AI Autopilot — Optimización del Circuito de Molienda en Oro
Desafío
El circuito de molienda marcaba el ritmo de toda la planta — y el control manual limitaba su productividad y consistencia. Los operadores no podían sostener setpoints óptimos 24/7 mientras variaban el tipo de roca, la mezcla de alimentación y el porcentaje de sólidos.
Método
Prueba controlada de 25 días (10 de enero – 5 de febrero de 2024) en el mismo circuito de molienda, alternando operación guiada por IA y manual en ciclos de 48 horas — controlando tipo de roca, mezcla de alimentación, porcentaje de sólidos y tasas operativas.
Solo entraron al análisis períodos con ≥85% de horas operativas activas — 265 horas de operación por modo — garantizando una comparación equivalente. La prueba coronó dos años de colaboración entre Brainiall y la minera, y fue realizada en alianza con SoftwareOne sobre infraestructura de nube AWS.
Dentro del circuito
AI Autopilot leía los datos de proceso del circuito en vivo y recomendaba los siguientes mejores setpoints en tiempo real — una capa consultiva sobre el sistema de control existente, con los operadores al mando y los sistemas de seguridad intactos durante toda la prueba.
Resultados
- 435 t/h (IA) vs 412 t/h (manual) — +6% de throughput
- 115.347 t procesadas bajo IA vs 109.079 t en manual, en ventanas pareadas de 265 horas
- +3% en mineral duro (Wi ≥ 14 kWh/t), por encima de las tasas de diseño de la planta
- Granulometría (p80) consistente, con menor varianza operativa — menos estrés en los equipos y recuperación más predecible en flotación
- Consumo específico de energía (kWh/t) esencialmente estable — menor intensidad energética por tonelada
- ≈2.694 onzas adicionales/año — ≈$781K de ganancia anual incremental (neta de AISC)
Los resultados varían con la ley del mineral y las condiciones operativas.