Predicción de fallas en minería: hasta 30% menos de paradas no programadas gracias a la IA
El mantenimiento predictivo, impulsado por inteligencia artificial y machine learning, no solo reduce en un 20% los costos de mantenimiento según el WEF, sino que también abre el camino a una minería más productiva, segura y eficiente.
La minería enfrenta el desafío permanente de aumentar su productividad, reducir costos y mantener la continuidad operativa en un entorno altamente exigente. En este escenario, la integración de inteligencia artificial (IA) y machine learning (ML) en procesos de monitoreo y predicción de fallas se ha convertido en una herramienta estratégica para transformar la gestión de activos críticos.
X-Analytic ha desarrollado una plataforma capaz de analizar grandes volúmenes de datos provenientes de sensores, registros de mantenimiento y telemetría de equipos mineros. Gracias a modelos de machine learning entrenados con datos históricos, la plataforma identifica patrones que anticipan fallas, generando alertas tempranas que permiten intervenir antes de que se produzcan paradas no programadas. Esta capacidad impacta directamente en la disponibilidad de los equipos y en la extensión de su vida útil.
“Lo que observamos fue que la predicción de fallas dejó de ser una aspiración y se transformó en una realidad concreta que permitió a las empresas tomar decisiones más rápidas y certeras”, destacó Nicolás Orellana, Gerente de Operaciones de X-Analytic.
El impacto de este tipo de soluciones está respaldado por estudios recientes. Según el World Economic Forum (2024), las compañías que implementaron IA para mantenimiento predictivo lograron reducir en un 30% los tiempos de inactividad no programada y hasta un 20% los costos de mantenimiento. Estos resultados se alinean con la experiencia de X-Analytic en operaciones mineras, donde la plataforma ha permitido programar reparaciones en periodos de baja actividad, evitando interrupciones costosas en plena producción.
La seguridad y confiabilidad de los datos son otro pilar de la propuesta. X-Analytic incorpora encriptación de extremo a extremo, sistemas avanzados de autenticación y algoritmos que validan y corrigen inconsistencias en las lecturas de los sensores. Esto asegura que las predicciones se construyan sobre información precisa y disponible en todo momento.
“Lo que demostramos fue que la seguridad de los datos no solo protegió la información, sino que también garantizó la confianza de los equipos de mantenimiento al momento de tomar decisiones críticas”, comentó Orellana.
Los beneficios para la operación minera son claros: reducción de costos por menor consumo de repuestos, prolongación de la vida útil de activos y disminución de tiempos muertos. Un estudio de McKinsey (2025) proyecta que la adopción masiva de IA en minería podría aumentar en un 15% la productividad sectorial durante la próxima década, validando el aporte de tecnologías como X-Analytic.
“Lo que confirmamos fue que al anticipar fallas no solo se evitaban pérdidas millonarias, sino que también se generaba un cambio cultural hacia un mantenimiento más inteligente y preventivo”, añadió Orellana.
El futuro de la plataforma contempla nuevas líneas de desarrollo: integración de fuentes no tradicionales de datos como imágenes captadas por drones, incorporación de modelos predictivos más avanzados y expansión hacia otras industrias intensivas en activos, como energía, manufactura y transporte. Con ello, X-Analytic reafirma su compromiso con la innovación y la eficiencia operativa, no solo en minería, sino también en múltiples sectores estratégicos de la economía.
