La tecnología tiene el potencial de transformar muchos aspectos de nuestro negocio. Aquí, Connect examina dos ejemplos de cómo los equipos y empleados de Teck la están aplicando con miras a procesos más eficientes, optimizando mejores prácticas y nuestro balance final.
Monitoreo con Mtell
La inteligencia artificial (IA) está agitando las aguas en la industria de la tecnología, donde se está utilizando para accionar asistentes activados por voz, para desarrollar algunos de los primeros ejemplos de automóviles autónomos y para ofrecer asesoría profesional a abogados y médicos. La primera ola de IA ya se está implementando en la minería y la operación Trail busca aprovechar su capacidad para predecir el futuro.
La idea
El equipo de confiabilidad de Trail utiliza tecnología de seguimiento para detectar posibles fallas de los equipos a fin de mantener el control de la mantención preventiva. Cuando se produce una falla, la labor del equipo es encontrar la causa e implementar soluciones para prevenir que vuelva a ocurrir.
Ellos reconocieron que existía una posibilidad de mejorar la mantención preventiva utilizando información del almacenamiento histórico de datos de Trail, un sistema que monitorea las señales del proceso. De modo que en 2011, comenzaron a utilizar un software, que, empleaba IA, con la meta de mejorar el monitoreo y la predicción del desempeño de los equipos.
Cómo funciona
Ahí es donde entra en juego Mtell, el software empleado en Trail que utiliza “aprendizaje automático”, una forma de IA, para hacer seguimiento y predecir fallas de equipos y para determinar la característica variable del proceso que lleva a una falla. Utilizando IA, Mtell captura una instantánea de los datos de las señales del proceso para aprender lo que es normal. Luego, el software almacena la información, ofreciendo una perspectiva de lo que podría llevar a una futura falla y activando una advertencia cuando se presentan escenarios similares, al compararlos con datos en tiempo real. Además, Mtell ahora tiene la capacidad de leer señales del proceso y calcular cuánto tiempo de funcionamiento le queda a un equipo, e incluso emitir automáticamente una orden de trabajo.
Ayudando al balance final
Económicamente, el sistema ha ayudado a la operación Trail a ahorrar aproximadamente 2,1 millones de dólares en costos en 2016 y 1,3 millones de dólares este año a la fecha. El uso de Mtell es todavía más provechoso en términos de mejorar el desempeño ambiental y en seguridad, ya que los posibles riesgos son percibidos mucho antes de que se vuelvan peligrosos.
Ahondando en los datos
Los datos masivos (big data) tienen el poder de transformar la minería; cuando se les compila, analiza y evalúa debidamente, la información recolectada puede dar lugar a ventajas competitivas y a mejores decisiones operativas.
Con esto en mente, Mohammad Babaei, Analista Técnico Sénior de Tecnología Operativa de IS+T, se inspiró para encontrar una forma de tomar los datos relativos a la “excavabilidad” (el nivel de resistencia del material rocoso al excavar) y utilizarlos para mejorar nuestro proceso de extracción.
La idea
La excavabilidad está fundamentalmente conectada con la tronadura y la perforación, funciones del proceso de extracción a rajo abierto utilizadas para fracturar la roca y acceder a los yacimientos minerales. La calidad de la tronadura y la perforación es importante porque, cuando el resultado es material rocoso con excavabilidad deficiente que es difícil de excavar, hay un mayor consumo de energía, mayor uso y desgaste de las máquinas de carga y menor eficiencia de carga y acarreo.
Por ello, Mohammed centró su atención en cómo recopilar y utilizar los datos de excavabilidad para ayudar a diseñar tronaduras que maximicen la productividad de la pala mecánica.
Cómo funciona
Mientras trabajaba en la operación Elkview como parte de su programa de doctorado de ingeniería en minas, Mohammed desarrolló una forma de reunir datos en tiempo real sobre diversos factores que contribuyen a la excavabilidad a través de sensores instalados en los equipos de extracción. Luego, los datos pasan por un programa para análisis, el cual entrega retroalimentación en tiempo real sobre la excavabilidad del material. Esto, a su vez, da forma a técnicas de tronadura y perforación para optimizar la excavabilidad y, a la larga, incrementa la eficiencia de nuestras operaciones.
Ayudando al balance final
Como resultado, Elkview ha mejorado la productividad de la pala mecánica, ha reducido la cantidad de explosivos utilizados en 4 millones de kilogramos y ha ahorrado más de 1 millón de dólares al año. La tecnología ahora se está expandiendo a las operaciones Line Creek y Greenhills.
