La industria minera está evolucionando con rapidez, con la integración de datos y técnicas avanzadas de modelado que marcan el comienzo de una nueva era de colaboración y de eficiencia en toda la cadena de valor de la minería.
Aun así, con más datos, personas y recursos a su disposición, los equipos geológicos se enfrentan a un gran desafío: cómo colaborar de manera efectiva.
Tradicionalmente, los flujos de trabajo geológicos se han visto afectados por funciones aisladas y grupos fragmentados y en silos. Esta falta de transparencia ha obstaculizado la productividad, lo que les ha costado tiempo y dinero a las empresas mineras.
A continuación, analizamos cómo las tecnologías, los procesos y los flujos de trabajo modernos mejoran la productividad minera en lugar de arruinarla, así como algunas de las herramientas que necesita para impulsar sus proyectos de manera eficaz y eficiente.
Desafío n.º 1: Equipos y sistemas aislados
La extracción exitosa del mineral depende de la colaboración interdisciplinaria. Los geólogos que trabajan en el sector de la exploración y la producción deben formar una relación simbiótica, en la que se fusione su experiencia para desentrañar las complejidades de los yacimientos minerales. Esto requiere flujos de trabajo homogéneos, que integren diversas fuentes de datos y tecnologías para lograr un conocimiento seguro del yacimiento.
Además, la tecnología minera ha marcado el comienzo de una era de adquisición de datos detallados, desde escaneos LiDAR hasta imágenes 3D, lo que promete beneficios que incluyen un mejor control de ley, costos reducidos y mayor productividad. Imagínese obtener actualizaciones e información en tiempo real sobre la dinámica de los yacimientos minerales a través de los datos de la Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT), que se incorporan perfectamente a los procesos de modelado continuo a partir del mapeo de frentes. Esta integración no solo agiliza las operaciones, sino que también garantiza un traspaso sin problemas a los ingenieros de producción, lo que optimiza la productividad desde la extracción hasta la recuperación del molino y minimiza toda incertidumbre.
Sin embargo, la integración de estos flujos de trabajo digitales en toda la empresa sigue representando un reto para muchas organizaciones mineras, y la automatización de las geociencias con características más inteligentes, rápidas y sin fisuras que debería integrarse en estos flujos de trabajo sigue estando rezagada.
¿Por qué? En el panorama actual, muchas empresas mineras compran tecnologías de diversos proveedores, lo que genera problemas de compatibilidad, la aparición de silos y flujos de trabajo inconexos. Los obstáculos de la estandarización en toda la industria complican aún más la adopción de soluciones de flujo de trabajo digital unificadas.
Cómo eliminar los silos de datos y los problemas de compatibilidad con software integrado
Para eliminar los silos, las empresas mineras pueden considerar su tecnología en cada etapa del proyecto como parte de un panorama mucho más amplio. Los flujos de trabajo conectados, que permiten que los datos se muevan entre softwares sin problemas de compatibilidad ni importaciones manuales que consuman tiempo, son fundamentales para favorecer el modelado casi en tiempo real y ofrecer información clave y actualizada que facilite una toma de decisiones más informada.
En definitiva, los datos de una variedad de fuentes deben incorporarse en un modelo geológico durante toda la exploración y operación de una mina. Ver el panorama completo implica asegurarse de que estas fuentes de datos se puedan conectar fácilmente con su software de modelado geológico.
Leapfrog Geo, por ejemplo, permite flujos de trabajo dinámicos entre diversos sistemas mediante sus conexiones nativas. Los datos de imágenes fotogramétricas en 3D de Imago pueden incorporarse sin inconvenientes en los modelos geológicos, al igual que los datos de perforación y muestreo de la plataforma de gestión de datos SaaS, MX Deposit.
La conexión de Leapfrog Geo con Seequent Central facilita alojar los modelos en la nube, lo que permite que los miembros del equipo trabajen de forma individual y apliquen actualizaciones al modelo principal. De esta manera, se garantiza que todo el equipo del proyecto trabaje a partir de una única fuente de información confiable.
¿El resultado? Colaboración sin fricciones y comprensión acelerada del subsuelo
Contar con acceso a datos precisos y en tiempo real en el sitio prepara a su equipo para alcanzar el éxito.
Desafío n.º 2: Proteger la integridad de los datos
Los geólogos han dedicado desde siempre la mayor parte de su tiempo a preparar, verificar, ingresar y validar los datos manualmente. Hoy en día, los geólogos están cambiando el paradigma, deseosos de dedicar más tiempo a mejorar sus análisis, obtener conocimientos más profundos y validar sus modelos para que sean más efectivos.
Sin embargo, una gobernanza de datos sólida se ha vuelto aún más importante a medida que las empresas mineras adoptan cada vez más flujos de trabajo digitales para mejorar la eficiencia operativa. Las prácticas de gobernanza de datos sólida no solo son esenciales para cumplir con los requisitos de auditoría, sino también para garantizar la confiabilidad, la integridad y la utilidad de los datos geológicos a lo largo de su ciclo de vida. También aseguran una mejor conexión entre la exploración y la producción. La gobernanza de datos derivados de la exploración puede garantizar que la información se transmita a lo largo del ciclo de vida hasta las etapas de geología y producción de la mina.
Cómo proteger los datos con tecnología de gestión de datos y flujos de trabajo digitales
La gobernanza de datos es vital en todos los proyectos mineros, pero especialmente en aquellos que implican control de leyes, donde la comprensión de la calidad del mineral depende de la integridad de los datos de las muestras analizadas.
Una gobernanza de datos eficaz requiere políticas y procedimientos claros, pero estos solo funcionan si existen medidas de protección adecuadas y si el personal cumple con ellas. Aquí es donde el software de gestión de datos desempeña un papel fundamental.
Las plataformas de gestión de datos deben funcionar como una única fuente de información confiable, accesible para todos los colaboradores, a fin de garantizar que todos trabajen con la información más actualizada. Si bien este acceso por sí solo reduce las oportunidades de error, las plataformas que incluyen un historial de auditoría claro, como MX Deposit, brindan mayor tranquilidad al garantizar que los datos se gestionen correctamente en todos los proyectos.
Pero ¿qué sucede con las herramientas que se usan fuera de la plataforma de gestión de datos en las distintas etapas de un proyecto? Cuando los equipos interdisciplinarios trabajan con herramientas de software separadas e incompatibles, la transferencia manual de datos de un sistema a otro genera oportunidades de error humano o de interferencias. Los flujos de trabajo digitales conectados pueden cerrar esa brecha. Por ejemplo, MX Deposit ofrece una API pública que permite integrar el software directamente con los laboratorios, de modo que los usuarios puedan enviar y recibir resultados de control y aseguramiento de la calidad (Quality Assurance & Quality Control, QAQC) de forma directa, lo que minimiza la manipulación manual de los datos.
Dado que plataformas como MX Deposit están diseñadas específicamente para proyectos mineros, ofrecen interfaces intuitivas que los colaboradores pueden aprender rápidamente, lo que reduce aún más el riesgo de errores.
Al poner un fuerte énfasis en la gobernanza de datos y adoptar flujos de trabajo digitales, las empresas mineras pueden sortear las complejidades de sus operaciones de manera más efectiva.
Desafío n.º 3: Encontrar tecnología de IA y ML adecuada para su propósito
Para mantenerse al día con la competencia y el ritmo del avance tecnológico, las empresas mineras siguen innovando en la búsqueda de operaciones mineras sostenibles y eficientes. El aprendizaje automático (machine learning, ML) y la inteligencia artificial (IA) están cada vez más presentes en nuestra vida cotidiana, pero ¿cómo se están aplicando con éxito en los proyectos mineros?
Existen muchos beneficios potenciales para las empresas mineras que implementan ML o IA, desde la agilización de tareas y la aceleración de la toma de decisiones hasta la optimización de la asignación de recursos, que fomentan el crecimiento sostenible en un entorno sumamente competitivo. Mejorar la recopilación y el análisis de datos con ML, por ejemplo, permite que las empresas mineras aprovechen con mayor eficiencia la gran cantidad de datos disponibles. Esto les brinda conocimientos valiosos para optimizar el control de leyes, reducir la incertidumbre y mejorar la precisión operativa a un ritmo más acelerado.
Todo su equipo de proyecto puede trabajar a partir de una única fuente de información confiable.
No obstante lo anterior, un factor clave es garantizar que los algoritmos de IA y ML se basen en principios geológicamente precisos, lo que requiere que geólogos, ingenieros de software y científicos de datos trabajen en estrecha colaboración para garantizar que los cálculos de los algoritmos sean sólidos en términos geológicos. Esto protege la integridad de las interpretaciones y decisiones geológicas, lo que evita posibles inexactitudes o interpretaciones erróneas que podrían comprometer la eficiencia y la seguridad operativas.
Si no se aplican estos principios geológicos contextuales, ni se miden los datos recién disponibles, existe un riesgo muy real de clasificación errónea y retraso en la toma de decisiones, lo que podría socavar tanto la eficiencia como la rentabilidad.
Aumento de la productividad con ML e IA diseñados específicamente para la minería
La perforación es un proceso que genera muchos datos y que puede ser largo y costoso, lo que representa una oportunidad ideal para aplicar ML que mejore la productividad.
Imago AutoCrop, por ejemplo, utiliza ML para recortar y linearizar de forma automática las imágenes de la bandeja principal, acelerando el proceso de captura y catalogación de imágenes. Esto da como resultado datos de imágenes limpios, uniformes y organizados, lo que mejora la visualización y el análisis de las imágenes del testigo de diamante.
Un ejemplo de Image Autocrop
La integración con Leapfrog Geo permite a los usuarios validar los datos del modelo y respaldar un análisis más profundo del yacimiento, debido a que brinda la posibilidad de visualizar imágenes en el pozo junto con las perforaciones. AutoCrop también procesa datos históricos, que centraliza en un portal basado en la nube para facilitar el acceso y la colaboración. Esta estandarización y centralización mejora la toma de decisiones, ahorra tiempo y maximiza los resultados de inversión al proporcionar datos de imágenes de alta calidad de forma más rápida.
Imago AutoCrop es solo un ejemplo de cómo el ML, cuando se integra adecuadamente en un software de minería probado, reduce el tiempo entre la recopilación de datos y el modelado, lo que permite tomar decisiones más rápidas y fundamentadas que ahorran dinero y mejoran los resultados de las campañas de perforación.
Mirando hacia el futuro de la productividad minera
La convergencia de la integración de datos, el modelado avanzado y el aprendizaje automático está remodelando el futuro de la productividad minera.
La priorización de la colaboración, la conexión del flujo de trabajo, los marcos sólidos de gobernanza de datos y la adopción de tecnologías emergentes como la IA y el ML son los pasos clave que las empresas mineras deben tomar para desbloquear niveles sin precedentes de eficiencia, productividad y rentabilidad en toda la cadena de valor.
Este enfoque integrado no solo optimiza las operaciones, sino que también garantiza la precisión, la agilidad y la sostenibilidad. A medida que las empresas mineras continúan adaptándose e innovando, están preparadas para liderar el camino hacia un futuro en el que la productividad en la minería alcance nuevas alturas, lo que impulsa el crecimiento sostenible y el éxito en un panorama industrial en constante evolución.
Gestión y adopción del cambio
Sin embargo, hay un elemento común que conecta los tres desafíos y representa un obstáculo para el progreso: las personas.
Adoptar el cambio en el entorno laboral suele ser un desafío, ya que interrumpe rutinas establecidas e introduce incertidumbre, lo que puede generar estrés y ansiedad. Sabemos que el cerebro tiende a favorecer lo familiar para conservar recursos cognitivos, lo que hace que el personal sea naturalmente reticente a modificar sus prácticas habituales.
Los equipos geológicos pueden tener inquietudes sobre la calidad de los datos, lo que puede hacer que los equipos mantengan el statu quo.
En una mesa redonda de Seequent con personas expertas del sector (acceda al artículo de análisis aquí), Matt Blattman, director de Servicios Técnicos en Hecla Mining, habló sobre los desafíos relacionados con la adopción de nuevas tecnologías. Matt comentó que “Una de las cuestiones por las que las personas desestiman seguir un nuevo flujo de trabajo y vuelven al que usaban antes es un problema con la calidad de los datos o la falta de datos”, lo que les hace sentir que no está funcionando o que es inexacto, y entonces vuelven a sus métodos anteriores.
La superación de esta resistencia requiere una sólida interacción personal y un respaldo integral por parte de los ejecutivos mineros. Pero las recompensas hacen que el esfuerzo valga la pena.