MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 577 / OCTUBRE 2025 48 Figura 10. Escenario 2. crítica desde el punto de vista de estabilidad operacional y control metalúrgico. La discusión de resultados evidencia que el gemelo digital permite: Simular secuencias de minado realistas que optimicen variables metalúrgicas críticas. Anticipar desviaciones antes de que ocurran en planta. Decidir cambios en la dirección o velocidad del minado sin comprometer el tonelaje. Conclusiones 1. La implementación del gemelo digital en Quellaveco demuestra que es posible anticipar el comportamiento del minado y sus impactos metalúrgicos en planta, en función de variables clave como RSOL. 2. Simulaciones basadas en bloques de minados, permiten tomar decisiones operativas más cercanas a la realidad, evitando soluciones teóricas poco prácticas. 3. Minimizar la variabilidad en la recuperación es un objetivo alcanzable mediante estrategias de minado inteligentes, soportadas por el gemelo digital. 4. La estabilidad operativa lograda se traduce en mejores márgenes, menor consumo de insumos y cumplimiento de metas productivas. Resultados operacionales y beneficios Coordinación efectiva entre equipos y procesos. Mayor cumplimiento del plan semanal y mensual. Detección temprana de desvíos (mantenimiento, demoras y eventos). Reducción de variabilidad en el rendimiento. Apoyo a decisiones en blending, mantenimiento y dispatch. Control dinámico de contaminantes como RSOL, arcillas u otros. Bibliografía Asad, M. W. A., & Topal, E. 2011. A review of simulation based optimization of open pit mine production scheduling. *The Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy*, *111*(11), 753–763. El Bazi, N., El Hadraoui, H., Laayati, O., El Maghraoui, A., Chebak, A., & Mabrouki, M. 2023. Digital twin in mining industry: A study on automation commissioning efficiency and safety implementation of a stacker machine in an open-pit mine. En *2023 5th Global Power, Energy and Communication Conference (GPECOM)* (pp. 238-243). IEEE. [https://doi.org/10.1109/ GPECOM58473.2023.10222165] (https://www.google.com/search?- q=https://doi.org/10.1109/GPECOM58473.2023.10222165) Moradi Afrapoli, A., & Askari-Nasab, H. 2019. A multi-stage stochastic optimization model for open-pit mine production scheduling under geological uncertainty. *International Journal of Mining Science and Technology*, *29*(1), 113–122. [https://doi.org/10.1016/j. ijmst.2018.06.002](https://doi.org/10.1016/j. ijmst.2018.06.002) Souza, M. J. F., de Lima, T. M., & Coelho, I. M. 2010. A model for the production scheduling of an open pit mine with multiple destinations and blending requirements. *Minerals Engineering*, *23*(14), 1163–1171. [https://doi. org/10.1016/j.mineng.2010.07.012](https:// www.google.com/search?q=https://doi.org/10.1016/j.mineng.2010.07.012)
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