REVISTA MINERÍA 577 | EDICIÓN OCTUBRE 2025

MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 577 / OCTUBRE 2025 61 Por: Jean Campos, Manuel Berrospi y Jossy Atoche, Minera Chinaco Perú. CSTs, winch, braking system, and operational variables. The model was trained using representative data from normal operating conditions, collected between September and December 2024. Onehour moving windows with a 30-second sampling frequency were used, and data were normalized with a MinMaxScaler. Anomaly detection was based on the autoencoder’s reconstruction error, classifying as anomalous any observations exceeding three standard deviations from the mean. Resumen La presente investigación describe el desarrollo, entrenamiento e implementación operacional de un modelo de detección de anomalías basado en autoencoders convolucionales, aplicado al sistema de faja overland del proyecto minero Toromocho. Esta faja, de 5 km de longitud, es un activo crítico en la cadena de producción, conectando el área de chancado primario con el stockpile de la planta concentradora. Ante la complejidad del sistema –que cuenta con más de 370 sensores integrados al PI System–, se diseñó una arquitectura de monitoreo modular y escalable, orientada a la detección temprana de desviaciones operativas en seis sistemas funcionales: poleas, CST maestros, CST esclavos, winche, sistema de frenos y variables operacionales. El modelo fue entrenado con datos representativos de operación normal, capturados entre septiembre y diciembre de 2024. Se utilizaron ventanas móviles de una hora, con una frecuencia de muestreo de 30 segundos, normalizadas con MinMaxScaler. La detección de anomalías se basó en el error de reconstrucción del autoencoder, clasificando como anómalas aquellas observaciones que superaban tres desviaciones estándar respecto a la media. Para su implementación en campo, se habilitó un servidor dedicado de analítica, desde el cual se ejecutan los seis modelos cada 30 segundos. Los resultados se almacenan en una base de datos SQL y se integran al PI System para su visualización. El modelo entrega un índice de salud de Trabajo ganador en Operaciones Mineras y Gestión de Activos en el Foro TIS de PERUMIN 37.

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