Investigación Operacional en minería: valor y oportunidades<br />Jorge Vera A.<br />Dept. de Ingeniería Industrial y de Si...
Outline:<br />El contexto de la minería<br />La Investigación Operacional y sudesarrollo<br />Areas de aplicación y metodo...
Contexto<br />Toma de decisiones en minería enfrenta ambiente complejo.<br />Facetas de complejidad:<br />Grandes operacio...
Contexto<br />Desdeluego, estoocurretambién en otrosámbitosindustriales<br />¿Cómopodemostomardecisiones?<br />Intuición y...
La Investigación Operacional:<br />“Application of scientific methods to management and administration of military, govern...
La investigaciónOperacional<br />La I.O. se considera sinónimo del concepto de “Management Sciences” y es considerada el n...
El impacto<br />A fines de los 40: G. Dantzigdesarrollo el algoritmo SIMPLEX paraProgramación Lineal y lasaplicacionescomi...
Algunasáreas de aplicación:<br />Planificación de Producción:<br />Estafueuna de lasprimerasaplicaciones de la I.O.<br />M...
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Planificación en minería<br />El problema se formula según el tipo de explotación:<br />Open pit mining problem<br />Under...
Planificación de “rajo” (open pit)<br />El problema tiene complejidad geométrica (cono de explotación)<br />Además se dese...
Planificación en minería:<br />Existensoluciones de software queabordanestosproblemas…<br />Pero: <br />No olvidarque el p...
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Planificación a niveloperacional:<br />Programación de lasoperaciones de camiones y otrosvehículos:<br />Asignación de rec...
Buenasdecisiones en transporte y ruteo:<br />Las empresas de carga en el mundodebenrutearcientos de miles de paquetescadad...
El problema base detrás de estoes el Problema del VendedorViajero.</li></li></ul><li>Problemas de ruteo<br />Vendedorviaje...
Problemas de ruteo<br />Cómo resolver estosproblemas:<br />Métodos y algoritmos de la Optimización combinatorial<br />Pero...
Problemas de ruteo<br />Un ruteomáseficiente de los vehículospermitehacer lo mismocon unaflotamenor.<br />¡Estoesmuyreleva...
Ruteo en minería<br />La mineríaestállena de problemas de estetipo…<br />Ruteo de los camiones en un yacimiento.<br />Adem...
Ruteo en minería<br />Problemas de coordinación de camionesque “atienden” unapala<br />Modelos de colas<br />Simulación<br...
El problema de la consistencia:<br />La planificaciónoperacional define metas a cumplir y estimaciertosrecursos, pero a ni...
Optimización de la logística de repuestos:<br />Muchosequiposmineros son críticos y de alto valor, pero no todassuscompone...
Logística de repuestos<br />Factores a considerar:<br />Qué tan críticas son lascomponentes<br />Nivel de servicioofrecido...
El concepto de Risk Pooling<br /><ul><li>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 desviacion...
Impacto en la logística de repuestos<br />El stock de seguridad “conjunto” en el centro de distribuciónpuede ser menorques...
El desafío de la incertidumbre<br />Las operacionesindustrialesestánsujetas a diversasincertidumbres<br />La minería no es...
El desafío de la incertidumbre<br />Unaherramientaquepuedenusarseparaabordarsistemasbajoincertidumbrees la simulacióncompu...
El desafío de la incertidumbre<br />La OptimizaciónEstocásticaesotraherramienta.<br />Permitecombinaroptimización de un ob...
Conclusión<br />Existengrandesoportunidadespara el uso de herramientassofisticadas de investigaciónoperacional en la miner...
Conclusión<br />La visión analítica-cuantitativa está haciendo aportes importantes en minería y otros sectores en todo el ...
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II Seminario de Excelencia en Minería UC
Antofagasta, 18 de Agosto de 2011

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  1. 1. Investigación Operacional en minería: valor y oportunidades<br />Jorge Vera A.<br />Dept. de Ingeniería Industrial y de Sistemas<br />Escuela de Ingeniería<br />Pontificia Universidad Católica de Chile.<br />1<br />
  2. 2. Outline:<br />El contexto de la minería<br />La Investigación Operacional y sudesarrollo<br />Areas de aplicación y metodologíasrelevantes<br />Conclusiones<br />2<br />
  3. 3. Contexto<br />Toma de decisiones en minería enfrenta ambiente complejo.<br />Facetas de complejidad:<br />Grandes operaciones <br />Gran impacto económico de las decisiones<br />Muchas opciones<br />incertidumbres<br />3<br />
  4. 4. Contexto<br />Desdeluego, estoocurretambién en otrosámbitosindustriales<br />¿Cómopodemostomardecisiones?<br />Intuición y “buenjuicio” <br />Formales<br />Un procesomás formal de toma de decisionesayuda a mayor eficacia y eficiencia.<br />Permitevermásopciones y evaluarlas<br />Aquíesdonde la visiónanalítica-cuantitativa de la Investigación Operacional (I.O.) puede ser de granayuda.<br />4<br />
  5. 5. La Investigación Operacional:<br />“Application of scientific methods to management and administration of military, government, commercial, and industrial systems.”(Enciclopedia Británica)<br />Orígenes:<br />Desarrollo industrial de comienzos del siglo XX<br />2a. Guerra Mundial<br />Desarrollo industrial de posguerra<br />5<br />
  6. 6. La investigaciónOperacional<br />La I.O. se considera sinónimo del concepto de “Management Sciences” y es considerada el núcleo cuantitativo de la Ingeniería Industrial.<br />Diversasherramientas:<br />Optimización<br />Lineal, no lineal, entera (o discreta), dinámica<br />Modelosestadísticos.<br />Modelos de colas, optimizaciónbajoincertidumbre<br />Simulación<br />6<br />
  7. 7. El impacto<br />A fines de los 40: G. Dantzigdesarrollo el algoritmo SIMPLEX paraProgramación Lineal y lasaplicacionescomienzan de inmediato.<br />En paralelo: desarrollo de la capacidadcomputacional.<br />Pormás de 60 años los modelos de I.O. hanapoyadodecisionescomplejas en los másdiversosámbitos de lasempresas y la sociedad.<br />7<br />
  8. 8. Algunasáreas de aplicación:<br />Planificación de Producción:<br />Estafueuna de lasprimerasaplicaciones de la I.O.<br />Muchasempresasmanufacturerasusansistemas de planificación e inventariobasados en optimización<br />Casoejemplo: Kellog<br />En Chile: sector forestal, paracosecha y producción<br />La planificaciónpuedeabarcardistintoshorizontes:<br />Estratégico<br />Máscortoplazo: programaciónoperacional.<br />8<br />
  9. 9. Planificación en minería:<br />Las operacionesminerasrequieren la planificación de muydiversasactividades.<br />Problemas de planificación de explotación:<br />Plan minero<br />Decisiones: quésectoresexplotar en quémomento de tiempo, dados: topografía, geología, recursos, consideracionesmedioambientales y otraslimitantes, paramaximizar el valor a lo largo del tiempo.<br />9<br />
  10. 10. Planificación en minería<br />El problema se formula según el tipo de explotación:<br />Open pit mining problem<br />Underground mining planning<br />En ambos casos son problemasque se puedenmodelarcomoproblemas de optimización<br />Estosproblemashansidoabordados y son conocidos.<br />10<br />
  11. 11. Planificación de “rajo” (open pit)<br />El problema tiene complejidad geométrica (cono de explotación)<br />Además se desea tener el plan en el tiempo<br />Se ha abordado con optimización lineal-entera y dinámica<br />También es de reciente interés la consideración de la incertidumbre, por ejemplo, en la ley del mineral.<br />
  12. 12. Planificación en minería:<br />Existensoluciones de software queabordanestosproblemas…<br />Pero: <br />No olvidarque el problemasubyacenteesdifícil.<br />Pregunta: ¿está el “software cajanegra” entregandounabuenasolución?<br />Existenmetodologías de optimizaciónquepermitenlograrmejoressoluciones.<br />¿Quéconocimientosdebenmanejar los planificadores?<br />Charla de M. Smith por la tarde…<br />El impacto de contar con unasoluciónmejorpuede ser enorme.<br />12<br />
  13. 13. Planificación a nivel operacional:<br />Diversos problemas en el corto plazo:<br />Detalles de la explotación de corto plazo.<br />Actividades de las plantas de procesamiento.<br />Programación de operaciones en las fundiciones.<br />Mezcla de casos con “flujo continuo” y “producción por lotes”<br />Objetivos distintos al largo plazo:<br />Ahora muchas veces hay que cumplir con el procesamiento, metas de producción y órdenes de clientes. <br />atenerse a restricciones de los proceso, disponibilidades de personal, restricciones medioambientales, etc.<br />Similitud con problemas de otras industrias, pero también problemáticas particulares.<br />
  14. 14. Planificación a niveloperacional:<br />Programación de lasoperaciones de camiones y otrosvehículos:<br />Asignación de recursos de transporte.<br />Coordinación con la explotación<br />Los problemas de transporte y ruteo son otrograntemadonde la I.O. ha sidoexitosa…<br />14<br />
  15. 15. Buenasdecisiones en transporte y ruteo:<br />Las empresas de carga en el mundodebenrutearcientos de miles de paquetescadadía y lo hacenapoyados en soluciones de I.O.<br />15<br />Memphis, TN, el “hub” de FedEx<br /><ul><li>Problemas de ruteo y despacho.
  16. 16. El problema base detrás de estoes el Problema del VendedorViajero.</li></li></ul><li>Problemas de ruteo<br />Vendedorviajero:<br />Queremosrecorrerciertasciudades de modoque el largo del recorrido sea mínimo, en lo posible, sin repetir ciudad.<br />Es un problemadifícilpero en el cual se hanlogradograndesavances.<br />16<br />
  17. 17. Problemas de ruteo<br />Cómo resolver estosproblemas:<br />Métodos y algoritmos de la Optimización combinatorial<br />Perorequieren mucho tiempoparaproblemasgrandes<br />Métodosaproximadosquebuscanbuenassoluciones<br />Heurísticas.<br />17<br />
  18. 18. Problemas de ruteo<br />Un ruteomáseficiente de los vehículospermitehacer lo mismocon unaflotamenor.<br />¡Estoesmuyrelevante!<br />Ejemplo: industriaforestal en Chile<br />Transporteesunacomponente de costosimportante.<br />En los 90 se desarrollaronsistemaspara el ruteoeficiente de camiones.<br />Ahorrosmuysignificativos, tanto en costosoperacionalescomo en tamaño de flota.<br />18<br />
  19. 19. Ruteo en minería<br />La mineríaestállena de problemas de estetipo…<br />Ruteo de los camiones en un yacimiento.<br />Ademásesrelevante el problema de control del ruteo en “tiempo real”.<br />Las solucionesdesarrolladas en otrosámbitoslogísticos son relevantespara la minería.<br />19<br />
  20. 20. Ruteo en minería<br />Problemas de coordinación de camionesque “atienden” unapala<br />Modelos de colas<br />Simulación<br />Muchoscamiones a muchaspalas<br />Modelos de optimización y aproximaciones<br />Objetivo: eficiencia y reducción de colas.<br />20<br /><ul><li>Uso de GPS y similarespermiteactualizarinformación y revisarruteo.</li></li></ul><li>Ruteo en minería<br />En minas subterráneas:<br />Ruteo de vehículos autónomos<br />Coordinación con trenes de transporte<br />Otro problemas:<br />Transporte de personal<br />Transporte de insumos<br />Transporte de ácido: investigación en la UC<br />Charla de Ricardo Giesen sobre transporte y logística<br />
  21. 21. El problema de la consistencia:<br />La planificaciónoperacional define metas a cumplir y estimaciertosrecursos, pero a niveloperacional se debenimplementaresos planes.<br />Muchasveces la ejecuciónoperacional no coincide con lo asumido en la planificación.<br />La planificación no vetodo el detalleoperacional<br />Además no siempretoma en cuentatodaslasvariabilidades.<br />Desafío: lograrunaplanificaciónmásrobustaquepermitagenerar planes de largo plazo y cortoplazoconsistentes<br />Este problema se da en muchosotrosámbitos.<br />22<br />
  22. 22. Optimización de la logística de repuestos:<br />Muchosequiposmineros son críticos y de alto valor, pero no todassuscomponentes son críticas.<br />¿Deben tenersetodos los repuestosdisponibles en todaslasubicaciones?<br />Unabuenagestiónpuedegenerarahorrossignificativos en costos y mejoras en los niveles de servicios.<br />Otrasindustriashanusadosprácticas y modelos de clasemundial<br />Charla de Rodrigo Pascual sobreGestión de Activos.<br />23<br />
  23. 23. Logística de repuestos<br />Factores a considerar:<br />Qué tan críticas son lascomponentes<br />Nivel de servicioofrecido<br />Distancias entre clientes y bodegas<br />La demandaesincierta y esoobliga a manejar “stocks de seguridad” (proporcionales a la desv. est. de la demanda)<br />Conceptoimportante: considerardemanda en forma centralizadaporcentros de distribución:<br />“Risk Pooling”<br />24<br />
  24. 24. El concepto de Risk Pooling<br /><ul><li>La demanda agregada es 63 y tiene una desviación estándar de 8,1.
  25. 25. 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.</li></ul>25<br />
  26. 26. Impacto en la logística de repuestos<br />El stock de seguridad “conjunto” en el centro de distribuciónpuede ser menorquesi lo manejaraindependientementecadacliente.<br />Estopermiteahorrar en inventarios, conservando el mismonivel de servicios.<br />Estosconceptos son usados en Gestión de la Cadena de Abastecimientosbajo el nombre de “Vendor Managed Inventory” (VMI)<br />En general, la Gestión de la Cadena de Abastecimiento se ha apoyadofuertemente en herramientas de I.O.<br />Charla de Sergio Maturana.<br />26<br />
  27. 27. El desafío de la incertidumbre<br />Las operacionesindustrialesestánsujetas a diversasincertidumbres<br />La minería no esexcepción.<br />Incertidumbre en la ley del mineral<br />Incertidumbre en el precio del metal<br />Incertidumbresoperacionales: tiempos de viaje, imprevistos<br />Incertidumbres en lasfallas de equipos<br />Incertidumbre en lasincertidumbres<br />27<br />
  28. 28. El desafío de la incertidumbre<br />Unaherramientaquepuedenusarseparaabordarsistemasbajoincertidumbrees la simulacióncomputacional.<br />La simulación ha sidoexitosa en muchosámbitos.<br />Permiteevaluarreglasoperacionales<br />También hay aplicaciones en la minería<br />Ejemplos:<br />Secuenciamiento de operaciones en fundición<br />Políticasoperacionalespara LHD y trenes en mineríasubterranea.<br />Recientemente ha habidodesarrollosimportantes en el uso de simulaciónjunto a optimización.<br />Charla de Pedro Gazmuri.<br />28<br />
  29. 29. El desafío de la incertidumbre<br />La OptimizaciónEstocásticaesotraherramienta.<br />Permitecombinaroptimización de un objetivo con el riesgo en lasdecisiones.<br />Pero los problemas de optimizaciónestocásticasuelen ser másdifícilesquesusanálogosdeterminísticos.<br />Optimización Robusta.<br />Buscasoluciones “robustas”: insensibles a variaciones de los datosdentro de ciertosrangos.<br />Requieresóloestimaciones de la incertidumbre<br />La dificultadsuele ser menor a la de modelosestocásticos.<br />Se ha usado en planificación de producción, planificacióneléctrica, finanzas, etc.<br />29<br />
  30. 30. Conclusión<br />Existengrandesoportunidadespara el uso de herramientassofisticadas de investigaciónoperacional en la minería.<br />También la mineríapresentadesafíosnovedososparalasmetodologías.<br />Entenderbien los problemases fundamental.<br />Entendercomollevaradelante el desarrollo en el contexto de la empresatambiénes clave…<br />30<br />
  31. 31. Conclusión<br />La visión analítica-cuantitativa está haciendo aportes importantes en minería y otros sectores en todo el mundo<br />Conferencias de INFORMS (InstituteforOperationsResearch and Management Sciences) incluyen temas mineros.<br />En Chile también hay conocimiento e investigación para apoyar a las empresas<br />Grupo LogisticaUC reúne conocimiento y desarrollo en Logística e I.O. aplicado a distintos ámbitos.<br />Programas de Postgrado en Gestión están incorporando más contenidos analítico-cuantitativos.<br />Magister en Ingeniería Industrial: MII-UC<br />

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