Desde finales de 2024, esta tecnología ha sido integrada con el objetivo de optimizar la eficiencia operativa, elevar los estándares de seguridad y anticipar posibles fallas en los equipos críticos.,La IA implementada en Quellaveco, desarrollada en conjunto con la empresa EMERSON, utiliza herramientas de machine learning (aprendizaje automático) que permiten monitorear continuamente el estado de los equipos en el área de procesamiento de cobre. Esta capacidad predictiva posibilita la planificación de mantenimientos preventivos, evitando paradas no programadas que pueden afectar la productividad de la planta.,Uno de los primeros casos de aplicación ha sido el monitoreo de las cuatro bombas principales encargadas del transporte de pulpa hacia los ciclones para su separación. Gracias al análisis de datos en tiempo real, el sistema es capaz de detectar anomalías con semanas de anticipación, lo que permite una intervención oportuna y eficiente.,Desde el inicio de sus operaciones en 2022 como una mina 100% digital, Quellaveco ha generado y almacenado grandes volúmenes de datos. Al integrarlos con capacidades de IA, se pueden identificar patrones de comportamiento, optimizar el rendimiento de los activos y prever fallas con días o incluso meses de anticipación.,Según Manuel Valverde, gerente de Estrategia y Confiabilidad de Activos de Anglo American, “en Quellaveco hemos logrado un hito representativo para el sector al utilizar inteligencia artificial en el monitoreo del área de molienda. Esta herramienta ha mejorado significativamente la confiabilidad y disponibilidad de los activos críticos”.,El plan de Anglo American es continuar expandiendo el uso de esta tecnología a otras áreas de la operación minera. Con cada nueva aplicación, la inteligencia artificial afina su capacidad predictiva, consolidando a Quellaveco como una referencia en minería digital y asegurando su liderazgo en innovación tecnológica dentro del sector.
