Kinross La Coipa fortalece mantenimiento predictivo con 160 sensores para monitorear equipos críticos

Kinross La Coipa avanza hacia un mantenimiento basado en datos. El mantenimiento predictivo en La Coipa incorporó nuevas tecnologías para anticipar fallas y mejorar la gestión de equipos críticos. Actualmente, una red de 160 sensores monitorea cerca de 70 máquinas en la operación minera. Los dispositivos recopilan variables como vibraciones y temperatura. Con estos datos, los especialistas pueden detectar comportamientos anómalos, analizar su evolución y recomendar intervenciones antes de una falla mayor.

La estrategia representa un cambio desde un enfoque principalmente correctivo hacia un modelo que utiliza información técnica para planificar las intervenciones. Así, el área de Monitoreo de Condiciones busca reducir la exposición a fallas no programadas.

Uno de los principales resultados se produjo en el Molino SAG, uno de los equipos críticos de La Coipa. El seguimiento de su comportamiento permitió identificar una anomalía relacionada con el ensamble del conjunto eje-piñón. El análisis consideró variables operacionales, tendencias de vibración, condición de rodamientos y subbase. También incorporó información sobre el rendimiento de las estructuras para determinar técnicamente la intervención necesaria. Con estos antecedentes, las áreas involucradas coordinaron el cambio del conjunto en mayo de 2026. Las mediciones posteriores evidenciaron una mejora significativa en el comportamiento del molino.

Tras el cambio del conjunto eje-piñón, los registros mostraron una reducción de 83% en los niveles de vibración de la subbase. Además, el rodamiento presentó una disminución de 54% en sus niveles de vibración. Estos resultados permitieron comprobar el impacto de la intervención sobre uno de los activos relevantes para el procesamiento. El análisis previo facilitó la identificación de la anomalía y la definición de una acción correctiva.

El equipo también logró avanzar en la ejecución interna de trabajos especializados. En esta oportunidad, realizó directamente la alineación láser del conjunto motor-eje. Anteriormente, esta labor estaba a cargo de una empresa externa. La incorporación de esta capacidad permite al área ampliar sus competencias técnicas y fortalecer su autonomía operacional.

Variables para analizar sus activos

El mantenimiento predictivo en La Coipa también se ha fortalecido mediante el procesamiento de grandes volúmenes de información histórica. Actualmente, el sistema integra más de 11 mil variables para apoyar el análisis de los activos. Esta información permite establecer tendencias y comparar el comportamiento de los equipos a lo largo del tiempo. Los especialistas pueden así detectar desviaciones y definir acciones antes de que evolucionen hacia problemas de mayor impacto.

Tecnología y experiencia

El área de Monitoreo de Condiciones destaca que el valor de esta estrategia no depende únicamente de la tecnología. La interpretación de los datos y la coordinación entre distintas áreas resultan fundamentales para convertir la información en decisiones operacionales.

Luis Espinoza, ingeniero de Monitoreo de Condiciones, destacó el trabajo desarrollado junto con Mantención Planta, Operaciones, Planificación y Confiabilidad. El especialista señaló que el equipo cuenta actualmente con tecnología y conocimientos que permiten asumir internamente trabajos especializados. Esta capacidad busca contribuir a una operación más confiable y con una mejor planificación de sus intervenciones.

La experiencia del Molino SAG representa uno de los ejemplos más recientes de esta estrategia. El monitoreo permitió detectar una desviación, orientar la intervención y comprobar posteriormente una reducción significativa de las vibraciones. Con ello, La Coipa continúa avanzando hacia una gestión de mantenimiento donde los datos, el conocimiento técnico y la anticipación de riesgos tienen un papel central.