Especialización en Gestión de Operaciones Mineras basada en Datos y automatización

Módulo 1. Introducción a la Gestión de Operaciones Mineras

➡ Proceso minero: de la extracción a la comercialización.
➡ Cadena de suministro y sistemas de gestión.
➡ Eficiencia en extracción y procesamiento.
➡ Integración de datos en operaciones.

Módulo 2. Planificación y Diseño de Operaciones Mineras

➡ Planificación estratégica.
➡ Optimización de recursos.
➡ Reducción de riesgos operativos.
➡ Automatización de operaciones.
➡ Reestructuración de procesos.

Módulo 3. Gestión de la Producción

➡ Mejora continua en planta.
➡ Simulación y análisis de procesos.
➡ Optimización de recuperación de minerales.
➡ Gestión de mantenimiento.
➡ Eficiencia energética.

Módulo 4. Gestión de Costos y Presupuestos

➡ CAPEX y OPEX.
➡ Elaboración de presupuestos.
➡ KPIs de gestión.
➡ Gestión de servicios en campo.
➡ Variables operativas y costos.

Módulo 5. Seguridad y Salud Ocupacional

➡ Sistemas de gestión.
➡ Identificación y control de riesgos.
➡ Seguridad en operaciones.
➡ Herramientas de medición.

Módulo 6. Gestión Ambiental

➡ Sostenibilidad.
➡ Economía circular.
➡ Reducción de huella de carbono.
➡ Fiscalización ambiental.
➡ Gestión de conflictos sociales.

Módulo 7. Tecnologías Aplicadas a la Minería

➡ Transformación digital.
➡ Internet de las Cosas (IoT).
➡ Tecnología autónoma.
➡ Innovación y digitalización de procesos.

Módulo 8. Liderazgo y Gestión de Equipos

➡ Liderazgo efectivo.
➡ Gestión del cambio.
➡ Equipos de alto rendimiento.
➡ Comunicación efectiva.
➡ Gestión de conflictos.

Módulo 9. Power BI Aplicado a Minería

➡ Procesos digitalizados.
➡ Dashboards operacionales.
➡ Visualización de indicadores.
➡ Toma de decisiones basada en datos.

Módulo 10. Gestión y Administración de Flota Minera

➡ Sistemas Dispatch y FMS.
➡ KPIs operativos.
➡ Rendimiento de equipos.
➡ Payload y reconciliación.
➡ Blending y Health.
➡ Casos prácticos de Budget (CAPEX/OPEX).

Módulo 11. Introducción a la Inteligencia Artificial en Minería

➡ Python aplicado.
➡ Fundamentos de Machine Learning.
➡ Estadística y álgebra para IA.
➡ Configuración de entornos de trabajo.

Módulo 12. Modelos Predictivos y Automatización

➡ ETL y preparación de datos.
➡ Redes neuronales.
➡ Machine Learning supervisado y no supervisado.
➡ Gemelos Digitales.
➡ Deep Learning.
➡ Big Data (Hadoop y Spark).
➡ Google Cloud aplicado.

Módulo 13. Data Management y Analítica Digital

➡ Gestión de datos.
➡ Data Lakes y Data Warehouses.
➡ KPIs mineros.
➡ Power BI.
➡ Analítica avanzada.
➡ Predicción de demanda.
➡ Automatización de reportes.

Módulo 14. Business Intelligence y Ciencia de Datos

➡ Business Intelligence.
➡ ETL y visualización.
➡ Storytelling con datos.
➡ Big Data.
➡ Minitab.
➡ Regresión y análisis estadístico.
➡ Casos prácticos aplicados a minería.