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El valor del análisis de datos en la industria minera

El valor del análisis de datos en la industria minera

Mientras el análisis de datos se está volviendo un tópico de conversación y un área de experimentación en empresas mineras, su valor completo apenas se está determinando.

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Las empresas mineras se están dando cuenta de la importancia de los datos generados por las tecnologías de la información y los sistemas tecnológicos de operación para asegurar la mejora y éxito de sus actividades diarias. Para mantener su ventaja competitiva, las organizaciones del sector se están inclinando cada vez más a utilizar análisis de datos para generar valor.

 

El análisis de datos puede ayudar a identificar riesgos y enfocar recursos, proveer un mejor entendimiento de las operaciones mineras, proveer información acerca de los gastos de operación para un mejor presupuesto y pronósticos, entre otros beneficios.

 

Con lo anterior, las empresas mineras tienen la posibilidad de tomar decisiones mejor soportadas en todas sus operaciones, pues ante los retos que enfrenta la industria minera en materia ambiental, seguridad y salud, existe un mayor enfoque en llevar a cabo actividades analíticas más predictivas y proactivas que permitan a las empresas reducir costos, incrementar la productividad, mejorar la seguridad y aumentar los ingresos.

 

Existe una necesidad creciente de las empresas mineras de entender la naturaleza y madurez de sus análisis de datos, para lo cual existen cinco categorías de análisis:

 

  • Descriptivo: ¿qué ocurrió?
  • Diagnóstico: ¿por qué ocurrió?
  • Predictivo: ¿qué puede ocurrir?
  • Prescriptivo: ¿cómo se puede mejorar?
  • Adaptivo: ¿cómo se puede aprender?

 

¿Qué están haciendo las organizaciones?

Un estudio conducido en Mining Indaba por KPMG en febrero de 2017 señala que:

 

  • 84% de las empresas mineras consideran el análisis de datos de suma o extrema importancia
  • 60% siente que su control sobre los datos obtenidos es de tipo “informal”, dado que, aunque están conscientes de los requerimientos sobre su gestión, se ha tomado muy poca acción al control de ellos
  • A pesar de que los cambios regulatorios y la incertidumbre son prioridad, ninguna de las compañías encuestadas indicaron que usan el análisis de datos para monitorear los cambios en el mercado
  • El análisis de datos está siendo utilizado en la industria minera en la siguiente proporción:

 

- 50%: para mejorar la eficiencia operativa e incrementar el rendimiento
- 25%: para aumentar la eficiencia en costos y procesos
- 12.5%: para dar mantenimiento y servicio a los activos
- 12.5%: para dar soporte a los recursos humanos y la planeación de los centros de trabajo

 

En este proceso, las empresas han iniciado investigaciones sobre la mejor manera de optimizar sus operaciones, disminuir costos e incrementar los ingresos:

 

  • Con base en la experiencia hay un incremento importante de análisis, sobre todo de tipo descriptivo
  • Los analistas de datos trabajan con los propietarios para usar el análisis de datos en la solución de problemas
  • La optimización de tecnologías existentes y la obtención de nuevas tecnologías proveen soluciones ante los retos actuales
  • Confiar en los datos obtenidos de la tecnología de operación permite tomar mejores decisiones en tiempo real

 

¿Cómo llevar a cabo el análisis de datos?

Para que las empresas digitalicen sus operaciones adecuadamente se requiere:

 

  1. Una estrategia digital junto con una de seguridad cibernética para asegurar que los datos estén protegidos
  2. Fusionar las tecnologías de la información de la organización con la tecnología operativa para ponerse en una posición que permita gestionar mejor los análisis avanzados a través de las diferentes funciones del negocio y de las operaciones mineras
  3. La calidad de los datos debe ser estable para asegurar que hay una sola fuente de la verdad. La propiedad y seguridad de los datos deben ser asimismo establecidas para garantizar que la información estará disponible y que los análisis se realizarán efectivamente para tomar decisiones
  4. Emplear herramientas especializadas para llevar a cabo los análisis avanzados de información capturada en los diversos puntos de la operación

 

Otra área en donde también existen grandes oportunidades en el uso de la información para mejorar las operaciones diarias son las aplicaciones para el aprendizaje de la maquinaria y el análisis predictivo que permita pronosticar el mantenimiento óptimo de camiones, llantas y máquinas, reduciendo costos y disminuyendo los tiempos perdidos.

 

Mientras el análisis de datos se está volviendo un tópico de conversación y un área de experimentación en empresas mineras, su valor completo apenas se está determinando. Sin duda, representa una importante oportunidad para que las organizaciones de esta industria tengan la capacidad de enfrentar los retos de mejor manera, incluyendo eficiencia operacional y una mejor planeación de la fuerza de trabajo.

 

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