Los modelos predictivos que ganaron la segunda Hakamine de BHP en Chile
Las startups presentaron soluciones para detectar fallas en procesos de planta y mina, Qin Technology en bombas y válvulas y Deta Consultores en equipos de transporte.
Por: Álvaro Vergara
Publicado: Lunes 23 de noviembre de 2020 a las 12:10 hrs.
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En la segunda versión del desafío de innovación abierta que realiza BHP junto al programa Expande de Fundación Chile, la "Hackamine", las startups chilenas Qin Technology y Deta Consultores presentaron los mejores modelos predictivos para detección temprana de fallas en procesos de mina y planta, en respuesta a los requerimientos planteados por la minera.
En esta ocasión, BHP buscó soluciones que permitieran mejorar la seguridad y productividad en los procesos de operación y mantenimiento en mina y planta, eligiendo entre diez empresas finalistas al modelo de Qin Technology, que entrega probabilidades de anomalías en componentes de planta, como bombas o válvulas; y al de Deta Consultores, que apunta a predecir, mediante un modelo matemático basado en machine learning, la ocurrencia de alarmas críticas en equipos de transporte en los procesos de mina.
Ambas startups ganadoras recibieron un premio de US$ 5 mil, y además cuentan con la posibilidad de continuar trabajando con la minera ya que, pese a no ser un proceso vinculante, tres de las cinco empresas que compitieron en el Hackamine 2019 terminaron siendo proveedores de BHP. "Lo mismo esperamos que suceda en esta oportunidad", sostuvo el director de Negocios de Expande, Andrés Mitnik.
La solución de Qin Technology, mediante un análisis de los patrones de tiempo de los sensores de los equipos, identifica la probabilidad de anomalías en componentes de planta para luego, asumiendo que estas ocurren antes que las fallas, prevenirlas en diferentes ventanas de tiempo.
La solución de Deta Consultores, en tanto implementó un conjunto de reportes con alertas tempranas para cada equipo de transporte utilizado en las operaciones de mina, empleando los resultados entregados por un modelo matemático basado en Machine Learning que predice la ocurrencia de alarmas críticas en los equipos.
Se fortalece el ecosistema
"Esta experiencia puede abrirles puertas para otros desafíos en el futuro", destacó el vicepresidente de Tecnología de BHP Minerals Americas, Devesh Baijnath, añadiendo que además ayuda a fomentar capacidades de innovación que agregan valor a la compañía y también al ecosistema de innovación del país.
Mitnik explica que mediante este tipo de instancias los proveedores reducen sustancialmente las barreras de entrada a la industria, conociendo a potenciales clientes y obteniendo aprendizajes que permiten fortalecer sus redes y mejorar su oferta de producto; y el corporativo, en este caso BHP, obtiene una variedad de propuestas para abordar sus problemáticas y reduce el riesgo a la hora de generar un contrato, algo "particularmente valioso en este momento de transformación digital donde las mineras están incorporando tecnologías de otras industrias".
También se premió a los segundos lugares, donde Suncast, en el caso del requerimiento de planta, e Indimin, en respuesta a la problemática de mina, recibieron US$ $ 2.500.
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