Posterior a la falla de una máquina en la industria minera, se requiere que los componentes defectuosos se reemplacen con rapidez.
En la actualidad, un repuesto puede tardar entre 1 a 3 semanas en llegar a la minera en el caso de que el proveedor lo tenga en bodega mientras que puede tardar hasta 3 meses si el repuesto necesita ser importado desde otro país. Durante todo ese tiempo, la maquinaria defectuosa deja de estar disponible generando grandes pérdidas monetarias para la minera.
La solución de SiFaM consiste en utilizar datos históricos sobre fallas previas en la máquina para entrenar un modelo predictivo basado en inteligencia artificial. De esta forma, se puede estimar una fecha tentativa en la cual el motor podría fallar, pudiendo solicitar el repuesto de dicho componente con antelación disminuyendo el tiempo en el que la máquina no va a estar disponible.
En la actualidad el proceso es reactivo, se hace bajo a urgencia y resulta costoso tanto en tiempo como en dinero. Por lo que SiFaM se presenta como una ventaja competitiva debido a su potencial para
reducir considerablemente los tiempos inactivos de maquinarias defectuosas.