Mejora al ciclo de mantenimiento de línea de filtrado Larox (Codelco división Andina) mediante las técnicas de mantenimiento centrado en confiabilidad y procesamiento del lenguaje natural

Abstract

La Corporación Nacional del Cobre de Chile (Codelco Chile) es una empresa estatal dedicada a la explotación minera. Dentro de sus divisiones a lo largo del país se encuentra la División Andina, ubicada en la V región, comuna de Los Andes. En esta división se cuenta con la Planta de Molibdeno y Filtrado de Cobre, donde se realiza la tarea de obtención y procesado del molibdeno para su venta, y de preparar el concentrado de cobre para ser dirigido a su refinación en la División Ventanas. En el proceso de filtrado de concentrados de cobre ocurre un número significativo de detenciones no programadas, por lo cual se está trabajando en mejorar el actual ciclo de mantenimiento mediante la predicción de fallas, para así evitar pérdidas en la productividad. Como mejora al ciclo de mantenimiento en el proceso de filtrado Larox, es que en primer lugar se hace una revisión de las fallas reportadas durante el período de enero – junio 2021, para realizar un estudio de mantenimiento centrado en confiabilidad (RCM), el cual se utiliza como para los pasos posteriores del proyecto. Posteriormente, mediante el Sistema Operativo de Mantenimiento (SOMA) de Codelco y su matriz de criticidad, se evalúa el impacto de cada una de las fallas incluidas en el RCM, con el fin de verificar cuales son más críticas a nivel económico, ambiental, operacional y de seguridad. En el proceso de filtrado Larox se cuenta con un sistema de reporte de avisos en SAP, en el cual los operadores, mantenedores e ingenieros reportan anomalías detectadas durante el funcionamiento de los equipos. Estos avisos se descargan en formato Excel, los cuales se catalogan con un nivel de importancia bajo, medio o alto dependiendo de lo obtenido en el estudio de criticidad realizado anteriormente. Una vez categorizados los avisos disponibles (420 avisos aproximadamente), se programa en Python un algoritmo de Procesamiento del Lenguaje Natural, un área de la Inteligencia Artificial encargada de comprender la forma en que se comunican los humanos, para así, luego de entrenar el algoritmo con la base de datos inicial, categorizar nuevos avisos ingresados. En este algoritmo en primer lugar se realiza una limpieza a la base de datos, para posteriormente ser pre-procesada y probar distintos métodos de clasificación, buscando el que obtenga un mayor porcentaje de precisión. Una vez se desarrolla el algoritmo con mayor precisión, este se utiliza para programar un nuevo código en Python, el cual recibe una nueva base de datos descargada desde SAP, procesa los nuevos avisos cargados y entrega una tabla con el respectivo nivel de importancia predicho para cada uno de ellos. El algoritmo final posee una precisión de aproximadamente un 80 %, el cual es considerado significativamente favorable para futuras predicciones.