El análisis avanzado puede ayudar a lograr la optimización del combustible en la minería a tajo abierto
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 de datos y el análisis avanzado.
La minería metálica contribuye del 3 al 4 por ciento de las emisiones globales de CO2. Para la minería a tajo 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 combustible lograda mediante el aprovechamiento de los datos existentes y el aprendizaje automático puede reducir las emisiones de carbono de inmediato mientras se desarrollan y escalan tecnologías alternativas al diésel para camiones todoterreno.
Una plataforma comprobada de aprendizaje automático (machine learning) permite el descubrimiento de correlaciones y destaca los impulsores del consumo de combustible en función del rendimiento anterior de una flota de camiones al conectar la gestión de flotas, la gestión de activos empresariales, “los datos de las máquinas (IoT)” y otros datos operativos (por ejemplo, presión de los neumáticos, diseño y calidad de las carreteras). sensores y calidad del combustible).
Además, la creación de un gemelo digital permite resolver la eficiencia del 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 aprendizaje automático, junto con un cambio en la estrategia de gestión, puede mejorar la eficiencia del transporte de combustible con relativa rapidez y con una inversión limitada.
Este comentario de Prabaharan Gopalan, Raj Kumar Ray, Anis Mankada y Otto van der Ende fue publicado originalmente en McKinsey & Company. Ha sido traducido y publicado por GĚRENS en octubre de 2022.
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