Ingeniero Civil de Minas / Hoy en día, el negocio minero se sitúa en un escenario bastante negativo, producto de una prolongada tendencia a la baja en el precio de los metales. Frente a esto, es de vital importancia potenciar los sectores productivos, en particular la pequeña y mediana minería, donde esta última mantiene un aporte anual a la producción de cobre de aproximadamente el 5.3% del total nacional, lo que se traduce en cerca de 300 kt/año de cobre. Frente a este escenario, se propone la incorporación de una metodología enmarcada en la noción del Mine to Mill, concepto que ha presentado una muy positiva aplicación en los procesos de gran minería en superficie. Para llevar a cabo esta metodología, se trabajó inicialmente con una base de datos con información histórica de tronadura de una mediana mina subterránea operada por medio del método de Sub-Level Stoping. En la base de datos se destacan 7 sectores productivos, que cuentan con información de la operación de tronadura, caracterización de la roca y parámetros del modelo de distribución granulométrica resultante (Gaudin-Schuhmann). A partir de la información de tronadura, se desarrolló un modelo predictivo de granulometría, orientado a la determinación de los tamaños característicos P80 y P100. Dichos modelos, fueron validados por medio de la metodología de Montecarlo para asegurar la aleatoriedad requerida del proceso, siendo aceptados ambos modelos con correlaciones mayores al 99%, error relativo de ajuste del orden del 5% y errores relativos de validación cercanos al 17% y 11% para el modelo de P80 y P100, respectivamente. En base a los modelos desarrollados, se han generado 3 casos de estudio correspondientes a distintas distribuciones de granulometría: fina, intermedia y gruesa. Estos casos fueron combinados a su vez con tres tipos de minerales, clasificados con diversos niveles de durezas. De esta manera, se generaron 9 escenarios de simulación en estado estacionario para una planta con circuito de conminución típico en mediana minería, obteniéndose diferencias en el consumo energético de 18% para minerales duros y -21% con el caso blando con respecto al caso base. Una vez determinadas las variables de operación de mina y planta de cada uno de los escenarios, estos fueron englobados en un contexto de mercado y estructuras de costos de un caso particular de faena de mediana minería, con el objetivo de realizar una evaluación económica, la cual indicó que para el caso de estudio, los casos de granulometría ROM gruesa obtienen mayor beneficio, cerca del 12% por sobre los casos finos, comparándose con el caso base de cada tipo de mineral. Sin embargo, existen casos en que se puede aprovechar el aumento de aproximadamente el 25% de la capacidad de acopio de gruesos con mantenciones a los equipos aguas abajo. De esta manera, se concluye que la metodología planteada y aplicada al caso de estudio, no genera valor económico utilizando el concepto de Mine to Mill, pero se observa la posibilidad de generar flexibilidad operacional y aprovechar las tasas de acopio, en las diferencias de rendimiento, en mejores limpiezas, mantenciones, u otras alternativas que aumenten la confiabilidad de los procesos. Por otro lado, la implementación en alguna otra faena es factible si se conoce la información requerida para realizar la evaluación económica indicada en el presente estudio.