Optimización de procesos en la minería a través del análisis de datos

Generar modelos matemáticos que permitan capturar valor a partir de datos operacionales utilizando técnicas avanzadas de análisis tales como machine learning e inteligencia artificial, entre otras tecnologías, fue el objetivo de una hackathon organizada recientemente por Fundación Chile y BHP.

La convocatoria fue dirigida a empresas y startups de base tecnológica con experiencia en el análisis de grandes volúmenes de datos en minería y otras industrias.

A través de esta hackathon, fueron identificadas diversas empresas y startups chilenas que, hoy por hoy, trabajan en maximizar el rendimiento de la etapa de molienda mediante la identificación de las variables operacionales que más impactan el proceso.

Inteligencia artificial

En lo que respecta a la inteligencia artificial destaca DataQu, empresa enfocada en dar soluciones a través de productos y servicios basados en la utilización de algoritmos.

Francisco Santibáñez, gerente general de DataQu, explica que con este tipo de modelos es posible entender comportamiento de datos, detectar patrones y, en función a eso, realizar sugerencias a las compañías, las cuales pueden ser utilizadas en su toma de decisiones.

Algunas de las actividades que se pueden identificar con esta tecnología predictiva es la fuga de clientes, la demanda de productos y la mantención de sus máquinas. También es posible predecir cosechas, fraudes y hasta qué clientes podrían llegar a ser morosos, entre otras cosas.

“Ayudamos a las organizaciones a focalizar sus recursos en usuarios más valiosos y en actividades de fidelización y retención que aumentan la rentabilidad a largo plazo”, asegura Santibáñez.

El ejecutivo dice que, si bien este tipo de servicios está asociado a distintas industrias, entre ellas la minería, también es aplicable a la banca, el retail y las salmoneras, por mencionar algunos rubros.

“En particular, en la industria minera, hemos podido desarrollar modelos predictivos de distintas problemáticas como accidentes, mantenimiento predictivo, optimización operacional en función a la operación histórica, entre otras soluciones”, apunta.

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