Operacion minera
Despliegue on-prem / edge

IA que reduce detenciones y anticipa fallas en tu operación minera

Anticipa fallas antes de que detengan la producción — modelos entrenados con datos de vibración, temperatura, presión y consumo energético de tus equipos.
Desplegable en faena — Edge AI que opera sin conexión permanente, con soberanía total de datos.

Los problemas que enfrenta tu operación hoy

Desafíos reales que la IA aplicada puede resolver en tu faena.

Detenciones no programadas

Cuestan millones por hora y desorganizan la cadena productiva.

Mantenimiento reactivo o por calendario

Reemplaza piezas antes de tiempo o demasiado tarde, sin basarse en la condición real del equipo.

Falta de visibilidad en tiempo real

Del estado de activos distribuidos en faenas remotas, sin monitoreo centralizado.

Incidentes de seguridad

Por falta de monitoreo continuo en zonas de riesgo y detección de EPP insuficiente.

Reportes manuales

Consumen horas de ingenieros y llegan tarde para tomar decisiones operacionales.

Datos dispersos

En SCADA, historiadores, ERP y planillas que nadie cruza de forma sistemática.

Casos de uso en minería

Soluciones de IA diseñadas para los desafíos específicos de la operación minera.

Maquinaria industrial para mantenimiento predictivo

Mantenimiento predictivo de equipos críticos

Modelos de machine learning que analizan datos de sensores (vibración, temperatura, corriente, presión) para predecir fallas con días o semanas de anticipación. Se integra a tu sistema de gestión de mantenimiento (SAP PM, Ellipse, Maximo) para generar órdenes de trabajo automáticas.

Equipos típicos: chancadores, molinos, correas transportadoras, bombas, motores eléctricos.

Seguridad en construccion y mineria

Visión por computadora para seguridad

Detección automática de uso de EPP, presencia de personas en zonas restringidas, estado de señalética y condiciones de riesgo. Opera con cámaras existentes (CCTV) o nuevas, con procesamiento local (edge) para latencia mínima.

Aplicaciones: detección de EPP, control de acceso por zonas, alertas en tiempo real.

Proceso industrial de deteccion de anomalias

Detección de anomalías en procesos

Algoritmos que aprenden el comportamiento normal de tus procesos (molienda, flotación, lixiviación) y alertan cuando algo se desvía — antes de que se convierta en un problema. Monitoreo 24/7 sin fatiga humana.

Camiones mineros para optimizacion de flota

Optimización de flota

Modelos que optimizan asignación de camiones, rutas de acarreo y ciclos de carga considerando condiciones de terreno, tráfico en rampas y disponibilidad mecánica. Reducción de tiempos muertos y consumo de combustible.

Dashboard de datos para automatizacion de reportes

Automatización de reportes operacionales

Agentes de IA que recopilan datos de múltiples fuentes (SCADA, ERP, planillas), generan reportes estandarizados (turno, diario, semanal) y los distribuyen automáticamente. El ingeniero revisa y valida en vez de construir desde cero.

Un POC funcional en 4 a 6 semanas

Un caso de uso acotado, datos reales de tu operación, integración a una fuente existente. Resultados medibles para decidir si escalar.

01

Diagnóstico y datos

Semana 1–2

  • Diagnóstico de datos y definición de KPIs
  • Auditoría de calidad, cobertura y acceso a datos de sensores/equipos
  • Documento de alcance detallado con riesgos y mitigaciones
02

Desarrollo e integración

Semana 3–4

  • Desarrollo de modelo o agente de IA
  • Integración a fuente de datos existente (SCADA, historiador, CMMS)
  • Despliegue en ambiente de staging o producción limitada
03

Validación y entrega

Semana 5–6

  • Validación con datos reales en operación
  • Dashboard de monitoreo con métricas de desempeño
  • Informe ejecutivo: ROI estimado, recomendación de escalamiento, hoja de ruta

Entregables del POC

Modelo o agente funcional desplegado en ambiente de staging o producción limitada
Dashboard de monitoreo con métricas de desempeño
Informe técnico: precisión del modelo, cobertura, limitaciones, datos requeridos para mejorar
Informe ejecutivo: ROI estimado, recomendación de escalamiento, hoja de ruta

Requisitos del cliente

Acceso a datos históricos de sensores/equipos (vía API, base de datos o exportación)
Un interlocutor técnico (ingeniero de mantenimiento, datos o TI) con disponibilidad semanal
Acceso a infraestructura para despliegue (servidor on-prem o cuenta cloud)

Qué NO incluye el POC

Despliegue en producción a escala completa
Integración con más de un sistema fuente
Entrenamiento de modelos con datos de múltiples faenas
Soporte post-POC (se cotiza por separado)
Hardware (cámaras, sensores, servidores) — se especifica si es necesario

Riesgos típicos y mitigación

Datos insuficientes o de baja calidad — mitigación: Auditoría de datos en semana 1
Acceso limitado a sistemas — mitigación: Definir accesos antes de iniciar
Alcance ambiguo — mitigación: Documento de alcance firmado en semana 1

Seguridad de grado industrial para tu operación

Cada proyecto se diseña con seguridad como prioridad. Los datos nunca salen del perímetro de tu faena sin autorización.

Despliegue en faena (on-premise / edge)

Los modelos corren en tu infraestructura, sin enviar datos fuera del perímetro.

Edge AI

Procesamiento local en dispositivos junto a los equipos, sin depender de conectividad.

Cifrado end-to-end

Datos en tránsito y en reposo protegidos con estándares industriales.

Compatible con políticas corporativas

Integración con Active Directory, VPN, firewalls existentes.

Logging completo — cada inferencia, consulta y acceso queda registrado para auditoría
Cumplimiento con normativas de la industria minera y regulaciones chilenas
Retención de datos configurable
Compatible con VPN y firewalls corporativos
Edge AI — opera sin conexión permanente
Centro de datos

Se integra a lo que ya tienes

Sin reemplazar tu stack actual. Complementamos lo que ya funciona en tu operación.

ERP

SAP, Oracle, Dynamics

CMMS / EAM

SAP PM, Maximo, Ellipse

SCADA / Historiadores

OSIsoft PI, Wonderware, Ignition

IoT / Sensores

OPC-UA, MQTT, Modbus

BI

Power BI, Tableau, Grafana

Cloud

AWS, Azure, GCP

Otros

APIs REST/SOAP, SQL/NoSQL, CSV/Excel

Operacion minera

Resultados que hemos observado en implementaciones similares

Los resultados varían según la madurez de datos, calidad de sensores y condiciones operacionales de cada faena. Los rangos siguientes son referenciales y se basan en casos de uso típicos en la industria.

15–40%

Reducción de detenciones no programadas

Dependiendo del tipo de equipo y la calidad del dato de sensores.

10–25%

Reducción de costos de mantenimiento

Al pasar de mantenimiento preventivo por calendario a predictivo basado en condición.

>80%

Precisión en detección de incidentes

En detección de EPP y zonas restringidas, con tasa de falsos positivos configurable.

60–80%

Ahorro en horas de reportería

Reducción en tiempo de elaboración de reportes operacionales.

+2–5 pp

Disponibilidad de equipos

Incremento en puntos porcentuales en disponibilidad de activos críticos.

Preguntas frecuentes

¿Qué datos necesito para implementar mantenimiento predictivo en minería?
Se requiere un histórico de al menos 3 a 6 meses de datos de sensores (vibración, temperatura, corriente, presión) del equipo objetivo. También es útil contar con registros de fallas y órdenes de trabajo del CMMS. Durante la primera semana del POC realizamos una auditoría de datos para evaluar calidad y cobertura.
¿Funciona la IA sin conexión a internet en faena?
Sí. Utilizamos Edge AI, que permite ejecutar modelos directamente en dispositivos locales dentro de la faena. Los modelos se actualizan periódicamente cuando hay conectividad, pero operan de forma autónoma en condiciones offline.
¿Se puede integrar con SAP PM o Maximo?
Sí. Nos integramos a los principales sistemas de gestión de mantenimiento (SAP PM, Maximo, Ellipse) mediante APIs o conectores estándar. El modelo puede generar órdenes de trabajo automáticas o alertas que se registran directamente en el CMMS.
¿Cuánto cuesta un POC de mantenimiento predictivo?
El costo varía según el alcance, pero un POC típico para un tipo de equipo con integración a una fuente de datos tiene un costo acotado que se define en la etapa de diagnóstico. El objetivo es que el POC se pague solo con los ahorros que genera, y por eso medimos ROI desde el inicio.
¿Qué pasa después del POC si los resultados son positivos?
Entregamos una hoja de ruta para escalar a producción: más equipos, más faenas, integración completa con CMMS y BI. El escalamiento es incremental y cada etapa tiene métricas claras de éxito.

Hablemos de tu operación minera

Cuéntanos qué problema quieres resolver en tu faena. Evaluamos si la IA es la herramienta correcta — y si lo es, te proponemos un POC acotado para demostrarlo.