¿Está dejando valor sobre la mesa en sus operaciones mineras?
La toma de decisiones incoherente, la dependencia de un grupo de talento cada vez más reducido, la disminución de la ley del mineral y la dificultad para optimizar resultados económicos contribuyen a pérdidas de valor evitables.
Los enfoques tradicionales de control avanzado no fueron diseñados para modelar procesos complejos ni las interacciones entre áreas extensas del diagrama de flujo, lo que exige nuevas tecnologías para la automatización avanzada de decisiones.
¿Qué es el control de procesos asistido por IA (AIPC)?
El control de procesos asistido por IA (AIPC) incorpora una capa inteligente y predictiva sobre su sistema de control existente, actuando como un copiloto operativo que trabaja directamente con los operadores para ayudar a la planta a anticiparse a las condiciones cambiantes.
Mediante el aprendizaje continuo a partir de sus datos operativos, el sistema alinea sus decisiones con la realidad operativa diaria y los objetivos económicos específicos de su instalación, adaptándose a medida que esas prioridades evolucionan. El AIPC contribuye a optimizar el desempeño a lo largo de toda la cadena de valor, no solo dentro de unidades operativas individuales.
Como funciona sobre la infraestructura existente, constituye una forma de bajo impacto para liberar capacidades de desempeño que ya forman parte de sus operaciones. Además, cuando colabora con nosotros en la implementación y el soporte continuo de la solución, los beneficios obtenidos por sus instalaciones se acumulan y amplifican con el tiempo.
En la mina Dugald River de MMG, Hatch implementó un sistema AIPC en lazo cerrado directamente dentro de la capa de control. Al optimizar de forma autónoma 16 variables de control en tiempo real, la solución logró una mejora del 0,5 % en la recuperación de zinc en un circuito que ya operaba por encima del 97 % de recuperación.
¿Por qué elegir AIPC?
Control de procesos adaptativo para sistemas complejos y multivariable
Logre automatización en lazo cerrado.
Control autónomo alineado con criterios económicos que aprende y responde a los cambios en la alimentación, manteniendo la supervisión del operador.
Generar confianza mediante transparencia tipo “glass-box”
Lógica de decisión explicable que refuerza la colaboración con los operadores.
Adaptarse a condiciones cambiantes
Los modelos se reentrenan automáticamente a medida que cambian las condiciones del mineral y de la planta.
Coordinar decisiones multiactivo en toda la planta
La optimización de múltiples unidades coordina decisiones entre circuitos y sitios para capturar mayor valor.
Preservar y aplicar el conocimiento operativo
El conocimiento institucional y las mejores prácticas se incorporan directamente en el modelo.
Combinar conocimiento profundo de procesos con tecnología de aprendizaje avanzada
El balance dinámico de masa, las redes neuronales profundas y la optimización económica trabajan en conjunto para un control estable y adaptativo.
Conozca a los expertos multidisciplinarios detrás de AIPC
Warwick Smith
Líder global de práctica
Yale Zhang
Director global, Analítica y Soluciones de Decisión
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