El sistema frontal ha provocado cortes de rutas, activación de quebradas y miles de personas aisladas, especialmente en Atacama y Coquimbo, regiones clave para la actividad minera nacional.
El sistema frontal que golpeó al centro y norte del país no solo dejó daños en viviendas y servicios básicos. En la provincia del Huasco, las autoridades debieron desplegar maquinaria especializada para recuperar la conectividad hacia Alto del Carmen y San Félix, mientras Sernageomin mantuvo bajo vigilancia instalaciones mineras y sectores expuestos a remociones en masa.
En Atacama, el organismo intensificó las inspecciones sobre infraestructura minera estratégica, depósitos de relaves y el socavón de Tierra Amarilla. También reportó activaciones de quebradas y caídas de rocas, condiciones que pueden restringir el ingreso de trabajadores, equipos técnicos y repuestos hacia instalaciones ubicadas en sectores cordilleranos o de difícil acceso.
En ese escenario, el uso de inteligencia artificial aplicada al mantenimiento predictivo aparece como una herramienta para anticipar fallas en camiones, plantas, correas transportadoras y otros equipos críticos. A partir del análisis continuo de vibraciones, temperatura, consumo energético y comportamiento histórico, estos sistemas pueden identificar anomalías antes de que se produzca una detención operacional.
“El principal aporte de la inteligencia artificial está en la seguridad de las personas. Un mecánico no debería tener que arriesgar su vida bajo la nieve o durante una tormenta para responder a una emergencia que pudo ser detectada con varios días de anticipación”, señala Nicolás Orellana, CCO de X Analytic by SGS.
De la reacción a la planificación
La detección anticipada permite programar las reparaciones durante ventanas en que el clima y los caminos ofrecen mejores condiciones, o trasladar los equipos hacia naves de mantenimiento climatizadas. Esto reduce la necesidad de intervenciones improvisadas en terreno y evita que trabajadores deban exponerse a nieve, lluvias intensas, viento, baja visibilidad o riesgo de remociones en masa.
“La inteligencia artificial ayuda a eliminar la lógica del bombero, en la que el mecánico debe correr a reparar una falla en medio de una emergencia. Al pasar hacia un modelo programado, es posible disminuir la exposición al riesgo, reducir accidentes y convertir el mantenimiento en una actividad planificada, segura y eficiente”, agrega Orellana.
Según el experto, además de proteger a los trabajadores, el mantenimiento predictivo puede favorecer la continuidad de las operaciones al evitar fallas mayores y detenciones prolongadas durante eventos meteorológicos. En un contexto en que el cambio de las condiciones climáticas aumenta la presión sobre la infraestructura y la conectividad del norte minero, la capacidad de anticipación tecnológica comienza a consolidarse como una herramienta de seguridad laboral y resiliencia operacional.
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