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Casos de Uso
Visión de Computadora e
Inteligencia Artificial
Industria Minera
Computer Vision e IA en minería mejora la seguridad, incrementa la productividad, reduce costos y permite operar de forma más sostenible , preparando a las compañías mineras para un futuro más automatizado, eficiente y resiliente.
MONITOREO DE PREVENCIÓN COLISIONES.
Las tecnologías de visión por computadora (CV) combinadas con inteligencia artificial (IA) permiten un monitoreo inteligente y proactivo para evitar colisiones en faenas mineras.
Cámaras inteligentes y sensores multiespectro: Se instalan cámaras en 360° alrededor de los vehículos pesados. Estas cámaras identifican personas, otros vehículos, señales de tránsito internas y obstáculos con precisión. Funcionan en condiciones de baja visibilidad mediante infrarrojo o visión térmica.
Algoritmos de detección y clasificación de objetos: IA entrenada con miles de horas de video reconoce en tiempo real: Peatones, vehículos livianos, conos, bordes de caminos. Distingue entre amenazas reales e inofensivas (reduciendo falsas alarmas).
Alertas en cabina y respuestas automáticas: Si hay riesgo de colisión, el sistema emite alertas visuales y sonoras al operador. En algunos casos, puede activar frenos automáticos o reducir velocidad.
Monitoreo remoto y análisis post-evento: Las imágenes y datos se transmiten a un centro de control en tiempo real.Se graba y analiza cada evento para mejorar protocolos de seguridad. La IA aprende de eventos pasados y mejora su capacidad predictiva.
Beneficios clave: Reducción de accidentes y muertes por atropello o colisiones. Mejora en la cultura de seguridad y confianza en la operación. Ahorros económicos por reducción de daños, paradas y juicios laborales.
Las tecnologías de visión por computadora (CV) combinadas con inteligencia artificial (IA) permiten un monitoreo inteligente y proactivo para evitar colisiones en faenas mineras.
Cámaras inteligentes y sensores multiespectro: Se instalan cámaras en 360° alrededor de los vehículos pesados. Estas cámaras identifican personas, otros vehículos, señales de tránsito internas y obstáculos con precisión. Funcionan en condiciones de baja visibilidad mediante infrarrojo o visión térmica.
Algoritmos de detección y clasificación de objetos: IA entrenada con miles de horas de video reconoce en tiempo real: Peatones, vehículos livianos, conos, bordes de caminos. Distingue entre amenazas reales e inofensivas (reduciendo falsas alarmas).
Alertas en cabina y respuestas automáticas: Si hay riesgo de colisión, el sistema emite alertas visuales y sonoras al operador. En algunos casos, puede activar frenos automáticos o reducir velocidad.
Monitoreo remoto y análisis post-evento: Las imágenes y datos se transmiten a un centro de control en tiempo real.Se graba y analiza cada evento para mejorar protocolos de seguridad. La IA aprende de eventos pasados y mejora su capacidad predictiva.
Beneficios clave: Reducción de accidentes y muertes por atropello o colisiones. Mejora en la cultura de seguridad y confianza en la operación. Ahorros económicos por reducción de daños, paradas y juicios laborales.
SEGUIMIENTO Y OPTIMIZACIÓN DE FLOTAS EN TIEMPO REAL.
El uso conjunto de visión por computadora y IA permite transformar completamente la gestión de flotas en minería.
Visión por computadora (Computer Vision): Cámaras montadas en camiones y zonas de carga/descarga detectan: Obstáculos, personas, animales o condiciones de riesgo. Niveles de llenado del balde o tolva en tiempo real (para evitar subcargas o sobrecargas). Posicionamiento preciso del equipo para automatizar maniobras o validar ciclos de carga.
IA para análisis predictivo y toma de decisiones: Algoritmos de machine learning analizan datos históricos y en tiempo real para: Predecir fallas mecánicas (mantenimiento predictivo) y evitar tiempos muertos. Optimizar rutas según tráfico interno, clima, pendientes y distancias. Asignar vehículos automáticamente a las tareas más eficientes. Detectar fatiga o distracción de operadores mediante análisis facial (usando cámaras).
Integración en plataformas centralizadas Toda la información capturada se visualiza en dashboards en tiempo real. Los supervisores pueden tomar decisiones rápidas basadas en datos confiables y actualizados.
Resultados típicos esperados: Reducción de hasta 20% en tiempos muertos y consumo de combustible. Aumento de la seguridad al evitar colisiones y mejorar el monitoreo del comportamiento del operador. Mejor planificación y uso eficiente del capital humano y los activos móviles.
El uso conjunto de visión por computadora y IA permite transformar completamente la gestión de flotas en minería.
Visión por computadora (Computer Vision): Cámaras montadas en camiones y zonas de carga/descarga detectan: Obstáculos, personas, animales o condiciones de riesgo. Niveles de llenado del balde o tolva en tiempo real (para evitar subcargas o sobrecargas). Posicionamiento preciso del equipo para automatizar maniobras o validar ciclos de carga.
IA para análisis predictivo y toma de decisiones: Algoritmos de machine learning analizan datos históricos y en tiempo real para: Predecir fallas mecánicas (mantenimiento predictivo) y evitar tiempos muertos. Optimizar rutas según tráfico interno, clima, pendientes y distancias. Asignar vehículos automáticamente a las tareas más eficientes. Detectar fatiga o distracción de operadores mediante análisis facial (usando cámaras).
Integración en plataformas centralizadas Toda la información capturada se visualiza en dashboards en tiempo real. Los supervisores pueden tomar decisiones rápidas basadas en datos confiables y actualizados.
Resultados típicos esperados: Reducción de hasta 20% en tiempos muertos y consumo de combustible. Aumento de la seguridad al evitar colisiones y mejorar el monitoreo del comportamiento del operador. Mejor planificación y uso eficiente del capital humano y los activos móviles.
MONITOREO DE PASO DE MINERAL A MINERAL Y VERTEDERO DE RESIDUOS A RESIDUOS.
La combinación de visión por computadora e inteligencia artificial permite automatizar el reconocimiento, clasificación y seguimiento del flujo de materiales con alta precisión y en tiempo real.
Aplicaciones específicas:
- Clasificación de mineral vs estéril en correas transportadoras:
a) Cámaras multiespectrales o RGB capturan imágenes del material en movimiento.
b) Algoritmos de visión por computadora identifican características visuales (color, textura, granulometría).
c) Modelos de IA (machine learning o deep learning) clasifican cada fragmento como mineral o residuo.
- Automatización de desvíos en correas o palas cargadoras: Con base en la clasificación en tiempo real, se activan mecanismos para redirigir el material automáticamente.
- Auditoría histórica y trazabilidad: Se registra todo el flujo con etiquetas digitales, lo que permite optimizar decisiones futuras, planificar el mantenimiento o verificar errores.
Beneficios:
Reducción del material valioso mal descartado.
Mejora de la eficiencia del procesamiento.
Trazabilidad del flujo de material desde la mina hasta la planta.
Reducción de costos operacionales y mayor recuperación del recurso.
La combinación de visión por computadora e inteligencia artificial permite automatizar el reconocimiento, clasificación y seguimiento del flujo de materiales con alta precisión y en tiempo real.
Aplicaciones específicas:
- Clasificación de mineral vs estéril en correas transportadoras:
a) Cámaras multiespectrales o RGB capturan imágenes del material en movimiento.
b) Algoritmos de visión por computadora identifican características visuales (color, textura, granulometría).
c) Modelos de IA (machine learning o deep learning) clasifican cada fragmento como mineral o residuo.
- Automatización de desvíos en correas o palas cargadoras: Con base en la clasificación en tiempo real, se activan mecanismos para redirigir el material automáticamente.
- Auditoría histórica y trazabilidad: Se registra todo el flujo con etiquetas digitales, lo que permite optimizar decisiones futuras, planificar el mantenimiento o verificar errores.
Beneficios:
Reducción del material valioso mal descartado.
Mejora de la eficiencia del procesamiento.
Trazabilidad del flujo de material desde la mina hasta la planta.
Reducción de costos operacionales y mayor recuperación del recurso.
MONITOREO DE LA UTILIZACIÓN DE POLIPASTO.
La combinación de visión computacional con IA permite monitorear automáticamente el estado, uso y condiciones del polipasto en tiempo real.
Aplicaciones y soluciones:
Monitoreo visual continuo:
Cámaras ubicadas en puntos clave capturan el uso del polipasto.
Algoritmos de visión por computadora detectan:
Movimiento del gancho o cable.
Presencia y tipo de carga.
Tiempo de operación activa vs inactiva.
Detección de sobrecarga o uso anómalo:
Integración con sensores de peso y análisis de imagen para identificar si se supera el umbral seguro.
Alertas automáticas a operadores.
Reconocimiento de patrones de uso (con IA):
Algoritmos de machine learning detectan tendencias:
Horas pico de uso.
Subutilización.
Fallas repetitivas.
Esto permite planificar mejor el mantenimiento y redistribuir la carga de trabajo4.
Generación de reportes automáticos y dashboard de gestión:
Visualización en tiempo real del estado del polipasto (activo/inactivo, carga, operador).
Registro histórico para auditorías.
🚀 Beneficios:
Aumento de seguridad operativa.
Reducción del desgaste mecánico y costos de reparación.
Optimización del uso del recurso (polipasto).
Soporte a mantenimiento predictivo y eficiencia operativa.
La combinación de visión computacional con IA permite monitorear automáticamente el estado, uso y condiciones del polipasto en tiempo real.
Aplicaciones y soluciones:
Monitoreo visual continuo:
Cámaras ubicadas en puntos clave capturan el uso del polipasto.
Algoritmos de visión por computadora detectan:
Movimiento del gancho o cable.
Presencia y tipo de carga.
Tiempo de operación activa vs inactiva.
Detección de sobrecarga o uso anómalo:
Integración con sensores de peso y análisis de imagen para identificar si se supera el umbral seguro.
Alertas automáticas a operadores.
Reconocimiento de patrones de uso (con IA):
Algoritmos de machine learning detectan tendencias:
Horas pico de uso.
Subutilización.
Fallas repetitivas.
Esto permite planificar mejor el mantenimiento y redistribuir la carga de trabajo4.
Generación de reportes automáticos y dashboard de gestión:
Visualización en tiempo real del estado del polipasto (activo/inactivo, carga, operador).
Registro histórico para auditorías.
🚀 Beneficios:
Aumento de seguridad operativa.
Reducción del desgaste mecánico y costos de reparación.
Optimización del uso del recurso (polipasto).
Soporte a mantenimiento predictivo y eficiencia operativa.
ANÁLISIS DE COLLARES Y JAULAS
El uso de cámaras industriales, sensores y modelos de IA permite monitorear, detectar anomalías y prevenir fallas en collares y jaulas en tiempo real.
Soluciones específicas con visión por computadora e IA:
Inspección visual automatizada del collar y la guía:
Cámaras de alta resolución capturan imágenes continuas del collar y las guías.
Visión computacional detecta:
Grietas, óxido, deformaciones estructurales.
Objetos extraños o materiales que obstruyen el eje.
Seguimiento del movimiento de la jaula:
Sensores + cámaras controlan velocidad, alineación y detenciones no previstas.
IA evalúa patrones anómalos en el comportamiento de la jaula.
Reconocimiento de ocupación y condiciones internas:
Cámaras internas detectan si hay sobreocupación, carga mal distribuida o presencia humana en zonas indebidas.
Alertas en tiempo real y mantenimiento predictivo:
Modelos de aprendizaje automático detectan signos de desgaste temprano o comportamiento anómalo.
Alertas preventivas a equipos de mantenimiento antes de fallos críticos.
Beneficios:
Mayor seguridad operacional para trabajadores y equipos.
Reducción de tiempos muertos por fallas inesperadas.
Inspección continua sin riesgo humano.
Mejora en la planificación de mantenimiento.
Trazabilidad completa del uso de jaulas y condición del collar.
El uso de cámaras industriales, sensores y modelos de IA permite monitorear, detectar anomalías y prevenir fallas en collares y jaulas en tiempo real.
Soluciones específicas con visión por computadora e IA:
Inspección visual automatizada del collar y la guía:
Cámaras de alta resolución capturan imágenes continuas del collar y las guías.
Visión computacional detecta:
Grietas, óxido, deformaciones estructurales.
Objetos extraños o materiales que obstruyen el eje.
Seguimiento del movimiento de la jaula:
Sensores + cámaras controlan velocidad, alineación y detenciones no previstas.
IA evalúa patrones anómalos en el comportamiento de la jaula.
Reconocimiento de ocupación y condiciones internas:
Cámaras internas detectan si hay sobreocupación, carga mal distribuida o presencia humana en zonas indebidas.
Alertas en tiempo real y mantenimiento predictivo:
Modelos de aprendizaje automático detectan signos de desgaste temprano o comportamiento anómalo.
Alertas preventivas a equipos de mantenimiento antes de fallos críticos.
Beneficios:
Mayor seguridad operacional para trabajadores y equipos.
Reducción de tiempos muertos por fallas inesperadas.
Inspección continua sin riesgo humano.
Mejora en la planificación de mantenimiento.
Trazabilidad completa del uso de jaulas y condición del collar.
DETECTAR CARGAS INCORRECTAS EN CAMIONES DE TRANSPORTE.
Esta tecnología le permitirá supervisar la capacidad de carga de los camiones y alertar a la gerencia sobre casos de sobrellenado o su llenado; pudiendo identificar rápidamente los posibles problemas de capacitación con los operadores de las palas mecánicas o cargadoras, lo que permitirá tomar medidas correctivas inmediatas para garantizar la carga correcta de los camiones de transporte en el futuro.
Esta tecnología le permitirá supervisar la capacidad de carga de los camiones y alertar a la gerencia sobre casos de sobrellenado o su llenado; pudiendo identificar rápidamente los posibles problemas de capacitación con los operadores de las palas mecánicas o cargadoras, lo que permitirá tomar medidas correctivas inmediatas para garantizar la carga correcta de los camiones de transporte en el futuro.
MONITOREO DEL ESTADO DE LAS BROCAS.
1. Captura automática de imágenes
Cámaras industriales se instalan en los puntos de retiro o cambio de brocas, o bien en brazos robóticos que escanean su superficie desde distintos ángulos.
2. Detección de desgaste con visión por computadora
Algoritmos entrenados con millas de imágenes detectan:
Desgaste de insertos o botones
Grietas o deformaciones
Acumulación de materiales o residuos
Brocas incompatibles o mal montadas
3. Clasificación y predicción de vida útil
La IA evalúa el grado de deterioro y puede estimar la vida útil restante de cada broca con modelos predictivos.
4. Integración con sistemas de mantenimiento
El sistema puede integrarse con SAP, CMMS o software de mantenimiento preventivo para:
Emitir alertas
Generar informes automáticos
Recomendar reemplazos o reparaciones
Beneficios para la operación minera
Reducción de tiempos muertos por falla de brocas
Optimización del ciclo de perforación
Mejor control de inventario y reposición
Seguridad mejorada al evitar inspecciones manuales.
Ahorro de costos por uso óptimo de las herramientas.
Trazabilidad completa de cada broca en su ciclo de vida.
1. Captura automática de imágenes
Cámaras industriales se instalan en los puntos de retiro o cambio de brocas, o bien en brazos robóticos que escanean su superficie desde distintos ángulos.
2. Detección de desgaste con visión por computadora
Algoritmos entrenados con millas de imágenes detectan:
Desgaste de insertos o botones
Grietas o deformaciones
Acumulación de materiales o residuos
Brocas incompatibles o mal montadas
3. Clasificación y predicción de vida útil
La IA evalúa el grado de deterioro y puede estimar la vida útil restante de cada broca con modelos predictivos.
4. Integración con sistemas de mantenimiento
El sistema puede integrarse con SAP, CMMS o software de mantenimiento preventivo para:
Emitir alertas
Generar informes automáticos
Recomendar reemplazos o reparaciones
Beneficios para la operación minera
Reducción de tiempos muertos por falla de brocas
Optimización del ciclo de perforación
Mejor control de inventario y reposición
Seguridad mejorada al evitar inspecciones manuales.
Ahorro de costos por uso óptimo de las herramientas.
Trazabilidad completa de cada broca en su ciclo de vida.
SEGUIMIENTO DEL PROGRESO DEL TIEMPO DE PERFORACIÓN.
1. Monitoreo visual automático del proceso
Se instalan cámaras inteligentes en las plataformas de perforación (fijas o móviles) que capturan vídeo en tiempo real del ciclo de trabajo.
Se puede complementar con drones o sensores de movimiento.
2. IA entrenada para reconocer fases del ciclo
Mediante modelos de visión por computadora , la IA identifica automáticamente:
Inicio y fin del ciclo de perforación
Pausas, cambios de broca o ajustes
Limpieza del taladro
Registra tiempos exactos de perforación por metro , por operario y por turno.
3. Generación de métricas operativas
El sistema de entrega datos clave como:
m/hora perforadas
tiempo efectivo vs. tiempo improductivo
rendimiento por equipo/broca/zona
Estas métricas alimentan paneles de control en tiempo real para decisiones rápidas.
4. Integración con sistemas de gestión minera
Los datos capturados se integran a sistemas como Fleet Management, SCADA o ERP minero para coordinar acciones con tronadura, carguío, mantenimiento y logística.
Beneficios para la operación minera
Aumento de la productividad de la perforación
Menor tiempo muerto por detección temprana de ineficiencias
Mejora en la coordinación interárea (tronadura, carguío, planificación)
Toma de decisiones basada en datos reales
Trazabilidad completa del proceso por equipo y zona
1. Monitoreo visual automático del proceso
Se instalan cámaras inteligentes en las plataformas de perforación (fijas o móviles) que capturan vídeo en tiempo real del ciclo de trabajo.
Se puede complementar con drones o sensores de movimiento.
2. IA entrenada para reconocer fases del ciclo
Mediante modelos de visión por computadora , la IA identifica automáticamente:
Inicio y fin del ciclo de perforación
Pausas, cambios de broca o ajustes
Limpieza del taladro
Registra tiempos exactos de perforación por metro , por operario y por turno.
3. Generación de métricas operativas
El sistema de entrega datos clave como:
m/hora perforadas
tiempo efectivo vs. tiempo improductivo
rendimiento por equipo/broca/zona
Estas métricas alimentan paneles de control en tiempo real para decisiones rápidas.
4. Integración con sistemas de gestión minera
Los datos capturados se integran a sistemas como Fleet Management, SCADA o ERP minero para coordinar acciones con tronadura, carguío, mantenimiento y logística.
Beneficios para la operación minera
Aumento de la productividad de la perforación
Menor tiempo muerto por detección temprana de ineficiencias
Mejora en la coordinación interárea (tronadura, carguío, planificación)
Toma de decisiones basada en datos reales
Trazabilidad completa del proceso por equipo y zona
EVALUACIÓN COMPARATIVA DEL RENDIMIENTO DE PERFORACIÓN.
1. Captura automática del proceso de perforación
Se instalan cámaras inteligentes en las perforadoras que graban y monitorean todo el proceso: inicio, perforación, detenciones, cambios de broca, fin de pozo, etc.
2. IA que identifica y clasifica eventos
Algoritmos de visión por computadora detectan y etiquetan automáticamente:
Tiempo activo vs. tiempo improductivo
Profundidad perforada por ciclo
Cambios de herramientas
Tiempos de transición o inactividad
3. Comparación automática entre operadores, equipos y zonas
El sistema construye paneles de control que permiten comparar:
Rendimiento por operador y turno
Equipos con mejores o peores métricas
Impacto de las condiciones geológicas
Vida útil de herramientas de perforación.
4. Retroalimentación continua y objetiva
Los supervisores pueden recibir alertas o informes en tiempo real si el rendimiento cae por debajo del umbral definido.
Se pueden usar estos datos para programas de mejora continua y entrenamiento de operadores.
Beneficios para la operación minera:
Decisiones más rápidas y basadas en datos objetivos.
Optimización del uso de equipos y herramientas.
Identificación temprana de malas prácticas o fallas técnicas
Reducción de variabilidad operativa entre turnos
Mejora en productividad, eficiencia y seguridad
Soporte para benchmarking interno entre minas o contratistas
1. Captura automática del proceso de perforación
Se instalan cámaras inteligentes en las perforadoras que graban y monitorean todo el proceso: inicio, perforación, detenciones, cambios de broca, fin de pozo, etc.
2. IA que identifica y clasifica eventos
Algoritmos de visión por computadora detectan y etiquetan automáticamente:
Tiempo activo vs. tiempo improductivo
Profundidad perforada por ciclo
Cambios de herramientas
Tiempos de transición o inactividad
3. Comparación automática entre operadores, equipos y zonas
El sistema construye paneles de control que permiten comparar:
Rendimiento por operador y turno
Equipos con mejores o peores métricas
Impacto de las condiciones geológicas
Vida útil de herramientas de perforación.
4. Retroalimentación continua y objetiva
Los supervisores pueden recibir alertas o informes en tiempo real si el rendimiento cae por debajo del umbral definido.
Se pueden usar estos datos para programas de mejora continua y entrenamiento de operadores.
Beneficios para la operación minera:
Decisiones más rápidas y basadas en datos objetivos.
Optimización del uso de equipos y herramientas.
Identificación temprana de malas prácticas o fallas técnicas
Reducción de variabilidad operativa entre turnos
Mejora en productividad, eficiencia y seguridad
Soporte para benchmarking interno entre minas o contratistas
DETECCIÓN EPP
Problemática en la Industria Minera: Detección de EPP
La industria minera es una de las más riesgosas del mundo debido a la exposición constante de los trabajadores a condiciones extremas como:
maquinaria pesada en movimiento,
ambientes con polvo y poca visibilidad,
manipulación de explosivos y sustancias tóxicas,
y labores en espacios confinados o subterráneos.
En este contexto, el uso correcto de los Equipos de Protección Personal (EPP) es obligatorio y vital para prevenir accidentes graves o fatales. Sin embargo, existen varias dificultades críticas asociadas a su detección:
Supervisión manual limitada : La verificación del uso de EPP suele depender de la observación directa de supervisores, lo que es ineficiente, costosa y propensa a omisiones.
Cobertura incompleta : No es posible monitorear de forma constante y simultánea todas las zonas operativas donde circulan trabajadores.
Falta de respuesta en tiempo real : La identificación de incumplimientos muchas veces ocurre después de que ya hubo una exposición al riesgo.
Comportamiento humano impredecible : Algunos trabajadores pueden omitir el uso de EPP, ya sea por comodidad, apuro o costumbre, asumiendo que no serán detectados.
Ambientes hostiles : Condiciones como polvo, lluvia, iluminación deficiente o movimiento dificultan aún más la supervisión visual tradicional.
Solución con Visión por Computadora e Inteligencia Artificial (IA):
La combinación de visión por computadora e IA permite automatizar la detección del uso de EPP a través del análisis de imágenes en tiempo real capturadas por cámaras instaladas en zonas clave de la operación minera. Esta tecnología ofrece una solución precisa, escalable y proactiva :
¿Cómo lo resuelve?
Identificación automática de EPP Algoritmos de IA entrenados reconocen si una persona lleva puestos los elementos obligatorios (casco, chaleco, gafas, guantes, etc.) en las imágenes captadas.
Alertas en tiempo real Si se detecta a un trabajador sin EPP adecuado, el sistema genera una alerta automática para que se tomen acciones inmediatas (por ejemplo, bloquear el acceso, notificar a seguridad, etc.).
Registro y análisis histórico Cada incidente queda documentado con fecha, hora, lugar y evidencia visual, lo que permite mejorar auditorías, entrenamientos y planes de prevención.
Cobertura constante 24/7 A diferencia de los supervisores humanos, las cámaras con IA pueden monitorear continuamente sin interrupciones, en múltiples áreas simultáneamente.
Mejora continua con aprendizaje automático El sistema aprende y mejora con el tiempo, adaptándose a nuevas condiciones, uniformes, iluminación y desafíos específicos del entorno minero.
Beneficios para la minería
Reducción de accidentes laborales
Cumplimiento normativo más riguroso
Mayor eficiencia operativa y menor carga para supervisores.
Reputación corporativa fortalecida en seguridad y prevención
Problemática en la Industria Minera: Detección de EPP
La industria minera es una de las más riesgosas del mundo debido a la exposición constante de los trabajadores a condiciones extremas como:
maquinaria pesada en movimiento,
ambientes con polvo y poca visibilidad,
manipulación de explosivos y sustancias tóxicas,
y labores en espacios confinados o subterráneos.
En este contexto, el uso correcto de los Equipos de Protección Personal (EPP) es obligatorio y vital para prevenir accidentes graves o fatales. Sin embargo, existen varias dificultades críticas asociadas a su detección:
Supervisión manual limitada : La verificación del uso de EPP suele depender de la observación directa de supervisores, lo que es ineficiente, costosa y propensa a omisiones.
Cobertura incompleta : No es posible monitorear de forma constante y simultánea todas las zonas operativas donde circulan trabajadores.
Falta de respuesta en tiempo real : La identificación de incumplimientos muchas veces ocurre después de que ya hubo una exposición al riesgo.
Comportamiento humano impredecible : Algunos trabajadores pueden omitir el uso de EPP, ya sea por comodidad, apuro o costumbre, asumiendo que no serán detectados.
Ambientes hostiles : Condiciones como polvo, lluvia, iluminación deficiente o movimiento dificultan aún más la supervisión visual tradicional.
Solución con Visión por Computadora e Inteligencia Artificial (IA):
La combinación de visión por computadora e IA permite automatizar la detección del uso de EPP a través del análisis de imágenes en tiempo real capturadas por cámaras instaladas en zonas clave de la operación minera. Esta tecnología ofrece una solución precisa, escalable y proactiva :
¿Cómo lo resuelve?
Identificación automática de EPP Algoritmos de IA entrenados reconocen si una persona lleva puestos los elementos obligatorios (casco, chaleco, gafas, guantes, etc.) en las imágenes captadas.
Alertas en tiempo real Si se detecta a un trabajador sin EPP adecuado, el sistema genera una alerta automática para que se tomen acciones inmediatas (por ejemplo, bloquear el acceso, notificar a seguridad, etc.).
Registro y análisis histórico Cada incidente queda documentado con fecha, hora, lugar y evidencia visual, lo que permite mejorar auditorías, entrenamientos y planes de prevención.
Cobertura constante 24/7 A diferencia de los supervisores humanos, las cámaras con IA pueden monitorear continuamente sin interrupciones, en múltiples áreas simultáneamente.
Mejora continua con aprendizaje automático El sistema aprende y mejora con el tiempo, adaptándose a nuevas condiciones, uniformes, iluminación y desafíos específicos del entorno minero.
Beneficios para la minería
Reducción de accidentes laborales
Cumplimiento normativo más riguroso
Mayor eficiencia operativa y menor carga para supervisores.
Reputación corporativa fortalecida en seguridad y prevención
DETECCIÓN DE INCENDIOS, DERRAMES Y FUGAS.
Problemática en la Industria Minera: Detección de Incendios, Derrames y Fugas
En una operación minera, estos eventos pueden ser catastróficos , tanto para la seguridad humana como para la continuidad operativa y el medio ambiente:
1. Incendio
Origen : pueden generarse por fallas eléctricas, fricción de maquinaria, acumulación de gases inflamables, o incluso fuentes de calor en presencia de material combustible.
Problemas : difícil detección temprana, propagación rápida, evacuación compleja, afectación a instalaciones y equipos de alto valor.
2. Derrames
Origen : fugas de concentrados, aceites, combustibles, reactivos químicos o relaves.
Problemas : daño ambiental, contaminación de aguas subterráneas/superficiales, riesgo para personal y sanciones regulatorias severas.
3. Fugas de gases o líquidos
Origen : válvulas defectuosas, tuberías dañadas o mal cerradas, mala manipulación de insumos.
Problemas : riesgos de explosión, intoxicación, efectos corrosivos o contaminantes.
Dificultades comunes en la detección:
Ambientes extremos (polvo, oscuridad, vibraciones).
Infraestructura extensa (dificulta monitoreo constante).
Dependencia de sensores limitados o supervisión visual humana.
Reacción tardía → escalada del evento y mayores pérdidas.
¿Cómo resuelve esto la Visión por Computadora + Inteligencia Artificial?
1. Monitoreo Visual Automatizado
Cámaras térmicas y ópticas analizan imágenes en tiempo real.
Los algoritmos de visión por computadora detectan anomalías como llamas, humo, cambios bruscos de temperatura o patrones de fuga.
2. IA entrenada para identificar riesgos
Los modelos de IA reconocen patrones visuales de fuego incipiente, presencia de líquidos fuera de los canales normales, o acumulación anormal de gases.
Se pueden usar redes neuronales entrenadas con millas de casos reales para minimizar falsos positivos.
3. Alertas en Tiempo Real
Notificación inmediata a centros de control, personal de emergencia o sistemas automáticos (corte de energía, activación de válvulas o extintores).
Integración con SCADA o sistemas de control distribuido (DCS).
4. Informes y trazabilidad
Registro de eventos, generación de mapas de calor y análisis de tendencias para mejoras preventivas.
Beneficios para la operación minera
Prevención proactiva de accidentes graves o catastróficos
Protección del personal y activos
Cumplimiento ambiental y normativo
Reducción de paradas no programadas
Mejor toma de decisiones basada en datos visuales
Problemática en la Industria Minera: Detección de Incendios, Derrames y Fugas
En una operación minera, estos eventos pueden ser catastróficos , tanto para la seguridad humana como para la continuidad operativa y el medio ambiente:
1. Incendio
Origen : pueden generarse por fallas eléctricas, fricción de maquinaria, acumulación de gases inflamables, o incluso fuentes de calor en presencia de material combustible.
Problemas : difícil detección temprana, propagación rápida, evacuación compleja, afectación a instalaciones y equipos de alto valor.
2. Derrames
Origen : fugas de concentrados, aceites, combustibles, reactivos químicos o relaves.
Problemas : daño ambiental, contaminación de aguas subterráneas/superficiales, riesgo para personal y sanciones regulatorias severas.
3. Fugas de gases o líquidos
Origen : válvulas defectuosas, tuberías dañadas o mal cerradas, mala manipulación de insumos.
Problemas : riesgos de explosión, intoxicación, efectos corrosivos o contaminantes.
Dificultades comunes en la detección:
Ambientes extremos (polvo, oscuridad, vibraciones).
Infraestructura extensa (dificulta monitoreo constante).
Dependencia de sensores limitados o supervisión visual humana.
Reacción tardía → escalada del evento y mayores pérdidas.
¿Cómo resuelve esto la Visión por Computadora + Inteligencia Artificial?
1. Monitoreo Visual Automatizado
Cámaras térmicas y ópticas analizan imágenes en tiempo real.
Los algoritmos de visión por computadora detectan anomalías como llamas, humo, cambios bruscos de temperatura o patrones de fuga.
2. IA entrenada para identificar riesgos
Los modelos de IA reconocen patrones visuales de fuego incipiente, presencia de líquidos fuera de los canales normales, o acumulación anormal de gases.
Se pueden usar redes neuronales entrenadas con millas de casos reales para minimizar falsos positivos.
3. Alertas en Tiempo Real
Notificación inmediata a centros de control, personal de emergencia o sistemas automáticos (corte de energía, activación de válvulas o extintores).
Integración con SCADA o sistemas de control distribuido (DCS).
4. Informes y trazabilidad
Registro de eventos, generación de mapas de calor y análisis de tendencias para mejoras preventivas.
Beneficios para la operación minera
Prevención proactiva de accidentes graves o catastróficos
Protección del personal y activos
Cumplimiento ambiental y normativo
Reducción de paradas no programadas
Mejor toma de decisiones basada en datos visuales
MONITOREO DESCARGA DE AGUA.
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