El panel «Desafíos e Innovaciones para el Mantenimiento de Planta en Minería» reunió a especialistas con más de una década de experiencia en diversas unidades mineras. Durante el evento, los panelistas analizaron los principales retos del sector, abordando desde la seguridad en las operaciones hasta la implementación de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial y el machine learning para mejorar la eficiencia del mantenimiento.
Experiencia y visión estratégica
El evento contó con la participación de destacados profesionales, como Ángel Pacheco Ramírez, ingeniero mecánico de la Universidad Nacional de Trujillo, con trayectoria en empresas como Compañía Minera Ares, Milpo y Buenaventura. Actualmente, se desempeña como supervisor en el área de planta concentradora de Compañía Minera Milpo.
Otro de los expositores fue Wilfredo Grande, especialista en mantenimiento eléctrico, con más de 14 años de experiencia en Minera Antamina y una década en Las Bambas. Su conocimiento abarca desde chancado hasta el sistema de transporte de fajas, molinos y filtrado, destacando la importancia de la confiabilidad en los equipos críticos.
Seguridad y digitalización, prioridades en el mantenimiento minero
Uno de los puntos clave del panel fue la seguridad en el mantenimiento de planta, un aspecto fundamental en la industria. Los especialistas coincidieron en que las maniobras de izaje y las paradas de planta requieren estrictos protocolos para reducir riesgos.
Además, señalaron que la digitalización y el almacenamiento de datos en la nube son tendencias que están transformando la gestión del mantenimiento. “Hoy en día, la toma de decisiones se basa en datos en tiempo real, lo que permite predecir fallas y optimizar el desempeño de los equipos”, destacó Wilfredo Grande.
Soluciones innovadoras para el desgaste de componentes
Uno de los desafíos técnicos más relevantes que enfrentan las operaciones mineras es el desgaste acelerado de componentes debido a la mineralogía de los yacimientos. En Las Bambas, por ejemplo, la presencia de magnetita ha generado un deterioro más rápido en fajas transportadoras, polines y bombas.
Para mitigar este problema, se han desarrollado nuevos materiales y diseños más resistentes, así como estrategias de mantenimiento predictivo basadas en el análisis de datos. En este sentido, Ángel Pacheco enfatizó el papel clave de los indicadores de desempeño (KPIs) para garantizar operaciones más eficientes y sostenibles.
Monitoreo inteligente y uso de inteligencia artificial
Un caso innovador en mantenimiento se presentó en Sociedad Minera Brocal, donde el equipo técnico enfrentó un problema con las bombas primarias debido a la alta humedad del concentrado. Inicialmente, se estimó que los forros de las bombas debían cambiarse cada seis meses, pero en la práctica, su desgaste ocurría antes de lo previsto.
Para optimizar su vida útil, se implementó un sistema de monitoreo con sensores de vibración, que registra datos cada 15 segundos y envía alertas cuando se detectan valores fuera de los rangos óptimos. Gracias a la integración de inteligencia artificial y machine learning, los patrones de vibración ahora pueden predecir con precisión el desgaste de los componentes, permitiendo programar mantenimientos antes de que ocurran fallas críticas.
Magnetita y sus efectos en las fajas transportadoras
Otro reto abordado fue el impacto de la magnetita en los sistemas de transporte. Debido a su alta abrasividad, este mineral acelera el desgaste de las fajas y provoca desalineaciones en las poleas, generando fallas prematuras.
Además, los especialistas explicaron que la magnetita interfiere con los sistemas de detección de metales, lo que puede ocasionar falsas alarmas y detenciones imprevistas. Actualmente, se están explorando cámaras inteligentes y algoritmos avanzados para diferenciar la magnetita de otros metales, aunque el desafío sigue latente cuando los fragmentos metálicos están enterrados dentro del mineral transportado.
Optimización del análisis de aceites en equipos mineros
En Compañía Minera Cerro Lindo, se presentó otro caso de innovación en mantenimiento: la optimización del análisis de aceites hidráulicos. Tradicionalmente, los intervalos de cambio de aceite se establecen en base a estándares generales, pero un análisis detallado reveló que el uso de un aceite sintético podía duplicar la vida útil del lubricante, pasando de 4,000 a 8,000 horas sin afectar la integridad de los equipos.
El uso de big data y machine learning ha permitido mejorar estos procesos, optimizando los intervalos de mantenimiento y reduciendo costos operativos sin comprometer la confiabilidad de los equipos.
El futuro del mantenimiento minero: digitalización y sostenibilidad
El panel concluyó reafirmando que el mantenimiento en minería está evolucionando hacia un modelo basado en tecnología, análisis predictivo y automatización. La integración de inteligencia artificial, monitoreo en tiempo real y digitalización no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también contribuye a la sostenibilidad del sector.
“La minería enfrenta retos cada vez más complejos, pero con el uso de nuevas tecnologías podemos garantizar operaciones más seguras, eficientes y sostenibles”, destacaron los panelistas. La clave estará en continuar con la transformación digital y fortalecer el uso de datos para la toma de decisiones estratégicas.
Simposio Técnico Minero TECNIMIN: https://tecnimin.pe/mantenimiento/
