Künstliche Intelligenz revolutioniert das Bankwesen und den Bergbau in Chile

Ende September letzten Jahres veröffentlichte die Wirtschaftskommission für Lateinamerika und die Karibik (ECLAC) einen Bericht über den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in Lateinamerika. Der auffälligste Aspekt der Studie war, dass Chile seine Position als das Land festigte, in dem der Einsatz von KI am weitesten fortgeschritten ist. Das Land an der westlichen Seite Südamerikas erreichte 73,07 von 100 Punkten, gefolgt von Brasilien mit 69,3 und Uruguay mit 64,98 Punkten. Obwohl diese Zahlen weit von denen in Europa und Nordamerika entfernt sind, stellen sie einen Meilenstein für eine Region mit großen Lücken in der technologischen Infrastruktur und im Humankapital dar. Die ECLAC stellte fest, dass Chile, wie die anderen Länder auf dem Podium, nicht nur Fortschritte bei der Implementierung von KI-basierten Technologien gemacht hat, sondern auch seine nationalen Strategien auf die Konsolidierung und Ausweitung dieser Instrumente in allen wirtschaftlichen und sozialen Bereichen ausgerichtet hat. So ist es nicht verwunderlich, dass in Chile in den letzten Jahren zahlreiche Initiativen entstanden sind, die darauf abzielen, die Fehlerquote in der täglichen Arbeit der Industrie zu verringern. Ein Beispiel dafür ist X-Analytic, ein chilenisches Startup , das KI einsetzt, um Fehler in der Bergbauproduktion zu reduzieren.

Zu den wichtigsten Funktionen der Plattform gehört die Sammlung und Auswertung von Online-Daten aus verschiedenen Quellen, die in einer einzigen Plattform zusammengefasst werden, die die Analyse und Verwaltung von Bergbauanlagen erleichtert. Darüber hinaus bietet sie eine kontinuierliche Überwachung des Zustands „kritischer Anlagen“ – Maschinen, die für den 24-Stunden-Schichtbetrieb in rauen Umgebungen ausgelegt sind. Auf diese Weise sollen Risiken oder Anomalien erkannt werden, bevor die Anlagen ohne Vorwarnung ausfallen. Dabei werden Algorithmen zur Vorhersage von Ausfallmodi und zur Schätzung der verbleibenden Nutzungsdauer der einzelnen Maschinen eingesetzt. Für Nicolás Orellana, kaufmännischer Leiter von X-Analytic, ist es für das Verständnis des digitalen Wandels in den Abläufen des Start-ups notwendig, sich mit den Produktionsindikatoren zu befassen. Die erste ist die Verfügbarkeit der Geräte, d. h. wie viel Zeit im Jahr sie arbeiten können; die zweite ist die Nutzungszeit.

„Mit künstlicher Intelligenz wollen wir die Produktivität der Bergbauanlagen erhöhen. Das bedeutet, dass wir ihr die meisten Betriebsstunden zugestehen und die Stillstände von Großgeräten, die viele Wartungsstunden benötigen, besser planen können“, so Orellana. Um Betriebsausfälle von Maschinen vorherzusagen, erfasst die Plattform von X-Analytic Variablen wie die Öltemperatur oder den Zustand des Schmiersystems, um das Personal zu alarmieren. Sie enthält auch Informationen über die letzten Wartungspläne für die Maschinen, was die Festlegung von Fristen für die nächsten Wartungsarbeiten erleichtert. „All diese Informationen werden in unsere KI-Modelle eingespeist, und diese suchen nach Mustern. Sie können zum Beispiel feststellen, wie schnell die Temperatur über eine bestimmte Zeitspanne steigt oder fällt, und die Ergebnisse interpretieren“, fügt er hinzu. Die Ziele des Start-ups werden jedoch manchmal durch ein Problem beeinträchtigt, das den Bergbausektor in mehreren Ländern plagt: langsame Mechanismen der Unternehmensübernahme. Orellana weist darauf hin, dass es bis zu sechs Monate dauern kann, bis ein Bergbauunternehmen Verhandlungen über ein Angebot für die Dienstleistungen eines Start-ups aufnimmt. Das zweite Hindernis ist die Skepsis mancher Arbeitnehmer gegenüber der Nutzung digitaler Werkzeuge.

Um Zweifel zu zerstreuen, erklärt der Sprecher von X-Analytic, dass man den Kunden vorschlägt, den Geldbetrag, den sie vor der Implementierung von KI generieren, mit dem zu vergleichen, den sie nach der Operation einnehmen. „Wenn die Ausrüstung eines Bergarbeiters 100 Stunden lang ausfällt, sind das drei oder vier Tage verschwendete Arbeit. Wenn die KI diese Zeitspanne jedoch auf 80 Stunden verkürzt, kann man etwa 20 Millionen US-Dollar zurückgewinnen, was bei Abzug der KI-Investition zu einem Gewinn von 19 Millionen US-Dollar führen könnte. Was die Mitarbeiterschulung betrifft, so verfügt X-Analytic über eine interne Roadmap , die Stellenbewerber auffordert, frühere Dokumente und Verfahren als Teil ihrer Bewertung zu überprüfen.

Wenn der Bewerber angenommen wird, arbeitet er oder sie als Unterstützung für einen leitenden Ingenieur, unter der Prämisse, dass es immer einen Vorgesetzten gibt, der die Mitarbeiter des Startups ausbildet. Auch die Nachhaltigkeit ist ein Schwerpunkt der Tätigkeit von X-Analytic. „Künstliche Intelligenz kann Vorhersagen darüber machen, wie viel und was ich verschmutzen werde. Sie kann auch Elemente wie Chlor, Stickoxid, Kohlendioxid oder einfach nur Staub identifizieren“, sagt Orellana. Mit Blick auf die Zukunft stellt der kaufmännische Leiter fest, dass die Elektromobilität und die damit verbundene Automatisierung der Bergbaufahrzeuge zwar zunimmt, dies aber nicht bedeutet, dass die Muster- und Fehlererkennung beiseite gelassen wird.