Adquisición y proceso de múltiples datos para la gestión minera

Transcripción

1 Adquisición y proceso de múltiples datos para la gestión minera Aplicación práctica en el mundo minero Mining Tag S.A. Sergio Valenzuela Gerente General Diciembre, 2015

2 sirvan a la mejora de los procesos de nuestros clientes. Nuestra empresa Visibilizando procesos críticos Desarrollamos e implementamos sistemas tecnológicos de monitoreo, automatización y optimización para mejorar la seguridad y operación de nuestros clientes. A través de alianzas estratégicas con empresas de clase mundial, ofrecemos tecnología de primer nivel y desarrollamos soluciones para la minería y la industria. Adquirimos datos de forma automatizada para desarrollar aplicaciones que

3 Nuestras marcas Identec Solutions: líder mundial en fabricación y desarrollo de soluciones de RFID activo para industrias de condiciones extremas. Simsmart Technologies: Ingeniería, medición y optimización de ventilación en obras subterráneas. Kima Echtzeitsysteme: Medición y optimización del proceso de molienda. Impinj: RFID pasivo aplicado a la cadena suministros. Gestión de bodegas y patios. Control corporativo.

4 Fuente: McKinsey & Company. How Digital Innovation Can Improve Mining Productivity Uso de datos en compañías mineras

5 Control Producción LHD Control Producción LHD

6 Control Producción LHD Adquisición de datos Sistema de tags RFID activo en configuración reversa Se instalan tags en puntos de extracción y acopio. Computador a bordo almacena y procesa información. Información procesada es sincronizada con servidor central. Opcional: también se sincroniza datos crudos: Diagnóstico Análisis

7 Fuente: McKinsey & Company. How Digital Innovation Can Improve Mining Productivity Espacio de mejoras

8 Control Producción LHD Datos crudos raw data Un día de lectura Una lectura por segundo por tag visible ~ lecturas/lhd 12 LHDs: ~ lecturas/día Se obtienen: ID Tipo (zanja, pique, persona, etc.) Variables mecánicas Intensidad Timestamp

9 Control Producción LHD Procesamiento Concepto de cerros : Intensidad de señal permite determinar ubicación. Pique o Zanja Concepto de vuelta : Secuencia de cerros de Zanja finalizado por uno o varios cerros de Pique Sólo algunos datos son relevantes

10 Control Producción LHD Procesamiento Se producen varios cerros candidatos como punto de extracción. cómo se decide? Análisis de RSSI Análisis ciclos: tiempo e intensidad de señal Análisis lógico Integración con sensores de apoyo: Pesómetro indica cuando LHD esta cargada/descargada.

11 Control Producción LHD Punto de extracción seleccionado Punto de vaciado Vuelta Cerros candidatos Zanja Cerro Pique

12 Control Producción LHD Resultados / Visualización Como se utiliza la información obtenida? Dashboard: Información relevante al negocio en tiempo real. Permite tomar medidas correctivas en forma oportuna. Eliminación del control de producción en Papel o con input manual. Información robusta y estandarizada.

13 Control Producción LHD Reportes a medida Otros indicadores: Utilización, rendimiento LHDs y operadores. Producción por zona. Tiempos de extracción, etc. Infraestructura: no sólo información de producción. Checklists mantenimiento, Mensajería, Estado de zanjas y piques, Localización, ruta, etc.

14 Fuente: McKinsey & Company. How Digital Innovation Can Improve Mining Productivity Nuestra oferta

15 Próximos pasos Futuro Aprendiendo de los datos recopilados Con algoritmos predictivo desde Machine learning podremos tomar provecho de los datos crudos raw data para mejorar nuestro propios sistemas, disminuyendo la mantención y aumentando la confiabilidad en la detecciones de nuestro algoritmos.

16 Gracias

17 Matilde Salamanca 736, 5to piso Providencia, Santiago SCL