Pablo Ahumada: “Mantenimiento predictivo es clave para la eficiencia y seguridad en la minería moderna”

• El gerente de Desarrollo de X-Analytic sostiene que, “El mantenimiento predictivo entrega valor a la operación minera al cambiar la forma en que se gestionan los activos y los procesos”.

La minería moderna enfrenta el desafío constante de optimizar sus operaciones, reducir costos y aumentar la seguridad de sus trabajadores. En este contexto, el mantenimiento predictivo se ha consolidado como una herramienta esencial y una fuente de ventajas competitivas, permitiendo anticipar fallos en equipos críticos antes de que ocurran. Esta capacidad no solo reduce los costos de reparación y los tiempos de inactividad, sino que también mitiga riesgos a las personas, transformando la gestión de activos en un proceso más eficiente y seguro.

“El mantenimiento predictivo entrega valor a la operación minera al cambiar la forma en que se gestionan los activos y los procesos”, indicó Pablo Ahumada, Gerente de Desarrollo de X-Analytic, quien destacó que esta estrategia permite anticipar fallas y mitigar riesgos críticos en un entorno donde la eficiencia es clave.

Uno de los principales beneficios de esta estrategia es su impacto en la vida útil de los activos. Mediante el monitoreo continuo y el análisis de los datos de operación, es posible identificar patrones de desgaste y programar intervenciones antes de que se produzcan fallos graves. De esta forma, los equipos se mantienen en condiciones saludables por más tiempo, asegurando altos niveles de disponibilidad y reduciendo las pérdidas económicas asociadas a la inactividad o renovación de equipos y componentes.

“La integración de tecnologías como inteligencia artificial, IoT y machine learning permite procesar todos los datos de los activos en un solo lugar, optimizando el mantenimiento predictivo”, explicó Pablo Ahumada, enfatizando cómo en X-Analytic realizan el análisis de los datos en línea para anticipar fallas en los equipos críticos de la industria minera.

La calidad y variedad de los datos recopilados son elementos fundamentales para lograr predicciones precisas. Factores como la temperatura, la presión de aceite y las revoluciones por minuto de un motor son esenciales, pero también lo son variables aparentemente indirectas, como el estado de los neumáticos o el consumo de combustible en el caso de los camiones.

Integrar el mantenimiento predictivo en los sistemas de gestión operativa de una faena minera no es un proceso exento de desafíos. Implica un cambio de paradigma y una transformación cultural en la manera de planificar el mantenimiento. “La principal complejidad de su implementación radica en la gestión del cambio y en el escepticismo que surge ante esta novedad”, relató Ahumada, quien recalcó la importancia de acompañar a los clientes durante este proceso.

En Chile, la adopción de inteligencia artificial en la minería ha mostrado avances significativos. El área de Inteligencia de Mercados de B2B Media Group llevó a cabo el estudio «Inteligencia Artificial en la Minería 2025», el cual profundiza en el avance y la adopción de tecnologías de inteligencia artificial (IA) en la industria minera, tanto a nivel global como en Chile.

Según este informe, la IA está transformando procesos críticos como el mantenimiento predictivo, optimización del uso de recursos y automatización de faenas, contribuyendo a una minería más segura, eficiente y sustentable.