Análisis cuantitativo de capacidades en camiones de acarreo para mejorar la productividad de empresas cupríferas a tajo abierto

Abstract

El presente trabajo de suficiencia profesional tiene como objetivo analizar las capacidades de los camiones mineros para evaluar diversos escenarios que permitirán mejorar la productividad de la operación minera, tanto en las actividades de acarreo como en las actividades de carguío. Se tomo como caso base el plan LOM, en función a ese caso se trabajó en tres escenarios (Caso 1, 2 y 3) para poder comparar y evaluar con el caso base. Durante el desarrollo del trabajo de investigación, se analizaron diversos factores que afectan la productividad de la operación, entre ellos están, los tiempos en el ciclo de acarreo, el incremento del número de camiones, el tiempo de espera o demoras; esto último se analizó en función al número de camiones y usando el método de regresión lineal se encontró una relación que permitió estimar el tiempo de espera asumidos, para los diversos escenarios analizados. Previamente al análisis final se debe mencionar que se tuvo inputs propios de cada compañía, como por ejemplo las políticas de reemplazo de equipos, esto fue relevante en la evaluación, debido a que se tomó en cuenta los costos de equipos de acarreo usados y con rebuilt o equipos de acarreo nuevos. Como resultado del análisis cuantitativo de las capacidades de los camiones en los tres casos mencionados, se logra obtener una reducción de los costos unitarios respecto al Caso 0, donde se logra reducir en 0.05 $/TM el costo unitario fijo en promedio por año de operación lo que genera un ahorro de 15 M$ promedio anual en el Caso 1. De igual manera en el Caso 2, se logra reducir el costo unitario fijo en 0.10 $/TM promedio anual y en 29 M$ el costo total anual. Finalmente, en el Caso 3, se reduce el costo unitario en 0.13 $/TM y costo total en 36 M$ por año. Siendo este caso el que genera mayor ahorro para la empresa. Finalmente, se realizó mediante el criterio de valor presente neto de los escenarios propuestos, donde se tomaron rangos de tiempos de 5, 10 y 15 años para la evaluación, dando valor agregado a la empresa en el aspecto económico y operacional.

The objective of this work of professional competence is to analyze the capacities of mining trucks to evaluate different scenarios that will improve the productivity of the mining operation, both in hauling and loading activities. The LOM plan was taken as the base case, and based on this case, three scenarios were worked on (Case 1, 2 and 3) in order to compare and evaluate with the base case. During the development of the research work, several factors that affect the productivity of the operation were analyzed, among them are the time in the hauling cycle, the increase in the number of trucks, the waiting time or delays; the latter was analyzed in terms of the number of trucks and using the linear regression method, a relationship was found that allowed estimating the assumed waiting time for the various scenarios analyzed. Prior to the final analysis, it should be mentioned that each company had its own inputs, such as equipment replacement policies, which were relevant in the evaluation, since the costs of used hauling equipment and rebuilt or new hauling equipment were considered. As a result of the quantitative analysis of the truck capacities in the three cases mentioned, a reduction in unit costs is achieved with respect to Case 0, where the average fixed unit cost is reduced by $0.05/MT per year of operation, which generates an average annual saving of $15 million in Case 1. Similarly, in Case 2, the average fixed unit cost is reduced by $0.10/MT per year and the total annual cost by $29 million. Finally, in Case 3, the unit cost is reduced by $0.13/MT and the total cost by $36 million per year, this being the case that generates the greatest savings for the company. Finally, the net present value criterion was used for the proposed scenarios, where time ranges of 5, 10 and 15 years were used for the evaluation, giving added value to the company in the economic and operational aspects.