{"id":14489,"date":"2022-03-27T12:27:46","date_gmt":"2022-03-27T09:27:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.razor-labs.com\/una-empresa-lider-en-la-mineria-de-mineral-de-hierro-reduce-en-un-25-el-tiempo-de-inactividad-no-programado-de-su-flota-de-recuperadoras-y-aumenta-la-productividad-en-12-millones-de-toneladas-anuales\/"},"modified":"2026-05-07T18:40:31","modified_gmt":"2026-05-07T15:40:31","slug":"una-empresa-lider-en-la-mineria-de-mineral-de-hierro-reduce-en-un-25-el-tiempo-de-inactividad-no-programado-de-su-flota-de-recuperadoras-y-aumenta-la-productividad-en-12-millones-de-toneladas-anuales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.razor-labs.com\/es\/una-empresa-lider-en-la-mineria-de-mineral-de-hierro-reduce-en-un-25-el-tiempo-de-inactividad-no-programado-de-su-flota-de-recuperadoras-y-aumenta-la-productividad-en-12-millones-de-toneladas-anuales\/","title":{"rendered":"Una empresa l\u00edder en la extracci\u00f3n de mineral de hierro reduce el tiempo de inactividad no programado de la flota de recuperadoras en un 25% y aumenta la productividad en 1,2 millones de toneladas anuales."},"content":{"rendered":"\t\t
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Case studies<\/a><\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Una empresa l\u00edder en la extracci\u00f3n de mineral de hierro reduce el tiempo de inactividad no programado de la flota de recuperadoras en un 25% y aumenta la productividad en 1,2 millones de toneladas anuales.<\/h1>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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27 de marzo de 2022<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Por Razor Labs<\/div>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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27 de marzo de 2022<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Las recuperadoras son fundamentales para el flujo de tratamiento del mineral de hierro<\/strong><\/h3>

El mineral de hierro es una de las materias primas m\u00e1s demandadas en el mundo, ya que se utiliza 20 veces m\u00e1s que todos los dem\u00e1s metales juntos. Se necesitan unas 1,6 toneladas de mineral de hierro para producir 1 tonelada de acero. El proceso de extracci\u00f3n del mineral de hierro incluye enormes m\u00e1quinas como recuperadoras, volquetes de vagones, trenes de m\u00e1s de 2,5 kil\u00f3metros de longitud y barcos con capacidad para unas 47 piscinas ol\u00edmpicas. <\/span><\/p>

La recuperadora de cangilones es una m\u00e1quina fundamental en el proceso de manipulaci\u00f3n de materiales. Tiene la capacidad de recuperar inmensas cantidades de mineral de hierro de una pila, y en concreto, 15.000 toneladas por hora para las m\u00e1quinas de una de las principales empresas de mineral de hierro del mundo. La empresa tiene m\u00e1s de 20 recuperadoras de rueda de cangilones, tanto en las instalaciones de la empresa como en el puerto, que experimentan cientos de horas de inactividad al a\u00f1o y, por tanto, constituyen un cuello de botella clave del proceso minero. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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El reto<\/strong><\/h2>

La recuperadora de cangilones sufr\u00eda cientos de horas de inactividad al a\u00f1o, lo que reduc\u00eda la producci\u00f3n y provocaba retrasos en toda la cadena de suministro.<\/span><\/p>

La recuperadora de rueda de cangilones es una m\u00e1quina muy compleja que requiere una compleja tecnolog\u00eda de IA para el mantenimiento predictivo. Consta de docenas de subcomponentes, como motores, cajas de engranajes, bombas, VVVF, sistemas hidr\u00e1ulicos y otros. Estos componentes son interdependientes y dependen de variables ambientales como el tipo de mineral que se recupera, el clima y los modos de funcionamiento. Por lo tanto, es imposible construir simples reglas heur\u00edsticas en torno a los valores de los sensores para indicar un fallo pr\u00f3ximo. Hay miles de combinaciones de patrones que indican un fallo futuro, y el objetivo de los modelos de IA es encontrarlos autom\u00e1ticamente y calcular el tiempo estimado hasta el fallo. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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La soluci\u00f3n<\/strong><\/h2>

Cada m\u00e1quina de la flota recoge unas 7.000 etiquetas hist\u00f3ricas que incluyen tanto datos sensoriales, como temperaturas, presiones, pares y tensiones y valores de potencia de los componentes, como miles de variables calculadas diferentes del PLC, incluidos todo tipo de eventos, como alarmas y avisos, as\u00ed como informaci\u00f3n del proceso, como si se est\u00e1n recuperando finos o terrones de mineral de hierro, lo que afecta a la carga de la m\u00e1quina.<\/span><\/p>

Los modelos de IA de DataMind AI se afinaron sobre los dos \u00faltimos a\u00f1os de datos hist\u00f3ricos de la organizaci\u00f3n, y aprendieron a predecir una variedad de fallos en diversos componentes -.<\/span><\/p>

  1. Aver\u00edas en el sistema transportador de la m\u00e1quina, como subtensi\u00f3n, sobretensi\u00f3n, desequilibrio y desbordamientos.<\/span><\/li>
  2. Los fallos de calibraci\u00f3n de los codificadores en los sistemas de accionamiento del gr\u00e1til y el giro que, entre otros, causaban cientos de micro-retrasos cada a\u00f1o debido a disparos en los l\u00edmites.<\/span><\/li>
  3. Aver\u00edas del sistema de lubricaci\u00f3n, incluido el deterioro de la bomba de lubricaci\u00f3n y las fugas de lubricante.<\/span><\/li>
  4. Aver\u00edas del sistema de rueda de cangilones causadas por el enfriador de aceite, la caja de cambios o el desajuste del perno de par.<\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Adem\u00e1s de predecir estos fallos, los equipos de mantenimiento y fiabilidad disponen de:<\/strong><\/p>

    1. Indicaci\u00f3n en tiempo real de los fallos de los interruptores, como los de temperatura, presi\u00f3n y caudal, que pueden causar decenas de horas de inactividad al a\u00f1o, mientras que su sustituci\u00f3n es muy barata en comparaci\u00f3n con el rendimiento perdido.<\/span><\/li>
    2. Indicaci\u00f3n en tiempo real de la calidad del mantenimiento realizado, como la calidad de retensado de las cintas transportadoras o la calidad de calibrado de los codificadores, para garantizar que el componente vuelve a estar en plena forma y que el tiempo hasta que vuelva a ser necesario el mantenimiento es m\u00e1ximo.<\/span><\/li>
    3. C\u00e1lculo de la puntuaci\u00f3n de salud en tiempo real, para evitar un mantenimiento prematuro que provoque p\u00e9rdidas de rendimiento debido a un excesivo tiempo de inactividad programado.<\/span><\/li>
    4. Reducci\u00f3n del tiempo de investigaci\u00f3n de la desconexi\u00f3n de la m\u00e1quina, analizando la informaci\u00f3n sensorial y la secuencia de alarmas causantes de una desconexi\u00f3n, para proporcionar una indicaci\u00f3n inmediata de la causa ra\u00edz de la alarma, que provoc\u00f3 la desconexi\u00f3n. Esto permite dirigir a los equipos de mantenimiento directamente al componente que hay que manipular, para que la m\u00e1quina vuelva a funcionar lo antes posible. <\/span><\/li><\/ol>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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      Retorno de la inversi\u00f3n<\/strong><\/h2>

      La soluci\u00f3n demostr\u00f3 su valor muy r\u00e1pidamente. De media, el tiempo de inactividad no programado de las m\u00e1quinas mejoradas con DataMind AI se redujo un 25%, lo que provoc\u00f3 un aumento de 1,2 toneladas de mineral de hierro al a\u00f1o. <\/span><\/p>

      Otra ventaja fue que los equipos de mantenimiento y fiabilidad empezaron a confiar en la IA no s\u00f3lo para evitar las desconexiones y los tiempos de inactividad, sino tambi\u00e9n para realizar el mantenimiento de los componentes mec\u00e1nicos que se estaban deteriorando hasta alcanzar un estado cr\u00edtico. Como resultado, dejaron de producirse las largas paradas que antes se deb\u00edan a fallos catastr\u00f3ficos por un funcionamiento prolongado en condiciones mec\u00e1nicas cr\u00edticas. De hecho, se ha producido un cambio cultural gradual en el que la estrategia de mantenimiento ha pasado a basarse en datos, aprovechando las puntuaciones de salud y las estimaciones de tiempo hasta el fallo de la inteligencia artificial. <\/span><\/p>

      La empresa inici\u00f3 el proyecto como un POC en 3 recuperadoras de ruedas de cangilones, y luego ampli\u00f3 su producci\u00f3n a otras recuperadoras de ruedas de cangilones de la flota, para desbloquear todo el potencial de valor operativo y empresarial. Adem\u00e1s, la empresa lo ampli\u00f3 a otro tipo de activos esenciales: la flota de volquetes de vagones, que tambi\u00e9n es una m\u00e1quina cr\u00edtica en el flujo del proceso del mineral de hierro. <\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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      Por Razor Labs 5 min leer COMPARTE Las recuperadoras son fundamentales para el flujo de tratamiento del mineral de hierro El mineral de hierro es una de las materias primas m\u00e1s demandadas en el mundo, ya que se utiliza 20 veces m\u00e1s que todos los dem\u00e1s metales juntos. 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