MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / DICIEMBRE 2022 / EDICIÓN 543 40 reducir las incertidumbres en los procesos de planificación de los planes de minado, donde posibilitan predecir diferentes escenarios que permiten resolver los distintos cuellos de botella que se generen por el comportamiento variable en tiempo. El enfoque de las herramientas del Machine Learning ha generado valor mediante los siguientes indicadores: Incremento de la productividad. Horas efectivas. Ahorro en el mantenimiento de vehículos. Análisis de datos Se desarrolló la recopilación de datos analizados por cada área, con el objetivo de generar una base única para el desarrollo del planeamiento y revisar los datos encontrados enfocados como se muestra en la Tabla 2. Problemas detectados Los problemas detectados se presentan en la Tabla 3. Unas de los principales cuellos de botella en el 2021 fue el personal disponible (Ver Figura 1). Dentro de la unidad se ha implementado distintos dispositivos de control, entre sensores e instrumentación de las diferentes áreas, adicional a ello tenemos los reportes generados por los operadores y las estadísticas de Mantenimiento, Mina, Planeamiento y Geomecánica. En base a la información entregada por las áreas se desarrolló un flujo para la extracción de data relevante con el fin que sea usada en los procesos de modelamiento. Se utilizó para el estudio el software gratuito Orange herramienta para la minería de datos y análisis predictivo. Para la construcción del árbol de decisión, se realizó 324 corridas con el fin de obtener el comparativo y correlación entre las variables. Figura 9. Figura 10. Figura 11. Diseño de perforación convencional (un ángulo).
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