Docente UPN estudia la aplicación de modelos basados en aprendizaje automatizado a la operación de palas hidráulicas en minería

Luego de conformar un equipo de investigación con cuatro estudiantes de nuestra carrera de Ingeniería Industrial, la profesora Mylena Vílchez busca unir a empresa y academia para producir conocimiento confiable y útil para las operaciones productivas.

Docente UPN estudia la aplicación de modelos basados en aprendizaje automatizado a la operación de palas hidráulicas en minería

Docente Mylena Vílchez acompañada de equipo de estudiantes con quienes viene realizando las investigaciones.

En la minería las palas hidráulicas cumplen una función clave en la remoción de materiales. Sus poderosas cucharas levantan rocas que son colocadas en la tolva de los volquetes que las trasladan hasta la planta para su procesamiento.

Con una experiencia de 10 años en dicho sector, Mylena Vílchez, ingeniero industrial y docente de nuestra Facultad de Ingeniería en campus Cajamarca, lo conoce muy bien y desde hace dos años viene realizando investigaciones vinculadas al ámbito de mantenimiento.

“Me desempeñé en las áreas de salud y seguridad ocupacional y entrenamiento en mina, de allí que conozco la importancia de estos equipos, de cuyo adecuado funcionamiento dependen las operaciones”, expresa.

La profesora Vílchez analiza la problemática del conocimiento que soporta a las áreas de mantenimiento, específicamente las vinculadas a la gestión de palas hidráulicas. “Estos equipos son críticos debido a su envergadura y porque marcan el ritmo del proceso de extracción, además del elevado costo de capital que implican”, acota.

Refiere que las investigaciones que lleva a cabo surgieron a raíz del apoyo que brindó a un grupo de estudiantes de nuestro programa Working Adult, cuya tesis se relaciona con el tema. Posteriormente este equipo elaboró un paper que fue expuesto en la XIX Conferencia Iberoamericana de Investigación de Operaciones (CLAIO 2018) en representación de UPN.

Docente UPN estudia la aplicación de modelos basados en aprendizaje automatizado la operación de palas hidráulicas en minería

Las palas hidráulicas realizan una función crucial en la actividad minera.

“Tras mi participación en CLAIO decidí profundizar en el tema desde la perspectiva de la investigación de operaciones. Así, a mi retorno decidí formar y liderar un equipo de investigación en Machine Learning (aprendizaje automatizado o aprendizaje de las computadoras), en el que participan cuatro estudiantes de Ingeniería Industrial de nuestro programa para adultos – Sharon Castillo, Deniss Pérez, Sara Rojas y Marina Villar- y en el que contamos con el soporte de los ingenieros Jimy Oblitas y Wilson Castro”, explica.

Con las dos primeras colaboradoras -Sharon y Deniss- se encuentran trabajando en el diseño de una red neuronal profunda para pronosticar fallos, mientras que con Sara y Marina vienen analizando al algoritmo ABC para entender su efectividad en la selección de equipos críticos.

Nuestra docente señala que “el objetivo del proyecto es generar modelos basados en Machine Learning e Investigación de Operaciones para el apoyo en la toma de decisiones en la gestión de estos equipos y sus componentes, y dado que hablamos de maquinaria pesada nos apoyamos en aspectos de la Ingeniería de mantenimiento y confiabilidad para poder comprender el contexto”.

“En definitiva -complementa- la meta es generar soluciones a problemas empresariales con base en la investigación científica y tecnológica. Es decir, buscamos unir a la empresa y la academia en un centro de Investigación de Operaciones y Machine Learning donde docentes y estudiantes produzcan conocimiento confiable”.

“El trabajo es arduo, pero todas nos damos un tiempo para proseguir con la investigación”, puntualiza.

Conoce más sobre nuestras investigaciones en el campo de la ingeniería ingresando a nuestra plataforma de blogs.

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