Arbor 
Rastrear el origen de cada carga
Comprender de dónde procede el mineral
Del modelo y bloque tronado al cucharón y al camión
Conectar las operaciones en una cadena de trazabilidad del mineral
Solución minera · Grade Control Copilot
Cada cucharón, cada carga
Hacia un destino más adecuado
Gestión de leyes nativa de IA
Menos dilución y pérdidas, ley más estable
Lo más destacado
El modelo de leyes llega a la operación
Evidencia para cada paso
Rastrear el origen de cada carga
Evaluar primero la confianza
Después decidir si medir y adónde enviar
Convertir incertidumbre de ley y costes de medición
En recomendaciones de destino explicables
Vincular cada optimización
Con las cuentas reales de la operación
Calibrar predicciones con ensayos y contrastar la ejecución con la producción
Contabilizar juntos los beneficios y costes adicionales
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Grafo operativo del flujo de mineral · OreFlow Graph
Desde un bloque de mineral
Hasta el ensayo final
El modelo describe el material y los registros operativos muestran adónde fue. Conectar objetos, eventos y resultados permite rastrear la evidencia de cada recomendación.
Una carga, una cadena completa de trazabilidadLas posiciones y conexiones ilustran el mecanismo
Un modelo con su versión y nivel de confianza
La ley, impurezas e incertidumbre de los bloques son el punto de partida. Tronadura, carga, transporte, alimentación y ensayos conservan la identidad del material para rastrear el resultado hasta su origen.
Drones · Actualizaciones frecuentes de la geometría
El terreno cambia
La base de la extracción también
Observar la geometría del material tronado, el avance del frente y los cambios de volumen para alinear el modelo geológico con el terreno real.
Incorporar al modelo el terreno actualCapas de demostración, no resultados topográficos reales
Los drones actualizan la geometría
Geología y ensayos determinan la ley
Alinear superficie reciente, versiones del modelo y evidencia de desplazamiento por tronadura en un mismo sistema de coordenadas para revisar límites de extracción. Las imágenes aéreas convencionales no miden directamente el Fe subterráneo; comprobar también precisión de registro y errores geométricos.
Excavadoras y camiones · Estimación de orígenes
La ley de esta carga
Se forma en cada operación de carga
Demostración interactiva · No son datos de producciónUn mismo camión
Un mismo camión
Puede recibir material de varios bloques
Relacionar la posición del cucharón con los bloques y calcular la mezcla ponderada por masa. Cambiar la proporción cargada desde la zona A.
Zona A · Fe 62%Zona B · Fe 54%
% FeMedia prevista de la carga. Deben incorporarse errores de atribución del origen, incertidumbre geológica y escala de medición.
Ley de la carga = Σ (fracción másica del origen × ley del origen)
Rastrear cada cucharón cuando su posición sea precisa
Mantener como desconocidos los orígenes no confirmados
Horas de carga, trayectorias del cucharón, límites y pesajes determinan la confianza en los orígenes. Sin datos por cucharón, registrar frentes o lotes verificables sin forzar una procedencia exacta.
Decisiones bajo incertidumbre
La misma ley media
Distinto nivel de confianza
La media no basta. Cuanto mayor sea la incertidumbre, más importa la probabilidad de alcanzar la ley objetivo.
Demostración probabilística · Fe medio 58,3%
Probabilidad de alcanzar 57% de Fe
%Orígenes más claros y mayor evidencia estrechan la distribución prevista. Seguir calibrándola con ensayos reales.
Ley, origen y escala
Determinan juntos la confianza
Determinan juntos la confianza
Umbrales y probabilidades ilustran el método. Las restricciones reales incluyen impurezas, recuperación y requisitos del proceso.
Ampliar cómo se representa la incertidumbre
Media de la carga μ = Σ wᵦμᵦ; varianza Var(g) = wᵀΣw + error de atribución del origen + error de escala. La ilustración usa una distribución normal de media 58,3%, con desviaciones estándar de 0,65 y 1,8 puntos porcentuales. Validar distribución, correlaciones y parámetros con datos reales de la mina.
Medición selectiva · EVSI
Medir
Donde más valor aporte
¿Una medición cambiaría la decisión? ¿El valor resultante cubriría medición, espera y desvío?
No todos los camiones deben desviarse para medirSeleccionar mediciones según valor de decisión y condiciones del sitio
Simulación por carga · Importes en CNY
Medir primero y actualizar el destino recomendado
Evidencia de la cargaMediciones adicionales selectivasReevaluar
Si medir mejora el valor esperado de la decisión en 900 CNY y medición, espera y desvío cuestan 350 CNY, el valor neto de información es 550 CNY. En este ejemplo, medir puede ser conveniente.
EVSI = mejor valor esperado tras medir − mejor valor actual − coste adicional. El ejemplo no representa beneficios reales. Adaptar el sensor al mineral, la granulometría y la representatividad del muestreo.
Optimización especializada + Confirmación humana
Ley, capacidad y distancia de transporte
Determinan el siguiente destino
La recomendación debe respetar la producción y ser ejecutable. La IA organiza evidencia, modelos especializados optimizan, y geólogos y despachadores confirman.
Restricciones simplificadas · No es despacho real
Destino recomendado
Chancador
En este ejemplo se cumplen las restricciones de ley y el chancador tiene capacidad. Se recomienda enviar directamente a planta según el plan aprobado, reduciendo movimientos adicionales.
Camión minero actualChancador
Recomendación → Confirmación geológica / despacho → Ejecución
Conservar versiones de entrada, fundamentos, aprobador y descarga real. Validar por separado escritura en sistemas y alcance del control en terreno.
Restricciones de calidad
Ley mínima de Fe, máximos de SiO₂, Al₂O₃ y P, y probabilidad de cumplimiento
Restricciones de producción
Capacidad de chancado, capacidad de acopios, compatibilidad del material y plan vigente
Restricciones económicas
Comparar valor por tonelada con costes de medición, desvío y remanejo
Reconciliación de ensayos · ROI Ledger
Cada optimización
Vuelve a las cuentas operativas
Reconciliar ley, tonelaje y destino con ensayos y producción reales. Aplicar un mismo criterio al mineral recuperado, estéril desviado y costes adicionales.
Predicción → Ejecución → Ensayo → Reconciliación → CalibraciónRastrear los resultados hasta su origen para mejorar el siguiente ciclo
Valor neto según estos supuestos
¥100 toneladas × CNY 200 + 200 toneladas × CNY 80 − CNY 15.000
Supuestos ilustrativos: 200 CNY por tonelada seca de mineral preservado y 80 CNY ahorrados por tonelada seca de estéril desviado. La mina debe confirmar los valores reales; no duplicar un beneficio.
Es una demostración contable, no una previsión de rentabilidad. Establecer una referencia con zonas y turnos comparables, descontando efectos de precios, humedad, inventario y otras mejoras técnicas.
Menos dilución
Verificar toneladas de estéril en el flujo de mineral e identificar dónde ocurrió la clasificación errónea
Menos pérdidas de mineral
Verificar toneladas de mineral enviadas a botaderos y conservar material pendiente de medición o decisión
Ley estable
Comparar ensayos de alimentación y distribuciones previstas para evaluar la reducción de sesgos y variabilidad
Ampliar método contable y límites de evidencia
Acordar denominadores, clasificación y tratamiento del inventario pendiente antes de medir dilución y pérdidas. El balance de masas contrasta toneladas secas de entrada, salida y variación de inventario. Validar con reconstrucción histórica, comparaciones emparejadas y pilotos controlados. Los porcentajes de investigación no se presentan como resultados de Arbor.
Empezar por una zona de extracción
Validar un ciclo completo
En la práctica
Conectar modelos geológicos, FMS, drones y sistemas de ensayo existentes. Empezar por datos verificables y contrastar recomendaciones con producción real.
01 · Reconstrucción histórica
Reconciliar primero el pasadoAlinear modelos, coordenadas, viajes y ensayos para reconstruir el flujo de una zona y detectar vacíos de origen o errores de clasificación.
02 · Validación en paralelo
Comparar las recomendacionesGenerar recomendaciones en paralelo a la operación sin modificar instrucciones. Registrar cuándo difieren, por qué y sus resultados posteriores.
03 · Piloto controlado
Ampliar según la evidenciaTras confirmación humana, ejecutar un piloto limitado y ampliar según validaciones de calidad, costes e interfaces.
Arbor · Grade Control Copilot
Que el modelo de leyes
Fundamente la acción en terreno
Conversar sobre gestión de leyes ↗Capacidades, fuentes de datos e implementación
Esta página describe una solución y mecanismos propuestos para minas a cielo abierto, no funciones ya entregadas. Modelos probabilísticos, sensores, detalle de datos, integración, permisos y escritura dependen de evaluación y validación. Escenas IA, capas e interacciones explican el concepto y no son registros de clientes.
La metodología se basa en las investigaciones facilitadas sobre Grade Control Copilot y el grafo operativo del flujo de mineral. Referencias: Maptek Grade Control、Análisis de minerales CSIROy Modelado de objetos y acciones de Palantir. Las referencias no implican colaboración, compatibilidad total de interfaces ni entrega existente de Arbor.