1.Modelado Geológico Estratégico para la Toma de Decisiones en Minería (Maptek Vulcan)

• Ingreso al Implicit Modelling Editor.
• Generación de modelos geológicos implícitos usando Kriging.
• Carguío y comparación de variogramas.
• Comparación entre envolventes generadas por Kriging y envolventes simples.
• Edición de envolventes con herramientas de 3D Geological Sculpting.
• Visualización de envolventes como superficies y sólidos
• Creación de secciones NS, EW, HZ y planares.
• Secciones con DIP y Bearing variable.
• Generación de envolventes en tres direcciones y otras orientaciones.
• Herramientas para generar superficies y sólidos.
• Herramientas para verificación de sólidos
• Importación de modelos de bloques.
• Creación de modelos de bloques regulares, rotados y subbloques.
• Traslación y rotación de modelos de bloques.
• Operaciones con modelos de bloques.
• Visualización del modelo de bloques: slice, dinámica, condicionantes.
• Agregado de texto y atributos al modelo de bloques.
• Exportación de datos del modelo de bloques.
• Guardado en formato CSV.
• Uso de la herramienta Inquire para análisis interno.

2. Ore Control para el Planeamiento de Minado (MinePlan)

• Métodos de muestreo blasthole
• Preparación y envío de muestras al laboratorio
• Revisión y almacenamiento de datos en Excel, Access y SQL
• Estadística descriptiva
• Identificación y tratamiento de valores anómalos
• Estandarización de resultados
• Importación de datos y análisis geoestadístico
• Variogramas 2D y 3D
• Estimación con kriging, IDW, NN y poligonación
• Clasificación y exportación de polígonos
• Marcado de campo
• Control de desplazamiento por voladura
• Ajustes y cierre de polígonos de producción

1.Planeamiento Minero a Open Pit con MinePlan

• Topografía minera: levantamiento, edición y validación de superficies
• Fases de minado en planificación de corto plazo: definición y secuencia operativa
• Clasificación de mineral (Ore Type): criterios geológicos y económicos
• Modelo de bloques: configuración, visualización y condicionantes
• Cálculo del ritmo de producción: parámetros técnicos y proyección operativa

2.Diseño y Optimización de Pit con Maptek Vulcan

• Introducción al entorno de trabajo en Vulcan
• Importación y edición de topografía minera
• Carguío y visualización del modelo de bloques
• Generación de reportes de reservas
• Definición de zonas geotécnicas y asignación de variables al modelo
• Configuración inicial del Pit Optimizer
• Generación de fases de minado
• Diseño automatizado del pit con Automatic Pit Designer
• Trazado de rampas simples y accesos operativos
• Diseño geométrico del pit final
• Diseño de botaderos y zonas de disposición
• Generación de bloques de minado para planificación
• Creación de caminos con herramienta “I Road”
• Corte y edición de sólidos mediante triangulación
• Aplicación de herramientas complementarias para optimización y visualización

Diseño de Mina Subterránea con Deswik.CAD 

Objetivo: Aplicar las herramientas de Deswik para el modelamiento geológico, diseño de labores subterráneas, gestión de modelos de bloques y optimización de rebajes, permitiendo desarrollar proyectos mineros técnicamente viables y alineados con los requerimientos de planificación y operación minera.

• Fundamentos y Entorno de Trabajo en Deswik.CAD

• 
  

• Instalación de Deswik.CAD.
• Interfaz y terminología de Deswik.CAD.
• Navegación en el entorno CAD.
• Carga y gestión de archivos en Deswik.CAD.
• Manejo de barras de herramientas.

• Gestión de ventanas y paneles de trabajo.

  • 
    

Configuración y Administración del Entorno de Trabajo

• Administración de accesos directos, menús contextuales y teclas rápidas.
• Gestión y control de capas.
• Estados y propiedades de capas.
• Creación y edición de polígonos y polilíneas.
• Selección y modificación de entidades.
• Importación de topografía básica del proyecto.

• Curvas de nivel y modelos digitales del terreno (DTM).

  • 
    

Modelamiento de Labores Mineras y Levantamientos Topográficos

• Levantamiento topográfico en superficie y mina subterránea.
• Procesamiento de labores mediante secciones simples.
• Generación de sólidos de túneles a partir de perfiles de sección.

• Modelamiento 3D de labores subterráneas construidas.

  • 
    

Integración de Datos y Diseño Geométrico de Proyectos Mineros

• Integración de archivos provenientes de otros softwares mineros.
• Proyección de vetas y diseño geométrico 2D.

• Gestión de datos importados y trabajos previos.

  • 
    

Optimización de Rebajes con Mineable Shape Optimizer (MSO)

• Fundamentos de optimización de rebajes.
• Preparación de datos de entrada.
• Interfaz de Studio UG MSO.

• Aplicación de MSO en minería por corte y relleno mecanizado.

  • 
    

Gestión y Análisis de Modelos de Bloques

• Importación de modelos de bloques desde Datamine.
• Visualización y análisis estadístico de modelos de bloques.
• Generación de secciones dinámicas y estáticas de ley.
• Consulta y evaluación de propiedades del modelo de bloques.
• Construcción de curvas tonelaje-ley.
• Conversión e integración de modelos provenientes de otros softwares.

• Herramientas geológicas de Deswik.

  • 
    

Herramientas de Diseño de Desarrollo Minero I

• Nomenclatura aplicada al diseño subterráneo.
• Diseño de labores mineras subterráneas.
• Mapeo y gestión de procesos.
• Edición de labores mineras.

• Configuración de atributos predeterminados.

  • 
    

Herramientas de Diseño de Desarrollo Minero II

• Fundamentos para el diseño de rampas.
• Diseño de rampas mediante la herramienta Decline.

• Diseño de rampas entre puntos de conexión.

  • 
    

Diseño y Modelamiento de Rebajes

• Generación de sólidos de rebajes mediante wireframes y sólidos.
• Diseño de secciones de rebajes a partir del modelo de bloques.
• Evolución interactiva de diseños.

• Recorte de entidades y generación de sólidos.

  • 
    

Presentación y Documentación de Diseños Mineros

• Configuración de malla de coordenadas.
• Creación de configuraciones predeterminadas de capas.
• Generación de definiciones de plano.
• Diseño de anotaciones y etiquetado técnico.

Objetivo: Aplicar herramientas de analítica de datos y Business Intelligence para el control y optimización de costos y productividad en operaciones mineras.

• Costos y Aplicaciones en Minería

  
  

• Conceptos y aplicaciones
• Estructura de un precio unitario
• Aplicación en mina
• Análisis de precios unitarios
• Funciones de suma condicional (Sumar.Si.Conjunto)

• Costos indirectos

  • 
    

Programación y Planeamiento Minero

• Cronograma de proyecto
• Calendario de proyecto
• Excepciones en el cronograma
• Holgura y ruta crítica

• Estructura de desglose de trabajo (EDT)

  • 
    

Control y Valorización de Proyectos Mineros

• Cronograma valorizado
• Valor ganado y curva S
• Control de proyectos
• Valorización y corte de costos
• Medición de costos a detalle
• Reestructuración del cronograma valorizado

• Valor ganado, valor programado y costo real

  • 
    

Procesamiento de Información Minera

• Definiciones importantes
• Importación de datos

• Procesamiento de información

  • 
    

Presupuestos, Planeamiento y Personal en Minería

• Propuestas económicas y presupuestos de actividades mineras
• Actividades programadas del planeamiento minero
• Cronograma en costos, presupuestos, costos unitarios y partidas
• Base de datos en Access de información de personal
• Análisis de confiabilidad del planeamiento minero
• Información de personal
• Tablas de información de personal
• Tablas dinámicas de producción de mineral
• Análisis de avance gradual minero
• Caso de producción y costos
• Producción y costos
• Plan y control de actividades mineras por el supervisor
• Descuentos en la valorización de servicios mineros

• Costos de mano de obra y equipos mineros

  • 
    

Automatización de Procesos Mineros con Macros y VBA

• Ejecución de macros
• Desarrollo de macros
• Aplicación en Visual Basic
• Generación de formularios
• Ingreso de datos manuales bajo macros

• Aplicación de macros

  • 
    

Integración de Datos Mineros y Reportes Gerenciales

• Importar datos de Excel a Access
• Acumulados para reportes gerenciales
• Exportar desde Access a Excel

• Consulta de datos

  • 
    

Análisis y Visualización de Producción Minera en Excel

• Dashboards gerenciales
• Funciones condicionales y búsqueda (Sumar.Si.Conjunto, BuscarV)
• Tablas dinámicas de producción
• Gráficos dinámicos (Parte 1 y Parte 2)
• Escalas de tiempo y segmentación de datos

• Conexiones de filtros e informes

  • 
    

 Técnicas Avanzadas de Análisis Minero

• Análisis de avance gradual
• Análisis con velocímetro

• Vectores para análisis de datos

  • 
    

Producción y Control de Actividades Mineras

• Evaluación de rendimientos
• Análisis de producción por supervisor
• Formato del área del gráfico
• Control de formulario
• Plan para propuesta económica
• Control de ejecución de actividades
• Porcentaje de avance
• Gráfico de control
• Barras de error

• Gantt de proyecto ejecutado

  • 
    

Business Intelligence Aplicado a Minería (Power BI)

• Elementos del Power BI
• Conjunto de datos, informes y paneles
• Puntos importantes
• Descarga del ejecutable BI
• Creación de tablas para Power BI
• Importación de datos BI
• Columnas calculadas BI
• Datos totales BI
• Visualización de datos BI
• Segmentación de datos BI
• Columna calculada de costo de acarreo
• Ratio de acarreo
• Selección de celdas visibles
• Agregar objetos visuales
• Administración de relaciones de datos
• Relaciones entre tablas

• Configuración de opciones adicionales

  • 
    

Arquitectura BI y Analítica Minera

• Depuración de valores
• Resúmenes en tablas
• Tablas matriz de datos y detalles
• Filtros y actividades
• Producción por supervisor
• Business Analytics
• Arquitectura BI
• Power Query
• Gráficos de barras apiladas
• Datos y detalles
• Importar datos desde la web
• Depuración de datos y detalles
• Formatos para visualizaciones
• Tarjetas múltiples y edición de interacciones
• Botones para macros

Objetivo: Optimizar el desempeño operacional mediante herramientas de gestión de flotas, sistemas Dispatch y monitoreo de indicadores clave. 

• Fundamentos de la Gestión de Flota y Sistemas Dispatch
• Entender los tipos de flota (auxiliar y principal).
• Comprender la arquitectura de datos del sistema.
• Sistemas de gestión de flota y sus diferencias.
• Principios del Dispatch.
• Componentes y funciones.
• Funcionamiento del sistema.
• 
  
• Ciclo de Minado y Control Operativo de Flotas
• Ciclo de minado en minería superficial.
• Equipos de carguío y acarreo.
• Sistemas de control operativo.
• Componentes y elementos del sistema.
• Algoritmos utilizados en la asignación y control de flota.
• 
  
• Productividad, Producción y Administración de Flota
• Principales demoras que afectan la productividad.
• Productividad de la flota principal.
• Producción obtenida en operaciones mineras.
• Gestión de flota auxiliar.
• Administración de flota mina.
• 
  
• KPI para la Gestión de Flota Minera
• Análisis de indicadores de productividad.
• Cálculo de indicadores de productividad.
• Interpretación y seguimiento de KPI de productividad.
• 
  
• Gestión del Mantenimiento de Flota Minera
• Mantenimiento preventivo.
• Mantenimiento correctivo.
• Gestión del ciclo de vida de equipos.
• Técnicas para la prolongación de la vida útil.
• 
  
• KPI para la Gestión del Mantenimiento Minero
• Análisis de indicadores de mantenimiento.
• Cálculo de indicadores de mantenimiento.
• Interpretación y seguimiento de KPI de mantenimiento.
• 
  
• Análisis de Datos y Control de KPI con Excel
• Tablas dinámicas aplicadas al análisis operativo.
• Análisis de indicadores KPI.
• Semaforización de KPI de productividad y mantenimiento.
• Reportes para la toma de decisiones.
• 
  
• Simulación y Evaluación del Rendimiento de Flota
• Simulación del ciclo de carguío y acarreo con MinePlan Haulage.
• Cálculo del rendimiento de la flota minera.
• Evaluación de resultados en el sistema Dispatch.

• Objetivo: Desarrollar competencias para aplicar técnicas de Machine Learning en el análisis de datos mineros, permitiendo construir modelos predictivos, identificar patrones y apoyar la toma de decisiones.
• 
  
• Fundamentos del Machine Learning Aplicado a la Minería
• Preparación y Análisis de Datos para Machine Learning en Minería
• Modelos Predictivos de Regresión Aplicados a la Minería
• Modelos Predictivos de Clasificación Aplicados a la Minería
• Validación, Optimización e Interpretabilidad de Modelos
• Modelos No Supervisados para la Identificación de Patrones en Minería
• Fundamentos y Aplicaciones del Deep Learning en Minería

• Objetivo: Aplicar herramientas de Inteligencia Artificial Generativa para automatizar procesos, mejorar la productividad y fortalecer la toma de decisiones.
• 
  
• Introducción a la Inteligencia Artificial.
• ChatGPT.
• Prompt Engineering.
• Diseño de prompts.
• Optimización de prompts.
• Gemini.
• Claude.
• Microsoft Copilot.
• Creación de asistentes virtuales.
• Make.
• Elaboración de informes.
• Elaboración de reportes.
• Gestión documental.

• Félix Vidal. Doctorado en Ingeniería de Minas, Lavra en la actual Universidad de Lisboa (IST-UL), Postdoctorado en Geotecnia y Desarrollo Sostenible del Medio Ambiente Subterráneo; 30 años de experiencia.
• Carlos Rivera. Ingeniero de Minas, de la Universidad Nacional de Ingeniería de Perú con más de 25 años de experiencia, especialización en el Centro de Geoestadística de Fontainebleau (Francia). Sólida experiencia en estimación de recursos, reservas y evaluación económica de minas.
• Luis Pineda. Ingeniero de Minas por la Universidad Nacional Autónoma de México, Involucrado en la planificación, diseño y supervisión de operaciones mineras, tiene una experiencia laboral de más de 18 años. Dominio de software especializado como MinePlan y Whittle, aplicados a diseños de mina.
• Álvaro Rodríguez. Ingeniero Civil de Minas por la Universidad de Chile. Ha desarrollado su carrera principalmente en el área de planificación minera de rajo abierto. Con más de 30 años de experiencia habiendo trabajado en la División Chuquicamata, Minera Escondida, Minera Michilla y El Tesoro. En su desempeño como consultor ha estado involucrado en deferentes proyectos en Chile.
• Anibal Vivanco. Ingeniero de Minas con Amplia experiencia en gestión minera y tecnológica. Su experiencia se centra en la metodología de investigación científica cuantitativa, aplicada al desarrollo de soluciones innovadoras en Data Science y Business Analytics.Ha liderado proyectos exitosos en diversas organizaciones, optimizando la toma de decisiones y mejorando la eficiencia operativa mediante el uso de inteligencia artificial, análisis de datos y sistemas de información.