La compañía desarrolla soluciones de inteligencia operacional que integran información de flotas y planificación para convertir datos en decisiones durante el turno, mientras el sector busca cerrar brechas de productividad y acelerar el uso de inteligencia artificial
La minería genera información prácticamente a cada segundo. Sensores, camiones, palas, plataformas geológicas, sistemas de despacho y herramientas de planificación alimentan un enorme volumen de datos que, sin embargo, no siempre llega a quienes toman decisiones cuando todavía existe tiempo para corregir una desviación.
El desafío adquiere relevancia frente al avance de la transformación tecnológica del sector. El estudio “Ecosistema Digital en MinerIA: Diagnóstico y oportunidades en la ruta de Chile por la competitividad global”, elaborado por Deloitte Chile y CESCO, muestra que un 60% de la muestra consultada ya reconoce mejoras de productividad asociadas a la incorporación de tecnología.
En las compañías mineras, sin embargo, todavía un 74% espera avanzar en decisiones basadas en datos. TiMining apunta precisamente a cerrar esa brecha, transformando información operacional en alertas, predicciones y recomendaciones durante el mismo turno.
La distancia entre recopilar información y utilizarla oportunamente se vuelve especialmente crítica en las grandes operaciones del norte. En estas faenas pueden modificarse simultáneamente variables vinculadas a geometría, posicionamiento de equipos, condiciones geotécnicas, transporte y cumplimiento del plan, en un contexto donde una desviación pequeña puede representar pérdidas relevantes.
Datos que permitan actuar durante el turno
“En una operación conviven cientos de variables que cambian minuto a minuto. Ahí no basta con incorporar un algoritmo”, sostiene Phillip Whatmore, CEO de TiMining, quien plantea que la industria necesita integrar información operacional con niveles de precisión y oportunidad que permitan intervenir antes de que las desviaciones se consoliden.
La problemática coincide con el avance de una minería digital basada en datos en tiempo real y automatización, donde el desafío dejó de concentrarse solamente en capturar información. La nueva frontera está en conseguir que distintos sistemas puedan dialogar y entregar una visión integrada de lo que realmente ocurre en la operación.
TiMining desarrolla soluciones de inteligencia operacional, simulación, analítica de datos y monitoreo geoespacial que reúnen información procedente de distintas plataformas. Su plataforma TiMining CORE integra datos de flotas, planificación, geología, sensores y producción para comparar el plan con la ejecución real y detectar desviaciones mientras la operación continúa.
El objetivo es que la información deje de utilizarse principalmente para explicar lo ocurrido al terminar un turno y pase a convertirse en una herramienta para actuar mientras todavía existe margen de recuperación.
Productividad como prueba de valor
Según casos de implementación informados por TiMining, una operación logró incrementar en 9,3% la velocidad promedio de transporte de sus camiones CAEX. En otra faena, el análisis integrado permitió detectar retrabajos y desviaciones geológicas, recuperando más de 300 horas anuales de pala.
Whatmore sostiene que los beneficios se reflejan en “una mejor utilización de los equipos, menores tiempos de ciclo, una mayor adherencia al plan mensual y decisiones mejor informadas para los equipos de planificación y operaciones”.
La experiencia se inserta en un modelo operacional que está ganando terreno mediante Centros Integrados de Operaciones capaces de supervisar procesos a distancia, conectando planificación, producción y mantenimiento mediante información disponible en tiempo real.
Esta evolución también modifica el papel de los proveedores tecnológicos dentro de la cadena de valor. Ya no se trata únicamente de entregar software o sensores, sino de demostrar cuánto puede aportar una solución a variables concretas como cumplimiento del plan, disponibilidad de equipos, tiempos de ciclo, seguridad o continuidad operacional.
IA sobre una base operacional integrada
La inteligencia artificial aparece en una etapa posterior. Para TiMining, su utilidad depende primero de contar con información confiable, contextualizada e integrada. La IA facilita posteriormente la consulta, interpretación y acceso a esos datos, reduciendo tiempos de análisis para los equipos de operación.
“La inteligencia artificial no reemplaza las capacidades de la plataforma ni es la responsable directa de los resultados operacionales. Su valor está en hacer más accesible la información disponible, reducir los tiempos de análisis y acelerar la toma de decisiones dentro del turno”, explica Whatmore.
La compañía incorporó además TIM Agent dentro de TiMining CORE, un agente de inteligencia artificial orientado a consultar información operacional, detectar riesgos, configurar alertas y anticipar posibles incumplimientos antes del cierre del turno.
El desarrollo dialoga con experiencias que ya están llevando los datos desde sensores y plataformas directamente hacia decisiones operacionales, confirmando que el valor tecnológico comienza a medirse menos por la cantidad de herramientas incorporadas y más por su capacidad para intervenir efectivamente en la producción.
Proveedores ante una nueva brecha tecnológica
El estudio Deloitte CESCO muestra que la transformación digital continúa avanzando, aunque con diferencias importantes entre compañías mineras y proveedores tecnológicos. En las mineras predominan automatización de procesos y robótica autónoma, mientras las empresas METS muestran una adopción particularmente elevada de inteligencia artificial y machine learning.
Para proveedores como TiMining, esa diferencia abre una oportunidad dentro de la cadena de valor: desarrollar soluciones capaces de traducir nuevas capacidades tecnológicas en resultados que puedan ser medidos dentro de una faena.
Whatmore plantea que el desafío para Chile no consiste solamente en incorporar algoritmos desarrollados en otros mercados. “Chile tiene talento minero, una tradición de ingeniería de altísimo nivel y la posibilidad de desarrollar soluciones exportables que respondan a la complejidad real de la minería de gran escala”.
La próxima etapa de la digitalización minera podría definirse precisamente en esa intersección. La industria ya dispone de sensores, sistemas, automatización y cantidades crecientes de información. El salto pendiente será conseguir que esos datos converjan suficientemente rápido para transformarse en decisiones, productividad y valor durante la operación.