Modelo de detección de anomalías para el cálculo de salud en la faja Overland Juntos por más oportunidades y bienestar para todos 223 Resumen La presente investigación describe el desarrollo, entrenamiento e implementación operacional de un modelo de detección de anomalías basado en autoencoders convolucionales, aplicado al sistema de faja Overland del proyecto minero Toromocho. Esta faja, de 5 km de longitud, es un activo crítico en la cadena de producción, conectando el área de chancado primario con el stockpile de la planta concentradora. Ante la complejidad del sistema –que cuenta con más de 370 sensores integrados al PI System–, se diseñó una arquitectura de monitoreo modular y escalable, orientada a la detección temprana de desviaciones operativas en seis sistemas funcionales: poleas, CSTs maestros, CSTs esclavos, winche, sistema de frenos y variables operacionales. El modelo fue entrenado con datos representativos de operación normal, capturados entre septiembre y diciembre de 2024. Se utilizaron ventanas móviles de 1 hora, con una frecuencia de muestreo de 30 segundos, normalizadas con MinMaxScaler. REVISE PAPER
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