IA y camiones eDrive: minería subterránea eficiente

La minería subterránea se decide en números chicos: minutos por ciclo, litros por hora, metros por rampa, y calidad del aire por turno. Por eso llamó tanto la atención el inicio de una prueba de seis meses del Epiroc Minetruck MT66 S eDrive en la mina aurífera Granny Smith (Australia Occidental) el 22/12/2025. No es “solo un camión nuevo”. Es una señal clara de hacia dónde se está moviendo el sector: electrificación híbrida, control inteligente y operación basada en datos.

Para Bolivia, donde conviven operaciones subterráneas exigentes, restricciones energéticas locales y presión por mejorar seguridad y costos, este tipo de ensayo funciona como caso de estudio perfecto. La tesis es directa: la electrificación del acarreo sin una capa sólida de analítica e IA se queda corta. La verdadera mejora aparece cuando el equipo, el mantenimiento, la ventilación y la planificación empiezan a hablar el mismo idioma: datos confiables.

Qué enseña el MT66 S eDrive (y por qué importa)

El mensaje principal del piloto en Granny Smith es práctico: un tren de potencia diésel-eléctrico bien instrumentado puede mejorar productividad y reducir consumo sin exigir un rediseño total de la mina.

Según lo reportado del equipo en prueba, el MT66 S eDrive (66 t) apunta a resultados muy concretos:

• Hasta +11% de velocidad en rampa (más toneladas/hora si el resto del sistema acompaña).
• ~7% menos consumo de combustible (impacto directo en OPEX y emisiones locales).
• Mejor calidad de aire subterráneo (menos carga de contaminantes asociados al diésel en el frente).

Además, integra funciones de seguridad y control como asistencia en descenso, hill hold, frenos SAHR y pruebas automáticas de freno. Esto es clave por una razón simple: en subterránea, la seguridad no depende de “tener buenos operadores”, sino de diseñar sistemas que reduzcan la variabilidad.

“El mejor de dos mundos” no es marketing si se mide bien

En el artículo, el responsable de mina habla de “lo mejor de dos mundos”: aceleración y eficiencia cercanas a batería-eléctrico, con la practicidad de un motor diésel. Yo lo compraría solo con una condición: que la mina tenga un protocolo serio de medición.

Y aquí está lo interesante: el piloto no se centra solo en rendimiento. Se van a comparar tiempos de ciclo, disponibilidad, uso de combustible, indicadores de ventilación y feedback de operadores. Ese set de variables es justamente donde la IA aplicada a minería empieza a pagar.

El puente con Bolivia: electrificación + IA o no hay ROI

La adopción tecnológica en minería boliviana suele trabarse por un motivo: se compra el equipo, pero no se compra (ni se construye) la capacidad de operarlo con datos. El resultado típico es frustrante: el equipo promete, pero el sitio no logra sostener el desempeño.

Mi postura: la electrificación del acarreo es una decisión de negocio, y hoy se gestiona con IA y analítica, no con “sensaciones” del turno.

En Bolivia, esta discusión es especialmente relevante en:

• Operaciones subterráneas con rampas largas donde el ramp speed define productividad.
• Minas con costos altos de ventilación (electricidad) donde cada mejora en emisiones locales impacta fuerte.
• Flotas mixtas (equipos nuevos y antiguos) donde la variabilidad de mantenimiento es el enemigo.

La capa que falta: un “cerebro” operativo

Un camión diésel-eléctrico con controles inteligentes genera telemetría útil: consumo por perfil, temperatura, eventos de frenado, comportamiento en pendiente, etc. Pero el valor real aparece cuando se implementan modelos y rutinas como:

1. Predicción de fallas (mantenimiento predictivo) usando tendencias de temperatura, vibración, eventos eléctricos y patrones de operación.
2. Optimización de ciclos con analítica de cuellos de botella (esperas, congestión, puntos de cruce).
3. Gestión de ventilación por demanda (VOD) conectando equipos/zonas al sistema de ventilación para ajustar caudal según actividad.
4. Coaching al operador con recomendaciones basadas en datos (no regaños): velocidad objetivo, frenado eficiente, selección de rutas.

La realidad? La mina que gana no es la que compra más tecnología: es la que la integra en un sistema de decisión diario.

Qué medir en un piloto para que sirva (no solo para “probar”)

Un piloto de 6 meses puede ser oro… o un gasto elegante. La diferencia está en el diseño de medición. Si tu objetivo es aprender rápido y decidir bien, necesitas métricas que conecten operación, mantenimiento y seguridad.

KPI operativos (productividad real, no “potencial”)

• Tiempo de ciclo por tramo (carga–rampa–descarga–retorno), no solo el ciclo total.
• Velocidad en rampa segmentada por pendiente y carga.
• Toneladas por hora efectiva considerando esperas.
• Consumo de combustible por tonelada-km (mejor que litros/hora).

KPI de mantenimiento y disponibilidad

• Disponibilidad mecánica y utilización (son cosas distintas).
• MTBF / MTTR (tiempo medio entre fallas / tiempo medio de reparación).
• Cambios en frecuencia de intervenciones al eliminar un tren mecánico convencional.

KPI de ventilación y ambiente

• Indicadores de ventilación ligados a zonas activas (no promedios globales que esconden problemas).
• Eventos de calidad de aire en rampas y puntos de cruce.

KPI humanos (sí, también son datos)

• Feedback estructurado de operadores: fatiga, visibilidad, control en descenso, carga mental.
• Incidentes y casi-incidentes asociados a velocidad, frenado y maniobras.

Si estás en Bolivia y piensas en un piloto similar (electrificado o híbrido), mi recomendación es armar desde el día 1 un tablero único con estas variables. Sin eso, la conversación termina siendo “me parece que anda mejor” vs “yo creo que no”.

Lo que el caso Granny Smith sugiere sobre energía “verde” en mina

El artículo menciona que Granny Smith ya opera con 19 MW de solar y 9 MW de baterías, y que en septiembre de 2025 llegó a generar 20% de su electricidad con solar. Eso cambia el marco completo: electrificación de equipos y descarbonización del sitio dejan de ser “objetivos separados”.

Para Bolivia, el aprendizaje no es copiar números (cada red y cada sitio son distintos). El aprendizaje es estratégico:

• Energía y flota deben planificarse juntas.
• La electrificación funciona mejor cuando la mina tiene visibilidad horaria de su matriz energética (cuándo consume, cuánto cuesta, dónde hay restricciones).

Aquí la IA aporta mucho más que “automatización”: ayuda a pronosticar demanda, simular escenarios (picos, contingencias), y ajustar operación para reducir costos sin afectar producción.

Casos de uso de IA en servicios mineros bolivianos (acción, no teoría)

Esta entrada forma parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Bolivia”, y el punto más útil para empresas de servicios es este: la IA no solo vive en el equipo; vive en el servicio que lo sostiene.

1) Mantenimiento predictivo como producto

En lugar de vender “horas de taller”, los servicios pueden vender disponibilidad. Con telemetría y modelos simples (bien calibrados), se puede:

• Detectar degradación antes de la parada.
• Planificar repuestos con anticipación.
• Reducir intervenciones correctivas (las más caras y riesgosas).

2) Analítica de rampas para subir toneladas sin comprar más flota

El +11% de velocidad en rampa que se menciona es enorme… si no generas congestión en otro lado. Con IA/analítica:

• Identificas puntos donde el tráfico se “traba”.
• Ajustas reglas de prioridad y ventanas de despacho.
• Evitas que el beneficio de un equipo se pierda por el sistema.

3) Ventilación inteligente: menos costo, mejor seguridad

Mejor calidad de aire no es un “extra”. Es dinero y riesgo.

• Menos demanda de ventilación significa menos consumo eléctrico.
• Mejor control de zonas reduce exposición.

La IA ayuda a correlacionar actividad real (equipos en zona, potencia usada, tiempos) con caudales requeridos. El resultado es ventilación por demanda aplicada con disciplina.

4) Comunicación con stakeholders basada en evidencia

Cuando una mina prueba tecnologías (electrificación, automatización, IA), la pregunta externa es siempre la misma: “¿Qué cambió de verdad?”. Con una buena capa de datos puedes reportar:

• Reducción verificable de consumo.
• Mejoras en disponibilidad.
• Indicadores ambientales operacionales.

Eso mejora licencias sociales, auditorías y negociaciones con clientes y financiadores.

Checklist rápido: cómo preparar tu operación para electrificación con IA

Si estás evaluando camiones electrificados/híbridos o control inteligente en Bolivia, este checklist evita errores comunes:

1. Define el objetivo económico (costo por tonelada, disponibilidad, ventilación) antes de hablar de tecnología.
2. Asegura calidad de datos (sensores, etiquetado de eventos, integración mínima con mantenimiento).
3. Selecciona 5–8 KPI “no negociables” y mantenlos durante todo el piloto.
4. Incluye al operador desde el diseño: su feedback debe ser estructurado y medible.
5. Diseña el plan de cambio: capacitación, nuevos hábitos, nuevas rutinas de turno.

Electrificar sin IA es como comprar un equipo rápido y seguir planificando lento.

Próximo paso para Bolivia: pilotos con medición y decisiones claras

El piloto del Epiroc MT66 S eDrive en Granny Smith importa porque normaliza una idea: probar tecnología no es apostar; es experimentar con método. Y en minería, experimentar con método es lo que reduce riesgo.

Si tu empresa opera en Bolivia (mina o servicios), el mejor momento para estructurar capacidades de IA aplicada —mantenimiento predictivo, analítica de ciclos, ventilación inteligente, tableros de KPIs— es antes de que llegue el “equipo nuevo”. Cuando llegue, ya deberías saber cómo lo vas a medir, cómo lo vas a operar y qué decisión tomarás al mes 3 y al mes 6.

La pregunta que vale para 2026 es incómoda, pero necesaria: cuando tu flota empiece a generar más datos que antes, tu operación va a tomar mejores decisiones… o solo va a acumular ruido?