Mantenimiento predictivo en minería: cómo la IA optimiza la disponibilidad de equipos

En la gran minería, cada minuto cuenta. Una pala de carguío detenida puede significar pérdidas de hasta decenas de miles de dólares, y un camión de acarreo parado cuesta entre USD 1.000 y 2.000 por hora. En este escenario, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un aliado estratégico para anticipar fallas, reducir costos y mantener la operación en movimiento. Es lo que conocemos como mantenimiento predictivo.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento tradicional suele dividirse en:

• Correctivo: reparar después de la falla.
• Preventivo: intervenciones programadas según horas de uso o calendario.

• Predictivo: anticipar fallas a partir de datos reales de operación (vibración, temperatura, presión, consumo eléctrico, imágenes, etc.).

La diferencia es clara: el mantenimiento predictivo evita paradas inesperadas y permite programar las intervenciones justo en el momento necesario, maximizando la disponibilidad de los equipos.

El papel de la IA en minería

Gracias a sensores IoT y sistemas de monitoreo en tiempo real, las operaciones mineras generan millones de datos cada día. La IA permite procesar y analizar esa información para:

• Detectar anomalías tempranas en vibración, ruido, temperatura o consumo.
• Identificar patrones históricos de fallas con algoritmos de machine learning (Random Forest, XGBoost, LSTM).
• Predecir el tiempo restante de vida útil (RUL) de componentes críticos.
• Priorizar mantenimientos para reducir costos sin comprometer la seguridad.

Aplicaciones prácticas en minería

• Flotas de acarreo: Modelos predictivos aplicados en camiones autónomos han permitido a Rio Tinto mantener una disponibilidad por sobre el 90% estable, reduciendo paradas no programadas.
• Chancadores: Con visión computacional, Roboflow logró detectar desgaste en trituradoras (jaw crushers), evitando pérdidas millonarias por tiempo de detención.
• Correas transportadoras: Con un gemelo digital y sensores de vibración y corriente, entrenado con Random Forest, se permitió anticipar fallas en una cinta curvada de planta, evitando paradas inesperadas. Con esta detección predictiva, se optimizó el mantenimiento y se redujo el riesgo de downtime costoso.
• Ventiladores, bombas y motores eléctricos: En Shandong Mining (China), la implementación de mantenimiento predictivo con Rockwell Automation permitió optimizar equipos críticos como motores, bombas y ventiladores.
  El sistema de gestión inteligente logró disminuir en torno a un 12 % los costos de mantenimiento programado y un 30 % del costo total de mantenimiento, además de reducir a la mitad el tiempo de fallas mecánicas y hasta un 70 % la tasa de fallos.

Beneficios medibles

• +5–10% en disponibilidad de equipos.
• –30% en costos de mantenimiento de equipos críticos.
• Semanas de anticipación en la detección de fallas.
• Mayor seguridad en faena al reducir incidentes asociados a fallas inesperadas.

Desafíos de la implementación

• Calidad de datos: sensores deben estar calibrados e integrados con sistemas SCADA/ERP.
• Inversión inicial: infraestructura tecnológica y capacitación.
• Cambio cultural: equipos de mantenimiento deben confiar en las recomendaciones de IA.

Conclusión

El mantenimiento predictivo impulsado por IA ya no es un concepto futurista: es una realidad que está ahorrando millones a la minería global. Las compañías que lo adopten tendrán una ventaja competitiva al lograr operaciones más seguras, eficientes y sostenibles.

👉 En DatoMinero seguimos de cerca estas tendencias. Muy pronto mostraremos dashboards con ejemplos de predicción de fallas aplicados a flotas mineras.

Recursos:

1. https://roboflow.com/case-studies/predicting-equipment-maintenance-with-ai
2. https://link.springer.com/article/10.1007/s00170-024-14097-3
3. https://www.rockwellautomation.com/en-us/company/news/case-studies/shandong-mining-digital-transformation.html