MINERÍA NUESTRO APORTE DESDE LA CONSULTORÍA, MININGIDEAS Entendemos este devenir histórico y estudiamos como otras industrias han mejorado sus procesos de captura de datos. En nuestros trabajos de consultoría incentivamos la implementación demedios que permitan capturar datos y convertirlos en información accesible y útil para la empresa en general. Al mismo tiempo, desarrollamos capacidades en el personal para que pueda comprender qué significan estos datos, qué datos son necesarios para interpretar el comportamiento de los procesos y en consecuencia, para que las personas determinenmediante criterios su validez y calidad. Sólo bajo este enfoque una compañía puede tomar decisiones de valor y cambiar la forma en que operan. Los datos con los que trabajamos para poder desarrollar nuestras consultorías y entregar las mejores recomendaciones parten de una buena interpretación de las líneas de base, lo que nos permite democratizar la información para llevarla a la organización en general. En la etapa de consultoría reconocemos: 1. Análisis en la forma de captura de los datos. 2. Formas de almacenamiento y transmisión de los datos. 3. Aseguramiento y control de calidad de los datos (Qa-Qc). 4. Análisis exploratorio de datos (EDA). 5. Procesamiento y generación de información a partir de los datos. 6. Proposición demodelos de trabajo. 7. Uso de la ciencia de datos mediante herramientas matemáticas y estadísticas (data analitycs). 8. Visualización y monitoreo de los datos mediante reglas de negocio. 9. Implementación de reportes con KPIs determinantes para la empresa. 10. Gobernanza de los datos según regulación, ley y marco ético. A través de estas etapas logramos que las personas confíen y se comprometan con sus datos y por consiguiente dimensionen la importancia que tienen para el negocio. Las empresas mineras pueden y deben aprovechar el valor de los datos para sustentar nuevos modelos de negocios que puedan generar conocimiento en tiempo real, lo que les permitirá ofrecer herramientas y soluciones para lamejor toma de decisiones en colaboración con sus stakeholders. La industria minera debe centrarse en lo que pueden lograr los datos. Según Marrón (2021) esto es posible en el ámbito empresarial, estableciendo capacidades de datos, desarrollando una estrategia de monetización de datos y fomentando una creencia en toda la empresa de que los datos son asunto de todos. Numerosas industrias o empresas como Amazon o Google trabajan mediante modelos digitales para desarrollar sus competencias. Los ingresos no provienen de los productos, sino de los datos, el negocio se organiza en torno a plataformas digitales, no cadenas de valor; y las ofertas no son amplificadas y avanzadas por las estructuras de la industria, sino por los ecosistemas digitales (Stockpole, 2022b). ¿La industria minera está preparada para abordar estos desafíos? Creemos que sí, y para conseguir adaptar su ecosistema debe contar con la ayuda de tecnologías digitales modernas como la inteligencia artificial, los sensores y el Internet de las Cosas. Esto hará que las empresas que nacieron en otros tiempos y bajo otros enfoques también pueden aprovechar el poder de los datos y los ecosistemas digitales. Si bien una parte de la gran minería mundial ha avanzado hacia la automatización de equipos, donde se pueden incluir los equipos de perforación y carguío de explosivos, aún existen grandes empresas mineras que no cuentan con servicios que permitan una forma sistemática de captura de datos en este proceso. Mucho menos, existen las condiciones económicas para que empresas de mediano y pequeño tamaño puedan adquirir sistemas que viabilicen información de manera automática. Por tanto, muchos procesos como el de perforación y voladura siguen capturando datos de forma manual y poco estructurada. NUESTRO APORTE DESDE EL SOFTWARE, BLASTATISTICS La evaluación de proyectos mineros y la explotación de estos, depende de la calidad y cantidad de datos analíticos que generalmente se obtienen al analizar muestras de diferentes tipos de perforaciones. El uso eficaz y eficiente de estos datos deben ser un objetivo fundamental para las personas que desarrollan actividades en las áreas de exploración y explotación de minas. La incertidumbre de los recursos y reservas estimados en los proyectos mineros depende generalmente de la precisión y/o repetibilidad de los datos recopilados, entre varios otros factores. Es necesario utilizar estos datos junto a un set de herramientas basadas en los principios y técnicas que permitan garantizar la confiabilidad de la información para la evaluación de depósitos minerales. Estas herramientas se conocen como Aseguramiento de la Calidad y Control de la Calidad (QA-QC). En general, los procedimientos de QA-QC consisten en monitorear la precisión y la exactitud de los resultados, controlar, diagnosticar e identificar las fuentes de error. El aseguramiento de la calidad (QA) consiste en un conjunto de actividades preestablecidas y sistemáticas, necesarias para garantizar que una determinada actividad u operación alcance un grado aceptable de calidad. El control de la calidad (QC) se basa en técnicas y actividades de rutina de carácter operativo, utilizadas para determinar el nivel de calidad realmente alcanzado. Es aquí donde los sistemas como Blastatistics son esenciales para que la minería completa dé un salto tecnológico hacia la excelencia operacional y la consecución de exitosos progra74
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