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El evento

El análisis de datos con técnicas de Machine Learning para Big-Data permite formular modelos operacionales técnico-económicos y a partir de ellos, recomendaciones generadas en tiempo real, destinadas a mejorar la operación de los procesos industriales.

El presente Seminario tiene como objetivo exponer la situación actual en automatización de los procesos de la minería, así como la experiencia, buenas prácticas y proyectos de I+D en análisis de Big-Data para el mejoramiento de la gestión operacional en plantas de procesamiento metalúrgico.

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Speakers

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Speakers

Víctor Carrasco
Víctor Carrasco

Superintendente de Ingeniería de Procesos, Gerencia Refinería, Codelco División Chuquicamata

Juan Carlos Salas
Juan Carlos Salas

Director, Departamento de Ingeniería Minería UC

Álvaro Videla
Álvaro Videla

Profesor, Departamento de Ingeniería Minería UC

Aldo Cipriano
Aldo Cipriano

Profesor, Departamento de Ingeniería Eléctrica UC

Saúl Langarica
Saúl Langarica

Ingeniero de Proyectos, Departamento de Ingeniería Eléctrica UC

Fernando Romero
Fernando Romero

Manager Site Operation BHP Minerals America

Daniel Rojas
Daniel Rojas

Socio, Consultora Data Growler

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Programación

18 de julio de 2019
Acreditación

Palabras de bienvenida

Presentación "Avances en pilotaje de tecnologías para la Minería" de Álvaro Videla

Presentación "Machine Learning y su uso en modelación de procesos" de Saúl Langarica

Presentación "Internet de las Cosas en la digitalización de los procesos" de Daniel Rojas

Presentación "Desafíos de automatización en la operación de Refinerías Electrolíticas" de Víctor Carrasco

Break

Presentación "Apoyo a la toma de decisiones en Procesos Metalúrgicos" de Aldo Cipriano y Juan Carlos Salas

Presentación "Automatización de Procesos en BHP: visión y proyecciones" de Fernando Romero

Mesas de discusión

Cierre