La industria minera desempeña un papel crucial en la transición global a cero emisiones netas, proporcionando minerales y recursos esenciales para las tecnologías de energía renovable.
Sin embargo, un nuevo estudio de Accenture reveló un problema significativo de previsibilidad de producción dentro de la industria. En los últimos cinco años, las principales empresas mineras no han alcanzado sus objetivos de producción, lo que significa que han perdido $67 mil millones en ingresos.
Esto no solo representa ganancias perdidas, sino que también, una amenaza para la transición.
¿Cuáles son las causas de este problema?
En primer lugar, están los factores externos, como las paralizaciones que produjo la pandemia, inundaciones y la crisis energética. Entre estas causas se incluyen brechas en la planificación, como no tener suficiente información o comprensión, o ser demasiado confiado al calcular las reservas.
Pero también hay problemas operativos, como la variabilidad geológica, la menor calidad del mineral, la escasez de mano de obra calificada y las restricciones logísticas, que también pueden contribuir al problema.
Sea cual sea la causa, todas las principales empresas mineras no cumplieron con las estimaciones de producción en algún momento durante el período de cinco años que culminó en 2023.
En total, los volúmenes de producción no alcanzados ascienden a 254 millones de toneladas en el mismo período.
Afortunadamente, hay varias áreas críticas que las mineras pueden abordar para mitigar el problema de la previsibilidad de la producción.
Existen dos conjuntos de causas fundamentales, uno relacionado con la fijación de objetivos errada y el otro con el rendimiento real. Y ambos pueden ser abordados.
En la fijación de objetivos, se puede evitar metas erradas abordando los factores externos adversos mediante la implementación de mejores análisis predictivos.
En el caso del exceso de confianza en la fijación de objetivos, se puede abordar utilizando ciclos de aprendizaje y análisis para reducir el exceso de confianza en el juicio humano. En torno a todo esto está la data.
Es necesario impulsar procesos de toma de decisiones basados en datos e implementar mejores análisis predictivos de procesos y factores internos. De esa manera, se pueden reevaluar los datos de planificación y operativos.
En el caso del rendimiento real, los objetivos de producción eran precisos, pero no se cumplieron. Esto puede deberse a varios factores.
En primer lugar, la variabilidad geológica o menor calidad del mineral. Esto es posible de abordar implementando mejores análisis, aprendizaje automático y pronósticos. El segundo factor es el tiempo de inactividad no planificado.
Para esto es clave contar con un mantenimiento basado en intervenciones tradicionales, digitales y de IA. En tercer lugar, está la escasez de mano de obra calificada. Aquí es fundamental invertir en automatización y capacitación.
Estas causas fundamentales pueden ser abordadas con una intervención intencional, basada en análisis y centrada en la acción.
El primer paso es analizar los datos y las operaciones para comprender cómo funcionan juntos el sistema de planificación y las operaciones.
Esto incluye observar cómo se integran diferentes partes de la empresa, como TI y OT, así como la capacidad de la organización para prever y gestionar su cadena de suministro.
Al realizar este análisis forense, es posible identificar las causas fundamentales y las oportunidades de mejora.
Mejorar la previsibilidad de la producción requiere un cambio programático y una reinvención en la planificación, las operaciones de activos y las cadenas de suministro de extremo a extremo.
Se trata de construir nuevas capacidades, adaptar formas de trabajar y roles organizativos e invertir en nuevos análisis y tecnología.
Al hacer esto las mineras podrán mejorar su previsibilidad de producción, minimizar las pérdidas de ingresos, y allanar el camino hacia un futuro más verde y rentable.
