En el 2° Congreso IMET 2026, encuentro que se está posicionando como relevante espacio técnico de la industria minera en torno a procesos y nuevas tecnologías, SGS presentó avances orientados a mejorar la eficiencia operacional mediante el uso de analítica avanzada y modelamiento.
La participación se centró en la ponencia de Cristóbal Mancilla, Subgerente de Advanced Systems, quien expuso el desarrollo de un gemelo digital híbrido aplicado a procesos de flotación, una de las etapas más críticas en la concentración de minerales.
La flotación es un proceso altamente complejo, donde variables como el pH, la dosificación de reactivos, la aireación o la granulometría interactúan de forma dinámica. Esta variabilidad dificulta anticipar resultados y estabilizar la operación. Frente a este escenario, el gemelo digital híbrido combina modelos físico-metalúrgicos con algoritmos de aprendizaje automático para representar digitalmente el comportamiento de una planta.
Este desarrollo es resultado de una línea de trabajo impulsada por SGS que integra capacidades metalúrgicas, analítica avanzada y conocimiento operacional acumulado en laboratorio, planta piloto y operación industrial. No se trata solo de una herramienta tecnológica, sino de una evolución en la forma en que se abordan los procesos: desde la observación y ajuste reactivo, hacia la simulación, predicción y optimización continua.
El modelo permite simular el proceso bajo múltiples condiciones sin intervenir la operación real, generando un entorno controlado para analizar decisiones antes de implementarlas. En la práctica, esto se traduce en la capacidad de identificar relaciones críticas entre variables, anticipar desviaciones y ajustar parámetros con mayor precisión.
Aplicado a escala operacional, el enfoque permite:
- Evaluar múltiples escenarios en tiempos acotados
- Reducir la variabilidad del proceso
- Optimizar variables críticas de operación
- Mejorar indicadores como recuperación y ley de concentrado
- Fortalecer la base para sistemas de control avanzado
A diferencia de modelos tradicionales, el enfoque híbrido integra datos reales con conocimiento de proceso, lo que permite mantener coherencia operativa y adaptabilidad frente a cambios en las condiciones de planta.
Su desarrollo dentro de SGS refuerza una propuesta de valor basada en la integración de disciplinas y en la capacidad de llevar soluciones desde la conceptualización hasta su aplicación en terreno. Esto permite acortar brechas entre diseño y operación, aumentando la confiabilidad de los resultados y facilitando su adopción en contextos reales.
Para la industria minera, este tipo de soluciones representa un avance concreto en la forma de gestionar sus procesos productivos: mayor control sobre la variabilidad, mejor uso de la información disponible y capacidad de anticiparse a escenarios operacionales complejos. En un entorno donde la eficiencia, la sostenibilidad y la optimización de recursos son críticas, la incorporación de modelos predictivos se vuelve estructural.
Este desarrollo conecta con una minería que evoluciona hacia decisiones cada vez más basadas en evidencia, donde la combinación de datos, conocimiento experto y tecnología permite maximizar el rendimiento de los procesos y reducir riesgos operacionales de forma sostenida.
Acerca de SGS
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SGS cotiza en la Bolsa SIX Swiss Exchange bajo el símbolo SGSN (ISIN CH1256740924, Reuters SGSN.S, Bloomberg SGSN SW).
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