PROYECTO: “Diseño y control avanzado de voladura con Inteligencia Artificial”
PARTICIPANTE: Maycol Benavides Sánchez
CATEGORÍA: Proveedores
REGIÓN: Ayacucho
RESUMEN EJECUTIVO
Rocky AI system, en la unidad minera realizó con éxito la automatización del cálculo del análisis granulométrico (P10, P20, … , P100) reduciendo el segmentado de rocas y generación de reporte de 2 horas a solo 3 minutos. Reduciendo costos de mano de obra, trabajando con una innovadora solución basada en Inteligencia Artificial que permite mejorar la exactitud y precisión del análisis. En concordancia con los ODS ( )
Reduce la brecha de infraestructura, al trabajar desde la nube de Mineprism es innnecesario que la unidad minera tenga servidores especiales para los cómputos de nuestra IA.
Además, que ya no requiere utilizar hardware especializado para toma de fotos, sino que rompemos esa barrera permitiendo que con celulares puedan tomarse las fotos y usar nuestra solución, lo que permite a muchas mineras, desde pequeñas que pueda adoptar rápidamente la solución y obtener información vital para toma de decisiones informadas.
Reducción de brechas de económicas al ser un servicio mensual sin requerimiento de hardware especial para toma de fotos, ni de servidores web para correr el modelo de IA de Rocky AI system.
SÍNTESIS
Contribución y alineación con los ODS.
En el ODS 3, esta automatización contribuyó a reducir los riesgos de lesiones y accidentes al eliminar la manipulación de equipos especializados en actividades mineras.
En el ODS 9, la implementación de soluciones de IA promovió la innovación en la industria, mejorando la eficiencia del cálculo del P80 y el análisis de materiales post voladura.
En el ODS 13, se contribuyó a la acción por el clima al reducir la huella de carbono, gracias al menor consumo de energía al prescindir del hardware especializado.
En el ODS 17, estas soluciones de IA fomentaron la colaboración entre diferentes actores, como empresas mineras, desarrolladores de tecnología y expertos en IA, para alcanzar objetivos comunes de desarrollo sostenible.
RESULTADOS
En cuanto a la eficiencia del proceso, se observó una notable mejora en los tiempos de análisis granulométrico. La automatización permitió reducir significativamente el tiempo requerido para el cálculo del P80 y la obtención de datos granulométricos, agilizando la toma de decisiones y optimizando la producción minera.
La precisión de los datos también experimentó un incremento significativo. La utilización de IA para analizar las imágenes de las rocas eliminó los errores humanos asociados con mediciones manuales, proporcionando datos más confiables y precisos para una toma de decisiones más informada y precisa.
En términos de seguridad laboral, la eliminación de la necesidad de hardware especializado redujo los riesgos asociados con las actividades mineras. El personal minero pudo evitar la manipulación de equipos peligrosos y realizar sus tareas con un menor riesgo de accidentes.
En cuanto a sostenibilidad ambiental, la automatización contribuyó a reducir el consumo de recursos, como agua y energía, ya que se prescindió del uso de hardware especializado. Esto permitió un enfoque más responsable y sostenible en el análisis de materiales, disminuyendo el impacto ambiental de las operaciones mineras.
La población beneficiaria del proyecto incluyó al personal minero en la ubicación geográfica donde se llevó a cabo la intervención. Dependiendo del alcance y tamaño de la industria minera, el número de personas beneficiadas podría variar, abarcando desde cientos hasta miles de trabajadores y empresas mineras.
LOGROS ALCANZADOS
Como resultado de la ejecución del proyecto de automatización con Rocky AI system, se logró una significativa mejora en el segmentado de rocas y análisis granulométrico post voladura. Se automatizó por completo el proceso de segmentado, reduciendo el tiempo de generación de reportes de 2 horas a solo 3 minutos. Además, la precisión del método empleado se elevó del 67% al +90%, cumpliendo así con los objetivos establecidos y generando un impacto positivo en la eficiencia y calidad del análisis en la industria minera y energética.
Leave A Comment