MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / ENERO 2024 / EDICIÓN 556 10 tegridad de los concentrados durante su viaje por el mineroducto. Filtrado: los sistemas de control de calidad supervisan la eficacia del proceso de filtrado y recogen datos sobre la humedad y la pureza del concentrado. En cada uno de estos procesos, los sistemas mencionados recogen y almacenan datos que se analizan y utilizan para tomar decisiones basadas en evidencia. Esto permite a Antamina maximizar la eficiencia, minimizar los impactos ambientales y mejorar continuamente sus operaciones. No obstante, la industria minera se enfrenta a un cambio de paradigma. Las emergentes tecnologías de Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA) están desafiando los enfoques tradicionales de operación y gestión, abriendo las puertas a una nueva era de eficiencia y seguridad en las operaciones mineras. Sin embargo, para aprovechar al máximo estas oportunidades, se requiere una infraestructura de datos robustos y bien diseñados, una arquitectura de datos que pueda soportar y potenciar estas tecnologías. En Antamina, con su compromiso de ser pionera en la adopción de nuevas tecnologías, se presenta como un caso de uso ideal para proponer cómo la arquitectura de datos puede potenciar la implementación de ML e IA en la industria minera. Este trabajo técnico se centra en la implementación de una arquitectura de datos de vanguardia en Antamina. A lo largo de los años, la empresa ha demostrado una disposición constante para la integración de tecnologías emergentes en sus operaciones. No obstante, como en cualquier compañía que se aventura en el camino de la digitalización, Antamina enfrenta desafíos significativos. Entre estos, destacan la falta de estandarización en los formatos y definiciones de datos, la necesidad de analizar grandes volúmenes de datos de diferentes fuentes, la dificultad para compartir y acceder a los datos, los riesgos de seguridad de la información, y el uso limitado de técnicas avanzadas de análisis. En este contexto, se plantea la siguiente pregunta de investigación: ¿Cómo puede una arquitectura de datos robusta y bien diseñada mejorar la capacidad del sector minero para adoptar y aprovechar las tecnologías de ML e IA, en el caso concreto de Antamina? Para responder a esta pregunta, se realiza un análisis exhaustivo de la situación actual de la empresa en términos de infraestructura de datos, se identifican los desafíos y oportunidades relacionados con la implementación de una infraestructura efectiva, y se proporciona una hoja de ruta estratégica para la adopción de un sistema de datos robusto. Este trabajo técnico se divide en varias secciones. Tras esta introducción, se presentan los objetivos generales y específicos del estudio. Luego, se detalla el proceso de implementación de la arquitectura de datos, seguido de la presenFigura 7. Proceso de filtrado. Figura 8. Resultados Nube Data Lake.
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