El potencial para la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la industria minera y metalúrgica es realmente amplio y variado.

Hasta ahora su empleo incluye el mantenimiento predictivo con el fin de evitar tiempos de inactividad inesperados, por ejemplo tecnología para encontrar materias primas y sensores que anticipan movimientos de equipos operados automáticamente, como camiones mineros.

Uno de los líderes en el ámbito de la IA es IBM. Su plataforma de aprendizaje automático Watson, el sistema líder del mercado, se ha implementado en una amplia gama de empresas como bancos y aseguradorasempresas industriales y operadores de telecomunicaciones.

La mayor parte del desarrollo de la IA y de otras tecnologías relacionadas de transformación digital para la industria de recursos naturales se lleva a cabo en un laboratorio de IBM en Brasil.

En este centro ubicado en Janeiro predominan los proyectos orientados a los sectores de minería, petróleo y gas, según Ulisses Melo, jefe de laboratorio y director de IBM Research.

«Específicamente para la minería y la metalurgia, estamos trabajando en dos aplicaciones muy específicas: caracterización de superficie y la parte operativa en sí», dijo Melo a BNamericas.

«El hecho es que la transformación digital del sector en su conjunto ha ayudado a las empresas del sector a encontrar minerales y a producirlos de manera más eficiente y a costos más bajos».

El desarrollo tecnológico del centro brasileño de I+D se exporta a otros países.

Del mismo modo, los proyectos desarrollados en un centro de IBM en Canadá para una operación local de la minera brasileña Vale, por ejemplo, podrían aplicarse perfectamente en otros entornos después de ciertas adaptaciones, ya que las API desarrolladas por IBM permiten ciertas «personalizaciones» para el entorno de cada cliente.

Los centros de IBM, como el que dirige Melo, desarrollan algoritmos y verticales específicas de la industria en asociación con los clientes. «La geología cognitiva es un concepto que usamos para la industria petrolera y gasífera, por ejemplo». En el centro de Río, la compañía trabaja también en una tecnología para polímeros que se utilizará en la recuperación de petróleo.

Por el lado de los metales, un laboratorio de IBM en Europa desarrolla una solución denominada Accelerated Discovery, que dentro de la esfera de los descubrimientos podría ayudar a encontrar una aleación más ligera, por ejemplo.

Una de las principales aplicaciones de la IA en la industria minera es recomendar dónde perforar de manera muy precisa utilizando, entre otros elementos, datos de componentes geoespaciales, indicó Melo.

Otra aplicación importante de la IA está en el mantenimiento.

Con Sandvik Mining and Rock Technology, uno de los principales fabricantes de equipos mineros a nivel mundial, IBM creó conjuntamente una tecnología de mantenimiento predictivo que aprovecha los datos de sensores IoT en Watson.

La plataforma cumpliría con las estrictas exigencias de confiabilidad y seguridad de las operaciones mineras y ha sido utilizada por empresas como Barminco, Hindustan Zinc, Petra Diamonds y Vedanta Zinc International.

IBM Exploration con Watson, desarrollada con datos de las minas de oro Red Lake de Goldcorp en el norte de Ontario, aprovecha el análisis espacial, el aprendizaje automático y los modelos predictivos que ayudan a los exploradores a localizar información clave y a desarrollar extrapolaciones geológicas en una fracción del tiempo y el costo de los métodos tradicionales, señala Melo, que reveló que IBM tiene en marcha un proyecto similar con Vale.

VALE

La empresa brasileña, principal productor y exportador de mineral de hierro del mundo, está utilizando IA para mantenimiento optimizado de activos, gestión mejorada de procesos de beneficio de mineral y plantas de peletización, y además para mejorar los controles de ambiente, salud, seguridad e integridad corporativa.

La compañía puso en marcha en 2014 su plan de transformación digital, del cual la IA forma parte integral, con el objetivo de aumentar la productividad y reducir los costos.

En enero de este año, Vale lanzó su Centro de IA en Vitória, en el estado de Espírito Santo. Ubicado en el enclave minero de Tubarão, el centro presta servicios a las operaciones de Vale en todo el mundo.

«Los proyectos ya entregados han generado ahorros por más de 74mn de reales (US$19mn) anuales y proyectamos ahorros adicionales de 136mn de reales con diferentes iniciativas en curso», dijo a BNamericas el gerente de IA de Vale, Edson Antônio.

Uno de los primeros casos de uso de la analítica avanzada en la compañía fue la extensión de la vida útil de los neumáticos de camiones todo terreno. Con la instalación de sensores para detectar el deterioro causado por el uso intensivo, por ejemplo, la compañía concluyó que se podían obtener ahorros de US$5mn en un año.

«Es un espacio donde las iniciativas de esta ciencia se desarrollan y monitorean en las unidades de la compañía en varios países», señala Antônio con respecto al centro.

El Centro de IA está compuesto por equipos de científicos, ingenieros de datos y expertos comerciales. Según la compañía, actualmente están trabajando en 13 proyectos con las áreas de negocios de Vale (metales ferrosos, metales básicos y carbón), así como en iniciativas relacionadas con la salud y seguridad de los empleados.

«Podemos decir que la IA está en todas partes y hoy es esencial para las empresas. El Centro de IA es una oportunidad, no solo para Vale, sino también para la industria. Estamos avanzando en un viaje de transformación y necesitamos que todas las áreas hagan este cambio de manera integrada. La misma metodología que usamos valora la asociación entre las diversas áreas», señala Malcolm McRae, director del Centro de IA, en el evento inaugural.

Vale no ha revelado cuánto invirtió en el centro.

NUEVAS TECNOLOGÍAS

Entre las tecnologías empleadas, Vale señala que la mesa de operaciones tácticas es una nueva herramienta que permite al personal del centro de operaciones integradas de cada corredor logístico monitorear las variables fundamentales del corredor a lo largo del día y supervisar así la cadena minera-ferroviaria-portuaria para mitigar el impacto de eventos como desperfectos de equipos y trenes.

Los centros de operaciones integradas de los corredores logísticos son estructuras que se centran en la planificación de corto plazo. Hay uno en São Luís, estado de Maranhão, para optimizar el corredor norte, y otro en Nova Lima, estado de Minas Gerais, para atender los corredores sur y sureste. El centro de operaciones integradas global se dedica a la planificación de mediano plazo.

La mesa táctica es como un software de navegación de operaciones. Si hay una interrupción en una ferrovía, por ejemplo, el sistema envía una alerta para que el equipo pueda recalcular la ruta del tren.

La herramienta recopila datos de operaciones mineras, ferroviarias, de pélets y portuarias en un solo panel, lo que permite un mejor análisis de la situación del corredor al cruzar la información. Con este sistema, los equipos pueden tomar decisiones con mayor agilidad, seguridad y asertividad para procurar el mejor escenario posible de acuerdo con el horario diario y semanal, señala la empresa.

Como parte de la futura expansión de la mesa táctica, se implementarán características que permitirán la inserción de comandos automáticos en los sistemas que controlan las operaciones, lo que conducirá a una mejor experiencia de usuario y a la predicción de eventos en la cadena que afectan la productividad mediante el uso de IA.

Vale precisó que estos proyectos aún están en estudio.

GERDAU

Al igual que Vale, Gerdau también está aprovechando la IA y las nuevas tecnologías digitales para transformar su negocio.

El grupo brasileño de metales tiene desde hace tiempo una asociación establecida con General Electric para emplear su plataforma de análisis predictivo SmartSignal.

El sistema conecta más de 600 activos de 11 plantas de Gerdau en Brasil, explicó a BNamericas la directora ejecutiva de TI y suministros de la compañía, Claudia Piunti, cuando el sistema comenzó a implementarse.

En asociación con la firma uruguaya de TI Genexus, Gerdau también ha desarrollado una solución de IA basada en el software Leonardo de SAP.

Esta aplicación móvil permite a los empleados automatizar el control de calidad y las compras de chatarra de acero. Cuando un empleado de Gerdau apunta la cámara de su teléfono al material, el sistema analiza su valor con base en datos históricos.

Gerdau ha apostado por maratones para programadores y asociaciones con emergentes y desarrolladores para fomentar soluciones innovadoras. Esto le permitió escalar al puesto 34 en la clasificación realizada por Open Startups entre las grandes empresas brasileñas que más apoyan a las emergentes y más fomentan la innovación.

En febrero, Gerdau anunció los ganadores de su International Digital Classification Challenge, competencia en línea de 3 meses que entrega un total de US$45.000 a los equipos de desarrolladores que creen las mejores soluciones para mejorar la precisión del proceso de inspección de chatarra de acero de la compañía.

Dos grupos de desarrolladores, ambos brasileños, compartieron el premio mayor y se llevaron US$20.000 cada uno, mientras que una solución desarrollada en Serbia fue premiada con US$5.000.

El desafío Gerdau recibió 90 proyectos de 18 países, según la compañía.

Los ganadores presentaron propuestas basadas en uso de IA, reconocimiento de imágenes, sensores y redes neuronales. Gerdau tiene ahora intenciones de trabajar en asociación con equipos en desarrollo, validación de conceptos e implementación de nuevas soluciones a escala industrial.

LOS RETOS DE LA IA

Si bien el uso de la IA y otras tecnologías de fabricación avanzadas se considera en gran medida una ayuda para las empresas mineras en un escenario de precios de commodities en picada y costos operativos más altos, existen algunos desafíos y riesgos importantes relacionados con el cumplimiento, las amenazas cibernéticas y las posibles guerras comerciales.

Según la consultora Deloitte, las empresas mineras pretenden cambiar la curva de madurez digital e invierten en análisis e inteligencia artificial no solo para administrar sus grandes volúmenes de datos, sino también para convertirlos en una ventaja competitiva real.

Patricia Muricy, directora del departamento británico de minería y metales de Deloitte para Reino Unido, afirma que, para crear una cadena de suministro más interconectada y receptiva, las mineras «deben dejar de pensar en términos lineales e imaginar un sistema circular, que llamamos red de suministro digital».

Además, las empresas también deberán modificar sus políticas de captación y retención de profesionales.

¿LA IA ACELERARÁ LOS DESPIDOS?

Para Vale y Gerdau, las personas siguen desempeñando un papel importante en las operaciones automatizadas, independiente del nivel de digitalización de estos procesos.

Por ejemplo, Vale cita el ejemplo de la mina Brucutu, donde los operadores de equipos fueron trasladados a otras funciones de la mina o a otras unidades de Vale en la región.

Parte del equipo en cuestión paso a gestión y control de equipos autónomos después de recibir cursos de capacitación de hasta dos años, según la compañía.

«Con un mayor uso de equipos autónomos, Vale probablemente podrá crear más oportunidades para profesionales altamente calificados en áreas técnicas y en ingeniería de automatización, robótica y tecnologías de la información para divisiones operacionales», señala Vale en su sitio web en referencia a sus operaciones en Brucutu.

Sin embargo, la nueva realidad generada por la cuarta revolución industrial para los trabajadores no calificados podría ser más compleja en sectores intensivos en mano de obra como la minería y la metalurgia.

 

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