🌐 🇪🇸 Español 🇬🇧 English
Logo Daitamo

Aumente Recuperación y Estabilidad Operacional con IA

Anticipamos cómo se comportará la planta antes de procesar el mineral y recomendamos decisiones operacionales concretas en tiempo real.

No necesita un proyecto grande para empezar. Validamos impacto con sus propios datos en pocas semanas.

Cómo validamos impacto en su operación

En lugar de proyectos largos e inciertos, trabajamos con un enfoque de validación rápida: utilizamos datos históricos de su operación para construir modelos que replican el comportamiento real de la planta. Esto nos permite simular decisiones operacionales pasadas y medir cuánto se podría haber mejorado en recuperación, estabilidad o consumo energético.

Resultado: un caso de negocio concreto antes de cualquier implementación.

Programa Piloto de Validación (4–6 semanas)

Una forma estructurada y de bajo riesgo para demostrar impacto real usando sus propios datos.

01
Entendimiento Operacional
SEMANA 1
  • Identificación de decisiones críticas
  • Revisión de datos disponibles
  • Definición de objetivos de negocio
02
Modelado
SEMANAS 2–3
  • Modelos sobre datos históricos
  • Relación mineral → comportamiento planta
  • Identificación de patrones clave
03
Simulación
SEMANA 4
  • Reproducción de decisiones pasadas
  • Simulación de escenarios alternativos
  • Detección de oportunidades de mejora
04
Resultados
SEMANAS 5–6
  • Impacto económico estimado
  • KPIs operacionales mejorables
  • Roadmap de implementación

Cómo se integra en la operación

Diseñado para trabajar con la infraestructura existente, sin interrumpir la operación.

📂 Uso de datos existentes

El sistema utiliza datos que la operación ya genera: historiadores de planta, sistemas SCADA/DCS, laboratorio, despacho y mantenimiento. No requiere nueva instrumentación para comenzar.

🔒 Implementación no invasiva

Inicialmente funciona como una capa de análisis y recomendación. No interviene directamente en el control de la planta hasta que los resultados estén validados.

🎯 Recomendaciones operacionales

Las salidas del sistema son acciones concretas: ajustes de mezcla, cambios de setpoints, o intervenciones sugeridas. El operador mantiene siempre el control.

📈 Escalamiento progresivo

Una vez validado el impacto, el sistema puede integrarse más profundamente, automatizando decisiones o conectándose directamente con sistemas operacionales.

Arquitectura simplificada

Datos operacionales (SCADA / historiadores / laboratorio) → modelos de comportamiento → motor de decisiones → recomendaciones operacionales en tiempo real

El sistema se adapta a la arquitectura existente de la operación, ya sea on-premise o en la nube.

Qué necesitamos para comenzar

Requerimientos mínimos para iniciar una validación piloto.

🗄️ Datos históricos

Acceso a datos operacionales de los últimos meses (proceso, laboratorio o mantenimiento).

👤 Referente operativo

Una persona del equipo que entienda el proceso y pueda validar decisiones operacionales.

🎯 Objetivo claro

Definir una prioridad: recuperación, estabilidad, energía o mantenimiento.

Impacto Esperable

Resultados típicos observados en la industria mediante modelos sobre datos operacionales.

⚗️ Recuperación Metalúrgica

Incremento estimado entre 1% y 3% mediante ajuste anticipado de variables de proceso.

⚡ Consumo Energético

Reducción potencial entre 5% y 10% optimizando el punto operativo de la planta.

📊 Estabilidad Operacional

Disminución de eventos de inestabilidad mediante detección temprana de desviaciones.

Decisiones Operacionales que Pueden Anticiparse

Utilizamos los datos que la operación ya genera — desde la mina hasta la planta — para anticipar comportamientos futuros y generar recomendaciones concretas.

⚗️
B01 · PLANTA

Recuperación Metalúrgica

Decisiones anticipadas · Ajuste operativo en tiempo real

La recuperación se define antes de que el mineral entre a la planta, pero hoy las decisiones se toman sin visibilidad completa de su impacto. Nuestro sistema anticipa la recuperación esperada en función del mineral entrante y recomienda ajustes operacionales concretos en mezcla, molienda y dosificación de reactivos.

Modelos mineral → respuesta de planta Predicción de recuperación en tiempo real Integración con sistemas operacionales
  • Decisiones antes del procesamiento, no después
  • Reducción de pérdidas invisibles
  • Mayor estabilidad en recuperación
DECISIÓN OPERACIONAL
Mineral entrante → recuperación esperada → ajuste recomendado antes de procesar
📉
B02 · OPERACIÓN

Inestabilidad Operacional

Detección temprana · Intervención antes de la desviación

La mayoría de las pérdidas operacionales no provienen de fallas críticas, sino de pequeñas desviaciones acumuladas que pasan desapercibidas. El sistema monitorea continuamente variables del proceso y detecta condiciones que preceden inestabilidad, permitiendo intervenir antes de que impacten en producción.

Detección de anomalías multivariable Análisis de comportamiento operacional Alertas anticipadas
  • Intervención antes de la pérdida
  • Menor variabilidad en el proceso
  • Reducción de paradas no planificadas
DECISIÓN OPERACIONAL
Desviaciones actuales → riesgo de inestabilidad → acción preventiva sugerida
🪨
B03 · MINA · PLANTA

Variabilidad de la Mezcla

Blending óptimo · Estabilidad de proceso

La planta opera de forma más eficiente dentro de rangos específicos de mineral, pero la mezcla suele definirse con reglas estáticas o disponibilidad. El sistema evalúa el impacto de cada combinación de material antes de su procesamiento y recomienda la secuencia de alimentación que maximiza estabilidad y recuperación.

Modelos de respuesta de planta Optimización de blending Integración con despacho
  • Menor variabilidad en el proceso
  • Mayor consistencia en recuperación
  • Uso más eficiente del mineral disponible
DECISIÓN OPERACIONAL
Opciones de mezcla → impacto esperado → secuencia óptima de alimentación
B04 · ENERGÍA

Optimización Energética y Económica

Valor económico · No solo eficiencia

Operar al máximo throughput no siempre maximiza el resultado económico. El sistema calcula continuamente el punto operativo óptimo considerando energía, recuperación y tipo de mineral, recomendando ajustes de carga y alimentación.

Optimización multiobjetivo Modelos de valor económico Ajuste dinámico de setpoints
  • Mayor valor por tonelada procesada
  • Uso eficiente de energía
  • Mejor balance entre producción y costo
DECISIÓN OPERACIONAL
Condiciones actuales → valor económico esperado → ajuste óptimo de operación
🔧
B05 · MANTENIMIENTO

Mantenimiento Predictivo

Intervención en el momento óptimo

Las fallas están precedidas por cambios sutiles en el comportamiento de los equipos que no son visibles en monitoreo tradicional. El sistema detecta estas señales tempranas y estima la probabilidad de falla, recomendando cuándo intervenir para evitar paradas no planificadas.

Análisis de vibraciones y temperatura Modelos de degradación Integración con sistemas de mantenimiento
  • Menos fallas inesperadas
  • Mejor planificación de mantenimiento
  • Reducción de costos operativos
DECISIÓN OPERACIONAL
Estado actual del equipo → probabilidad de falla → momento óptimo de intervención
🔗
B06 · INTEGRACIÓN

Coordinación Mina–Planta

Decisiones alineadas · Sistema integrado

Las decisiones de extracción y procesamiento suelen optimizarse por separado, generando ineficiencias sistémicas. El sistema conecta ambas etapas, anticipando cómo impactará en planta el mineral que se decide extraer hoy y recomendando ajustes coordinados.

Modelos históricos mina–planta Predicción de impacto operacional Integración con planificación y despacho
  • Decisiones alineadas entre áreas
  • Menor variabilidad en planta
  • Mejor aprovechamiento del recurso
DECISIÓN OPERACIONAL
Decisión de extracción → impacto en planta → ajuste coordinado del sistema

Evalúe el impacto en su operación

En pocas semanas podemos mostrar, con sus propios datos, cuánto valor adicional podría generar su operación mediante decisiones anticipadas.

Solicitar Evaluación Piloto →
← Volver a todos los Portfolios