Con el auge de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning, ML), que hacen que los procesos sean más rápidos y eficientes, la forma en que evolucionan la recopilación y el análisis de datos está cambiando. Gracias a estas tecnologías avanzadas, las empresas mineras pueden aprovechar como nunca antes grandes cantidades de datos para tomar decisiones cada vez más basadas en datos.
Conversamos con algunos de los expertos en datos y en minería de Seequent para analizar la evolución de los datos y las ventajas que aportaron a la industria en la última década.
La evolución de la gestión de datos en la minería: una década de cambios
La última década ha marcado un cambio significativo en la industria minera, y la gestión de datos estuvo a la vanguardia de dicho cambio. La transición de los registros manuales tradicionales a los sistemas digitales avanzados ha revolucionado la exploración y la producción, lo que permite que las empresas mineras manejen datos complejos con una eficiencia sin precedentes.
La integración de tecnologías de gestión de datos y de plataformas basadas en la nube ha permitido la consolidación de distintas fuentes de datos, lo que proporciona una única fuente de verdad que es segura y de fácil acceso. Este salto digital no solo agilizó las operaciones, sino que, además, empoderó a las empresas mineras para que puedan tomar decisiones informadas con rapidez, lo que derivó en actividades mineras más eficientes y productivas.
Ya no se consideran los datos como algo individual. Recopilamos todos estos datos y, eventualmente, los utilizaremos por distintas razones de formas que nunca se nos habían ocurrido porque no podíamos imaginarlas.
Dave PeresDirector of Technical Solutions, Seequent
Desafíos superados gracias a la gestión de datos
Las empresas se enfrentan a numerosos desafíos que las mejoras en las prácticas de la gestión de datos pueden ayudar a superar.
Por ejemplo, las cuestiones de interoperabilidad de datos, que permiten la integración de datos de diversas fuentes, son fundamentales para el desarrollo de modelos geológicos integrales. Las fuentes de datos aisladas y dispares impiden una visión integral de los recursos, las operaciones y el progreso, y aumentan aún más los desafíos asociados con la gestión de datos en diferentes equipos, sitios y geografías.
Sus modelos solo serán tan buenos como los datos de los que disponga. Sus recursos se basan en sus modelos, y sus reservas se basan en sus recursos.
continues Dave Peres
Un cliente nos informó que, a menudo y en promedio, le tomaba tres meses pasar de la etapa de recopilación de datos en un sondaje al modelado de datos. Esto representa un desafío para la toma de decisiones rápida, que podría permitir ahorrar dinero o mejorar los resultados en una campaña de perforación. Si puede visualizar los resultados rápido y prácticamente en tiempo real, podrá actualizar su plan de perforación durante la campaña, es decir, podrá mover un pozo de perforación o detenerse antes de alcanzar la profundidad del objetivo original, lo que maximizará su inversión y los resultados de su campaña de perforación.
A medida que la presión aumenta sobre las empresas mineras para que entreguen minerales críticos que puedan permitirnos la transición energética y para que lo hagan de una manera más rápida y eficiente desde el punto de vista energético, contar con datos geocientíficos que estén fácilmente disponibles, conectados a un ecosistema colaborativo y que sean de fácil acceso para los equipos es fundamental para permitir la toma de decisiones basadas en datos y para mejorar la eficiencia operativa.
Beneficios de mejorar las prácticas de gestión de datos
La mejora de las prácticas de gestión de datos ha aportado una gran cantidad de beneficios a las empresas mineras. La recopilación y la validación de datos en tiempo real ha reducido el margen de error, lo que representa un ahorro en los costos de productividad y un aumento en la confianza de las partes interesadas. El uso del aprendizaje automático y la analítica puede refinar aún más las capacidades de procesamiento de datos a escala, lo que permite la identificación de estadísticas valiosas que impulsan las operaciones estratégicas.
Un ejemplo práctico de adopción e implementación de una mejor gestión de datos es la introducción de la automatización en las operaciones mineras. Por ejemplo, con datos más precisos, los camiones sin conductores pueden centrarse en determinadas áreas de una mina con mayor precisión, lo que significa que pueden transportar los minerales y los residuos de manera eficaz y eficiente, mientras usan menos combustible.
Como resultado, las empresas ven una reducción en los costos operativos y un aumento en la productividad, lo que se traduce en una ventaja competitiva en el mercado y en una mayor rentabilidad para los inversores.
Soluciones innovadoras: allanar el camino hacia la eficiencia y la productividad
Las soluciones innovadoras en la gestión de datos han sido decisivas para impulsar la eficiencia y la productividad en la minería. Eliminar la recopilación y el análisis manual de datos libera recursos, lo que permite que las empresas se centren en la toma de decisiones estratégicas.
Tecnologías como el aprendizaje automático ayudan a estandarizar la recopilación de datos y a mejorar el control de calidad y la consistencia. Estos avances facilitan un modelado de recursos y una planificación minera más precisos, lo que deriva en una mayor productividad y en un enfoque más sostenible de las operaciones mineras y la exploración.
Al trabajar con soluciones basadas en la nube para automatizar su flujo de trabajo tanto como sea posible, las empresas mineras pueden beneficiarse de la recopilación eficiente de datos, lo que conduce a operaciones más eficientes y, por lo tanto, a una huella de carbono reducida.
Los flujos de trabajo conectados no solo ahorran tiempo en la recopilación de datos, sino que, además, tienen la capacidad de registrar datos en un lugar al que pueden acceder y que pueden usar otras aplicaciones y otros servicios para la colaboración fácil y rápida con las partes interesadas.
Los flujos de trabajo más integrados aportan mucho valor, ya que permiten supervisar los datos en tiempo real, elaborar modelos y realizar análisis geotécnicos en un flujo de trabajo cohesivo.
Pieter NeethlingSegment Director in Mining Operations, Seequent
A medida que la industria continúe evolucionando, el papel de la gestión de datos para impulsar la innovación, la buena gobernanza y la eficiencia será cada vez más importante. Conforme se añadan más sensores y se descubran nuevas tecnologías y metodologías, la necesidad de analizar, conectar y procesar las grandes cantidades de datos recopilados solo crecerá.
Es imperativo implementar buenas prácticas de gestión de datos para mantener la competitividad e impulsar a las empresas mineras hacia el futuro.
Seequent desarrolla un software líder mundial en modelado terrestre, análisis, gestión de datos y colaboración. Ayudamos a las organizaciones a comprender el subsuelo, lo que les aporta confianza para tomar mejores decisiones más rápido.