Participamos en una nueva edición del Congreso APC & T&T Perú 2026, uno de los principales encuentros técnicos de la industria minera enfocados en el control avanzado de procesos y las tecnologías para la optimización operacional.
Durante el encuentro presentamos dos desarrollos que demuestran cómo la integración de geometalurgia, gemelos digitales y control avanzado permite comprender mejor la variabilidad del mineral, reducir la incertidumbre operacional y optimizar el desempeño de las plantas concentradoras.
Gemelos digitales para una optimización más precisa
Como parte del programa técnico, Francisco Ibáñez, especialista en Advanced Process Control & Data Sciences de SGS, presentó la ponencia “Framework híbrido de despliegue de gemelos digitales para la optimización dinámica y el control avanzado de plantas concentradoras en producción”.
La presentación abordó una de las principales brechas de la minería actual: la limitada capacidad de los modelos tradicionales para representar la variabilidad del mineral y anticipar su impacto en el desempeño de los procesos.
La propuesta considera una arquitectura híbrida que integra modelos fenomenológicos, analítica avanzada y conocimiento geometalúrgico. Esto permite incorporar variables como la mineralogía, el grado de liberación y la variabilidad del yacimiento en los modelos de optimización.
Bajo este enfoque, los gemelos digitales dejan de ser únicamente herramientas de monitoreo y se convierten en sistemas capaces de apoyar decisiones operacionales en tiempo real, contribuyendo a mejorar la recuperación metalúrgica, la estabilidad del proceso y la eficiencia de las plantas concentradoras.
Estrategias híbridas para potenciar el control avanzado
Complementando esta visión, Camilo Fierro, especialista en Advanced Systems de SGS, presentó el póster técnico “Estrategias de control híbridas en control avanzado para la optimización: casos de éxito y nuevas oportunidades”.
El trabajo expuso la implementación de arquitecturas que combinan sistemas expertos, modelos fenomenológicos y técnicas de aprendizaje automático para optimizar procesos de molienda SAG.
Los resultados muestran que este enfoque permite fortalecer los sistemas de control existentes sin reemplazar la infraestructura instalada. Su aplicación puede mejorar indicadores como el tratamiento de mineral, la eficiencia del proceso y el uso del recurso hídrico, además de entregar mayor confiabilidad y capacidad de adaptación frente a cambios en las condiciones operacionales.
Nuestra participación en APC & T&T Perú 2026 refleja el avance de las capacidades de SGS en geometalurgia, analítica avanzada y control de procesos aplicados a la minería.
Continuamos desarrollando soluciones que integran conocimiento geológico, metalúrgico y digital para ayudar a las operaciones a comprender su variabilidad, anticipar desviaciones y avanzar hacia procesos más eficientes, predictivos y sostenibles.
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