Dando forma al futuro de las operaciones mineras con inteligencia artificial
EL CLIENTE
Una empresa líder en el sector de recursos naturales y minería, desempeñando un papel importante en la cadena de suministro global de minerales y metales. Como importante productor de hierro, níquel y otros materiales, la empresa es una de las organizaciones mineras más grandes del mundo, con sede en Brasil y operando a nivel mundial.
CONTEXTO Y DESAFÍOS
La empresa cliente enfrentaba un desafío importante en la gestión y mantenimiento de sus tuberías de minas y de desechos. Aunque existen varias técnicas para detectar fugas en tuberías y conductos, estos métodos se basan en características comúnmente encontradas en tuberías grandes. Por esta razón, la detección de fugas era un proceso lento y manual, que requería que técnicos de campo examinaran toda la longitud de la tubería, a veces superando los 10 kilómetros, para identificar la ubicación específica de la fuga, lo que llevaba a la pérdida de materiales valiosos y el riesgo de impacto ambiental negativo.
SOLUCIÓN
Stefanini diseñó una solución utilizando inteligencia artificial para agilizar la detección de fugas, construyendo un modelo computacional impulsado por algoritmos de aprendizaje automático para monitorear variables de sensores a lo largo de extensas tuberías. Cuando surgen anomalías, el sistema emite alertas automatizadas a un panel central de monitoreo, señalando la sección específica de la tubería con la fuga que debe abordarse.
RESULTADOS
• Reducción de riesgos al limitar la exposición del equipo
a entornos potencialmente hostiles.
• Minimización del impacto ambiental al identificar y
corregir fugas de manera más eficiente.
• Aumento del 8% en la eficiencia operativa debido a la
prevención de desperdicios. y la reducción del tiempo de inactividad de la tubería.
• Reducción del 300% en costos de mantenimiento debido
a mejoras en la velocidad operativa.