En la XXXVI Convención Internacional de Minería, la presentación de Andre Palomino Jove destacó por una razón clara: mostró, con ejemplos concretos, cómo el análisis detallado de datos puede cambiar la forma en que se entienden los ciclos operativos en una mina. No se trató de conceptos teóricos ni promesas futuras, sino de resultados obtenidos directamente en campo.
La propuesta parte de una premisa sencilla pero contundente: no todos los equipos consumen lo mismo, no todos los operadores tienen el mismo desempeño y no todas las cargas viajan completas. Al analizar estos patrones minuto a minuto, es posible tomar decisiones que antes se quedaban en suposiciones.
El valor de identificar quién opera mejor
Uno de los puntos centrales de la exposición fue la diferencia en rendimiento entre operadores. El estudio demostró que estas variaciones tienen un impacto directo en el consumo de combustible. Al reconocer a quienes operan con mayor eficiencia, las empresas pueden estructurar programas de capacitación internos basados en evidencias reales, no en intuición.
Este enfoque permite reducir consumos, cerrar brechas y elevar el estándar de operación general.
El ciclo real vs. el ciclo oculto
Otro de los hallazgos clave fue la cantidad de combustible que se consume fuera del ciclo de extracción: traslados a mantenimiento, detenciones, recargas y tiempos muertos. Estos momentos suelen pasar inadvertidos en los reportes tradicionales, pero representan una porción importante del gasto energético.
Al separar consumo productivo de consumo improductivo, se abre la posibilidad de ajustar rutas, replantear actividades y mejorar la administración del tiempo.
Beneficios ambientales medibles
El análisis no sólo se enfocó en productividad. También se convirtió en una herramienta para medir el impacto ambiental.
Al convertir el consumo de combustible en toneladas de CO₂, se demostró que una operación puede lograr una reducción equivalente a:
- 251 automóviles fuera de circulación durante un año, o
- El consumo eléctrico anual de más de 80 viviendas.
Son cifras que ponen en perspectiva el potencial de mejora cuando se toman decisiones basadas en datos y no en estimaciones generales.
Carga por debajo de lo esperado: un problema silencioso
En la operación analizada, los equipos parecían cumplir con la carga establecida. Sin embargo, al revisar cada evento de manera individual, se detectó que la mayoría de los camiones viajaban por debajo de las 185 toneladas.
Esa diferencia, que a simple vista puede pasar inadvertida, representa pérdidas de productividad importantes. La solución propuesta fue instalar un sistema de pesaje en la pala, donde realmente se define la carga, para evitar tanto la subcarga como la sobrecarga.
Esto impacta directamente en producción, en cuidado del equipo y en seguridad.
El carryback, un viejo conocido con solución moderna
El estudio también detectó un nivel considerable de carryback—material que queda adherido en la tolva y viaja sin ser descargado—lo cual disminuye la capacidad efectiva de transporte.
La solución que se evalúa consiste en aplicar un recubrimiento especial que evita que el material se adhiera. Este ajuste, aparentemente simple, implica un incremento notable en toneladas transportadas y un ahorro económico significativo.
Lo que viene: sensores, predicción y mejoras continuas
La integración de datos del sistema de dispatch abre la puerta para nuevas implementaciones: monitoreo de nivel de tanque para evitar paros por falta de combustible, sensores de neumáticos para detectar zonas de daño y un modelo de control por intervalos cortos que permitirá anticipar eventos operativos.
Todo suma hacia un objetivo mayor: una operación más eficiente, más segura y con un impacto ambiental cada vez más reducido.
La presentación de Andre Palomino Jove no sólo expuso resultados; confirmó que la minería puede mejorar de manera significativa cuando se analiza lo que realmente ocurre en el ciclo operativo. Las herramientas tecnológicas no sustituyen la experiencia en campo, pero sí potencian la capacidad de tomar decisiones más precisas.
La industria minera mexicana avanza porque incorpora conocimiento, mide su desempeño y corrige con base en información verificable. Lo que se mostró en esta ponencia es una prueba clara de ello.
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