Adquisición y proceso de múltiples datos para la gestión minera

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

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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

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 sirvan a la mejora de los procesos de nuestros clientes.

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.

Uso de datos en compañías mineras

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

Control Producción LHD

Control Producción LHD

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

Espacio de mejoras

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

Control Producción LHD

Datos crudos “raw data” • Un día de lectura… • Una lectura por segundo por tag visible • ~4.300.000 lecturas/LHD • 12 LHDs: ~50.000.000 lecturas/día • Se obtienen: • • • • •

ID Tipo (zanja, pique, persona, etc.) Variables mecánicas Intensidad Timestamp

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…

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.

Control Producción LHD

Punto de extracción seleccionado Punto de vaciado

Cerros candidatos Zanja

Cerro Pique

Vuelta

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.

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.

Nuestra oferta

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

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.

Gracias

Matilde Salamanca 736, 5to piso Providencia, Santiago SCL +562 2495 7780 [email protected] www.miningtag.cl

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