Por Francisco Paredes, director de Estrategias de Negocios de Altum Lab.
La transformación digital viene dando mayores herramientas al sector de las industrias extractivas para impactar de manera sostenible en sus operaciones y hacerlas crecer en el tiempo.
Suscríbete a nuestro newsletter
En Chile, una de las principales industrias extractivas es la minería, sector al que pertenecieron, en 2022, el 57% de las exportaciones del país, que equivalen a US$51.767 millones y a alrededor del 20% de los ingresos fiscales de Chile.
Conscientes de los beneficios operativos y productivos, cada vez es más frecuente hallar a empresas que emplean tecnologías como la inteligencia artificial (IA) para transformar la manera en la que operan. La agricultura también es un ámbito que bien lo sabe.
¿Por qué lo hacen? Principalmente, porque pueden mejorar tres procesos:
1.- Ahorro de agua y optimización del cultivo
A través del uso de inteligencia artificial, las empresas agroindustriales vienen transformando su gestión productiva tomando decisiones de cosecha cuando el cultivo alcanza su mayor rendimiento. Esto es posible gracias a que existen curvas de crecimiento que, con la ayuda de inteligencia artificial y considerando variables de clima, altura, tipo de suelo, nutrición, especie y coeficiente de riego, puede correlacionarlas con su rendimiento y así determinar la fecha idónea de cosecha.
El ahorro se produce considerando que, si el cultivo se cosecha posteriormente a la fecha sugerida, no existirán mayores rendimientos, ahorrando agua y la energía eléctrica necesaria para transportarla hacia los cultivos. La oportunidad se expande cuando consideramos la posibilidad de adelantar el próximo ciclo productivo.
2.- Predicción de materias primas
Otro de los procesos que vienen transformando las empresas extractivas, sobre todo en la minería, es la predicción de materias primas. La inteligencia artificial es utilizada para predecir la materia prima de los yacimientos mineros y sus características en diferentes fases o áreas, antes de ser extraídas.
Con esto es posible implantar estrategias de segmentación de material por calidad y ejecutar mezclas inteligentes para mantener la alimentación a procesos productivos posteriores con menor variabilidad. A su vez, esto permite modificar la operación cuando se requiere un producto con características específicas y así no producir algo con un nivel de impureza inferior al contrato comercial.
3.- Optimización de las líneas de producción
Las industrias extractivas suelen recoger su materia prima, principalmente de la naturaleza, que atraviesa un proceso de elaboración hasta convertirse en un producto final. Y por esto que las industrias extractivas pueden optimizar las líneas de producción. Es decir, una gama de actividades relacionadas con la medición, el análisis, el modelado, la priorización y la implementación de acciones para mejorar la productividad.
Algunas de las ventajas es que optimizan los tiempos muertos de producción o el uso innecesario de almacenamiento; y disminuye las posibilidades de reprocesamiento por errores, entre otras. Aplicando inteligencia artificial, las industrias pueden optimizar sus líneas de producción en las dimensiones que la empresa requiera según sus problemáticas.