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Columnas

[Opinión] Transformación de las industrias extractivas

Por Poder y Liderazgo26 de Enero de 2023
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Por:  Francisco Paredes. Director de estrategias de negocios de Altum Lab


La transformación digital viene otorgando mayores herramientas al sector extractivo para impactar de manera sostenible en sus operaciones y crecer en el tiempo. Una de las principales industrias extractivas en el país es la agricultura y la minería, solo durante el 2022, el 57% de las exportaciones de Chile correspondieron al sector minero, lo que equivale a USD 51.767 millones y alrededor del 20% de los ingresos fiscales provienen de esta industria.

La transformación digital es un proceso transversal que está impactando en todas las industrias en el mundo. La tecnología no está para reemplazar el talento humano, sino que para acompañar en la toma de decisiones para mejorar la manera en que operan las empresas y así aumentar su rentabilidad”.

Conscientes de los beneficios operativos y productivos, cada vez es más frecuente hallar a empresas que emplean tecnologías, como inteligencia artificial (IA), para agilizar procesos y transformar la manera en la que operan, que principalmente pueden impactar en tres procesos:

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.

Predicción de materias primas

Otro de los procesos que vienen transformando las empresas extractivas, sobre todo la minera, es la predicción de materias primas. La IA 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.

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 ser el producto final. Y es así que otro de los procesos que realizan las industrias extractivas es la optimización de 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 optimiza los tiempos muertos de producción o el uso innecesario de almacenamiento, 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.

La transformación digital es un proceso transversal que está impactando en todas las industrias en el mundo. La tecnología no está para reemplazar el talento humano, sino que para acompañar en la toma de decisiones para mejorar la manera en que operan las empresas y así aumentar su rentabilidad.


El contenido expresado en esta columna de opinión es de exclusiva responsabilidad de su autor y no representa necesariamente la visión ni línea editorial de Poder y Liderazgo.


 

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