Llevando ideas a soluciones industriales exitosas 

La automatización de procesos durante años ha ido cambiando los procesos productivos en los más diversos rubros industriales. La tasa de automatización se ha visto recientemente aumentada producto de tecnologías como “machine learning” y “big data”, las cuales permiten que cosas que alguna vez se creyeron imposibles por su complejidad técnica o cantidad de información involucrada. 

La industria minera, por su parte, ha sido siempre más cautelosa incorporando nuevas tecnologías probablemente por la criticidad de sus procesos, en que cualquier falla durante su implementación puede potencialmente tener enormes efectos económicos y productivos. Es por esto que en este tipo de industrias se hace crucial encontrar formas de trabajo que permitan prototipar aplicaciones con niveles de tecnología maduros, utilizando distintas herramientas que ayuden a automatizar estos procesos, que han sido exitosamente aplicadas en otras industrias y con excelentes resultados demostrados. 

El método PAT

En PAT, la premisa de desarrollo es buscar identificar los mayores riesgos y trabajar para mitigarlos en etapas tempranas, logrando intervenir el proceso real con tecnologías es su grado más avanzado, disminuyendo la mayor cantidad de riesgo. Esto lo efectúan a través de: 1) Prototipos: a escala real (por ej. bancos de prueba), o bien a escala reducida (en aquellos casos donde la física lo permite); 2) Simulación física del concepto: por ejemplo movimientos de mecanismos, de sistemas robóticos, interacción de productos en transportadores, etc. 3) Simulaciones del proceso: basado en mediciones reales del procesos, por ej. el concepto de “gemelo digital” o digital twin. En estas simulaciones se pueden evaluar cuellos de botella en procesos multivariables y control real de procesos; 4) Combinar herramientas previas para lograr el análisis más robusto que permitirá reducir al máximo los riesgos de incorporar tecnologías nuevas en los procesos. 

El método PAT en general considera:

• Levantamiento claro y específico de la situación actual

• Conceptualización general de la solución: Identificación de problemas críticos vs problemáticas estándar de bajo riesgo.
  • Muchas veces la solución al problema suele ser una integración de un problema estándar (“fácil”) con componentes que no se han hecho antes.
• Conceptualización de cómo dar solución a problemas críticos
  • Pruebas físicas de validación de principios, al menor costo posible y en tiempos acotados
  • Simulación
• Con resultados favorables se puede estimar un costo total permitiendo hacer una evaluación de la factibilidad económica del proyecto. De no ser así se itera nuevamente o bien se decide abortar el plan en etapas tempranas antes de dedicar mayores recursos. 
• Luego de realizadas las pruebas físicas offline, se prueba en terreno, con protocolos claros y conocidos, testeando elementos puntuales a la vez, y con una incorporación gradual del prototipo.

Acerca de PAT

PAT  ofrece soluciones para la automatización integral de plantas productivas a través de productos y sistemas inteligentes preparados para la Industria 4.0. Dentro de su oferta cuenta con sistemas de robótica industrial, visión artificial, maquinaria inteligente y sistemas digitalizados en general, los que se han aplicado en diversas industrias. 

En sus más de 10 años en el mercado, cuenta con más de 10 casos de éxito de industrialización de soluciones, han instalado cerca de 40 robots en diversas industrias y con amplia experiencia en la automatización de procesos a alta velocidad , destacando que hasta el día de hoy el  100% de ellos continúa en funcionamiento. Esto es explicado por su metodología de trabajo y a la forma en que enfrentan sus proyectos. Los que no terminan con la puesta en marcha sino que consideran un servicio post-venta que garantiza un seguimiento del funcionamiento de sus equipos.

Oportunidades en Minería

La automatización de procesos tiene un amplio espacio en minería, en PAT ven oportunidades de aplicar tecnologías que ya tienen en funcionamiento en otras industrias.  

• Ejemplos de aplicaciones:
  • Evaluación de escenarios: simulación de escenarios en layouts virtuales, cuellos de botella para tomar decisiones informadas.
  • En robótica, la manipulación de materiales (partes, piezas, sacos) o bien productos específicos del proceso(cátodos, ánodos) así como también la operación de herramientas
  • Visión artificial con inteligencia artificial para encontrar indicadores o patrones complejos en ambientes no estructurados