MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero MINERÍA / ENERO 2024 / EDICIÓN 556 17 Resultados de negocios La implementación de la arquitectura de datos y las soluciones de Machine Learning e IA tuvieron un impacto significativo en las operaciones de Antamina. Se logró incrementar la producción de cobre fino y zinc, tanto en términos de volumen (throughput) como en términos de recuperación. Esto se tradujo en un aumento en los ingresos de la empresa y una mejora en la eficiencia operativa. Es importante mencionar que estos resultados no solo son fruto de la implementación de la arquitectura de datos y las soluciones de Machine Learning e IA, sino también del compromiso y esfuerzo del equipo de Antamina, que se adaptó a los nuevos procesos y tecnologías, y trabajó de la mano con el equipo de implementación para asegurar el éxito del proyecto. En resumen, los resultados obtenidos demuestran que la adopción de una arquitectura de datos robusta y el uso de Machine Learning e IA son herramientas valiosas para mejorar la eficiencia y productividad en el sector minero. Sin embargo, también se debe tener en cuenta que su implementación exitosa requiere de un esfuerzo conjunto y un compromiso por parte de todo el equipo, desde la Gerencia hasta los operadores en campo. Figura 16. Data Lake. Figura 17. Métricas de modelos. Conclusiones 1. El desarrollo e implementación de la arquitectura de datos en Antamina ha marcado un hito en la minería moderna, demostrando cómo la tecnología, específicamente el Machine Learning e Inteligencia Artificial, pueden potenciar las operaciones mineras. 2. El trabajo técnico concluye que una arquitectura de datos bien diseñada es esencial para habilitar el uso de Machine Learning e Inteligencia Artificial en la minería. A través de su implementación, se pueden consolidar y analizar eficientemente datos provenientes de diversas fuentes, proporcionando una base sólida para el desarrollo de modelos de ML e IA. 3. La arquitectura de datos implementada en Antamina ha demostrado ser efectiva en mejorar la eficiencia del procesamiento y la calidad de los datos. Esto ha habilitado el desarrollo y operación de soluciones de ML e IA que han logrado incrementar la producción de cobre fino y zinc. Esto se traduce en beneficios económicos significativos para la empresa y representa un avance importante para el sector minero en general. 4. La investigación también subraya la importancia del compromiso y la colaboración del equipo para el éxito de la implementación de la arquitectura de datos y las soluciones de ML e IA. A pesar de los desafíos técnicos, la adaptación y esfuerzo del equipo de Antami-
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