Entendiendo la Gestión de Activos y uso de tecnología digital para la minería

Aún con el presente enfoque intenso en la reducción de costos y la mejora de la eficiencia de los procesos, se estima que la productividad minera en general será menor ahora que hace una década debido en parte al aumento en la intensidad de procesamiento (debido al declive constante de las leyes) y el aumento de los costos de energía, consumibles y salarios Crecientes avances e innovaciones digitales, como el monitoreo basado en la condición, el análisis predictivo, el reconocimiento de patrones y las tecnologías cognitivas, ahora pueden permitir a l a s e m p r e s a s m i n e r a s i m p l e m e n t a r u n a e s t r a t e g i a d e mantenimiento mucho más proactiva que generará mayores ganancias por cada tonelada u onza extraída y procesada, y maximizan el Retorno de la Inversión (ROI) de los activos críticos

Aunque actualmente la industria minera se está beneficiando de una lenta mejora, algunos estudios indican que la productividad hoy en día es menor que hace una década debido a una mayor necesidad de procesamiento (causada por una disminución constante en las leyes de mineral) y el aumento de los costos de energía, consumibles y salarios Para abordar esta disminución de la productividad, las empresas mineras están buscando formas de aprovechar al máximo sus procesos críticos y activos de capital para lograr la "Excelencia Operacional"

DEFINIENDO EXCELENCIA OPERACIONAL. En la industria en general, podemos encontrar todo tipo de definiciones de lo que es la excelencia operacional u operativa, e incluso pueden variar de una compañía a otra dentro del mismo segmento de negocios Una defini- ción simple y directa, y bien alineada con este documento, es “Aprovechar las operaciones para lograr un crecimiento sostenido del negocio”

DEFINIENDO LA GESTIÓN DE ACTIVOS La gestión y manejo de activos es una combinación de actividades en torno al desempeño de los activos y el mantenimiento que van de la mano Los activos deben gestionarse de forma integral para garantizar la mejora continua de su rendimiento

A continuación, destacaremos algunas tecnologías relevantes en tres de las fases en la metodología de mejora continua: ANALIZAR, ACTUAR y VISUALIZAR

TECNOLOGÍAS E INNOVACIÓN PARA LA EXCELENCIA DE ACTIVOS

ANALIZAR

Monitoreo de Condiciones

El mantenimiento basado en la condición (CBM por sus siglas en inglés) se centra en la condición física del equipo y cómo está funcionando CBM es ideal cuando un parámetro medible es un buen indicador de problemas inminentes La condición debe ser definible utilizando una ló- gica basada en reglas, donde la regla no cambia según la carga, el ambiente o las condiciones operativas

Análisis predictivo (aprendizaje automático / reconocimiento avanzado de patrones)

Estas soluciones proporcionan una advertencia temprana de la falla del equipo y condiciones de operación anormales El análisis predictivo de activos moderno utiliza el reconocimiento de patrones avanzado (sigla en inglés APR) y la tecnología de machine learning El software aprende el perfil operativo único de un activo durante las condiciones de carga, ambiente y proceso operacional Una vez que se ha identificado un problema, el software puede ayudar en el análisis de la causa raíz y proporcionar diagnósticos de fallas para ayudar al usuario a comprender las razones y el significado del problema y empoderar una mejor toma de decisiones

Detección de anomalías

Algunas aplicaciones básicas no requieren capacidades de aprendizaje automático predictivo avanzado Simplemente necesitan la detección de anomalías, que es una función en base a machine learning (basado en data histórica del proceso) que analiza los datos de activos entrantes y detecta automáticamente cualquier patrón de datos anómalos La ventaja de la detección de anomalías es que no se necesita nada para que funcione, ni se necesita ninguna configuración. A medida que se dispone de más datos, más refinada se vuelve su capacidad para detectar anomalías y su utilidad mejora con el tiempo

Actuar

Flujo de trabajo y gestión de órdenes de trabajo.

Las herramientas de aplicación de gestión de flujo de trabajo y orden de trabajo pueden ayudar a integrar y administrar las actividades de mantenimiento También pueden asignar tareas al personal o validar las tareas automáticamente cuando corresponda. Ayudan a los usuarios a planificar y programar mejor las actividades de mantenimiento, lo que aumenta el tiempo de actividad de los activos, reduce el tiempo de inactividad no planificado, reduce los costos y permite mejorar la eficiencia en la productividad laboral

Visualizar

OEE en tiempo real (Overall Equipment Effectiveness)

El OEE sirve como un punto de referencia para identificar que tan eficientemente se están usando los activos Es la razón entre el producto que se ha producido en relación con la cantidad de producto que podría haberse producido, dadas las condiciones ideales en el plan de procesamiento Dado que una base fácilmente comparable es el tiempo, se utiliza el Modelo de Uso del Tiempo para dividir el tiempo total del calendario en componentes significativos Esto permite realizar una clasificación de comportamientos deficientes y facilita la identificación de causas raíz de una OEE baja

Los tipos de pérdidas de producción operativa incluyen lo siguiente:

• Pérdida por falta de demanda de productos

• Pérdida por disponibilidad de equipos.

• Pérdida debido a un rendimiento lento o subóptimo del proceso o equipo

• Pérdida por producción de mala calidad o recirculación de producto

A continuación, podemos ver los resultados típicos del OEE para cada estrategia de mantenimiento y las claras ventajas del uso de estrategias de mantenimiento proactivo y predictivo

Detenciones

Un sistema de tiempo de detenciones no debe considerarse simplemente como un sistema de registro de fallas, sino un sistema para la productividad de los activos y la mejora comercial El método para determinar las pérdidas de rendimiento de los activos fue establecido por Taiichi Ohno, uno de los fundadores del sistema de producción de Toyota Dicho método estableció que muchas pérdidas son causadas por demoras y detenciones del proceso, y cada vez que ocurre una, la operación incurre en pérdidas debido a:

• Aceleración de la velocidad de producción.

• Residuos de puesta en marcha

• Desgaste extra en la máquina

• Horas extra requeridas para ponerse al día con la producción

• Pérdidas de energía

• Costos fijos amortizados por menor producción

• Sanciones por demoras o atraso de trenes

Tecnologias Habilitadoras Para Gestion De Activos

La mayoría de las tecnologías descritas anteriormente involucran aplicaciones de software, sin embargo, el software por sí solo no puede ofrecer resultados Necesita gestión de cambio, datos y la infraestructura adecuada para entregarlos A conti- nuación, se muestra una lista parcial de estas tecnologías habilitadoras:

Dispositivos conectados y sensores.

A veces, las soluciones de optimización y el análisis predictivo no pueden ofrecer resultados confiables debido a la falta o la ineficacia de la infraestructura de detección e instrumentación Esto demuestra la premisa básica, "no se puede gestionar lo que no se puede medir" Afortunadamente, los instrumentos y sensores de campo son cada vez más inteligentes y económicos, aunque existe el riesgo de que la tecnología de bajo costo pueda resultar en una generación abrumadora de información sin sentido

Inspecciones móviles

Muchas áreas en una faena aún requieren visitas físicas para realizar el mantenimiento o realizar inspecciones visuales Sin embargo, las inspecciones de base manual son ineficientes por naturaleza y pueden dar lugar a errores, como pasar por alto problemas potenciales, ingresar datos erróneos o extraviarse en medio del proceso o con otros documentos. Sistemas de inspección móvil modernos reducen muchos de estos problemas potenciales Estos sistemas garantizan la estandarización de los procedimientos y la consistencia de la información, y proporcionan una interfaz simple y fácil de usar para recopilar datos de instrumentos

Adquisición de datos / plataformas de control

Las plataformas de control permiten el procesamiento y control de datos que se realiza directamente en las instalaciones, en la red de control, la que a su vez puede ser física o incluso basada en la nube Una nueva tendencia en tecnología de este tipo es el uso mejorado de los equipos de control de procesos con funciones de control de datos y gestión de datos embebidos en el sistema

Caso De Estudio

MMG Limited opera y desarrolla proyectos de cobre, zinc y otros metales básicos en Australia, la República Democrática del Congo (RDC), Laos y Perú También tiene importantes proyectos de exploración y asociaciones en Australia, África y las Américas

Requerimientos: Para satisfacer sus necesidades, MMG buscó una solución de largo plazo que estandarizara la utilización de sus activos en todas las operaciones mineras Tenía que proporcionar un entendimiento global de OEE de modo de mejorar los procesos de negocios

El Enfoque: La solución de utilización de activos implementada en MMG reemplazó su antiguo indicador fuera de línea de OEE con un indicador único en tiempo real La solución captura información de los sistemas de control e instrumentación existentes, y presenta estos datos en un formato fácilmente comprensible para operadores y para el nivel comercial (consulte la arquitectura de la Figura 3). Esta visibilidad mejorada ayudó a los operadores a optimizar el proceso sobre la marcha, permitiéndoles correr justo por debajo del punto de falla pero a una tasa máxima sostenible

Los resultados: El Programa de Utilización de Activos, que comenzó como una iniciativa estratégica, ahora está totalmente integrado en los procesos de MMG y proporciona un retorno continuo de su inversión inicial y beneficios tangibles que incluyen:

• Mejoras significativas a la productividad

• Identifica las limitaciones del proceso (cuellos de botella) y las ganancias de eficiencia

• Proporciona un análisis claro de la causa raíz (capacidad de obtención de detalles nativa)

• Proporciona claridad sobre cómo lograr una productividad óptima

• Impulsa la mejora de activos, recursos y procesos

• Mayor utilización de activos en un mínimo del 10% en todos los sitios

En conclusión, los beneficios de las tecnologías de gestión de activos son sólidos y comprobados. Los usuarios utilizando estrategias de mantenimiento predictivo superan en cuanto a productividad a los que no lo hacen Los estudios para la industria en general indican que las mejores empresas de su clase pueden lograr más del 90% de OEE, y una reducción de los costos de mantenimiento superior al 30% en comparación con las empresas retrasadas que promedian el 14.8% en OEE y una reducción cero en los costos de mantenimiento Iniciativas de monitoreo de utilización de activos normalmente pueden lograr aumentos en la capacidad de producción general entre el 10 a 20% Para más detalles en cómo lograr esto consulte sobre la plataforma EcoStruxure™ de Schneider Electric.

Referencias

• Aberdeen Group; “Asset Management: Using Analytics to Drive Predictive Maintenance” (2013)

• Johnson, Greg – Schneider Electric; Coal World, ”Making Downtime Pay” (2013) Mobley, K ; “An Introduction to Predictive Maintenance” (2nd edition)

• Reed, Mike – Schneider Electric; “Understanding How Predictive Analytics Tools Benefit Power Utility Asset Management” (2015)

• Schneider Electric, Avantis PRiSM; “Predictive asset analytics software” Smalley, A ; “Creating Basic Stability,” www leanCEO com (2005)

• SME; “Mining Engineering Handbook,” Third Edition

• The & Johnston; “Benefits of Overall Equipment Effectiveness (OEE) techniques in Metal Mining Environments” (2017)