Casos de uso
Reconoce tu problema en la operación
Diez escenarios concretos, distribuidos a lo largo de todo el ciclo de Perforación y Tronadura, desde la auditoría previa hasta el aprendizaje acumulado.
Escenarios
Diez casos de uso a lo largo del ciclo PyT
Auditoría previa a tronadura
Revisar coherencia entre diseño, perforación real, carga, primado y secuencia antes de liberar la propuesta.
Control de perforación
Priorizar tiros con desviaciones, longitudes insuficientes, mediciones inconsistentes o necesidad de decisión técnica.
Revisión de propuesta de carga
Detectar incompatibilidades entre longitud disponible, carga, taco, cebos, retardos y observaciones.
Análisis de secuencia
Relacionar orden de salida, cara libre, geometría, simultaneidad y condiciones de movimiento esperado.
Análisis post-tronadura
Comparar diseño, ejecución y resultado para explicar desviaciones y definir acciones.
Análisis forense
Reconstruir un resultado no esperado, separar hechos de inferencias y priorizar factores contribuyentes.
Control de valor
Cuantificar pérdidas, reprocesos y beneficios asociados a acciones correctivas o preventivas.
Reunión operacional
Generar un resumen diario con hallazgos, decisiones pendientes, responsables y alertas.
Gestión de conocimiento
Conservar criterios y casos históricos para evitar que el aprendizaje dependa de una persona.
Piloto de mejora continua
Medir desempeño del sistema en modo sombra antes de incorporarlo al flujo operacional.
Regla de presentación
Cómo se documenta cada caso
Cada caso de uso publicado debe mostrar siete elementos, de forma que cualquier lector pueda auditar cómo se llegó a una conclusión.
Situación
El contexto y el problema puntual que origina el caso.
Información utilizada
Las fuentes y datos que se revisaron.
Análisis realizado
Qué comparó, correlacionó o auditó MAINNER.
Salida generada
Alerta, recomendación, reporte o análisis entregado.
Validación humana
Quién revisó, ajustó o aprobó la salida.
Indicador de éxito
Cómo se mide si la acción funcionó.
Valor potencial
El efecto esperado en seguridad, costo, plazo o calidad.
Los casos con datos reales de faena se publican de forma progresiva, solo cuando existe autorización del cliente y respaldo técnico verificable. Es preferible lanzar pocos casos bien documentados que una biblioteca extensa sin evidencia.