Machine Learning para optimizar consumo de diésel en CAEX

18 junio de 2019

Si bien la minería avanza en la incorporación de fuentes energéticas amigables con el medio ambiente, el diésel aún es importante para las faenas. En el caso de Minera Los Pelambres (MLP), el 85% del consumo de este combustible corresponde a los camiones de extracción (CAEX). Optimizar su uso y contribuir al cuidado del medioambiente es uno de los desafíos.

El área de Excelencia Operacional de la Compañía identificó una oportunidad de mejora, a través del proyecto destinado a reducir en 3% el consumo de diésel en los CAEX. La iniciativa recibió financiamiento del Directorio de Innovación para su primera fase y aplicará Machine Learning en su realización: una rama de la Analítica Avanzada de datos que genera modelamientos matemáticos para predecir comportamientos operacionales asociados a sobreconsumos del combustible y generar recomendaciones de optimización.

Diego Palma, ingeniero de Mejora Continua de MLP, explica que se instalarán sensores de combustible en los camiones de extracción con el desarrollo de un modelamiento matemático avanzado, que integra múltiples fuentes de datos del proceso para determinar cómo se consume el diésel y ayudar a disminuir la variabilidad.

“Con el procesamiento matemático determinaremos las variables más importantes para modelar, identificar y optimizar, y con los sensores vamos a verificar objetivamente qué tan bien se está prediciendo el consumo de combustible según el modelo. De esta manera, podremos generar rankings de desempeño por grupos, operador, equipo, rutas, tramos o sectores que tenga un comportamiento anormal con el fin de llevarlo a la media de los consumos y en un próximo paso optimizar”, comenta Diego, quien llegó hace nueve años a MLP como parte de la primera generación Jóvenes Profesionales.

“Un operador con buen desempeño de consumo puede que en una curva, tramo o pendiente esté gastando más que el promedio. Si sabemos eso, podemos tratar de llevarlo a la media gestionando las brechas de prácticas operacionales a través de instrucción o capacitaciones”, explicita.

Piloto

La primera etapa de este proyecto se desarrollará en cinco meses, los que consideran el piloto del sistema a flota completa, y posteriormente el codesarrollo de aprendizaje regenerativo con una empresa proveedora, en coordinación con equipo de Analítica Avanzada de MLP para la validación del sistema y materialización de valor.

Este proyecto está contenido en el desarrollo de una iniciativa general liderada por Cristian Araya, Superintendente de Carguío y Transporte, de reducción de consumo específico de combustible en Mina, que también incluye optimizaciones de consumo diésel CAEX en ralentí y mejoras de eficiencia de procesos de combustión del combustible, entre otros.

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Diego Palma lidera el proyecto para disminuir la variabilidad en el consumo de combustible.

Reseña

Un proyecto de MLP propone reducir el consumo específico de diésel en los camiones de extracción, utilizando modelamiento matemático avanzado y sensores. La iniciativa liderada por Diego Palma recibió financiamiento del Directorio de Innovación para su primera fase.