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HackaMine 2020

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ESTADO:

CERRADO

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FECHA DE CIERRE:

31/12/2020

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HORA DE CIERRE:

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Descripción del desafío

Para esta convocatoria se busca validar dos MVP (Producto Mínimo Viable) diferentes con datos provenientes de Mina y Planta. Los postulantes pueden indicar su preferencia, sin embargo, la distribución final de los seleccionados por desafío la realizarán BHP y Expande.

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Planta

Este desafío busca detectar tempranamente las fallas de equipos que se usan en producción, por ejemplo: bombas, motores, válvulas, etc. Se espera evitar imprevistos y detenciones, mejorando la seguridad, reduciendo el down-time y costos de mantenimiento.

El objetivo es desarrollar un MVP de un modelo de aprendizaje automático con inteligencia artificial que permita detectar anomalías o “amenazas silenciosas” de forma que puedan ser incorporadas en la estrategia de mantenimiento. Para esto se utilizará información de los sistemas de control DCS. El modelo debe ser aplicable a cualquier válvula, motor y bomba, teniendo en cuenta los distintos puntos de operación que tengan los procesos, utilizando técnicas de clustering.

Este desafío es altamente escalable ya que está orientado a equipos que se usan ampliamente en la industria

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Mina

Este desafío busca integrar la información de dos sistemas de gestión (despacho y mantenimiento) y modelar las principales causas que pueden impactar en una condición de riesgo en la continuidad operacional de sus sistemas o del equipo móvil completo.

Se espera mejorar la vida útil y el tiempo medio entre fallas (MTBF), así como optimizar los ciclos de transporte y mantener la continuidad operacional del equipamiento, que es altamente sofisticado y de gran volumen.

El objetivo es generar un MVP de un modelo matemático que permita determinar las principales causas de indisponibilidad de los equipos móviles de transporte y caracterizar de manera detallada las condiciones óptimas para una operación continua de éstos. Para esto se utilizará información de los sistemas de gestión de flota (Dispatch-Modular) y de gestión de mantenimiento (Minecare-Modular).

Overview

Gestión predictiva e inteligencia artificial ayudan a diseñar una minería más sustentable, aumentan los índices de seguridad, la calidad y velocidad del trabajo y la estandarización de los procesos. El desafío es ser capaces de integrar estas soluciones innovadoras y para eso BHP cree que la colaboración es clave.

En esta segunda edición de “Hackamine”, BHP busca incorporar tecnologías de analítica de datos que permitan optimizar actividades de mantenimiento en procesos y equipos de mina y planta e Inteligencia Artificial. Para esto quiere identificar equipos ágiles capaces de generar un Producto Mínimo Viable (MVP) de un modelo predictivo que permita la detección temprana de fallas para mejorar la seguridad y productividad en su operación. Se espera que las soluciones integren, procesen, y modelen posibles causas para generar mejoras eficientes y seguras.

¿Qué estamos buscando?

Empresas o equipos capaces de generar un modelo que sustente el proceso de mantenimiento de forma preventiva. Buscamos las mejores compañías con experiencia en minería y/u otras industrias, que cuenten con capacidades tecnológicas de la industria 4.0 (Inteligencia Artificial, Machine Learning, Big Data, entre otras) que les permitan desarrollar soluciones de data analytics para generar inteligencia a partir de una gran cantidad de datos. Además, deben ser capaces de comercializar y escalar sus soluciones.

Premios

Sesión Q&A

Q&A Sesion Hackamine

¿Quiénes pueden participar?

Empresas pequeñas y medianas, startups locales o internacionales (con presencia en Chile), universidades locales y centros de investigación (con alianzas con empresas o spin-off para la comercialización de tecnologías), que cuenten con capacidades tecnológicas de la industria 4.0: Inteligencia Artificial, Machine Learning, Big Data, entre otras. * La participación está limitada a personas jurídicas.

¿Tienes dudas sobre el proceso de postulación a este desafío?

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Fechas y Plazos