MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero EDICIÓN 577 / OCTUBRE 2025 63 de vibración o temperatura, métodos que, si bien son útiles, pueden ser subjetivos, intermitentes y no siempre capaces de detectar anomalías sutiles en sus etapas iniciales. La creciente complejidad y tamaño de las fajas overland modernas, sumado a la necesidad de operar en entornos remotos y a menudo hostiles, exige la implementación de soluciones más avanzadas para el monitoreo predictivo. Los enfoques convencionales, que incluyen inspecciones manuales y la dependencia de la percepción sensorial humana (como escuchar rodamientos desgastados o realizar verificaciones visuales), son inherentemente poco fiables, intensivos en mano de obra, consumen mucho tiempo y resultan costosos. Además, estas metodologías exponen al personal a condiciones peligrosas, incluyendo maquinaria en movimiento, condiciones climáticas extremas, ruido y contaminantes atmosféricos, lo que incrementa los riesgos de seguridad. Estos métodos tradicionales son susceptibles a errores humanos, tienen dificultades para detectar problemas sutiles o incipientes, y con frecuencia conducen a reemplazos prematuros y costosos de componentes o, lo que es más crítico, a fallas catastróficas que resultan en tiempos de inactividad prolongados y no planificados, así como en costos de reparación sustanciales. Modos de falla comunes, como la desalineación de la faja, el desgaste y daño de los rodillos, la acumulación de material y los problemas de tensión, son particularmente difíciles de detectar tempranamente sin herramientas avanzadas. En respuesta a esta necesidad, la aplicación de técnicas de detección de anomalías emerge como una herramienta poderosa para identificar patrones inusuales en el comportamiento de las fajas transportadoras, indicando posibles deterioros o fallas inminentes. Este enfoque, basado en el análisis continuo de grandes volúmenes de datos operacionales, permite una evaluación objetiva y en tiempo real de la salud de la faja, facilitando la toma de decisiones proactivas y la implementación de un mantenimiento basado en la condición. Figura 2. Resultados entrenamiento. Figura 3. Dashboard de monitoreo de salud faja overland.
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