Cómo Reducir Costos Operativos a Través del Mantenimiento Predictivo
Por RYM GENERALES /julio 15 del 2025
La minería subterránea exige maquinaria especializada capaz de operar en túneles estrechos, condiciones difíciles y con altos estándares de seguridad. Aquí te presentamos los equipos más importantes:
1. Mayor Duración de los Equipos:
Un informe reciente de Business Insider señala que las paradas no planificadas cuestan hasta 1.4 billones USD al año a las principales empresas globales. Plataformas de IA se implementan para detectar fallas tempranas y lograr hasta un 23 % de ahorro en costos de servicios.
En minería, DataMind AI logró reducir eventos de mantenimiento no planificado en un 38 %, aumentar en un 27 % el tiempo medio entre fallas, y recuperar la inversión en apenas 6–8 meses
2. Intervenciones just‑in‑time
Equipos tradiciones siguen mantenimientos calendarizados, lo que genera sustitución prematura de piezas. El enfoque predictivo utiliza datos de sensores (vibración, temperatura, presión, ruido) y machine learning para decidir cuándo es necesario intervenir
3. Optimización de inventario y recursos
Al anticipar fallas, se reducen los pedidos de repuestos innecesarios y se optimiza la asignación de personal técnico. Altair reporta que permite asignar recursos de manera más eficiente y extendiendo la vida útil de los equipos
4. Seguridad reforzada
Detectar problemas antes de que causen fallas reduce accidentes y mejora condiciones de trabajo. En minería, los sistemas predictivos han mostrado una reducción de hasta 42 % en incidentes de mantenimiento
5. Casos de éxito reales
Anglo American y Newmont utilizan IBM Maximo y GE Digital para implementar mantenimiento predictivo en camiones, trituradores y cintas. En algunos casos, Anglo American redujo hasta 75 % del tiempo de inactividad
En Australia, minas de mineral de hierro y carbón detectaron fallas críticas (como rodamientos o problemas eléctricos), evitando parones mayores y ahorrando más de US 380 000 en un solo caso
Rio Tinto, con sensores acústicos e inteligencia artificial, disminuyó el tiempo de paro en cintas en un 30 %
6. Desde predictivo hasta prescriptivo
La evolución de estos sistemas permite no solo anticipar fallas, sino también recomendar acciones precisas: qué pieza cambiar, cuándo parar y cómo ajustarla, lo que mejora la eficiencia y veracidad de las intervenciones.
7. Desafíos y cómo superarlos
Beneficios
🕒 Mayores tiempos de operación y menos paradas.
💸 Ahorro del 20 – 30 % en costos operativos.
🛠️ Optimización de inventarios y personal técnico.
🔒 Mejora de la seguridad y condiciones laborales.
💰 ROI en menos de 8 meses en muchos casos.
Fuente: Business Insider, Global Mining News, Mining Digital, DataMind AI, Altair Enterprise, Wikipedia.
