ScruMine: Optimizando la extracción de minerales con metodologías ágiles y LLM

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.64966/ingeniare.v33.14

Palabras clave:

Minería, SCRUM, Optimización de procesos, Extracción de materiales, Metodologías ágiles, Inteligencia artificial

Resumen

La industria minera, fundamental para la economía global por su extracción de recursos naturales y suministro de materias primas esenciales para diversas industrias, enfrenta desafíos continuos en eficiencia, productividad y sostenibilidad. Aunque se han implementado avances tecnológicos significativos, incluyendo automatización, inteligencia artificial y aprendizaje automático, la integración de metodologías ágiles en los procesos de extracción minera permanece inexplorada. Este artículo presenta un enfoque que combina la metodología SCRUM con tecnología avanzada de inteligencia artificial para optimizar la gestión de extracción de material en operaciones mineras. Proponemos un modelo donde cada elemento del proceso de extracción se convierte en parte del equipo SCRUM, con un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) actuando como SCRUM Master y un Ingeniero de Operaciones Mineras como Product Owner. Detallamos la estructura del equipo, los procesos adaptados de SCRUM, la implementación tecnológica necesaria y el flujo de trabajo diario.

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Biografía del autor/a

Pablo Olivares, Universidad de Valparaíso

Escuela de Ingeniería Informática

Diego Monsalves, Universidad de Valparaíso

Escuela de Ingeniería Informática

Diego Miranda, Universidad de Valparaíso

Escuela de Ingeniería Informática

Dominique Garrido-Araya, Universidad de Valparaíso

Escuela de Ingeniería Informática

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Publicado

2025-12-11

Cómo citar

[1]
P. Olivares, D. Monsalves, D. Miranda, y D. Garrido-Araya, «ScruMine: Optimizando la extracción de minerales con metodologías ágiles y LLM», Ingeniare, Rev. chil. ing., vol. 33, dic. 2025.

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