La eficiencia del uso de combustible y la reducción de las emisiones de carbono en la minería se han convertido en posibilidades mucho más claras a medida que han evolucionado la recopilación y el análisis de datos.
La minería de metales contribuye del 3 al 4 por ciento de las emisiones globales de CO2. Para la minería a cielo abierto, alrededor del 45 por ciento de las emisiones de carbono son típicamente de Alcance 1, de las cuales alrededor del 35 por ciento proviene del combustible consumido en el transporte.
La optimización del uso de combustible, lograda mediante el aprovechamiento de los datos existentes y el machine learning, pueden reducir inmediatamente las emisiones de carbono mientras se desarrollan y escalan tecnologías alternativas al diésel para camiones todoterreno.
Una plataforma comprobada de machine learning permite el descubrimiento de correlaciones y destaca los impulsores del consumo de combustible en función del desempeño anterior de una flota de camiones mediante la conexión de la gestión de flotas, la gestión de activos empresariales, el IoT de máquinas y otros datos operativos (por ejemplo, la presión de los neumáticos, el diseño y la calidad de las carreteras, sensores y calidad del combustible). Además, la creación de un gemelo digital permite resolver la eficiencia del uso de combustible mientras se mantiene la productividad y se integra con conjuntos de datos internos y externos.
A medida que las leyes del mineral disminuyen y los tajos se hacen más profundos, el acarreo y sus costos asociados adquieren mayor importancia para mantener los gastos operativos de la mina. La experiencia de McKinsey muestra que aprovechar las soluciones comprobadas basadas en el machine learning, junto con un cambio en la estrategia de gestión, puede mejorar la eficiencia del uso de combustible para el transporte con relativa rapidez y con una inversión limitada.
Este artículo fue publicado por McKinsey & Company. Ha sido traducido y publicado por GĚRENS.
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