1st international seminar on mining excellence, physical asset management lab, Rodrigo Pascual

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Agregando valor a nuestra minería a
través de la Investigación
Operacional
Jorge Vera A.
Dept. de Ingeniería Industrial y de Sistemas
Escuela de Ingeniería
Pontificia Universidad Católica de Chile.
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Outline:
• El contexto de la minería
• Qué es la Investigación Operacional y su
desarrollo
• Ejemplos y metodologías relevantes
• Conclusiones
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Contexto
• Toma de decisiones en minería enfrenta
ambiente complejo
• Complejo en qué sentido:
▫ Grandes operaciones
▫ Gran impacto económico de las decisiones
▫ Muchas opciones
▫ incertidumbres
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Contexto
• Esto ocurre también en otro ámbitos
industriales
• ¿Cómo podemos tomar decisiones?
▫ Intuición y “buen juicio”
▫ Formales
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Contexto
• Un proceso más formal de toma de decisiones
ayuda a mejorar eficacia y eficiencia.
▫ Permite ver más opciones y evaluarlas
• Aquí es donde la Investigación Operacional
puede ser de gran ayuda.
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La Investigación Operacional
• “Application of scientific methods to management and
administration of military, government, commercial, and
industrial systems.” (Enciclopedia Británica)
• Orígenes:
▫ Desarrollo industrial de comienzos del siglo XX
▫ 2a. Guerra Mundial
▫ Desarrollo industrial de posguerra
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La investigación Operacional
• Se considera sinónimo del concepto de
“Management Sciences” y es considerada el núcleo
cuantitativo de la Ingeniería Industrial.
• Las herramientas:
• Optimización
▫ Lineal, no lineal, entera (o discreta), dinámica
• Simulación
• Métodos estadísticos.
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El impacto
• A fines de los 40: G. Dantzig desarrollo el
algoritmop SIMPLEX para Programación Lineal y
las aplicaciones comienzan de inmediato.
• En paralelo: desarrollo de la capacidad
computacional.
• Por más de medio siglo los modelos de Investigación
Operacional han apoyado las decisiones más
complejas en las ámbitos más complejos.
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Algunos ejemplos:
• Las empresas de courier en el mundo deben
rutear cientos de miles de paquetes cada día y lo
hacen apoyados en soluciones de I.O.
▫ Problemas de ruteo y despacho.
▫ El problema base detrás de esto es el Problema del
Vendedor Viajero.
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Problemas de ruteo
• Vendedor viajero:
▫ Queremos recorrer ciertas
ciudades de modo que el largo
del recorrido sea lo menor
posible, sin repetir ciudad.
• Es un problema difícil pero en
el cual se han logrado grandes
avances.
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• Este es un problema de
25.000 ciudades en Suecia.
▫ Requiere días para ser
resuelto con tecnología
computacional avanzada
• El más grande hasta ahora es
de 85.000 puntos
▫ Viene de un problema de
diseño de VLSI
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Problemas de ruteo
• Cómo resolverlo:
• Métodos y algoritmos de la Optimización
combinatorial
▫ Pero requieren mucho tiempo para problemas grandes
• Métodos aproximados que buscan buenas
soluciones
▫ Heurísticas.
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Problemas de ruteo
• Un ruteo más eficiente de los vehículos permite
hacer lo mismo con una flota menor.
▫ ¡Esto es muy relevante!
• Ejemplo: industria forestal en Chile
▫ Transporte es una componente de costos importante
▫ En los 90 se desarrollaron sistemas para el ruteo
eficiente de camiones.
▫ Ahorros muy significativos, tanto en costos
operacionales como en tamaño de flota.
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Ruteo en minería
• Problemas de esta estructura se dan en minería:
• Ruteo de los camiones en un yacimiento.
• Además es relevante el problema de control del
ruteo en “tiempo real”.
• Las soluciones desarrolladas en otros ámbitos
logísticos son relevantes para la minería.
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Planificación:
• La planificación de producción fue una de las
primeras aplicaciones de la optimización.
• Muchas empresas manufactureras usan sistemas
basados en optimización
▫ Programación Lineal
▫ Caso: Kellog
▫ En Chile: sector forestal
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Planificación:
• La planificación de los sistemas eléctricos de los
paises se hace con modelos de I.O.
▫ Modelos de programación dinámica estocástica
▫ Caso: Gestión del Laja en Chile, planifiación de
transmisión y otros
• También la operación de corto plazo
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Planificación en minería:
• Problemas de planificación de explotación:
▫ Plan minero
• Decisiones: qué sectores explotar en qué
momento de tiempo, dado topografía, recursos y
otras limitantes, para maximizar el valor a lo
largo del tiempo.
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Planificación en minería
• El problema se formula según el tipo de explotación:
▫ Open pit mining problem
▫ Underground mining planning
• En ambos casos son problemas que se pueden
modelar como problemas de optimización
• Estos problemas han sido abordados y son
conocidos.
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Planificación en minería:
• Existen soluciones de software que abordan estos problemas…
• Pero:
▫ El problema subyacente es difícil
• Existen metodologías de optimización que permiten lograr
mejores soluciones.
▫ Pregunta: ¿está el “software caja negra” entregando una buena
solución?
• El impacto económico de contar con una solución mejor
puede ser enorme.
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Planificación a nivel operacional:
• Programación de las actividades de camiones y
otros vehículos:
▫ Lo comentábamos al hablar de ruteo vehicular.
• Asignación de recursos.
• Detalle de la explotación de corto plazo,
• Coordinación con transporte (camiones, trenes)
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11. 12/1/2010
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El problema de la consistencia:
• La planificación operacional define metas a cumplir
y estima ciertos recursos
• Pero a nivel operacional se deben implementar esos
planes.
• Muchas veces la ejecución operacional no coincide
con lo asumido en la planificación.
▫ La planificación no ve todo el detalle operacional
▫ Además no siempre toma en cuenta todas las
variabilidades.
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Desafío:
• ¿Cómo lograr una planificación más robusta que
tome en cuenta esas incertidumbres y
características operacionales y permita generar
planes de largo plazo y corto plazo consistentes?
• Este problema se da en muchos otros ámbitos.
• (charla del Prof. M. Smith por la tarde)
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Otras problemáticas Logísticas
• La minería enfrenta diversos problemas en
donde deben moverse otras cosas además del
mineral:
▫ Personal
▫ Insumos
▫ Repuestos para equipos
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Otras problemáticas Logísticas
• Las empresas en otros ámbitos han hecho
grandes avances en estos aspectos
• Muchos pueden ser aplicables a la minería.
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Logística de repuestos:
• Muchos equipos son críticos y de alto valor.
• Pero no todas sus componentes son críticas.
• ¿Deben tenerse todos los repuestos disponibles
en todas las ubicaciones?
• Una buena gestión de esto puede generar
ahorros significativos en costos y mejoras en los
niveles de servicios.
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Logística de repuestos
• A comienzos de los 90 IBM enfrentaba una
situación similar:
▫ Redes de proveedores de mantenimiento
▫ Centros regionales de distribución
▫ Repuestos en todas partes
• Desarrollo de proyecto para optimizar la red de
mantenimiento
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Logística de repuestos
• Factores a considerar:
▫ “criticidad” de componentes
▫ nivel de servicio ofrecido
▫ Distancias entre los agentes
• La demanda es incierta y eso obliga a manejar “stocks de
seguridad” (proporcionales a la Desv. Est. de la demanda)
• Concepto importante: considerar demanda en forma
centralizada por centros regionales:
▫ “Risk Pooling”
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El concepto de Risk Pooling
• La demanda agregada es 63 y tiene una desviación estándar de 8,1.
• La desviación estándar conjunta de la demanda agregada en el
centro de distribución es menor que la suma de las desviaciones
estándar de cada minorista.
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Centro de
distribución
Minoristas
Demanda
media
Desv. estándar
20 5
25 4
18 5

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Impacto en la logística de repuestos
• El stock de seguridad “conjunto” en el centro de
distribución puede ser menor que si lo manejaran
independientemente cada agente.
• Esto permite ahorrar en inventarios, conservando el
mismo nivel de servicios.
• Estos conceptos son usados en ámbitos como el
“retail” bajo el nombre de Vendor Managed
Inventory (VMI)
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El desafío de la incertidumbre
• Las operaciones industriales están sujetas a diversas
incertidumbres
• La minería no es excepción.
▫ Incertidumbre en la ley del mineral
▫ Incertidumbre en el precio del metal
▫ Incertidumbres operacionales: tiempos de viaje,
imprevistos
▫ Incertidumbres en las fallas de equipos
▫ Incertidumbre en las incertidumbres
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El desafío de la incertidumbre
• Una herramienta que pueden usarse para abordar sistemas bajo
incertidumbre es la simulación computacional.
• La simulación ha sido exitosa en muchos ámbitos.
▫ Permite evaluar reglas operacionales
• También hay aplicaciones en la minería
• Ejemplos:
▫ Secuenciamiento de operaciones en fundición
▫ Políticas operacionales para LHD y trenes en minería subterranea.
• Recientemente ha habido desarrollos importantes en el uso de
simulación junto a optimización.
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El desafío de la incertidumbre
• La Optimización Estocástica es otra herramienta.
▫ Permite combinar optimización de un objetivo con el
riesgo en las decisiones.
▫ Pero requiere conocimiento detallado de los
fenómenos inciertos.
• Los problemas de optimización estocástica suelen
ser más complejos que sus análogos determinísticos.
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El desafío de la incertidumbre
• Igualmente se han desarrollado conceptos nuevos en
optimización para optimizar en ámbitos inciertos:
• Optimización Robusta.
▫ Requiere sólo estimaciones de la variabildiad
▫ Busca soluciones “robustas”: insensibles a variaciones de los
datos dentro de ciertos rangos.
▫ La complejidad es menor a la de modelos estocásticos.
• Se ha usado en planificación de producción, planificación
eléctrica, finanzas, etc.
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Conclusión
• Existen grandes oportunidades para el uso de
herramientas sofisticadas de investigación
operacional en la minería.
• También la minería presenta desafíos novedosos
para las metodologías.
• Entender bien los problemas es fundamental.
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