Es un modelo virtual del proceso de flotación que simula el comportamiento del mineral bajo distintas condiciones operativas, permitiendo optimizar la recuperación, la ley y la estabilidad del proceso sin depender exclusivamente de pruebas físicas.
June 01, 2026
El proceso de flotación en minería enfrenta un desafío estructural: la alta variabilidad del mineral a lo largo del tiempo. Cambios en la composición geológica pueden ocurrir no solo entre campañas, sino incluso dentro de un mismo día de operación, impactando directamente la recuperación y la ley del concentrado.
Tradicionalmente, la industria ha dependido de pruebas físicas en planta piloto para entender el comportamiento del mineral y definir condiciones óptimas de operación. Sin embargo, este enfoque es costoso, lento y consume recursos críticos como mineral, agua y reactivos. Frente a este escenario, SGS ha desarrollado e implementado un enfoque basado en gemelos digitales que permite simular el comportamiento del proceso de flotación en tiempo casi real, reduciendo la necesidad de pruebas físicas y acelerando la toma de decisiones operativas.
El desafío operativo en flotación
Como explica Cristóbal Mancilla, Subgerente Advanced Systems Chile en SGS:
“El desafío central es la variabilidad del mineral. A lo largo del tiempo, una mina va transitando por distintas fases geológicas, lo que significa que el mineral que llega a la planta cambia en composición y comportamiento”.
Esta variabilidad impacta directamente en los indicadores clave del proceso, obligando históricamente a realizar múltiples pruebas físicas para ajustar las condiciones de operación.
De pruebas físicas a simulación avanzada
El enfoque desarrollado por SGS permite transformar el conocimiento generado en planta piloto, metalurgia, mineralogía y control de procesos en una herramienta de simulación capaz de ampliar significativamente la información disponible sobre el comportamiento del mineral.
En palabras de Cristóbal Mancilla:
“La oportunidad que identificó SGS fue capitalizar la experiencia acumulada en planta piloto y construir modelos que permitieran simular el comportamiento del mineral sin necesidad de realizar cada prueba de forma física”.
Este enfoque permite interpolar resultados en un rango amplio de condiciones, entregando información accionable de forma casi instantánea.
La solución: gemelo digital de flotación
La solución implementada por SGS consiste en un gemelo digital del proceso de flotación, diseñado para:
- Procesar grandes volúmenes de datos en línea
- Simular escenarios operativos en tiempo real
- Optimizar condiciones de operación de la planta
- Integrarse con sistemas de control avanzado
El modelo se construye a partir de datos de planta piloto, se entrena mediante técnicas de machine learning y se escala a la operación industrial. Su desarrollo cuenta con la capacidad de adaptabilidad a condiciones, circuito y especificaciones particulares de cada planta industrial.
El despliegue típico de la solución toma entre 4 y 6 meses, con resultados iniciales disponibles desde la puesta en marcha del sistema.
Integración tecnológica end-to-end
La solución articula una arquitectura tecnológica completa:
- Modelos fenomenológicos basados en la física del proceso
- Procesamiento masivo de datos y bases estructuradas
- Entrenamiento y ajuste en la nube mediante machine learning
- Interfaz HMI para simulación operativa
- Integración con sistemas APC (Advanced Process Control)
El sistema permite que el gemelo digital no solo simule, sino que también recomiende y ejecute ajustes operativos a través del sistema de control de planta.
Impacto en el proceso de flotación
El impacto del gemelo digital se concentra en tres dimensiones críticas:
- Optimización del balance recuperación–ley Permite identificar el punto óptimo entre dos variables históricamente en tensión.
- Estabilidad operativa Primero estabiliza el proceso y luego lo lleva hacia condiciones óptimas, reduciendo la variabilidad.
- Uso eficiente de reactivos y recursos
No necesariamente reduce consumo, sino que asegura su uso óptimo según el objetivo del proceso. Además, reduce significativamente la necesidad de pruebas físicas, disminuyendo consumo de mineral, agua y recursos logísticos.
Diferenciación frente a enfoques tradicionales
El enfoque de SGS combina dos mundos que tradicionalmente han operado por separado:
- Modelos empíricos basados en datos e inteligencia artificial
- Modelos fenomenológicos basados en la física del proceso
Cristóbal Mancilla lo resume así:
“El gemelo digital de SGS se construye desde la física del proceso y se ajusta con técnicas de machine learning, lo que entrega modelos que no solo funcionan, sino que se entienden y se pueden explicar”.
Esta combinación permite mayor confianza en la toma de decisiones operativas.
Validación en planta piloto y reducción de riesgo
Un elemento diferenciador clave es la capacidad de SGS de validar los modelos y sus recomendaciones mediante plantas piloto fijas y una planta piloto móvil. Esto permite:
- Corroborar simulaciones antes de implementación industrial
- Reducir riesgos operativos en planta
- Evitar impactos negativos en recuperación y costos
En palabras de Cristóbal Mancilla: “SGS cuenta con plantas piloto fijas y una planta piloto móvil que permiten corroborar en terreno las simulaciones del gemelo digital antes, si se requiere, de implementar cualquier cambio en la planta industrial”.
Conclusión
El gemelo digital aplicado a procesos de flotación representa un cambio estructural en la forma en que la industria minera aborda la variabilidad del mineral y la optimización de procesos.
La combinación de modelos físicos, machine learning e integración con sistemas de control permite pasar de un enfoque reactivo basado en pruebas físicas a un sistema predictivo, dinámico y optimizado en tiempo real.
¿Cómo apoya SGS a sus clientes?
SGS apoya a la industria minera mediante soluciones avanzadas de digitalización de procesos, combinando experiencia metalúrgica, modelamiento físico y tecnologías de machine learning.
Nuestros servicios incluyen:
- Gemelos digitales de procesos mineros: Modelos predictivos para optimización de flotación, molienda y otros procesos metalúrgicos.
- Advanced Process Control (APC): Integración de sistemas de control avanzado para automatización y optimización operativa.
- Plantas piloto y validación experimental: Infraestructura para pruebas físicas y validación de modelos antes de su implementación industrial.
- Analítica avanzada y machine learning: Desarrollo de modelos predictivos para mejora de eficiencia, recuperación y estabilidad operacional.
FAQ - Preguntas más frecuentes
Permite mejorar la toma de decisiones operativas, optimizar el balance entre recuperación y ley, estabilizar el proceso de flotación y reducir la necesidad de pruebas físicas en planta piloto, disminuyendo el uso de recursos como mineral, agua y reactivos.
SGS desarrolla e implementa soluciones de gemelo digital para procesos mineros, integrando modelamiento físico, machine learning y validación en plantas piloto, asegurando que las recomendaciones del sistema sean aplicables y confiables en operación industrial.
Acerca de SGS
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