficiente de los recursos.
El proceso comienza con la adquisición y preprocesamiento de datos, donde, mediante nuestros sensores, se captura información en tiempo real sobre variables operativas críticas, como vibración, velocidad de giro, temperatura y desgaste de componentes, entre otras.
Esta fase es crucial para asegurar la calidad de los datos, proporcionando una base sólida para los análisis posteriores.
A continuación, realizamos la depuración y estandarización de los datos mediante técnicas de limpieza, imputación y filtrado, con el objetivo de eliminar sesgos, reducir el ruido y asegurar la confiabilidad de la información.
Aplicamos métodos de normalización que garantizan la homogeneidad de los datos y su compatibilidad con modelos analíticos avanzados. En esta etapa, también integramos datos históricos con información en tiempo real, generando un conjunto de datos robusto y representativo que alimenta nuestros modelos de optimización con una visión precisa y actualizada de la realidad operativa.
Desarrollamos modelos fisicomatemáticos combinados con algoritmos de aprendizaje supervisado y no supervisado, lo que nos permite representar de manera dinámica el comportamiento de los procesos mineros.
Utilizamos modelos descriptivos para identificar patrones y correlaciones relevantes, modelos prescriptivos que generan recomendaciones operativas basadas en simulaciones y análisis de sensibilidad, y modelos predictivos diseñados para anticipar fallos, identificar el desgaste de equipos y predecir variaciones en el rendimiento de los procesos.
La última fase está orientada a la optimización y el control inteligente, donde, a partir de los modelos entrenados:
Generamos parámetros clave que permiten un control dinámico y adaptativo según las diferentes configuraciones operativas.
Utilizamos técnicas de vanguardia como redes neuronales, árboles de decisión y modelos de series temporales, permitiendo recomendaciones en tiempo real con alta precisión y adaptabilidad.
La optimización se ajusta continuamente a las condiciones cambiantes del entorno operativo, maximizando la eficiencia del proceso, reduciendo los tiempos de inactividad no planificados y mejorando la toma de decisiones estratégicas.
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