IA para minería en Perú

Sí, aunque la implementación técnica varía. En open pit, los modelos de despacho y mantenimiento de camiones son prioritarios. En subterránea, la seguridad predictiva y la optimización de ventilación tienen mayor peso. Los principios de analítica predictiva son los mismos, pero los adaptamos a la realidad de cada tipo de operación.

Es una restricción real que consideramos desde el diseño. Implementamos procesamiento local (edge computing) en sitio con sincronización periódica cuando hay conectividad. Los modelos críticos de seguridad y mantenimiento corren localmente sin depender de conexión a la nube. Tenemos experiencia trabajando con las limitaciones de infraestructura de ambientes industriales exigentes.

Todas las soluciones de seguridad se diseñan alineadas con el DS 024-2016-EM y sus modificatorias, así como con los estándares del Sistema de Gestión de Seguridad de cada operación. Los modelos predictivos de seguridad complementan (no reemplazan) los protocolos existentes y se integran con el sistema de reporte de incidentes vigente.

Lo mínimo: 6-12 meses de historial de mantenimiento (OT, repuestos, tiempos de parada), datos de producción (tonelaje, ley, recuperación) y, idealmente, datos de sensores de los equipos críticos. Empezamos con lo que tengas disponible y parte del proceso es evaluar la calidad y completitud de los datos para definir el alcance realista del piloto.

Sí. Participamos en el ecosistema minero peruano, y eventos como los organizados por el IIMP son espacios donde compartimos conocimiento sobre aplicaciones de IA en el sector.

Es intervenir un equipo cuando los datos indican que está por fallar, en vez de esperar la falla o de cambiar piezas por calendario. Se apoya en sensores y en un modelo entrenado con el histórico de fallas.

El preventivo actúa por calendario u horas de uso, sin mirar el estado real del equipo. El predictivo actúa según lo que dicen los datos. El preventivo es más simple; el predictivo evita cambiar piezas que todavía servían.

Sensores que midan algo relevante y, sobre todo, histórico de fallas registrado. Sin saber qué falló y cuándo, no hay con qué entrenar el modelo. Si no lo tienes, ese registro es el primer proyecto.

Sí, y suele ser donde más rinde, porque una parada no programada en una operación lejana cuesta mucho más. Lo que hay que resolver antes es cómo llegan los datos desde el sitio.