jueves 07 de agosto del 2025.- En plena transformación de la minería hacia modelos más inteligentes y sostenibles, los gemelos digitales potenciados con inteligencia artificial (IA) se han convertido en piezas clave para el mantenimiento predictivo. Esta convergencia tecnológica, que permite simular, analizar y predecir el comportamiento de activos físicos en tiempo real, marcará un antes y un después en la eficiencia operativa, la disponibilidad de equipos y la reducción de costos por fallas no planificadas.

Un estudio técnico-académico reciente del estado del arte de esta tecnología, confirma que los gemelos digitales mejorados con IA permiten pasar del mantenimiento reactivo a modelos predictivos y prescriptivos, incorporando aprendizaje supervisado, redes neuronales recurrentes, algoritmos de refuerzo y generación de datos sintéticos. Estas herramientas han demostrado mejorar hasta en un 30% los tiempos de respuesta ante fallas, reducir un 40% los costos por detenciones inesperadas y aumentar significativamente la disponibilidad de activos críticos en faenas mineras.

“La minería se encuentra ante una gran oportunidad de evolucionar hacia esquemas de mantenimiento automatizado y resiliente. Los gemelos digitales con IA no sólo anticipan fallas, sino que permiten tomar decisiones con base en escenarios reales y simulados con gran precisión”, aseguró un Nicolás Orellana, gerente de Operaciones de X-Analytic, firma especializada en soluciones de analítica avanzada e inteligencia artificial aplicadas a procesos industriales complejos, incluyendo el mantenimiento predictivo y prescriptivo en minería.

El análisis también identificó tres grandes desafíos técnicos que frenan su adopción a gran escala: la escala (complejidad de operar en entornos con miles de máquinas heterogéneas), los datos (baja calidad, dualidad de sistemas, ausencia de estandarización y escasez de metadatos validados), y los códigos estructurales de los modelos (que deben ser robustos, explicables y eficientes computacionalmente para funcionar en condiciones reales de planta).

Desde una perspectiva aplicada, las soluciones más efectivas utilizan arquitecturas híbridas edge-cloud, capaces de combinar el procesamiento en tiempo real en terreno con el entrenamiento de modelos IA en la nube. Además, la incorporación de tecnologías inmersivas como realidad aumentada (RA) y realidad virtual (RV) mejora la interpretación de resultados, lo que facilita la toma de decisiones para los técnicos.

“Hoy no basta con tener modelos predictivos. La clave está en lograr que estos modelos sean comprensibles para los equipos de mantenimiento, que puedan visualizar anomalías y tomar acciones correctivas en el momento justo. Ahí es donde convergen el gemelo digital, la IA y la experiencia del operador”, explicó Orellana.

El estudio también advierte sobre una brecha crítica en la capacitación de la fuerza laboral, especialmente en el uso e interpretación de resultados generados por modelos de IA. La actualización de competencias y el entrenamiento intensivo del personal en estas tecnologías, serán fundamentales para lograr una adopción efectiva de estos sistemas en terreno.

“No se trata solo de tecnología, sino de crear las condiciones para que el conocimiento humano y las herramientas digitales trabajen en conjunto. En la minería del futuro, los técnicos serán supervisores estratégicos que monitorean sistemas de IA capaces de autoajustarse y aprender de cada operación”, concluyó Nicolás X-Analytic.