P: ¿Dónde piensa que estamos situados en general, como sector, con respecto a la madurez y voluntad para adoptar nuevas tecnologías?
R: Yo diría que las personas del sector se sitúan dentro de un espectro de posiciones. En general, hay mucho entusiasmo por la transformación de parte de los técnicos metalúrgicos, porque ellos saben que les permite cumplir con su labor. Nadie quiere tener que administrar una hoja Excel, así que el nivel de entusiasmo por el camino digital de parte de los ingenieros técnicos es generalmente alto. Pero si comparo nuestro sector con otros que he visto, diría que la minería es terriblemente lenta con respecto a la adopción de las nuevas tecnologías. Suele haber una actitud de «hágalo usted mismo», en particular en las empresas más grandes. Se entiende que caigan ahí, porque disponen de los recursos y del personal con talento. Pero estamos hablando de destrezas especializadas y de una actividad que lleva tiempo, y no es ahí donde se centra la capacidad básica de estas organizaciones. Lo que terminamos viendo de parte de las empresas más grandes, entonces, es reticencia. Prácticamente, hay un ciclo de fracaso, o lo que llamo «el espiral del fracaso», y si las empresas no pueden salir de ese espacio, les resulta muy difícil avanzar.
P: Si quisiéramos desarrollar el gemelo digital nosotros mismos, ¿cuál sería el primer paso?
R: Si piensan construir el gemelo digital internamente, les recomendaría que vieran las tecnologías ya existentes e intentaran utilizar por lo menos parte, porque desarrollar una aplicación propia de principio a fin les llevará mucho tiempo. A nosotros nos ha llevado más de diez años. No es algo que puedan lograr rápidamente, incluso con todas las herramientas de programación disponibles. Antes que nada tienen que encontrar un programa de simulación que reúna todos los requisitos básicos que tengan ustedes; luego, deben intentar construir una sección y, después, alinearla. Como siempre digo, si los datos fueran correctos todo el tiempo, sería muy fácil construir un gemelo digital dinámico. Pero la realidad no es así.
P: Como consultor, ¿cómo le demuestra el valor a los clientes, en las primeras etapas de la transformación digital? ¿Qué estrategias le han dado resultado?
R: Es posible mostrar logros sustanciales con bastante rapidez si se implantan las herramientas adecuadas. De hecho, en la mayoría de las implementaciones que hacemos, logramos encontrar algo que amortiza la inversión multiplicada muchas veces antes incluso de terminar la instalación. Para darles un ejemplo: mientras instalábamos nuestro software en una planta de flotación nos dimos cuenta, al elaborar informes de reactivos, que la adición de xantatos parecía demasiado alta; por encima del punto donde se esperaría ver mayor recuperación. Se lo dijimos al equipo de operaciones y la respuesta de ellos fue, «¡caramba!». Este único resultado equivalió al ahorro de más de un millón de dólares al mes. Así que las ganancias son contundentes si se hace uso de todos los datos, y es muy fácil demostrar valor.
P: ¿Cuáles han sido los enfoques más exitosos para implementar estos nuevos sistemas?
R: Vemos con frecuencia que la gerencia técnica marca el tono de la operación y el estándar para el equipo de ingeniería. Si la persona titular de esa gerencia no impulsa la transición, es difícil llegar al éxito porque se habilita un mecanismo donde cada uno puede quedarse donde está. Es esencial que haya una gerencia comprometida. Esa persona tiene que apreciar el valor del trabajo que se está haciendo, y respaldar el aprendizaje del equipo de forma efectiva. También es conveniente que la gerencia general aliente al personal a dedicarle un tiempo al nuevo sistema todos los días, ya que es la única manera de aprender a usarlo bien y, cuanto más se use, más eficiente será el personal.
P: Aparte de Excel, ¿hay algún programa de balance metalúrgico genérico que esté ganando aceptación en el sector?
R: En realidad, la frase «programa metalúrgico genérico» es un poco contradictoria. La única aplicación de este tipo, sin querer darle mucho enchufe, es nuestro software Metallurgical Intelligence®. Ya se ha instalado en veintitrés sitios en el mundo y en tres idiomas, que en breve serán cuatro. Y lo que la hace potente es el hecho que ha sido diseñada específicamente para operaciones metalúrgicas. Los programas como Excel no tienen la capacidad de habilitar la transformación y el análisis digital. Así que, realmente, la nuestra es la única solución de la cual estoy al tanto.
P: ¿Podría explicar más sobre su gemelo digital dinámico? ¿Es un modelo basado en los datos o en los primeros principios?
R: Es ambas cosas. Fundamentalmente, es un balance de primeros principios matemáticos y energéticos que incluye toda la química. Incluimos los datos —típicamente lo que entra a la planta— e intentamos alinear la forma en que pasan por toda la planta. Por ejemplo, si pongo cien metros cúbicos en un tanque y quito cien metros cúbicos, y el nivel del tanque aumenta, ¿cuál de estas cosas está mal? De forma aislada no se puede calcular porque podría estar todo mal, o el problema podría estar en uno o dos de los factores. Pero con una simulación dinámica, al hacer el balance de primeros principios matemáticos y energéticos en toda la instalación, verá que la alienación del proceso concuerda a lo que baja por la planta, y llega un momento en que cambia. Ahí tiene que buscar que pasó inmediatamente después. Como tal, es un balance de primeros principios matemáticos, pero se utilizan los datos para dirigir el resultado.
P: ¿Qué enfoque adoptaría para garantizar la calidad de esos datos? Sabemos que en general no nos podemos fiar de los sensores por errores de calibración, entre otros.
R: Sí, se puede confiar en los sensores, pero debe verificarlos. Si los resultados de los instrumentos se cotejan constantemente con los resultados generales, podrá identificar rápidamente cualquier variación o desvío de los instrumentos. Entonces, si enlazo este tema con el ejemplo del peróxido del que hablé anteriormente (en el seminario web), la razón por la que ocurrió es que había una válvula de control que debía dosificar el peróxido de entrada, que a su vez mantendría la contrapresión en la línea, lo que mantendría llena la tubería del flujómetro magnético. Sin embargo, los operarios estaban abriendo la válvula de control y ajustándola a mano, lo que permitió que la tubería no se llenara. En esta instancia, entonces, la discrepancia no era por culpa del instrumento. El instrumento en sí era muy fiable pero alguien había cambiado el procedimiento operativo. Es crucial que esta información se sepa inmediatamente y esto es lo que permite un gemelo digital: rápidamente deja en claro que hay una discrepancia entre lo que los operarios piensan qué ocurre y lo que debería estar ocurriendo.
P: ¿Han desarrollado gemelos digitales para plantas de flotación?
R: Sí. Nuestros gemelos digitales abarncan concentradoras, así que los hemos creado para concentradoras de cobre, además de para concentradoras de plomo, cobre, zinc y oro. También creamos un gemelo digital para plantas de uranio, níquel, cobalto y cobre y, como abarcamos también la pirometalurgia, los hemos desarrollado para fundiciones de zinc, de cobre, de plomo y todo lo que conllevan.
P: ¿Hay plantas para las cuales no sería adecuado su producto?
R: No desde el punto de vista de la metalurgia, no. Hemos diseñado Metallurgical Intelligence para el uso en todo tipo de plantas de beneficio; desde plantas concentradoras hasta plantas de oro, CIL, fundiciones y plantas hidrometalúrgicas. Aún estoy por encontrarme con una planta de beneficio que no encaje en nuestras capacidades.
P: ¿Podría volver a hablar de la conexión entre el uso de un modelo dinámico con la necesidad de tener datos rastreables para generar los informes?
R: Sabemos que es probable que haya variabilidad en los datos de planta. Habrá momentos en que las cosas no cuadren. Sin embargo, un modelo dinámico de gemelo digital le permite calcular el resultado esperado en cierta operación. Le da la visión equilibrada perfecta de dónde deberían situarse los datos. Esto, a su vez, le permite verificar los datos de origen y confiar en el valor final. Entonces, si bien tendrá un valor medido, un modelo dinámico de gemelo digital le permite verificarlo y definir el valor real. A su vez, esto se vincula a las cifras reales de producción, lo que implica que tendrá una cadena de confianza clara que confirma que está informando con datos precisos. Resulta muy difícil verificar los datos medidos sin un gemelo digital.
