PROYECTO: Prototipo de Monitoreo Proactivo para la Optimización Energética

EMPRESA: Modular Mining Systems S.C.R.L.

CATEGORÍA: Proveedores

REGIÓN: Lima

RESUMEN EJECUTIVO

El proyecto “Prototipo de Sistema Inteligente para Optimización Energética en Minería” corresponde al desarrollo y validación de una solución basada en analítica avanzada y modelos predictivos orientados al monitoreo proactivo de activos de maquinaria pesada en operaciones mineras.

La iniciativa busca optimizar el consumo de combustible mediante el análisis de variables operacionales como RPM del motor, tipo de terreno, carga, velocidad y horas de operación, permitiendo identificar patrones asociados a ineficiencias energéticas y oportunidades de mejora operacional.

El prototipo fue validado utilizando datos reales en entornos controlados, logrando demostrar su viabilidad técnica y su potencial contribución a la reducción del consumo de combustible, disminución de emisiones de CO₂ y fortalecimiento de la toma de decisiones operativas.

El proyecto se alinea con los lineamientos ESG y contribuye principalmente a los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) 9 y 13, relacionados con innovación industrial y acción climática, promoviendo operaciones mineras más sostenibles mediante el uso de tecnologías predictivas y digitalización de procesos.

Asimismo, la solución representa una oportunidad de evolución hacia modelos de minería inteligente, facilitando el monitoreo continuo del desempeño de los equipos y permitiendo futuras integraciones con plataformas de gestión operacional minera.

SÍNTESIS

El proyecto consiste en el desarrollo de un prototipo funcional basado en machine learning y analítica predictiva orientado al monitoreo proactivo de activos y optimización energética en maquinaria pesada minera. La solución permite analizar variables operativas críticas para identificar patrones asociados al consumo de combustible y desempeño operacional.

El modelo desarrollado fue validado utilizando información operacional real en entornos controlados, demostrando capacidad para mejorar la precisión de estimaciones de consumo y contribuir a la reducción potencial de emisiones de CO₂ asociadas a la operación minera.

La iniciativa promueve innovación tecnológica aplicada al sector minero, fortaleciendo la digitalización y facilitando decisiones operativas más eficientes y sostenibles.

RESULTADOS

El proyecto permitió validar técnicamente un modelo predictivo orientado a optimizar el consumo de combustible en maquinaria pesada minera mediante el análisis de variables operacionales críticas.

Los resultados demostraron la viabilidad de aplicar herramientas de machine learning para identificar patrones asociados a ineficiencias energéticas y generar oportunidades de mejora operacional.

Asimismo, el proyecto permitió evidenciar el potencial de reducción de emisiones y fortalecimiento de procesos de digitalización y monitoreo proactivo en operaciones mineras.

LOGROS ALCANZADOS

Se desarrolló y validó un prototipo funcional basado en machine learning capaz de analizar variables operacionales críticas y generar modelos predictivos orientados a optimización energética y reducción potencial de emisiones en maquinaria pesada minera.