Aplicación de herramientas de inteligencia de negocios en modelamiento geometalúrgico

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1 Aplicación de herramientas de inteligencia de negocios en modelamiento geometalúrgico Verónica Escobar González, Claudio Barrientos Ochoa, Sergio Barrientos Ochoa, Dirección de Modelamiento Geometalúrgico Codelco Norte RESUMEN La Dirección de Modelamiento Geometalúrgico de Codelco Norte tiene como objetivo reconocer el comportamiento y explicar la variabilidad de la respuesta metalúrgica para los distintos minerales del yacimiento, tanto en laboratorio como en planta, sirviendo así de sustento a la planificación minera. De esta manera es posible disminuir los niveles de incertidumbre asociados a los distintos Programas de Producción, gestionar de mejor forma las mezclas de alimentación desde el punto de vista de respuesta operacional, además de servir de apoyo a la gestión de los procesos en planta concentradora y aguas abajo, entre otros beneficios. La aplicación de las herramientas de Inteligencia de Negocios, como la construcción de un Data Mart, el uso de algoritmos de Minería de Datos y el desarrollo de Sistemas de Apoyo a la Decisión han sido aplicadas con éxito en la Dirección y se han traducido en la optimización de recursos humanos, disminución en los tiempos de respuesta, aumento de la capacidad predictiva de los modelos, mayor tratamiento de volúmenes de datos, mejor entendimiento de los procesos, consideración del contexto geológico-metalúrgico en lugar de variables aisladas y la trazabilidad de los datos trabajados entre otras. La Dirección sigue desarrollando aplicaciones y analizando nuevas formas de modelamiento, entendiendo que uno de los activos más importantes de la organización es su información, por tanto un adecuado tratamiento de los datos en todos los niveles se traducirá en un mejor entendimiento de la respuesta metalúrgica y constituirá una ventaja competitiva. Este tipo de desarrollos sustentan las predicciones de parámetros metalúrgicos en la planificación minera en Codelco Norte y pueden ser extendidos a otras áreas de ingeniería y análisis. INTRODUCCIÓN La información reduce nuestra incertidumbre sobre algún aspecto de la realidad y, por tanto, nos permite tomar mejores decisiones. Desde la antigüedad, los sistemas de información se han recopilado y organizado para asistir en la Toma de Decisiones. En las últimas décadas la modernización de las bases de datos ha permitido almacenar, organizar y recuperar grandes volúmenes de información. Desgraciadamente, gran parte de esta información se genera con un fin concreto y posteriormente no se analiza ni integra con el resto de conocimiento del dominio de actuación. Un claro ejemplo de ello son las bases de datos transaccionales (sistema de información de una organización) que sirven para el funcionamiento de las aplicaciones del día a día, pero que raramente se utiliza con fines analíticos. Esto se debe, fundamentalmente, a que no se sabe cómo hacerlo, es decir, no se dispone de las personas y herramientas indicadas para ello.

2 La Dirección de Modelamiento Geometalúrgico de Codelco Norte tiene como objetivo reconocer el comportamiento y explicar la variabilidad de la respuesta metalúrgica para los distintos minerales del yacimiento, tanto en laboratorio como en planta, sirviendo así de sustento a la planificación minera. De esta manera es posible disminuir los niveles de incertidumbre asociados a los distintos Programas de Producción, gestionar de mejor forma las mezclas de alimentación desde el punto de vista de respuesta operacional, además de servir de apoyo a la gestión de los procesos en planta concentradora y aguas abajo, entre otros beneficios. Business Intelligence is a method of storing and presenting key enterprise data so that anyone in your company can quickly and easily ask questions of accurate and timely data. Effective BI allows end users to use data to understand why your business got the particular results that it did, to decide on courses of action based on past data, and to accurately forecast future results. (Lynn Langit)[1] MOTIVACIÓN Las actividades relacionadas con la anticipación en los negocios están tomando cada vez mayor relevancia, la diferencia entre las organizaciones la hace el conocimiento que son capaces de extraer de sus propias prácticas. Bajo esta premisa, la predicción de la respuesta metalúrgica se torna de vital importancia, ya que está orientada a la disminución de incertidumbre para la toma de decisiones. Es por ello que la Dirección de Modelamiento Geometalúrgico implementa distintas herramientas de Inteligencia de Negocios en sus procesos como Dirección, como la aplicación de algoritmos de Minería de Datos para el modelamiento predictivo de recuperaciones en planta, construcción de Data Mart y desarrollo de aplicaciones de reportes automatizados. METODOLOGÍA La Dirección sigue la metodología KDD (Knowledge Discovery from Databases), que consiste básicamente en el proceso de extracción de conocimiento oculto y útil a partir de los datos (en este caso corresponde a data histórica de los procesos e información de muestras geometalúrgicas) para apoyar la toma de decisiones. Las etapas incluidas en la metodología son: consolidación, selección y preprocesamiento de datos, análisis y modelamiento (minería de datos), interpretación y evaluación, visualización del conocimiento y finalmente apoyo a la toma de decisiones. Cabe señalar que el proceso es continuo y recursivo, por ejemplo en ocasiones dependiendo de los resultados se debe volver a la etapa de procesamiento de los datos. La figura 2 ilustra las etapas incluidas en la metodología KDD.

3 Figura 2 Metodología KDD (Knowledge Discovery from Databases) A continuación se analizarán con mayor detalle aquellas etapas relacionadas con mejoras en los procedimientos aplicadas directamente y aún en desarrollo por la Dirección: - Consolidación de Datos - Análisis y Modelamiento - Visualización del Conocimiento Consolidación de Datos La información geológica y metalúrgica necesaria para la generación y posterior aplicación de modelos se encuentra disponible en diferentes fuentes (archivos de texto, planillas Excel, Bases de Datos) con diferentes formatos, lo que lo hace que la extracción manual de ellos (inicialmente practicada) sea costosa en tiempo y recursos, además de susceptible a errores. Muchas áreas orientadas al análisis no cuentan con bases de datos analíticas y sistemas automáticos de consolidación, es por ello que deben realizar el proceso de manera manual, con todas las desventajas asociadas. Un Data Mart es una versión reducida de un Almacén de Datos (Data Warehouse), su alcance es un área de negocio, en este caso la Dirección de Modelamiento Geometalúrgico. Consiste en una base de datos analítica (orientada a las consultas y al análisis) que sirve de soporte a los análisis posteriores incluidos en el proceso de Minería de Datos.

4 Debido a la orientación analítica de la Dirección, es necesario contar con grandes volúmenes de datos, entonces se torna fundamental que el Data Mart se alimente de manera automática por el costo asociado a la extracción de información. En la etapa de Consolidación se recolectan los datos de distintas fuentes (Planificación, Geología, Planta Concentradora, etc.) y se les aplican mecanismo de aseguramiento de integridad, los que tienen por objetivo validar que los datos sean consistentes en su contexto. Una vez validada la información es llevada al nivel de detalle requerido (día, mes, año, turno, muestra, etc.) y almacenado en la base de datos propiamente tal. En la etapa de Consolidación se recolectan los datos de distintas fuentes (Planificación, Geología, Planta Concentradora, etc.) y se les aplican mecanismo de aseguramiento de integridad, los que tienen por objetivo validar que los datos sean consistentes en su contexto. Una vez validada la información es llevada al nivel de detalle requerido (día, mes, año, turno, muestra, etc.) y almacenado en la base de datos propiamente tal. Las ventajas de la extracción de datos automática y la disposición de un Data Mart en la Dirección son las siguientes: Reducción en el costo de extracción de información, de esta manera el personal experto puede invertir más tiempo en realizar nuevos análisis y construir modelos, en vez de consolidar datos manualmente. Incremento del número de variables disponibles para el análisis, debido a que existe una reducción en el costo de extracción. Mejora en la calidad de los datos, con la aplicación de reglas de integridad disminuye la probabilidad de encontrar en el análisis información fuera de contexto. La información es preprocesada para calcular un promedio por turno, día, semana o mes, por lo que el almacén de datos solo contiene información útil para el análisis. Análisis y Modelamiento Etapa en la cual se realizan distintas actividades orientadas a la extracción de conocimiento en sí. Usualmente se comienza con un Análisis Exploratorio de los Datos (EDA), que corresponde a un conjunto de procedimientos que apuntan al entendimiento de la data y las relaciones entre las variables. Generalmente desarrollado a través de cálculos de estadísticos y tablas resumen, como también usa herramientas de presentación gráfica de los datos. EDA fue propuesto por Tukey (1977) [2] y las actuales prácticas comprenden básicamente los siguientes pasos, que son considerados habitualmente por la Dirección en los análisis que realiza: Estadística Descriptiva, donde se examina la estadística univariada de cada una de las variables - Análisis de las distribuciones de cada variable y evolución temporal - Cálculo de los coeficientes de correlación entre las variables en estudio - Detección de valores fuera de rango (outliers)

5 - Exploración de relaciones no lineales entre diferentes variables utilizando gráficos de dispersión El modelamiento corresponde a la resolución de alguna tarea en particular, como predecir, agrupar, explicar, clasificar, entre otras. Por lo tanto se debe seleccionar una herramienta adecuada que sea capaz de dar respuesta a la necesidad planteada y donde se cumplan los requerimientos de la herramienta en sí, variables numéricas continuas por ejemplo en el caso de la regresión lineal. Data mining is the extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data. (Witten & Frank, 2000)[3] Las funciones estadísticas ofrecen diversos métodos de pronóstico para apoyar la toma de decisiones y resultan de gran utilidad al momento de descubrir patrones o construir modelos de predicción. La Minería de Datos ofrece métodos más robustos de modelamiento respecto a la estadística clásica y también requieren de una mayor potencia de cálculo, lo que hoy en día ya no supone un problema. Siguiendo la metodología KDD, la Dirección de Modelamiento Geometalúrgico ha construido diversos modelos predictivos de recuperaciones de cobre, molibdeno y leyes de Concentrado Colectivo mediante técnicas de Minería de Datos como Redes Neuronales. Emblemático es el caso de la recuperación de cobre, donde el modelo predictivo de redes neuronales ha sido capaz de predecir la recuperación real diaria en planta concentradora con errores cercanos a 1% [4] utilizando variables predictoras geológicas como mineralogías, leyes y alteraciones. El modelo de redes neuronales aprende de la historia y anticipa de manera intrínseca los parámetros de la operación, logrando predecir la recuperación y detectar anomalías en el proceso. Los modelos son sometidos a una constante evaluación por medio de conciliaciones semanales. Además de encontrar grupos de comportamientos geológicos-metalúrgicos mediante técnicas de clustering como K-Medias, como parte del análisis descriptivo previo al modelamiento predictivo. Los beneficios asociados al uso de la Minería de Datos son varios: Análisis Multivariable robusto y captura patrones complejos Mayor Capacidad de Procesamiento de Datos Aumento en la Precisión de las Predicciones Posibilita aplicación de nuevas formas de Visualización de Conocimiento Los modelos son evaluados y se cuantifican los errores Se descubren nuevas interdependencias entre las variables geológicas y metalúrgicas

6 Visualización del Conocimiento La visualización del resultado de las herramientas de Inteligencia de Negocios utilizadas con anterioridad se encuentran comprendidas en un Sistema de Apoyo a la Decisión (DSS, Decision Support System), el cual reporta de manera automatizada la información contenida en el Data Mart (variables de un plan minero por ejemplo) con su respectivo resultado en la evaluación del modelo previamente construido. En la actualidad el DSS es utilizado para predecir el comportamiento de las variables metalúrgicas en la planificación de corto plazo y visualizar las variables geológicas y químicas de interés (mineralogías de mena, participación de los dominios de alteración y leyes programadas). La figura 3 ejemplifica el DSS utilizado en la planificación semanal de producción. Se puede visualizar que expone el día perteneciente a la semana con su respectiva predicción. Además de dos gráficas, la primera representa el comportamiento de la mineralogía durante el periodo de la planificación, mientras que la segunda la mineralogía del día seleccionado. La aplicación se encuentra alojada en un servidor en desarrollo de carácter local, por lo que cualquier persona autorizada de la Dirección puede acceder al DSS y visualizar la información contenida en un programa de producción. Figura 3 SAD orientado a la planificación semanal

7 Las ventajas de esta última mejora a los procesos de la Dirección ha repercutido directamente en los tiempos de respuesta, mayor cantidad de información entregable, además de la contribución al mayor entendimiento del comportamiento de las variables geológicas y metalúrgicas. CONCLUSIONES La aplicación de las herramientas de Inteligencia de Negocios, como la construcción de un Data Mart, el uso de algoritmos de Minería de Datos y el desarrollo de Sistemas de Apoyo a la Decisión han sido aplicadas con éxito en la Dirección y se han traducido en la optimización de recursos humanos, disminución en los tiempos de respuesta, aumento de la capacidad predictiva de los modelos, mayor tratamiento de volúmenes de datos, mejor entendimiento de los procesos, consideración del contexto geológico-metalúrgico en lugar de variables aisladas y la trazabilidad de los datos trabajados entre otras. El desarrollo de aplicaciones a nivel local resulta ser una adecuada manera de solucionar y mejorar los procesos de la Dirección, dado que la informática avanza más lento que la velocidad natural del negocio. Es posible desarrollar aplicaciones que resuelvan tareas rutinarias y contribuyan al análisis y a la detección de factores de interés en otras áreas del negocio. La Dirección sigue desarrollando aplicaciones y analizando nuevas formas de modelamiento, entendiendo que uno de los activos más importantes de la organización es su información, por tanto un adecuado tratamiento de los datos en todos los niveles se traducirá en un mejor entendimiento de la respuesta metalúrgica y constituirá una ventaja competitiva. Este tipo de desarrollos sustentan las predicciones de parámetros metalúrgicos en la planificación minera en Codelco Norte y pueden ser extendidos a otras áreas de ingeniería y análisis. REFERENCES Lynn Langit (2007) Fundations of SQL Server 2005: Business Intelligence. Apress, United States of America. [1] Mamdouh Refaat (2007) Data Preparation for Data Mining Using SAS. Morgan Kaufmann, United States of America. [2] Ian H. Witten & Eibe Frank (2005) Data Mining: Practical Machine Learning Tools and Techniques. Elsevier, United States of America. [3] Dirección de Modelamiento Geometalúrgico, Codelco Norte (2010) Informe Predicciones P1-2011: Parámetros Geometalúrgicos. [4]

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