Uno de los mayores desafíos que enfrenta la industria minera es mejorar la productividad y reducir los costos operacionales. Entre el 30% y 40% del gasto interno de una operación está asociado al mantenimiento, por lo que optimizar este proceso resulta clave para bajar los costos de toda la operación minera. Para lograr lo anterior, resulta clave la confiabilidad y continuidad operacional de los equipos, aspectos que dan vida a la gestión eficiente del mantenimiento de los activos. Dado lo anterior, se desarrolló una aplicación de software que implementa un modelo predictivo basado en herramientas de inteligencia computacional, como Redes Neuronales y Support Vector Machine, el cual puede ser utilizado para la predicción de disponibilidad de equipamiento con distintos horizontes. La predicción se realiza a partir de variables de mantención planificada complementadas con otras variables operacionales.DESCARGAR FICHA TECNOLÓGICA
PAQUETE TECNOLÓGICO
► Modelo de predicción de variable
► Aplicación de software
► Metodología de adaptación de software
ESTADO DE DESAROLLO (TRL)
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PROPIEDAD INTELECTUAL
► Patente de Invención en Chile N° 3363
BENEFICIOS DE LA TECNOLOGÍA
► Ahorro de costos en mantención gracias a una mejor gestión de los equipos.
► Mayor producción debido a disminución de tiempos de detención no programados y de mantenciones reactivas.
► Mayor eficiencia en la programación de mantenciones.
MERCADO DE LA TECNOLOGÍA
Para mejorar la productividad y disminuir los costos de la industria minera es necesario aumentar la tasa de utilización de activos, para lo cual es clave disminuir los tiempos entre fallas y minimizar los tiempos de reparación.
Mejoras en este ámbito resultan muy significativas a la luz de los estudios de consultoras especializadas que indican que el costo de mantenimiento anual en la gran minería varía entre un 20% y un 50% del total de los costos de producción y que mejoras en un 1% en la disponibilidad de activos mineros pueden redundar en ganancias de utilidad entre un 1,7 y 3,5%. Esto es significativo si se considera que el gasto en mantención y reparación en la minería, incluyendo activos, sobrepasa los US$2.300 millones. A nivel internacional, se espera que el mercado de sistemas predictivos crezca a 39% (CAGR) hasta alcanzar un valor de US$10.962 millones según IoT Analytics, donde los principales catalizadores de este crecimiento son el uso intensivo de internet de las cosas y de Big Data.
El sistema desarrollado apalanca estas tendencias globales, especialmente en la minería, lo que permitiría disminuir los costos asociados a mantenimiento en un 30% aproximadamente y lograr una reducción de un 34% en la ocurrencia de mantenciones no programadas -considerando un universo de 1 falla por grupo de bombas- por concepto de una gestión temprana y eficiente de mantenimiento.
APLICACIONES COMERCIALES
Gracias a la exibilidad y capacidad adaptativa del sistema predictivo desarrollado, éste puede ser aplicado para la predicción de mantención de equipamiento rotatorio en general (molinos, correas transportadoras, motores, etc.) tanto en minería como en otros sectores industriales. Por otra parte, el sistema desarrollado puede servir para la predicción de otro tipo de variables para lo cual sería necesario realizar un análisis previo del proceso a predecir.
