Cadenas para neumáticos + IA: reduce paradas, predice desgaste y optimiza repuestos en minería boliviana. Guía práctica para empezar en 30 días.
Cadenas para neumáticos + IA: menos paradas en minería
En operaciones mineras 24/7, el enemigo silencioso no siempre es “la gran falla”. Casi siempre es lo pequeño y repetitivo: un corte de neumático, una cadena mal tensionada, una inspección que se hace “cuando se puede”, un repuesto que llega tarde. Un solo evento así puede dejar una pala cargadora o un cargador frontal fuera de juego justo cuando el banco está fresco y el mineral está “a punto”.
Por eso me interesa tanto mirar un consumible aparentemente simple —las cadenas de protección para neumáticos— como un caso real de eficiencia operativa. El reciente caso de Las Zirh, fabricante integrado con trazabilidad por número de serie y controles metalúrgicos estrictos, muestra algo clave: la durabilidad es una estrategia, no un “extra”. Y en Bolivia, donde conviven altura, lodo estacional, caminos de acarreo exigentes y presión por costos, esa estrategia se potencia cuando se suma IA para mantenimiento predictivo.
Esta nota forma parte de la serie “Cómo la IA Está Transformando la Minería y los Servicios Mineros en Bolivia” y aterriza una idea concreta: pasar de “cadenas resistentes” a “cadenas gestionadas con datos”.
La cadena no es un accesorio: es una política de disponibilidad
La respuesta directa: las cadenas de protección son una herramienta de gestión de riesgo para proteger la inversión en neumáticos y sostener disponibilidad del equipo.
En minería, las cadenas se usan como una malla de acero de alta resistencia que “arma” el neumático contra:
- roca recién volada y aristas cortantes
- chatarra metálica (en reciclaje o zonas industriales)
- escoria caliente (en operaciones asociadas a fundición)
- superficies abrasivas que comen banda de rodamiento
En el artículo base, Las Zirh menciona un rango que vale oro para cualquier gerente de mantenimiento: con cadenas, la vida del neumático puede aumentar entre 3× y 10×, dependiendo de la aplicación. Dan ejemplos claros:
- en una mina típica de hierro: de 3.000 h a 8.000–9.000 h
- en una cantera de caliza: de 6.000 h a 25.000 h o más
Eso no es “marketing”; es economía operacional. Si un neumático OTR grande cuesta lo que cuesta (y en Bolivia además pega la logística), multiplicar horas significa:
- menos cambios en patio
- menos riesgo de incidentes por reventón
- menos dependencia de ventanas de mantenimiento “perfectas”
- mejor continuidad de producción
Frase para recordar: “Lo caro no es la cadena; lo caro es la hora de equipo parado.”
Qué hace que una cadena “dure”: fabricación, diseño y trazabilidad
La respuesta directa: duran cuando combinan acero correcto, tratamiento térmico controlado, soldadura consistente y un diseño (malla/patrón) alineado al terreno.
El caso de Las Zirh es interesante porque no se presenta como un simple ensamblador; se describe como fabricante integrado “de punta a punta”:
- trabaja con aceros (alto carbono) certificados
- forja eslabones con martillos hidráulicos (en su caso, 25 Kj y 16 Kj) para maximizar resistencia
- usa soldadura automatizada y pruebas de doblado, tracción y compresión
- aplica hornos con atmósfera controlada para tratamiento térmico automatizado
- mantiene laboratorio metalúrgico (dureza, microestructura, etc.)
Patrones y espesores: el diseño manda
La cadena no es “una sola”. Hay espesores (por ejemplo 12 a 23 mm) y patrones (cuadrado, hexágono, decágono) que cambian comportamiento:
- malla más abierta + anillo más grueso: tiende a priorizar resistencia a impacto en rajo abierto
- malla más cerrada y flexible: se adapta mejor a condiciones donde la flexión constante castiga (subterránea, túneles, ciertas superficies irregulares)
Esta lógica es aplicable en Bolivia sin inventar nada: no es lo mismo un camino de acarreo con barro en época de lluvias que un frente con roca muy abrasiva. Elegir “la cadena estándar” para todo suele salir caro.
Trazabilidad por número de serie: un punto de partida para IA
Un detalle que me parece subestimado: asignar número de serie y poder acceder a datos desde materia prima hasta control de calidad. Eso, bien implementado en campo, permite unir el mundo de planta (fabricación) con el mundo de operación (desgaste real).
En términos prácticos, es la base para crear un historial confiable: qué cadena se instaló, dónde, cuándo, en qué equipo, con qué tensión, con qué tipo de material cargado y en qué condiciones de clima/camino.
Mantenimiento: el 80% del rendimiento está en la tensión
La respuesta directa: las fallas prematuras se explican más por instalación y tensión que por defectos de fabricación.
El artículo remarca algo que cualquiera que haya visto cadenas “trabajando flojas” entiende: la tensión es crítica. Si la cadena va suelta:
- golpea y se desplaza
- genera puntos de carga raros en la soldadura
- se acelera el desgaste y aumenta el riesgo de rotura
Si va demasiado tensa:
- castiga componentes
- puede afectar comportamiento del neumático
Las Zirh recomienda inspecciones regulares (idealmente por turno): conexiones, tensión y presión de neumático; reemplazo oportuno de eslabones con desgaste, deformación o grietas.
Regla práctica de vida económica (útil para planificación)
Un criterio operativo que aparece en el artículo y ayuda a tomar decisiones: si más del 5% de una cadena completa ya fue reemplazada con repuestos, llegó al final de su vida económica.
Esto es perfecto para traducir a un KPI simple para mantenimiento y abastecimiento.
Almacenamiento: logística y clima cuentan
En Bolivia, con variaciones de humedad y almacenamiento a veces “como se puede”, el almacenamiento seco y ventilado no es un detalle. Cadenas guardadas en humedad se oxidan, y esa corrosión recorta vida útil. Un aceite protector para almacenamiento prolongado es barato comparado con una cadena deteriorada.
Dónde entra la IA: de inspecciones manuales a decisiones predictivas
La respuesta directa: la IA sirve para predecir desgaste, estandarizar inspecciones y optimizar inventarios, reduciendo paradas no planificadas.
El “puente” entre cadenas durables e IA no es ciencia ficción. Es gestión de datos aplicada a un consumible crítico.
1) Predicción de desgaste con señales simples
No necesitas instrumentar todo como un avión. Con un enfoque realista, puedes combinar:
- horas de operación por equipo (telemetría básica)
- velocidad promedio y eventos de sobrevelocidad (en camiones)
- carga/toneladas movidas
- tipo de material (abrasivo vs. blando)
- condición de camino (barro, hielo, ripio)
- historial de tensión (checklists digitales)
Con eso, un modelo puede estimar riesgo de rotura o probabilidad de llegar al umbral de reemplazo antes de la próxima ventana de mantenimiento.
2) Visión computacional para inspección rápida
Un caso de alto impacto en servicios mineros: usar fotos de celular (o cámara fija en taller) para detectar:
- eslabones deformados
- pérdida de sección por desgaste
- grietas visibles
- conectores mal asentados
La IA aquí funciona como “segundo par de ojos”. No reemplaza al técnico, pero reduce variabilidad y acelera el triage. En operaciones con rotación de personal o múltiples contratistas, esto estandariza.
3) Optimización de repuestos y contratos de servicio
Cuando tienes datos, cambias el juego en abastecimiento:
- defines stock mínimo por modelo/tamaño basado en consumo real
- anticipas compras antes de picos (por ejemplo, antes de temporada de lluvias)
- negocias mejor con distribuidores (porque tu demanda deja de ser reactiva)
En Bolivia, donde tiempos de importación y aduana pueden complicar, la IA aplicada a inventario puede ser tan valiosa como la IA aplicada a equipos.
4) Reglas operativas “codificadas” para seguridad
El artículo menciona razones de seguridad: mejor tracción, penetración en el banco y protección ante reventón. Con IA y analítica, puedes crear reglas claras:
- si hay condición de lodo extremo y pendiente X → priorizar cadenas en los 4 neumáticos
- si hay eventos repetidos de patinaje → revisar tensión y presión
- si hay sobrecarga habitual → ajustar operación (y no culpar al consumible)
Aquí la IA ayuda a pasar de “sensaciones” a “gatillos de acción”.
Buenas prácticas para Bolivia: un plan de 30 días (sin humo)
La respuesta directa: en 30 días puedes pasar de mantenimiento reactivo a un piloto predictivo con datos mínimos.
Si yo tuviera que armar un piloto rápido para una operación boliviana (mina o contratista de servicios), lo haría así:
- Estandariza modelos y códigos: un catálogo único de cadenas, repuestos y compatibilidades por equipo.
- Checklist digital por turno (3 ítems): tensión, conexiones, presión del neumático.
- Registra horas y ubicación del equipo (aunque sea por reporte diario si no hay telemetría completa).
- Crea un “score de desgaste” (0–100) con reglas simples al inicio; luego lo mejoras con IA.
- Define el umbral del 5% como política: cuándo dejar de parchar y reemplazar.
- Tablero semanal para jefatura: cadenas instaladas, incidentes, consumo de repuestos, horas ganadas.
Esto genera valor incluso antes de entrenar un modelo sofisticado.
Cerrar el círculo: de un consumible a una ventaja operativa
Las cadenas de protección para neumáticos —como las que fabrica Las Zirh— muestran que la eficiencia en minería no siempre viene de “equipos nuevos”. A veces viene de tomar en serio lo básico: selección correcta, instalación bien hecha, tensión controlada y trazabilidad.
Y ahí es donde la IA encaja perfecto en los servicios mineros en Bolivia: convierte ese “básico bien hecho” en un sistema repetible, con predicción de desgaste, compras más inteligentes y menos paradas no planificadas.
Si tu operación ya usa cadenas, la pregunta útil no es si “sirven”. Es esta: ¿estás capturando los datos mínimos para demostrar (y mejorar) el retorno por equipo, por turno y por condición de terreno?