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.
Una forma estructurada y de bajo riesgo para demostrar impacto real usando sus propios datos.
Diseñado para trabajar con la infraestructura existente, sin interrumpir la operación.
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.
Inicialmente funciona como una capa de análisis y recomendación. No interviene directamente en el control de la planta hasta que los resultados estén validados.
Las salidas del sistema son acciones concretas: ajustes de mezcla, cambios de setpoints, o intervenciones sugeridas. El operador mantiene siempre el control.
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.
Requerimientos mínimos para iniciar una validación piloto.
Acceso a datos operacionales de los últimos meses (proceso, laboratorio o mantenimiento).
Una persona del equipo que entienda el proceso y pueda validar decisiones operacionales.
Definir una prioridad: recuperación, estabilidad, energía o mantenimiento.
Resultados típicos observados en la industria mediante modelos sobre datos operacionales.
Incremento estimado entre 1% y 3% mediante ajuste anticipado de variables de proceso.
Reducción potencial entre 5% y 10% optimizando el punto operativo de la planta.
Disminución de eventos de inestabilidad mediante detección temprana de desviaciones.
Utilizamos los datos que la operación ya genera — desde la mina hasta la planta — para anticipar comportamientos futuros y generar recomendaciones concretas.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
En pocas semanas podemos mostrar, con sus propios datos, cuánto valor adicional podría generar su operación mediante decisiones anticipadas.
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