Así avanza la inteligencia artificial aplicada en camiones mineros

Ejecutivos de la startup Tesseracto cuentan su experiencia optimizando el trabajo con estos vehículos en faenas.


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La Inteligencia Artificial (IA) puede sonar como un concepto vinculado con ciencia ficción o robótica, exclusivamente. Sin embargo, es una tecnología cada vez más difundida. Ya sea en el retail, sistemas de control de identidad, transporte o celulares, la penetración de este concepto se hace cada vez más presente en las industrias. En el caso minero, el programa Cosmos de la startup Tesseracto consiste en un sistema predictivo de rendimiento y detección de anomalías en el consumo de combustible de camiones mineros de alto tonelaje.

La iniciativa

De acuerdo con sus ejecutivos, Cosmos logró disminuir en un 5% el sobre consumo de combustible, sin requerir hardware adicional en su pilotaje. El programa cuenta con el apoyo de Corfo Antofagasta, y el Programa Expande de Fundación Chile. Por su parte, la firma ha trabajado con empresas como BHP, Antofagasta Minerals, Collahuasi y CAP.

Joaquín Carrasco, director de Data Science y cofundador de Tesseracto explica: “Nosotros tomamos varios sistemas, como GPS, el estado del camión, el paso de marcha del vehículo y la topografía de la mina, entre otros. Con todos esos datos, entregamos un modelo y vemos qué tan cierta es la proyección de estado de combustible del camión con respecto a la realidad. Así hacemos proyecciones sobre cómo está el combustible en el camión”.

Carrasco detalla que como empresa no instalan ningún tipo de sensor o hardware, más bien, se valen de los lectores de información ya existentes.

El cofundador y encargado del área de gerencia de Operaciones de la startup, Jaime Rovegno complementa que “les damos valor a datos que no se utilizan. La industria minera está muy sensorizada y no hay ningún equipo que utilice esos datos”.

Monitoreo de camiones

Según Rovegno, la IA en la minería tuvo sus primeras apariciones para predecir mantenimientos en las plantas concentradoras, de modo que hubiese una “mantención predictiva y no reactiva”. La clave, según el experto, es mantener continuas las fases de la operación. El mismo objetivo tiene el sistema de monitoreo de camiones de alto tonelaje por parte del programa Cosmos.

Según sus datos, los estanques de combustible de estos camiones contienen entre 4.000 y 6.000 litros y gastan en promedio entre 72 y 367 litros por hora.

Una vez que el camión envía el mineral a botaderos o chancadores, los encargados de logística de la mina deben decidir si enviar los vehículos al punto de carga del mineral o a un punto de carga de combustible. La segunda opción implica 40 minutos de pausa en la operación de dicha unidad, por lo que los expertos advierten que los tiempos de recarga deben ser muy bien pensados.

Si existe alguna incongruencia con respecto a las proyecciones de rendimiento, quiere decir que hay una mala práctica al momento de cargar combustible, como un robo, o bien una falla mecánica o de conducción.

“Vemos que existe un 10% de sobreconsumo que se traduce entre 65.000 y 100.000 litros por Caex (camión operativo)”, explica Rovegno. Se necesitan por lo tanto medidas para reducir el consumo, lo que repercute en costos y en cuidado del medio ambiente.

Soluciones con IA

Para hacer que dialoguen los datos entre sí, independiente de la empresa fabricante de los hardware que levantan los datos, el programa Cosmos genera robots que automatizan la extracción de datos ya existentes, que son tomados a través de modelos de redes neuronales y Natural Language Processing (NLP). A partir de esos sistemas de aprendizaje, que se asemejan a los procesos de la cognición humana, se recogen e interpretan los antecedentes de tasas de consumo de combustible.

A la plataforma llegan datos de anomalías, por: operador, camión y punto de combustible. De ese modo se pueden evitar pérdidas económicas e identificar el origen del problema. Puede ser por robo de combustible, falla mecánica o un manejo de marchas poco óptimo por parte del operador.

Otro punto destacable, según Rovegno, es que se realiza un catastro en tiempo real que permite indicar cuáles son los mejores momentos para realizar las recargas de combustibles, además del lugar dónde es más conveniente realizarlas. Esto permite una reducción de los tiempos perdidos.

Por otra parte, Programa Cosmos genera un ranking de conductores y de los camiones que utilizan. Posteriormente efectúan un cruce de datos y así se puede determinar cuáles son las mejores combinaciones entre conductor y modelo de vehículo.  Asimismo, se puede determinar el lugar dónde recargar combustible según el grado de eficiencia que presenta el conductor, con su respectiva máquina (litros invertidos por tonelada transportada). De esa forma, los más eficientes deberían repostar en los lugares más alejados, para optimizar el proceso.

Los beneficios de los datos van directamente a los encargados de logísticas, instructores de manejo y gestores de costos, así como a encargados de abastecimiento. Se hace además un feedback personalizado a los conductores.

Desafíos y pasos a seguir

“La gestión de cambio es lo más complejo de explicar.  Que las personas entiendan lo que es IA es difícil. El conductor debe comprender que no lo están controlando para despedirlo, sino para que mejore sus KPI (Key Performance Indicators), y así los objetivos de toda la empresa”, expone Rovegno.

En cuanto a las proyecciones futuras, la empresa tiene vínculos con BHP Australia, por lo que esperan llegar a mineras internacionales. La idea también es llevar la plataforma a otros ámbitos, como  la ciudad, para que sea aplicada en  el transporte urbano y puertos entre otros.

Corfo y Expande

Los ejecutivos Jaime Rovegno y Joaquín Carrasco describen a Corfo y a Expande como “partners muy relevantes”. De acuerdo con Rovegno, gracias a Expande pudieron llegar a hacer pilotajes junto con Antofagasta Minerals, y por medio de Corfo tienen otras iniciativas, que por el momento son confidenciales.

El director de Data Science, Joaquín Carrasco, expresa que Expande tiene un rol importante a la hora de conectar a la gran minería con emprendimientos tecnológicos. “La minería al formarse por compañías muy grandes, es muy complicado generar cambios desde adentro. Pero si vienen de afuera por medio startups pequeñas, se han mostrado mucho más abiertos a adaptar cambios en el último tiempo”.