MINERÍA la mejor puerta de acceso al sector minero FEBRERO 2025 / EDICIÓN 569 17 con otros sistemas y tecnologías utilizadas en la operación minera, como sistemas de gestión de flotas, sistemas de despacho y control de equipos, y sistemas de monitoreo en tiempo real. Esta integración permite una operación más eficiente y una mayor precisión en la toma de decisiones. Presentación y discusión de resultados Desarrollo de lógicas restrictivas para la optimización Se desarrollaron lógicas restrictivas específicas para la gestión de la flota de acarreo en operación. Estas se basaron en los datos recopilados y en las tendencias identificadas en el análisis histórico. Los datos obtenidos por lógica restrictiva son las siguientes: Variables de consumo combustible (gal/h) Se calculó la correlación de Pearson de las variables independientes con la variable de interés según cada ruta de estudio presentada anteriormente. Además, se realizó el diagrama de Pareto de efectos estandarizados de las variables independientes para determinar cuál presenta mayor influencia en la fluctuación de la variable de interés. La Figura 10 también permite determinar la influencia en la combinación de variables independientes. Cabe precisar que las barras que sobre pasen la línea de 1.96, se consideran críticas para la variable Gal/Hora. Según los resultados obtenidos, la variable que presenta mayor correlación positiva es la distancia de ciclo recorrida por los camiones mineros, es decir, que a mayor distancia recorrida se tendría mayor consumo de combustible. La Figura 11, presenta los dashboards con los filtros mencionados y se realiza el análisis respectivo. Esta diferencia en ratios de consumos podría tratarse de la habilidad del operador, la cual requiere de mejoras para minimizar la diferencia de consumo de combustible respecto a sus compañeros de trabajo. Restricción de carga óptima De los datos obtenidos se estableció una restricción en la carga óptima minimizando las sobrecargas y subcargas, se obtuvo una disminución del 6% (de 31.07% a 25.14%) de subcargas y del 100% (De 0.08% a 0.00%) en sobrecargas. Asignación de camiones Una vez identificadas las variables en las que se centrará la mejora, es importante conocer el comportamiento de cada una para una mejor toma de decisiones. En la Figura 13, se muestra el tiempo de espera vacío (SET) y tiempo de espera cargado (SLT) en promedio por cada camión minero. En la Figura 13 se puede observar una clara variabilidad en el tiempo de espera vacío a diFuente: La Arena, 2023. Figura 9. Normalización de data Fase 09. Fuente: La Arena, 2023. Figura 10. Diagrama de Pareto Fase 08 a botadero.
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