Minería 4.0: Innovación E Implementación IA

Módulo 1: Introducción a la inteligencia artificial en minería.
➡ Módulo 1: Introducción a la inteligencia artificial en minería
➡ Definición y tipos de inteligencia artificial.
➡ Aplicaciones de la inteligencia artificial en minería: desde la exploración hasta la producción.
➡ Beneficios: eficiencia, reducción de costos y mejora en la toma de decisiones.
➡ Conceptos básicos de redes neuronales: estructura y funcionamiento.
➡ ¿Qué son los gemelos digitales y su relevancia en minería?
➡ Ejemplos de implementación: simulaciones de procesos y optimización operativa.
➡ Estudio de casos: Río Tinto, BHP Billiton, Barrick Gold, entre otros.
➡ Impacto de estos casos en la eficiencia y seguridad.
➡ Lecciones aprendidas y desafíos enfrentados en la implementación de IA.

Módulo 2: Modelos predictivos y Automatización en minería.
➡ Producción y mantenimiento: modelos predictivos para maquinaria y procesos.
➡ Planes de almacenamiento: optimización a través de IA.
➡ Rutas de camiones: uso de machine learning para optimizar el transporte de minerales.
➡ Técnicas de machine learning aplicadas a la voladura.
➡ Robótica en minería: automatización de procesos y su impacto.
➡ Casos de éxito en la implementación de robótica y su influencia en la eficiencia operativa.
➡ Fundamentos del deep learning y su diferencia con el machine learning.
➡ Aplicaciones específicas en minería: análisis de imágenes y control de calidad.
➡ Resultados obtenidos y mejoras en procesos gracias a deep learning.

Módulo 3: Data management y Analítica digital en minería.

➡ Introducción a la gestión de datos en la industria minera.
➡ Tipos de datos: operacionales, financieros y geológicos.
➡ Arquitecturas de gestión de datos (Data Lakes y Data Warehouses).
➡ Sistemas de información y plataformas digitales en minería.
➡ Normativas y seguridad de la información.
➡ Identificación y definición de KPI’S claves en minería (producción, seguridad y eficiencia).
➡ Conexión y preparación de datos en Power BI.
➡ Visualización de KPI’S en tiempo real.
➡ Automatización de reportes y alertas.
➡ Interpretación y análisis de los KPI’S para la toma de decisiones operativas.
➡ Introducción a la analítica avanzada: Machine Learning, minería de datos, simulaciones.
➡ Predicción de demanda y producción en minería.
➡ Optimización de procesos operativos mediante análisis predictivos.
➡ Uso de sensores y monitoreo remoto en minería.
➡ Casos reales de éxito en la minería mediante la analítica avanzada.

Módulo 4: Business Intelligence y ciencia de datos en minería.
➡ Introducción al BI en la industria minera.
➡ Componentes de una solución de BI: fuente de datos, ETL y visualización.
➡ Integración de sistemas ERP y BI en minería.
➡ Mejores prácticas para la implementación de BI en empresas mineras.
➡ Uso de BI para optimización de la cadena de suministro en minería.
➡ Conceptos de storytelling en el contexto empresarial.
➡ ¿Cómo transformar datos complejos en narrativas claras y efectivas?
➡ Técnicas de visualización de datos para storytelling.
➡ Ejemplos de storytelling efectivos para la alta gerencia.
➡ Introducción a la ciencia de datos aplicada a la minería.
➡ Big Data: ¿Cómo manejar grandes volúmenes de datos en minería?
➡ Métodos de análisis estadístico y predictivo.
➡ Herramientas del Big Data aplicadas a la minería.
➡ Casos de uso de ciencia de datos y Big Data en la mejora de procesos mineros.
➡ Introducción a Minitab: Funciones y capacidades.
➡ Análisis descriptivo y visualización de datos con Minitab.
➡ Regresión lineal y análisis de varianza en minería.
➡ Control estadístico de procesos aplicados en minería.
➡ Casos prácticos de análisis de datos con Minitab en minería.