El nuevo desafío de la minería: usar los datos a tiempo
Según Mintral, la digitalización de la minería entró en una nueva etapa: el desafío ya no es generar más información, sino usarla a tiempo para anticipar riesgos, proteger a las personas y resguardar la continuidad operacional. En logística, esa necesidad es especialmente crítica, porque el transporte de carga, las maniobras en bodega y la interacción entre personas y equipos móviles exigen una supervisión capaz de detectar situaciones de riesgo y actuar antes de que escalen.
Durante años, muchas de estas tareas dependieron de inspecciones presenciales y de la experiencia de los equipos en terreno. Hoy, la visión artificial —sistemas que «leen» imágenes de cámaras mediante inteligencia artificial— permite complementar ese trabajo, detectando desviaciones en tiempo real. Así lo plantea Dante Battaglia, gerente de Mintral:
«La inteligencia artificial es un habilitador estratégico para transformar datos operacionales en decisiones más oportunas, preventivas y trazables. Pero en Mintral no la entendemos como un fin en sí mismo. La aplicamos para resolver problemas concretos de la operación logística, especialmente en procesos donde la seguridad, la continuidad operacional y la visibilidad en tiempo real son críticas».
SafeVision Transport: monitoreo de la carga en Spence
SafeVision Transport es una de las soluciones que hoy opera en servicios asociados a Minera Spence de BHP. A través de cámaras instaladas en los equipos, procesa imágenes para monitorear condiciones como la sujeción de la carga, los eventos de oscilación y el uso de barandas, detectando desviaciones para facilitar su gestión.
El proyecto comenzó hace cerca de dos años para identificar problemas de estiba y amarra (la forma en que se acomoda y asegura la carga). Desde entonces, Mintral fortaleció su estabilidad, aumentó la frecuencia de captura de imágenes y mejoró las capacidades de seguimiento. Tras los resultados, avanzó hacia una propuesta de continuidad para ampliar su cobertura en Spence.
SafeVision Warehouse: seguridad en la bodega
La compañía también desarrolló SafeVision Warehouse, un piloto de visión artificial implementado en su terminal de Santiago para monitorear operaciones de bodega. El sistema fue entrenado para detectar:
- Tránsito por zonas no autorizadas
- Interacción entre personas y equipos móviles
- Incumplimientos en el uso de elementos de protección personal (EPP)
- Caídas de personas
Cuando el sistema identifica un evento, genera una alerta con su ubicación, fecha, hora, nivel de riesgo y evidencia visual. Un responsable valida la información y, si corresponde, activa su escalamiento. Todo queda registrado para seguimiento y reportería.
Los resultados: más de 90% de asertividad
El piloto demostró que la tecnología puede integrarse a un proceso completo, desde la detección automática hasta la validación, notificación y respaldo de cada gestión. En las últimas semanas evaluadas, la detección de cruces no autorizados superó el 90% de asertividad, mientras que el modelo de sujeción y estiba alcanzó cifras cercanas al 90% tras casi dos años de entrenamiento. Battaglia resume el cambio:
«Muchas de estas situaciones antes dependían de inspecciones presenciales o de revisiones posteriores. Hoy podemos detectar desviaciones prácticamente en tiempo real, validarlas y actuar mucho más rápido. Eso mejora la seguridad, fortalece la trazabilidad y, sobre todo, permite tomar mejores decisiones durante la operación y no cuando el problema ya ocurrió».
Una logística cada vez más inteligente
Para Mintral, SafeVision es solo un ejemplo de un camino más amplio. Battaglia lo plantea así:
«Nuestra visión es mucho más amplia que incorporar inteligencia artificial. Queremos desarrollar una logística cada vez más inteligente, donde tecnología como la IA sea un habilitador para operar mejor. SafeVision es un ejemplo de ese camino, pero seguiremos desarrollando nuevas capacidades que nos permitan entregar operaciones más seguras, eficientes y con mayor capacidad de anticiparnos a los desafíos de nuestros clientes».
