Octodots Analytics: analítica e inteligencia artificial para el carguío y transporte minero

En este episodio de Minenovate, Milo Niemeller y Francisco Rubina, que participó en la primera etapa del podcast, conversan con Zdenko, emprendedor detrás de Octodots Analytics y de su producto Octopus Mining Suite. Ingeniero civil industrial con mención en transporte y magíster en el área, su historia muestra cómo la innovación minera muchas veces llega desde fuera de la industria.

Un camino que no partía en la minería

Zdenko nació en La Serena y se trasladó a Santiago para estudiar. Comenzó en una consultora ligada a sus profesores, haciendo estudios de transporte público y herramientas de optimización logística. Luego pasó a la industria aérea, donde trabajó en analítica del comportamiento de clientes y lideró equipos de desarrollo de software.

Tras un viaje de varios meses por Asia volvió a la consultoría en logística y eficiencia operacional, donde armó un área de analítica y soluciones basadas en algoritmos. Un proyecto para optimizar la asignación de camiones mixer entre plantas y obras fue la base del equipo que, alrededor de 2018, decidió entrar a la minería, impulsado por un socio que había estudiado los algoritmos de los sistemas de gestión de flota.

Romper el círculo de la experiencia previa

La entrada no fue fácil. Zdenko describe el clásico círculo vicioso: sin experiencia en minería no hay contrato, y sin contrato no hay experiencia. La oportunidad llegó casi por suerte, cuando una gran minera de cobre buscó expresamente a una empresa ajena al rubro para replantear su carguío y transporte, y otra startup de logística les cedió el desafío.

Desde esa experiencia, defiende la transferencia entre industrias. A su juicio, la minería suele ir más atrás en analítica, en parte porque el error es más caro. Y plantea una distinción provocadora: decidir de dónde y cuánto material sacar es planificación minera; mover los camiones de la forma más eficiente es, en esencia, un problema de transporte.

Datos que nadie está mirando

Consultado por el estado de la analítica en la industria, Zdenko ve un espacio enorme. Cada vez hay más sensores y dispositivos conectados, pero buena parte de esa información solo se acumula.

Yo creo que todavía debemos estar explotando no más del 5% de los datos que existen disponibles.

Pone como ejemplo los GPS, que existieron mucho tiempo antes de que alguien analizara sus datos con intención, y destaca el aporte de la nube y de la ingeniería de datos para preparar la información antes de explotarla.

Qué hace Octodots

La empresa tiene dos líneas. La primera es software como servicio: Octopus Mining Suite, con un control automático que ayuda al despachador a ajustar los parámetros del sistema de gestión de flota; un gemelo digital que predice cómo terminará el turno y recomienda acciones correctivas, como sumar camiones en reserva o mover un cargador frontal; y una solución para optimizar el cambio de turno, eligiendo los puntos de relevo y coordinando los buses de personal. Sus algoritmos también están disponibles mediante API, para que otras aplicaciones puedan consultarlos.

La segunda línea es analítica avanzada a la medida: levantamiento de procesos, análisis de datos y trabajo en terreno para descubrir patrones en un problema concreto. De hecho, la suite nació así, a partir de un problema de baja alimentación al chancado.

Zdenko precisa que sus técnicas principales son la optimización y la simulación estocástica de eventos discretos, adecuadas para camiones sujetos a incertidumbre en velocidades, tiempos de carga y colas. El machine learning tradicional, dice, encaja mejor en problemas como la predicción de fallas. Para él, lo que distingue a un buen equipo de analítica avanzada no es la técnica, sino hacerse las preguntas correctas, al estilo del método científico.

Sobre los camiones autónomos, observa que automatizan la conducción, pero no resuelven qué debe hacer cada camión: esa decisión sigue en manos del sistema de gestión de flota.

Unir los eslabones

La mayor oportunidad, según Zdenko, está en conectar procesos que hoy funcionan por separado. Imagina centros integrados de operación con un gemelo digital de toda la cadena y una "inteligencia sumada", hecha de algoritmos que conversan entre sí, más que un único sistema que resuelva todo.

finalmente lo que importa es el cobre final que sale. Y esa es la mirada que todos los procesos deberían empezar a tener y no tanto mirarse al ombligo.

Reconoce que juntar a los equipos en una misma sala ya es un avance, pero el paso definitivo será que los sistemas de despacho y de chancado intercambien datos digitalmente.

Por qué importa

La conversación muestra una tensión que sigue vigente en la minería: hay más datos y más capacidad de cómputo que nunca, pero el valor aparece solo cuando se rompen los silos entre áreas, proveedores y disciplinas. El caso de Octodots ilustra además el aporte de perfiles externos a la industria, capaces de mirar viejos problemas con otros ojos. Para las mineras, la lección es doble: abrirse a soluciones probadas en otros rubros y diseñar su arquitectura de datos pensando en el resultado final, no en cada proceso por separado.