La industria minera genera diariamente enormes volúmenes de información a través de sensores, equipos, sistemas de automatización y procesos industriales. Sin embargo, disponer de más datos no necesariamente se traduce en mejores resultados. El verdadero desafío está en convertir esa información en conocimiento contextualizado y accionable que permita anticipar problemas, optimizar procesos y tomar decisiones con mayor rapidez.
Cuatro experiencias presentadas recientemente por Metso, Vale, Hydro y CMOC durante el evento AVEVA Day Brasil 2026, instancia que tendrá su versión en Chile el próximo 12 de noviembre, muestran cómo distintas compañías del sector están avanzando en esa dirección. Los casos abarcan desde el mantenimiento prescriptivo y la trazabilidad del mineral hasta el monitoreo preventivo de infraestructura de automatización y la gestión de la producción basada en indicadores automatizados y auditables.
Aunque cada compañía partió de un desafío diferente, las experiencias comparten un elemento: el valor no proviene únicamente de generar o almacenar datos, sino de conectarlos con el contexto de los activos y procesos para convertirlos en decisiones operativas.
“En la minería, recopilar y almacenar datos es apenas el comienzo. El valor para el negocio surge cuando esos registros son contextualizados e integrados con el conocimiento sobre los activos y los procesos, y se ponen a disposición de los equipos en el momento en que es necesario tomar una decisión”, señala Cláudio Muller, director de Ventas de AVEVA para Sudamérica.
Anticiparse a una falla antes de que afecte la producción
Metso, proveedor global de tecnologías, soluciones y servicios para los sectores de agregados, procesamiento de minerales y refinación de metales, mostró cómo puede transformarse un dato generado por sensores y sistemas de control en una recomendación concreta para la planificación del mantenimiento. La solución combina AVEVA Connect, la plataforma de análisis Metso Metrics y el conocimiento técnico de especialistas de la compañía.
En lugar de sumar nuevos sensores, el proyecto aprovechó las señales ya disponibles en los sistemas de control y agregó contexto del proceso, historial de los activos, modelos analíticos y conocimiento de ingeniería. El monitoreo integrado identificó 35 eventos predictivos, de los cuales 33 concluyeron con una decisión técnica. La actuación anticipada permitió evitar más de 400 horas potenciales de indisponibilidad y preservar más de 225 mil toneladas de producción, generando US$15,4 millones en valor para la operación entre agosto de 2025 y mayo de 2026
Mayor visibilidad desde la mina hasta la planta
En Vale, el desafío consistía en mejorar la trazabilidad de la calidad del mineral Run-of-Mine (ROM), integrar la información proveniente de la mina y la planta y reducir la fragmentación de los datos utilizados para tomar decisiones.
Para ello, la compañía desarrolló una solución que relaciona información del modelo geológico con los ciclos de movimiento de los camiones y la integra en su sistema de gestión de información de procesos basado en AVEVA PI System. La integración permitió reducir en dos horas diarias el tiempo dedicado a actualizar hojas de cálculo, ampliar el acceso a la información a tres nuevos equipos y aumentar considerablemente la granularidad del monitoreo, que pasó de intervalos de 12 horas a una hora.
De una hora a minutos para diagnosticar una falla
Hydro digitalizó el monitoreo de la arquitectura de automatización de su refinería Alunorte, una infraestructura que reúne alrededor de 7.000 instrumentos, más de 4.000 motores, 75 subestaciones y aproximadamente 60.000 puntos dinámicos.
Anteriormente, algunas fallas podían identificarse solo durante inspecciones trimestrales o después de haber afectado equipos o líneas de producción, y Encontrar el origen podía tomar cerca de una hora. Tras migrar la arquitectura registrada en documentos físicos hacia AVEVA PI System, Hydro modeló aproximadamente 5.000 elementos y atributos y desarrolló lógicas para monitorear continuamente sus activos. Como resultado, logró reducir en 95% el tiempo inicial de investigación de fallas.
Cuando el dato permite descubrir qué variable realmente importa
La experiencia de CMOC plantea otro desafío frecuente en las operaciones industriales: pasar de procesos descentralizados y basados en hojas de cálculo hacia una gestión sustentada en información automatizada, confiable y auditable. La compañía digitalizó la Gestión de la Rutina Diaria en la producción de aleación de ferroniobio, un elemento clave para el acero, mediante AVEVA Production Management y estructuró el monitoreo de las principales variables del proceso.
El análisis permitió identificar una correlación entre el exceso de aluminio y la recuperación del niobio. A partir de este hallazgo, la variable comenzó a monitorearse y controlarse sistemáticamente, contribuyendo a maximizar la recuperación del mineral y acelerar la toma de decisiones operativas.
Más datos no necesariamente significan mejores decisiones
Las cuatro experiencias apuntan a una evolución que trasciende la digitalización de procesos individuales. El siguiente paso consiste en conectar datos provenientes de distintas fuentes, contextualizarlos y hacer que lleguen a las personas adecuadas en el momento en que deben tomar una decisión.
Para la industria minera, esto puede significar pasar de reaccionar ante una falla a anticiparla, de consolidar manualmente información a visualizar el proceso en tiempo real, o de analizar cientos de variables a identificar aquellas que realmente tienen impacto sobre la producción.
Para Cláudio Muller, aunque los cuatro proyectos partieron de necesidades distintas, todos demuestran un principio común: “El avance ocurre cuando las empresas logran conectar diferentes fuentes, contextualizar los registros de acuerdo con los activos y procesos y convertir esa información en acciones para los equipos de operación, mantenimiento y gestión”.
