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Análisis de productividad y tiempos fuera de servicio en palas hidráulicas de alto rendimiento Alan Pino Araya IMM2700 – Gestión de Activos Físicos Profesor guía: Rodrigo Pascual Alumno ayudante: David Godoy Escuela de Ingeniería Universidad Católica Departamento de Ingeniería Mecánica y Metalúrgica
Contenidos Motivación Características de la pala en faena Sistemas críticos y priorización Mejora modelo de simulación sistema carguío-transporte, I-2009 (EGAF VI) Resultados Conclusiones
Motivación Pala hidráulica Komatsu PC8000 Única en Chile. “Nueva”, comienzo de operación: Junio 2009 Fuente:http://www.viarural.com.bo/agroindustria/maquinaria-construccion/komatsu/excavadoras/pc-8000-1.gif
Disponibilidad y utilización de equipo 4 Pala hidráulica “nueva” -> pocos datos (intervenciones, fallas, etc.) Fuente: Komatsu. Utilización media Pala:  54% Disponibilidad media Pala:  85%
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Priorización de sistemas: Diagrama Jack Knife 8 Fuente:datos históricos de taller “Pala y Cargador 2009” Komatsu.
Priorización de sistemas: Diagrama Jack Knife 9 Sist. Hidráulico Superestruc.
Priorización de sistemas: Diagrama Jack Knife 10 Crece Indisponibilidad Sist. Hidráulico Superestruc. Indisponibilidad total:  12% Disponibilidad:  88%
Mejora modelo de simulación I-2009 Estudio de sistema carguío-transporte en una mina a rajo abierto en Chile. -> Primer semestre 2009, alumnos UCh.  Hipótesis:   Sistema de transporte (camiones) puede aumentar su disponibilidad sin necesariamente aumentar el throughput. Metodología:  Simulación (Arena). Resultados:  ↑ disponibilidad camiones de 82% a 87% -> +2 % throughput. Sobre 92% de disponibilidad de camiones -> no aumenta throughput. 11 Fuente:Rebolledo, J., Silva, S., Tejada, W., Pascual, R., Productivity Analysis of Haul-Transport System in an Open Pit Copper Mine
Modificación de la situación estudiada 12 Primer Semestre 2009 50 Camiones 5 Palas 3 Cargadores Frontales Plan Minero: 133 Mton/año Segundo Semestre 2009 43 Camiones (-14%) 5 Palas (1 PC8000) 3 Cargadores Frontales Plan Minero: 125 Mton/año (-6%)
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Edad de camiones 14
Flota Camiones 43 unidades Palas 5 unidades Cargadores frontales 3 unidades 15
Ubicación rutas de trasporte 16
Ubicación rutas de trasporte 17
Diagrama general del modelo 18 ,[object Object]
2 escenarios posibles: Estéril y producciónFuente:Rebolledo, J., Silva, S., Tejada, W., Pascual, R., Productivity Analysis of Haul-Transport System in an Open Pit Copper Mine
Esquema general de simulación Mejora al modelo original: La disponibilidad para cada equipos de carguío es distinta.  	Fuente: Komatsu. 19
Resultados Análisis de sensibilidad del sistema debido a perturbaciones en disponibilidad de camiones: Un aumento de disponibilidad de camiones de 80% a 88% genera un aumento del throughput de 4,8%. +disponibilidad camiones-> +throughput. Validación del modelo: Plan Minero 2009: 125 Mton Obtenido con modelo (disponibilidad camiones 80%): 124,4 Mton -> Error= 0,5%
Resultados 124,4 Mton/año  Throughput máx.: 149Mton/año
Resultados Análisis de sensibilidad del sistema debido a perturbaciones en disponibilidad de los equipos de carguío: (disponibilidad camiones 80%)
Conclusiones Transporte es cuello de botella.  Siempre que su disponibilidad aumente, se mejorará el throughput. Sistema de carguío sobredimensionado.  Variaciones de disponibilidad de equipos no se refleja en throughput (creciente o decreciente).  La simulación computacional puede ser una herramienta eficiente para analizar procesos y recursos.
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  • 1. Análisis de productividad y tiempos fuera de servicio en palas hidráulicas de alto rendimiento Alan Pino Araya IMM2700 – Gestión de Activos Físicos Profesor guía: Rodrigo Pascual Alumno ayudante: David Godoy Escuela de Ingeniería Universidad Católica Departamento de Ingeniería Mecánica y Metalúrgica
  • 2. Contenidos Motivación Características de la pala en faena Sistemas críticos y priorización Mejora modelo de simulación sistema carguío-transporte, I-2009 (EGAF VI) Resultados Conclusiones
  • 3. Motivación Pala hidráulica Komatsu PC8000 Única en Chile. “Nueva”, comienzo de operación: Junio 2009 Fuente:http://www.viarural.com.bo/agroindustria/maquinaria-construccion/komatsu/excavadoras/pc-8000-1.gif
  • 4. Disponibilidad y utilización de equipo 4 Pala hidráulica “nueva” -> pocos datos (intervenciones, fallas, etc.) Fuente: Komatsu. Utilización media Pala: 54% Disponibilidad media Pala: 85%
  • 5. Taller se separa según sistemas a intervenir del equipo. Descomposición de sistemas en Taller Fuente:datos históricos de taller “Pala y Cargador 2009” , Komatsu. 5
  • 6. Fallas y mantenciones Probabilidad de ocurrencia y Tiempo Medio para Intervenir (MTTI) Fuente:datos históricos de taller “Pala y Cargador 2009” , Komatsu. 6
  • 7. Fallas y mantenciones Probabilidad de ocurrencia y Tiempo Medio para Intervenir (MTTI) Sistema más Crítico Fuente:datos históricos de taller “Pala y Cargador 2009” , Komatsu. 7
  • 8. Priorización de sistemas: Diagrama Jack Knife 8 Fuente:datos históricos de taller “Pala y Cargador 2009” Komatsu.
  • 9. Priorización de sistemas: Diagrama Jack Knife 9 Sist. Hidráulico Superestruc.
  • 10. Priorización de sistemas: Diagrama Jack Knife 10 Crece Indisponibilidad Sist. Hidráulico Superestruc. Indisponibilidad total: 12% Disponibilidad: 88%
  • 11. Mejora modelo de simulación I-2009 Estudio de sistema carguío-transporte en una mina a rajo abierto en Chile. -> Primer semestre 2009, alumnos UCh. Hipótesis: Sistema de transporte (camiones) puede aumentar su disponibilidad sin necesariamente aumentar el throughput. Metodología: Simulación (Arena). Resultados: ↑ disponibilidad camiones de 82% a 87% -> +2 % throughput. Sobre 92% de disponibilidad de camiones -> no aumenta throughput. 11 Fuente:Rebolledo, J., Silva, S., Tejada, W., Pascual, R., Productivity Analysis of Haul-Transport System in an Open Pit Copper Mine
  • 12. Modificación de la situación estudiada 12 Primer Semestre 2009 50 Camiones 5 Palas 3 Cargadores Frontales Plan Minero: 133 Mton/año Segundo Semestre 2009 43 Camiones (-14%) 5 Palas (1 PC8000) 3 Cargadores Frontales Plan Minero: 125 Mton/año (-6%)
  • 15. Flota Camiones 43 unidades Palas 5 unidades Cargadores frontales 3 unidades 15
  • 16. Ubicación rutas de trasporte 16
  • 17. Ubicación rutas de trasporte 17
  • 18.
  • 19. 2 escenarios posibles: Estéril y producciónFuente:Rebolledo, J., Silva, S., Tejada, W., Pascual, R., Productivity Analysis of Haul-Transport System in an Open Pit Copper Mine
  • 20. Esquema general de simulación Mejora al modelo original: La disponibilidad para cada equipos de carguío es distinta. Fuente: Komatsu. 19
  • 21. Resultados Análisis de sensibilidad del sistema debido a perturbaciones en disponibilidad de camiones: Un aumento de disponibilidad de camiones de 80% a 88% genera un aumento del throughput de 4,8%. +disponibilidad camiones-> +throughput. Validación del modelo: Plan Minero 2009: 125 Mton Obtenido con modelo (disponibilidad camiones 80%): 124,4 Mton -> Error= 0,5%
  • 22. Resultados 124,4 Mton/año Throughput máx.: 149Mton/año
  • 23. Resultados Análisis de sensibilidad del sistema debido a perturbaciones en disponibilidad de los equipos de carguío: (disponibilidad camiones 80%)
  • 24. Conclusiones Transporte es cuello de botella. Siempre que su disponibilidad aumente, se mejorará el throughput. Sistema de carguío sobredimensionado. Variaciones de disponibilidad de equipos no se refleja en throughput (creciente o decreciente). La simulación computacional puede ser una herramienta eficiente para analizar procesos y recursos.
  • 25. Gracias por su Atención
  • 26.
  • 27. Marcos Márquez, profesor Centro de Minería PUC.
  • 28. Sebastián Silva, alumno Ingeniería UCh.
  • 29. David Godoy, alumno Ingeniería PUC.