Mapa rapido

1. Pregunta de planta

Un sistema de soporte de decisiones no reemplaza al operador ni al metalurgista. Ordena informacion para que la decision sea mas rapida, trazable y consistente.

2. Matematica simple

Un score de decision combina varias senales.

score = peso1*riesgo + peso2*inestabilidad + peso3*perdida_recuperacion

Despues se traduce a semaforo: normal, atencion o critico.

3. Aplicacion en flotacion

Podemos integrar score de riesgo, desviacion reciente de nivel, recuperacion estimada y probabilidad de sobre-espumacion. La salida no es una orden automatica: es una prioridad de revision.

4. Excel

5. Python

import pandas as pd

df = pd.read_excel("flotacion_cobre.xlsx")
df = df.sort_values("fecha_hora")

# Ejemplo educativo de score de soporte a decision
df["nivel_std_4h"] = df["nivel_celda"].rolling(4).std()
df["nivel_std_norm"] = df["nivel_std_4h"] / df["nivel_std_4h"].max()
df["riesgo_norm"] = df["score_riesgo"] / df["score_riesgo"].max()
df["perdida_rec_norm"] = (df["recuperacion_cu"].max() - df["recuperacion_cu"]) / (df["recuperacion_cu"].max() - df["recuperacion_cu"].min())

df["score_decision"] = (
    0.45*df["riesgo_norm"] +
    0.30*df["nivel_std_norm"].fillna(0) +
    0.25*df["perdida_rec_norm"]
)

def semaforo(x):
    if x >= 0.70:
        return "Rojo"
    if x >= 0.40:
        return "Amarillo"
    return "Verde"

df["semaforo"] = df["score_decision"].apply(semaforo)
print(df[["fecha_hora", "recuperacion_cu", "score_decision", "semaforo"]].tail(10))

6. Puente hacia operacion