Integrar sistemas, aprovechar los datos existentes y generar confianza en la inteligencia artificial marcará la siguiente etapa de transformación del sector, señala Rerison Otoni, director de Smart Manufacturing para Latinoamérica de Stefanini Group
Una planta puede tener equipos automatizados y generar grandes volúmenes de información, pero seguir enfrentando dificultades para detectar a tiempo un problema o coordinar una respuesta. Para la minería mexicana, esa distancia entre disponer de datos y utilizarlos en la operación representa uno de los principales desafíos de su transformación digital.
Según Rerison Otoni, director de Smart Manufacturing para Latinoamérica de Stefanini Group, el sector está entrando en una segunda etapa: después de incorporar automatización, necesita conectar los sistemas existentes y convertir la información que producen en decisiones más oportunas.
“El proceso ya está automatizado. Lo que necesitamos ahora es automatizar la toma de decisiones”, explica.
En la práctica, esto implica utilizar inteligencia artificial y machine learning para analizar variables operativas, identificar patrones, generar alertas y recomendar acciones. El objetivo es que los operadores cuenten con información útil para intervenir antes de que una desviación afecte la producción, el consumo de recursos o la seguridad.
El valor está en conectar lo que ya existe
Para Otoni, avanzar en la transformación digital exige aprovechar mejor la infraestructura instalada. Muchas empresas cuentan con sistemas de automatización, pero sus plataformas y áreas operativas funcionan de manera aislada. Esa fragmentación limita la posibilidad de interpretar lo que ocurre en la planta y responder de forma coordinada.
Por ello, sostiene que la adopción tecnológica debe comenzar con un problema concreto del negocio. Identificar cuellos de botella, comprender las necesidades de los operadores y establecer indicadores de desempeño permite definir qué solución hace falta y cómo se evaluarán sus resultados.
Productividad, calidad, consumo de agua y energía, continuidad operativa y seguridad son algunas de las variables que pueden orientar ese proceso. Vincular la implementación con indicadores específicos también ayuda a evitar que los proyectos se queden en pruebas piloto sin continuidad.
Anticipar problemas con resultados medibles
Uno de los casos descritos por Otoni muestra cómo la analítica predictiva puede conectar eficiencia y desempeño ambiental. Stefanini Group implementó un modelo de machine learning capaz de anticipar niveles elevados de emisiones contaminantes y generar alertas con hasta 30 minutos de anticipación.
Ese margen permite a los operadores ajustar la producción antes de alcanzar los límites establecidos y reducir las interrupciones asociadas a esas condiciones. Según el ejecutivo, el proyecto registró una reducción del 10% en las emisiones contaminantes y un incremento del 15% en la productividad de la planta.
La siguiente fase contempla integrar el modelo al sistema de producción para que pueda recomendar automáticamente ajustes operativos. El avance ilustra la transición desde una herramienta que advierte sobre una desviación hacia otra que también apoya la respuesta.
En una planta siderúrgica, otro proyecto utilizó variables eléctricas de los motores para anticipar fallas en equipos críticos. De acuerdo con Otoni, la capacidad de predicción pasó de una de cada diez paradas a ocho de cada diez.
Además de favorecer la continuidad operativa, identificar estas condiciones con anticipación puede contribuir a reducir riesgos para los trabajadores. Aunque corresponde a la industria siderúrgica, el caso permite ilustrar el potencial de los modelos predictivos en operaciones industriales con equipos críticos.
En minería, la integración de datos y la analítica avanzada también pueden apoyar la optimización de procesos como la molienda y la flotación, con oportunidades para mejorar la calidad del producto y reducir el consumo de químicos, agua y energía.
La confianza define la adopción
El desafío, sin embargo, va más allá de los sistemas. Otoni identifica tres pilares que deben avanzar juntos: tecnología, procesos y personas.
Integrar plataformas pierde valor si los flujos de trabajo no permiten utilizar la información a tiempo. Del mismo modo, una recomendación generada por IA difícilmente se incorporará a la operación si quienes deben aplicarla no comprenden su utilidad o no confían en ella.
La capacitación y la participación de los equipos resultan esenciales para que las herramientas complementen la experiencia de los trabajadores. En el enfoque descrito por el ejecutivo, la IA proporciona información y recomendaciones, mientras la decisión final permanece en manos de las personas.
Ese cambio también requiere liderazgo interno. Los proveedores tecnológicos pueden actuar como catalizadores, pero la empresa debe asumir la conducción de su propia transformación, dar continuidad a los proyectos y vincularlos con su estrategia.
Para la minería mexicana, la siguiente etapa se jugará en esa capacidad de integrar información, ajustar procesos y construir confianza. El valor de la inteligencia artificial se medirá en decisiones oportunas y resultados verificables: una operación más eficiente, un mejor uso de los recursos y condiciones de trabajo más seguras.
Sobre Stefanini Group
Stefanini Group es una consultora tech global que domina el uso de la Inteligencia Artificial y cocrea soluciones a medida para que sus clientes avancen en su jornada digital, combinando presencia global, amplia experiencia técnica y un portafolio completo de servicios. Con clientes en más de 100 países, 23 delivery centers en 5 continentes y más de 35 mil colaboradores en todo el mundo, la consultora organiza sus soluciones en siete unidades de negocio: Technology, Cyber, Data & Analytics, Financial Tech, Operations, Marketing y Manufacturing, conformando un gran ecosistema de innovación que entrega resultados relevantes y sostenibles a sus clientes.
Con diversas plataformas propietarias de Inteligencia Artificial, organizadas principalmente en la suite SAI (Stefanini Artificial Intelligence), Stefanini Group combina datos, automatización e IA para impulsar la transformación de punta a punta. Stefanini Group se ha convertido en un referente académico con el caso “Creando una estrategia de ecosistema en la era de la IA” desarrollado por INSEAD, y continúa siendo estudiado en escuelas de negocios a nivel global. Para más información, visite stefanini.com.
