Mantenimiento predictivo: como el machine learning está optimizando la disponibilidad de activos en la industria minera

La industria minera ha encontrado en la digitalización una herramienta clave para la optimización de sus operaciones. Sin embargo, dar sentido a los datos recopilados ha sido un importante desafío en la industria minera, lo que ha limitado su aprovechamiento. 

Todo esto ha cambiado gracias a los modelos de machine learning. Estos modelos tienen el potencial de tomar grandes cantidades de datos y detectar patrones que resultan difíciles de identificar mediante otros medios. En consecuencia, pueden prevenir y anticipar fallos en los sistemas.

En este artículo, exploramos cómo el mantenimiento predictivo a través de los modelos de machine learning es la clave para optimizar la operación en cualquier empresa minera.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

Se trata de una técnica que predice cuándo un equipo requerirá mantenimiento. Esta predicción tiene lugar antes de que surja la falla. Y se logra mediante la recolección y el análisis de datos en tiempo real que permiten estimar el momento en que se presentará una falla en la maquinaria. 

¿Por qué es importante esto? Pues bien, el mantenimiento por medio de análisis de datos ayuda a planificar con anticipación las tareas de revisión y conservación, gestionar el inventario de mejor manera, eliminar los tiempos de inactividad y prolongar la vida útil del equipo. 

En lugar de arreglar maquinaria una vez que han fallado, el mantenimiento predictivo se anticipa cuándo una avería pueda suceder. Esto gracias al monitoreo de los datos que se generan durante la operación del equipo. 

La información se analiza utilizando modelos de machine learning para identificar patrones y determinar cuándo es más probable que ocurra una falla. 

Así, este tipo de acciones predictivas pueden ser claves en la toma de decisiones y en las operaciones en general, ya que ayuda a establecer prioridades de mantenimiento, identificar problemas futuros y tomar las acciones necesarias sin la interrupción inesperada de la producción. 

Beneficios de los modelos de machine learning en el mantenimiento en la minería

La adopción de modelos de machine learning se ha vuelto indispensable en la industria minera, favoreciendo la eficiencia, la rentabilidad y la seguridad de sus operaciones.

De manera más concreta, podemos enumerar algunos beneficios de utilizar este tipo de estrategias basadas en modelos de machine learning en la minería:

• Reducción del tiempo de inactividad de las máquinas gracias a una planificación eficiente que permite anticipar con precisión cuándo una máquina fallará.
• Optimización de los inventarios de repuestos gracias a la identificación de las piezas que podrían fallar, y el momento óptimo para reemplazar partes específicas, y así evitar el exceso de inventario.
• Maximización de la vida útil del equipo gracias a la identificación temprana de las reparaciones que necesitan las máquinas, lo que reduce el desgaste y prolonga su duración.
• Mejora de la seguridad en el lugar de trabajo gracias a la prevención de fallas que puedan poner en riesgo a los trabajadores, lo que favorece la seguridad del personal.
• Reducción de costos tanto en reparaciones como en reemplazos. Además, ayuda a controlar los gastos relacionados con el tiempo de inactividad.

Todas las empresas tienen la responsabilidad de mejorar su eficiencia operativa, y las empresas mineras pueden beneficiarse enormemente de la implementación del mantenimiento predictivo. Esta herramienta supone una excelente oportunidad que no debe ser desaprovechada. Por el contrario, debe ejecutarse de manera inteligente y con prontitud. 

Esto no solo en aras de ser más eficientes, sino además para garantizar la competitividad en un mercado que hace un uso cada vez mayor de las nuevas tecnologías.

¿Cómo implementar el mantenimiento predictivo en la industria minera?

Hasta ahora ha quedado claro que la prevención es vital para reducir el tiempo de inactividad y maximizar la vida útil del equipo, pero ¿cómo se consigue actuar de manera preventiva? 

La respuesta a esta pregunta está en los modelos de machine learning, los cuales se utilizan para desarrollar algoritmos que prevén cuándo una máquina fallará. A partir de estos se pueden tomar los datos disponibles para identificar patrones anormales en el funcionamiento de las máquinas y prevenir posibles fallas.  

Uso de los datos recopilados 

No basta con recopilar datos; es importante que una entidad capacitada los analice de manera cuidadosa para obtener conclusiones confiables y precisas. 

En este sentido, es esencial contar con algoritmos que determinen con anticipación cuándo una máquina fallará. Además, este tipo de tecnología permite el procesamiento en tiempo real de la información capturada a través de sensores. Como resultado se obtienen indicadores que diferencian entre condiciones saludables y defectuosas. 

Es en este punto donde el machine learning resulta clave.

Los indicadores encontrados se usan para entrenar un modelo de aprendizaje automático que puede detectar anomalías, clasificar diferentes tipos de fallas y estimar cuánto tiempo resta de vida útil de la máquina. 

Una vez integrado, el algoritmo es empleado en los sistemas de monitoreo y mantenimiento de las máquinas. Tomemos como ejemplo una bomba triplex, común en la industria del petróleo y gas. El análisis de parámetros internos y externos, como el rendimiento, la temperatura, la presión, el caudal, entre otros, se puede hacer una predicción precisa sobre cuándo es probable que la bomba falle. 

Al hacerlo, se puede programar acciones preventivas. 

El principio es simple, pero efectivo: los datos se utilizan para entrenar un modelo de aprendizaje automático. Finalmente, se integra el algoritmo a los sistemas de monitoreo y mantenimiento de la máquina. 

En la operación diaria, la optimización resultante de utilizar modelos de machine learning es más evidente en la sala de control de la mina, donde se toman las decisiones operativas. Pues, la información resultante permite conocer el estado del equipo en tiempo real. Lo más importante es que indican posibles áreas problemáticas para que el personal pueda tomar medidas correctivas inmediatas, incluso durante su turno actual. 

Esto garantiza una transición sin problemas y sin interrupciones en el flujo de producción, en lugar de tener que lidiar con cuellos de botella causados por piezas rotaso reparaciones menores.

No cabe duda de que la puesta en marcha de estrategias de mantenimiento predictivo, puede llevar el desempeño operativo y de la fuerza laboral a nuevos niveles de eficiencia.

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