Ontologías e inteligencia Artificial
Las ontologías permiten la representación de los datos a través de gráficos de conocimientos para distintos sectores de la empresa. En términos más simples, ayudan a organizar a los conjuntos de datos de una manera más significativa gracias a un mayor contenido de relaciones y, por ende, de contexto. De esta forma, al agregarse nuevos datos es posible discernir su efecto sobre todos los elementos impactados, y observar fácilmente las nuevas perspectivas que se generan.
A modo de ejemplo, tomemos el caso de un supervisor de turno en operaciones de carga y acarreo. Su objetivo es el de alcanzar los objetivos del turno correspondiente, expresados en toneladas de material trasladado. La gratificación que recibe el supervisor está directamente vinculada al cumplimiento de esos objetivos, por lo que se asegurará de que sus equipos estén operando y sean asignados de la manera más eficiente posible para poder trasladar la mayor cantidad de material posible. Sin embargo, este supervisor no está prestando atención al material en sí – su calidad, o su contenido de minerales y residuos. En consecuencia, todas sus decisiones se centran exclusivamente en el traslado de los materiales, sin considerar la ley o calidad. Esto genera múltiples problemas en las operaciones mineras, incluyendo casos en que, por error, se trasladan materiales residuales a las pilas de minerales, o viceversa, lo que puede tener un impacto significativo en la extracción y producción de los minerales. Una posible solución a esta situación podría incluir una modificación en los objetivos y en las gratificaciones, agregando un componente de control de la calidad/composición de los materiales. Sin embargo, el supervisor sólo podrá tomar en consideración este nuevo componente como parte de su proceso de toma de decisiones si cuenta con acceso a la información pertinente en materia de composición de los materiales y, en consecuencia, puede comprender el impacto de sus decisiones en la calidad del material que se entrega a la planta. Al utilizar el gráfico de conocimientos se vuelve factible poder contar con este necesario conocimiento.
Si expandimos este ejemplo a todas las áreas de la empresa, podremos ver que las ontologías y los gráficos de conocimientos ayudan a generar conocimientos para permitir una mejor toma de decisiones a lo largo de todo el proceso empresarial, conformando una red de decisiones que apoyan a los objetivos comerciales globales, y no sólo a los objetivos de un área en particular. En la medida en que las empresas crecen, los procesos de negocios se vuelven más complejos y se generan más datos. Esto hace que la red de decisiones se vuelva más difícil de definir y de utilizar a efectos de las operaciones diarias, y en particular para las decisiones que se deben tomar en tiempo real. Los gráficos de conocimientos potenciados por la ontología pueden incluir modelos, incluyendo modelos de IA, que pueden ayudar a procesar esa red de decisiones de una manera más rápida y eficiente.
Las empresas mineras han estado trabajando por muchos años en fomentar la automatización, y la ven como un objetivo estratégico para promover una mayor eficiencia, la minería ecológica, y la seguridad. Gracias al uso de la tecnología de ontologías y gráficos de conocimientos, el sistema SourceOne® es el sistema potenciador del conocimiento que puede elevar esa aspiración a un nivel completamente nuevo.
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