La minería mexicana tiene ante sí una nueva oportunidad de transformación digital: aprovechar los datos que ya generan sus equipos, sensores y sistemas para convertirlos en decisiones capaces de mejorar la productividad de las operaciones. Como el punto de partida descansa en la información que ya existe dentro de las plantas, el verdadero desafío radica en entrelazar las distintas fuentes para que los datos lleguen a quienes toman decisiones con la velocidad necesaria para modificar el rumbo de una operación.
Para Rerison Otoni, director de Manufactura Inteligente de Stefanini Group, esta transición representa una nueva etapa para las compañías mineras.
“Si pensamos en las mineras mexicanas, muchas empresas ya tienen la automatización. Ya empezaron con todo este tema hace 10, 15 años. Entonces, ya tienen esta capa, esta fase uno, de automatización y generación de datos. El resto, ahora, en lo que se están enfocando, es conectar toda esta información que tienen estos equipos de planta, los sistemas, las áreas, y convertirla en decisiones oportunas”, explicó.
La oportunidad adquiere mayor dimensión en una industria cuyo valor de producción minero-metalúrgica alcanzó en 2025 un máximo histórico de 379 mil 290.5 millones de pesos, 21.2% más que un año antes, de acuerdo con la Cámara Minera de México (CAMIMEX), mientras que el volumen físico de producción permaneció prácticamente estable.
De la automatización a la integración de datos en la minería
Tener información disponible en los tableros no garantiza que esta llegue a tiempo al proceso donde realmente puede generar un cambio. Para ilustrar este cuello de botella, Otoni recurrió a un escenario muy cotidiano dentro de las operaciones mineras: la gestión del laboratorio.
“Un laboratorio toma una muestra, la lleva a un lado, se queda ocho horas analizando esa muestra y trae un Excel al operador para que opere la planta de manera adecuada. Ellos tienen ya un sistema que está funcionando bien en laboratorio y el operador tiene otro sistema que funciona bien, pero los dos no hablan”, relató.
El verdadero valor económico y operativo consiste en acortar drásticamente ese recorrido para que el resultado analítico se incorpore a la línea de producción cuando todavía posee la capacidad de corregir el rumbo.
“Transformación digital no es instalar más tecnologías, sino mejorar la forma en que se opera. Y esto es a través de la integración de estos datos. Los datos ya están; lo que necesitamos es mejorar esta comunicación entre ellos”, señaló.
Gracias a esta integración, los registros que antes demoraban horas en procesarse se incorporan de manera continua a la estrategia operativa, permitiendo que las variables de producción, equipos y áreas de control dejen de operar en silos aislados.
Inteligencia artificial y machine learning anticipan problemas en planta
Al consolidar esta fase de la Industria 4.0, las herramientas de inteligencia artificial y machine learning entran en juego para procesar el flujo constante de datos, detectando patrones y desviaciones sutiles que permiten anticiparse a los problemas antes de que impacten el rendimiento de la planta. Un ejemplo claro de esta capacidad se refleja en un proyecto implementado por Stefanini para resolver problemas de emisiones críticas, donde la operación operaba bajo el límite normativo y dependía de una simple alarma reactiva.
“Aquí la pregunta era: ¿dónde entra la IA? ¿Cómo podemos apoyar? Entramos, entendemos el problema, entendemos el contexto y tomamos las variables que ya estaban ahí. A través de un modelo computacional y machine learning, creamos una predicción, una alarma para el operador que lo notificaba con 30 minutos de anticipación”, explicó Otoni.
Ese margen anticipado transformó por completo la capacidad de respuesta en el piso de producción.
“Antes el operador tenía una alarma cuando ya estaba llegando al límite. Ahora tenía información de que en 15 o 30 minutos iba a llegar ahí, entonces podía bajar un poquito el ritmo de la planta para seguir produciendo, pero no con el nivel de contaminante que tenía cuando estaba full”, detalló.
Los resultados de esta implementación se tradujeron en una reducción de 10% en las emisiones y un incremento de 15% en la productividad, evidenciando que la tecnología no busca sustituir tareas rutinarias, sino ampliar el horizonte de maniobra de la planta mediante modelos predictivos.
¿Cómo lograr que cada dato mueva un KPI?
Para Otoni, la integración tecnológica debe obedecer estrictamente a una necesidad de negocio y no a la simple adopción de modas digitales. En el terreno industrial, los esfuerzos suelen concentrarse en mejorar la productividad, elevar la calidad y optimizar insumos como los químicos, lo que exige en la minería una visión integral que contemple el impacto de cualquier modificación sobre todo el flujo de trabajo.
“Algo que estamos trabajando muy fuerte es el tema de productividad y calidad y el ahorro de químicos en la industria. Cuando entramos en los procesos mineros, lo que hacemos normalmente es entender el proceso, optimizarlo, pero no pensando en una optimización local, sino pensando en cómo esto va a afectar el proceso global”, explicó.
Esta misma filosofía se extiende hacia el consumo de recursos críticos como el agua y la energía, donde cualquier alteración en una fase específica repercute en las demás, obligando a evaluar el desempeño general de la compañía.
“Parte de nuestra cultura es ponernos en el lugar del cliente y decir: ¿cuál es el KPI? ¿Cuál es el punto donde mueve la aguja esta implementación? A veces escucharon por un lado que la IA es importante y entonces dicen: ‘vamos a implementar una IA’. Pero la pregunta tiene que ser qué queremos mejorar”, señaló.
Con este cambio conceptual, la pregunta central deja de girar en torno a dónde instalar inteligencia artificial para pasar a definir qué problemas operativos urgen de solución y qué datos concretos facilitarán esa meta. De esta forma, la inversión tecnológica se vincula de manera directa con los costos y el rendimiento del negocio.
Eficiencia minera para producir más con la infraestructura existente
El contexto actual de la minería mexicana respalda con cifras sólidas la urgencia de esta segunda ola de digitalización. Durante 2025, las exportaciones del sector sumaron 30 mil 642 millones de dólares, al tiempo que las aportaciones fiscales crecieron un 72.3% anual para ubicarse en 78 mil 135.9 millones de pesos, de acuerdo con datos de la CAMIMEX. Asimismo, la industria aportó el 2.93% del Producto Interno Bruto nacional y el 9.57% del PIB industrial, y abasteció de insumos fundamentales a 192 cadenas productivas del país.
Optimizar el rendimiento de las instalaciones actuales se convierte en la vía más eficiente para incrementar el valor operativo. La siguiente frontera digital consiste justamente en aprovechar la infraestructura instalada para conectar sistemas, acelerar el procesamiento de registros y utilizar algoritmos predictivos que transformen los datos históricos en directrices dinámicas. Con ello, la información deja de ser un simple archivo del pasado para convertirse en el motor que mueve los indicadores clave de cada planta.
