El propósito de Antofagasta Minerals es desarrollar minería para un futuro mejor, por ello la innovación es uno de sus pilares estratégicos, el que nos permite repensar la visión de operación de futuro de nuestro Grupo Minero.
Para alcanzar esta visión hemos definido una Hoja Ruta de Innovación, que evoluciona y se actualiza acorde a los nuevos contextos y necesidades estratégicas de las operaciones, apalancando su continuidad operacional, mejoras de competitividad y captura de valor. Y su vez posibilita y habilita las condiciones de crecimiento, buscando la transformación, el desarrollo del negocio y desarrollo de nuevas capacidades para nuestros trabajadores.
La Hoja de Ruta de Innovación es la carta de navegación del grupo minero para lograr la visión de operación al futuro, que permita convertir nuestras compañías en operaciones inteligentes, integradas y sostenibles, entregando un mejor uso a nuestros recursos estratégicos como el agua y la energía.
Desde su puesta en marcha, los brazos robóticos son testigos de la innovación que permite eliminar la exposición a riesgos de personas en el final del proceso en la planta de electro obtención: una vez cosechados los cátodos de cobre, dos brazos robóticos los separan de las placas de acero inoxidable, en un proceso lineal en el que ejercen la misma función de una mano gigante: toman el cátodo prácticamente completo y lo despegan.
A este proceso se suma un tercer brazo, el encargado de tomar los cátodos despegados y apilarlos en paquetes de 60 unidades. En el caso de Antucoya, el tercer brazo toma los cátodos y los deposita en la posición exacta, uno sobre el otro, para armar el paquete. Además, este robot, de acuerdo a un ciclo preestablecido, permite tomar una placa para extraer muestras y luego regresarla al ciclo de empaque.
Tras un análisis de la data histórica y la validación de mejoras operacionales, Antucoya aumentó la recuperación de cobre en aproximadamente un 5%, tras implementar el proyecto de "Analítica avanzada para el aumento de la recuperación metalúrgica", revisando en profundidad diversos indicadores de los módulos de las pilas de lixiviación y el análisis técnico de los especialistas de la compañía través de algoritmos de Machine Learning, capaces de procesar grandes cantidades de datos y de entender sistemas en los que interactúan múltiples variables.
El análisis permitió detectar algunas brechas que teníamos en la operación, desarrollando planes de acción para poder disminuirlas y así estabilizar la parte operativa en lixiviación, el incremento en la altura de pila y mejoras importantes en el sistema de riego y drenaje.
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