La digitalización en la industria minera y las aplicaciones de aprendizaje automático han mejorado la producción al mostrar información sobre diferentes componentes. El consumo de energía es uno de los componentes clave para mejorar el rendimiento de la industria de manera inteligente que requiere una inversión muy baja. Este estudio representa una nueva infraestructura de hardware, software y procesamiento de datos para minas a cielo abierto para superar la transición energética 4.0 y la transformación digital. El objetivo principal de esta infraestructura es agregar una capa de inteligencia artificial al uso de energía en una mina a cielo abierto experimental y proporcionar información sobre el consumo de energía y la calidad de la red eléctrica. El logro de estos objetivos facilitará la etapa de toma de decisiones para los gerentes de mantenimiento y energía de acuerdo con las normas ISO 50001. Con el fin de minimizar el consumo de energía, que impacta directamente en la rentabilidad y la eficiencia de la industria, se propuso y probó un diseño de un sistema de monitoreo y pronóstico de carga máxima en la mina a cielo abierto experimental de Benguerir. Los principales desafíos de la aplicación fueron el monitoreo de las cargas típicas de las máquinas por etapa, alimentar a los supervisores con datos de energía en tiempo real en la misma vista SCADA del proceso, integrar soluciones de hardware de forma paralela al sistema de control de procesos, proponer un algoritmo de regresión cuantil de bosques rápidos para predecir la respuesta de la demanda de energía basado en los datos de diferentes escenarios históricos, encontrar correlaciones entre los KPIs del consumo de energía, el proceso de producción minera y proporcionar información global sobre la calidad de la red eléctrica.