La mayoría de los incidentes de seguridad en la industria minera no son causados por un factor único. Son causados por varios factores que confluyen en un momento dado. Fallos en equipos, procedimientos y comportamientos en las personas hacen que el riesgo siempre sea dinámico. Y pese a los resguardos y acciones que tomamos para minimizar el riesgo, este es por definición impredecible. O mejor dicho lo era. Con tecnología, gracias a alertas y visualizaciones, las mineras incluso en las primeras etapas de su transformación digital, pueden visualizar el riesgo en toda la cadena de valor. La pregunta es hacia dónde apunta la evolución tecnológica de la gestión de riesgo y cómo las mineras pueden aprovechar sus ventajas. A continuación analizamos tres tecnologías digitales de gestión HSE que impulsarán la disrupción de la minería en el mediano plazo.

Analítica y programación dinámica

El enfoque tradicional para gestionar el riesgo se basa sobre todo en análisis reactivos. ¿Qué falló? ¿Qué podemos aprender? Para reducir la tasa de incidentes y su severidad la organización debe ser más proactiva a la hora de enfrentar el riesgo operacional. La respuesta es integrar dinamizar la programación de actividades preventivas con analítica de datos y algoritmos de machine learning.

Obtener insights de alto valor estratégico para la gestión de riesgo y el negocio es solo una de las muchas ventajas que pueden obtenerse cuando no se está atado a una programación estática.

• Flexibilidad para avanzar en actividades aunque crezca la lista normal de problemas y posibles fallos. Un evento no tiene efecto multiplicador ni altera actividades futuras si la gerencia puede programar dinámicamente para mantener la programación de las demás tareas. Esto es clave cuando los proyectos son más grandes, complejos y contienen más actividades interdependientes. 
• La programación dinámica también permite aprovechar oportunidades cuando se presentan. Si por ejemplo un proveedor está disponible antes de lo previsto, el líder del proyecto puede reacomodar actividades para capitalizar la oportunidad. 
• Simplifica la gestión del proyecto porque permite optimizar con precisión las necesidades de personal del proyecto. De esta forma, se eliminan los conflictos de programación entre actividades o el pago innecesario de horas hombre.

Para tener capacidades predictivas e inyectar proactividad en la gestión de riesgo, la clave es “alimentar” estos algoritmos con data en tiempo real e información histórica.

Gemelos digitales

Uno de los grandes dolores de cabeza de la gerencia de riesgo en la industria minera es manejar la complejidad creada por distintos usuarios, procesos y herramientas. La falta de visibilidad se traduce en un enfoque  de “intento y error” para tomar decisiones. Esto afecta la planificación estratégica y la programación de actividades. Un Gemelo Digital ofrece un ambiente virtual inmersivo que fusiona horizontes de planificación de corto, mediano y largo plazo. Al contar con un modelo digital de un activo físico, una minera puede realizar una serie de simulaciones cuyos resultados permiten tomar decisiones que aportan valor a la gestión de riesgo. GE Oil & Gas utilizó un modelo o gemelo digital de un elevador de taladros para minería submarina.

De esta forma la empresa obtuvo mayor visibilidad operativa, optimizó la gestión del ciclo de vida y redujo el costo de mantenimiento de esta maquinaria. Un modelo virtual permite probar los riesgos asociados a nuevas metodologías y calcular la inversión necesaria para alcanzar los índices necesarios. Al replicar ambientes reales a la perfección, los usuarios de estas herramientas tienen experiencias muy cercanas a la realidad. Asimismo, las simulaciones permiten predecir e impedir fallos de equipamiento.

Puedes leer la experiencia de GE con esta tecnología en este link.

Redes Cognitivas

La red cognitiva es la próxima generación de tecnología industrial que está en desarrollo. Máquinas que analizan datos no estructurados para actuar como una persona impulsarán la transformación digital de la cadena de valor de la minería. La inteligencia artificial nos dará forma de interactuar con la tecnología y crear ambientes que mejoran, aprenden, controlan y reparan a sí mismos. Las redes cognitivas, combinadas con análisis predictivo y machine learning, aumentarán la precisión de los procesos operativos mineros en forma dramática.

Según Wipro, una operación minera que usa una plataforma de inteligencia artificial conectada al ambiente operativo total puede asistir digitalmente a los operadores de maquinaria que debe operar con máxima eficiencia y mínimo tiempo de inactividad. Gracias a un algoritmo, la red cognitiva podría comunicarse con el operador como una persona real. Al mismo tiempo aprendería de sus acciones y repeticiones, usando una red de sensores que ofrecen retroalimentación en tiempo para que ajuste sus acciones y obtenga mejores resultados.

Esto puede mejorar dramáticamente la eficiencia si el terreno es muy disparejo y eso provoca errores no forzados en los operadores que se traducen en riesgos de seguridad u operacionales. Junto con alertar al operador, la red cognitiva lo ayudará a mejorar sus capacidades, conocimientos y criterio para llevar su desempeño al máximo. En otras industrias, call centers ya usan redes cognitivas para responder preguntas comunes de los consumidores. En el rubro periodístico algunos artículos, como reportes de terremotos, son escritos por este tipo de tecnología.

Conclusión

La barrera para la transformación digital no es la tecnología en sí. Es la capacidad de la organización para adaptarse a un ambiente cada vez más avanzado y cambiante. Las nuevas tecnologías que acabamos de ver son ya una realidad o están muy cerca de serlo. En las operaciones mineras, la tecnología es el mayor catalizador de cambios que elevan la productividad y reducen la tasa de riesgo de toda la operación. En este sentido, la adopción temprana de estas innovaciones en tecnología minera será una importante fuente de valor para la gestión de riesgo y el negocio en su conjunto.