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Gleisner sem1

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1 International Seminar on Mining Excellence UC, Physical Asset Management Lab UC www.egaf.cl

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Rodrigo Pascual

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Gleisner sem1 Presentation Transcript

  • 1. Modelo de Control de Variabilidad en Proceso de Carguío
    SvenGleisner Vergara
    Profesor Guía: Ronald Guzmán
    Pontificia Universidad Católica de Chile
    1
  • 2. ¿Viajar en metro o en micro?
    Metro 45 +/- 5min
    Micro 40 +/- 15
    ¡Ciertamente no nos gusta la variabilidad!
    2
    Motivación
  • 3. En la Minería:
    ¿Podemos tener todo definido?
    ¿Incluso los factores
    asociados al cerro?
    Si un deslizamiento
    nos corta el camino….
    3
    Motivación
  • 4. Hacer lo que prometemos
    Las variaciones afectan las estimaciones, comprometiendo la credibilidad de las operaciones.
    4
    Motivación
  • 5. 5
    El ProblemaIdentificado
    Perforación
    Existencia de pocos factores que controlan el comportamiento de la variabilidad en los tiempos asociados a cada proceso de extracción mina
  • 6. 6
    El ProblemaIdentificado
    Perforación
    Tronadura
    Existencia de pocos factores que controlan el comportamiento de la variabilidad en los tiempos asociados a cada proceso de extracción mina
  • 7. 7
    El ProblemaIdentificado
    Carguío
    Perforación
    Tronadura
    Existencia de pocos factores que controlan el comportamiento de la variabilidad en los tiempos asociados a cada proceso de extracción mina
  • 8. 8
    El ProblemaIdentificado
    Carguío
    Transporte
    Perforación
    Tronadura
    Existencia de pocos factores que controlan el comportamiento de la variabilidad en los tiempos asociados a cada proceso de extracción mina
  • 9.
    • Elaborar un modelo conceptual de predicción de la variabilidad en los tiempos, aplicado al proceso de carguío.
    9
    Objetivo Principal
    • Práctico para ser implementado en Operaciones Mina y Planificación Corto Plazo
    • Se trata de una propuesta que se está presentando a Minera Escondida para poder ser desarrollada y validada.
    10
    Alcances
    • Base de información son datos de un trabajo previo realizado con MEL, por el Profesor Ronald Guzmán.
  • 11
    Contexto de la Aplicación
    Componentes del Ciclo del Camión
    Zonas de Carguío
    Espera en Cola
    Aculatamiento
    Carguío
  • 10. 12
    Contexto de la Aplicación
    Componentes del Ciclo del Camión
    Viajes
    Ida y Vuelta
  • 11. 13
    Contexto de la Aplicación
    Componentes del Ciclo del Camión
    Zonas de Descarga
    Stock
    Botadero
    Pila SL
    Chancador
  • 12. 14
    Contexto de la Aplicación
    Componentes del Ciclo del Camión
    Zonas de Carguío
    Zonas de Descarga
    Espera en Cola
    Stock
    Aculatamiento
    Viajes
    Botadero
    Carguío
    Ida y Vuelta
    Pila SL
    Chancador
  • 13.
    • 2 Turnos de 12hrs/día
    • 14. Turnos 4x4
    • 15. Operadores fijos por pala
    • 16. Diferentes flotas
    Camiones, palas y cargadores
    Pases por pala
    15
    Contexto de la Aplicación
    Características de Operación
  • 17. 16
    Contexto de la Aplicación
    Tiempos Totales Camiones
    Promedio Dispatch 01/2007 – 02/2010
  • 18. 17
    Contexto de la Aplicación
    Tiempos de ciclo del camión
    Promedio Dispatch 01/2007 – 02/2010
  • 19. 18
    Contexto de la Aplicación
    Tiempos de ciclo del camión sin viajes
    Promedio Dispatch 01/2007 – 02/2010
  • 20. 19
    Tiempos de Carguío
    Promedio Dispatch 01 junio 2009
  • 21. 20
    Tiempos de Carguío
    Media: 2,5min
    Mediana: 2,4 min
    Promedio Dispatch 01 junio 2009
  • 22. 21
    Tiempos de Carguío
    Media: 2,5min
    Mediana: 2,4 min
    Min: 1,3min
    Max: 5,8min
    Desviación Estándar: 0,7min
    Promedio Dispatch 01 junio 2009
  • 23. 22
    Tiempos de Carguío
    Media: 2,5min
    Mediana: 2,4 min
    Tiempo promedio no refleja la situación esperada
    Min: 1,3min
    Max: 5,8min
    Desviación Estándar: 0,7min
    Promedio Dispatch 01 junio 2009
  • 24. 23
    Modelo Conceptual
    ¿Cuáles son la variables que más intervienen?
    ¿Es posible agruparlas?
  • 25. 24
    Modelo Conceptual
  • 26. Actores
    • Dispatch
    • 27. Continuidad camiones
    • 28. Motivación
    • 29. Adaptabilidad
    Efectos
    Trabajo continuo
    Movimientos regulares
    25
    Modelo Conceptual
    Habilidad del Operador
  • 30. Modelo Conceptual
    Pila de Extracción
    Actores
    • Planificación LP, CP
    • 31. Diseño y Operadores de Perforación y Tronadura
    • 32. Equipos Auxiliares
    • 33. Jefe de Turno
    Efectos
    Granulometría
    Esponjamiento
    Visibilidad
    Maniobrabilidad
    Cantidad de traslados
    26
  • 34. Modelo Conceptual
    Experiencia del Operador
    Variables
    • Habilidades Innatas
    • 35. Capacitación
    • 36. Años de Operación
    Efectos
    27
    Correcta carga del balde
    Pasadas por camión
    Movimientos acertados
    Accidentes
  • 37. Modelo Conceptual
    Estado Equipo
    Variables
    • Antigüedad
    • 38. Vibraciones
    • 39. Mantenciones
    • 40. Características particulares
    Efectos
    Correcto Control
    28
  • 41. 29
    Modelo Conceptual
    Clasificación Discreta
  • 42. 30
    Modelo Conceptual
    Ecuaciones de Resolución
  • 43. 31
    Modelo Conceptual
    Obtención de Ponderadores
    Método de Mínimos Cuadrados para ajustar los ponderadores a los datos
  • 44. Simulación de un caso
    • 3 palas
    • 45. 12 operadores
    • 46. 9 cargas por operador
    • 47. 108 tiempos de carguío
    • 48. Medias y Desviación similar
    32
    Modelo Conceptual
    Caso de Estudio
  • 49. 33
    Habilidad del Operador
    Modelo Conceptual
    Caso de Estudio (1)
    Pila de Extracción
    Redistribución de habilidades de operadores, demás variables fijas
    Experiencia del Operador
    Estado del Equipo
  • 50. Resultados de la Simulación
    34
    Modelo Conceptual
    Caso de Estudio (1)
    Media: igual
    Variabilidad: menor
    σCaso Estudio = 42 seg
    σCaso Optimizado = 12 seg
  • 51. Resultados de la Simulación
    • Redistribución de habilidades de operadores
    35
    Modelo Conceptual
    Caso de Estudio (1)
  • 52. Resultados de la Simulación
    • Redistribución de habilidades y experiencia de operadores
    36
    Modelo Conceptual
    Caso de Estudio (2)
  • 53. 37
    Aplicaciones
    • En el corto plazo:
    Mejorar el uso de los recursos
    humanos y los equipos.
    • En el largo plazo:
    Extensión del Modelo Conceptual
    a los demás procesos mina.
  • 54.
    • Se analizan los factores de mayor relevancia – personas, equipos y material.
    • 55. El modelo se hace cargo del problema de la variabilidad. Reducirla aumenta la confiabilidad y mejora el uso de los recursos.
    38
    Conclusiones
  • 56.
    • La información que se recopila debe ser analizada y utilizada en la gestión de las operaciones.
    • 57. Herramienta de asignación de recursos de los jefes de turno en planificación a corto plazo.
    39
    Conclusiones
  • 58. Por su continua orientación:
    Profesores Dr. Rodrigo Pascual y Ronald Guzmán,
    junto a Álvaro Lay y Jason Henríquez
    40
    Agradecimientos
  • 59. Muchas Gracias
    SvenGleisner Vergara
    Pontificia Universidad Católica de Chile
    41