Optimización en la toma de decisiones de gestión de activos físicos en minería
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- Víctor Venegas Sevilla
- hace 8 años
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1 Optimización en la toma de decisiones de gestión de activos físicos en minería Rodrigo Pascual J., Ph.D. Departamento de Ingeniería Mecánica Universidad de Chile
2 Resumen Marco general Modelos de apoyo a toma de decisiones Ejempos Conclusiones
3 Esquema (y oportunista)
4 Costos asociados a mantenimiento Costos directos AFNOR, Recueil des normes française X 06, X 50, X 60, AFNOR.. Costos de falla Costos de inventario Inversiones por confiabilidad
5 Balance de estrategias Costos Presupuesto C. global C. directos Nivel de mantenimiento preventivo C. de falla
6 Gestión de mantenimiento Mapa conceptual
7
8
9 Priorización
10 Análisis de Pareto o ABC zona A 20% de fallas zona B 80% de costos; 30% de fallas zona C 15% de costos 50% de fallas. 5% de costos Horas de detención 100% 80% 60% 40% 20% 0% A 0% 20% 40% 60% 80% 100% Nro. fallas
11 Variable de análisis Podemos ordenar solo por horas de parada Solo por numero de fallas Por el costo global Priorizar por maquinas que causen más horas de parada con muy pocas fallas
12 Deficiencias de Pareto Criterios posibles costo directos, disponibilidad, tasa de fallas, MTTR Si disponibilidad Frecuencia? duración? Gran cantidad de información en historiales Pareto solo para equipos supercríticos Difícil análisis de tendencia
13 fracción de tiempo detenido por mantenimiento correctivo (D i ) i-esimo modo de falla Interv. i Interv. j MTBF i =1/λ i MTTR i tiempo Ambos
14 Diagrama tasa de ocurrencia vs tiempo fuera de servicio Disponibilidad Confiabilidad Mantenibilidad Knights, P.F., Downtime Priorities, Jack-knife Diagrams, and the Business Cycle, Maintenance Journal, 17(2), 14-21, Melbourne, Australia, 2004.
15 Análisis de tendencias Tiempo fuera de servicio Frecuencia
16 Prioridades en repuestos Tasa de demanda (unidades/unidad de tiempo) Consecuencias (unidades monetarias) Louit, D., Optimization of critical spares parts inventories: a reliability perspective U. de Toronto, 2006
17 Tasa de producción óptima con degradación de la confiabilidad
18 Situación Pala +tasa de producción +desgaste Overhauls» +frecuentes Toma de decisión Tasa optima de producción Condición Confiabilidad constante
19 Modelo de confiabilidad R Weibull edad Parámetro de forma β i Tiempo característico η i (factor de carga)
20 Programa de overhauls con confiabilidad constante Intervalo entre overhauls Factor de sobrecarga
21 Resultados Disponibilidad Tasa de producción (ton/hora) W. R. Blishke, D. N. P. Murthy, ed., Case Studies in reliability and Maintenance, Wiley, Factor de sobrecarga
22 Sensibilidad de la disponibilidad (Confiabilidad no constante) Factor de sobrecarga + Intervalo entre overhauls (años)
23 Sensibilidad tasa de producción (Confiabilidad no constante) (Ton/hr) Factor de sobrecarga + Intervalo entre overhauls (años)
24 Factor de sobrecarga Sensibilidad tasa de producción (Confiabilidad no constante) Intervalo entre overhauls (años) (Ton/hr)
25 Sensibilidad en utilidad asociada al equipo (Confiabilidad no constante) 10 8 USD/año Factor de sobrecarga + 0 Intervalo entre overhauls (años)
26 Costo de falla Evaluación a través de simulación
27 Decisión Minera Mover desde camiones de 240 ton a 320 ton?
28 Ahorros esperados costos de intervención Menos operadores y técnicos Costos de operación Mayor eficiencia combustible/unidad transportada Costos de inventario -repuestos
29 Costos pueden aumentar Equipo más grande y nuevo + complejo Menos confiable? Menos mantenible? +costo de falla? Repuestos mucho más caros
30 Ejemplo Ciclo de operación de 7200 Ton/ciclo: 20 camiones de 360 ton Vs 30 camiones de 240 ton Sin redundancia Retraso en programa de producción
31 Simulación Tiempo Nro. Camiones operativos
32 Camiones no disponibles Probabilidad Camiones detenidos
33 Considera -redundancia por camiones extra -capacidad limitada de reparación Resultados
34 Programas de inspecciones a flotas de equipos móviles
35 Intervalo entre inspecciones
36 Tasa de falla Fallas/unidad de tiempo Sensible Frecuencia de inspecciones Intervalo medio entre fallas (km) Experimental Ajustado Intervalo entre inspecciones (km)
37 Objectivo Maximizar Disponibilidad (A) Variable de decision Intervalo entre inspecciones (T x )
38 Disponibilidad % de Disponibilidad Intervalo entre inspecciones (Km) Interval between inspections (Km)
39 Resultados Usual: 5000 Km Optimo 8000 Km Aumento de disponibilidad +0.33% horas-unidad/año, 6 unidades USD/unidad/año» Reducción presupuesto: USD/año
40 Asignación de recursos con restricción presupuestaria
41 Situación Mantenimiento de deposito Programa estrategico Varios años Varias flotas Adquisiciones y retiros conocidos Toma de decisiones Qué overhaulear? Cuantos? Cuando? Criterio Maximizar Disponibilidad ponderada SCORE Tipo de equipo tiempo
42 tiempo Restriccion de presupuesto
43 3 flotas Estudio de caso Ejercito de Chile Leopard, Unimog, Camiones 4 zonas/talleres Análisis a posteriori
44 Periodos Datos Periodos Equipos Disponibilidad mínima (%) Periodos Equipos Equipos Costos de overhaul (um/u) Requerimientos planificados (u/año)
45 Resultados Plan con recursos asignados Max PD (u/año)
46 Resultados Poder disuasivo y costo
47 Resultados año Tipo de equipo Justifica fijación/modificación de presupuestos Reduce tiempo para planificación Asegura balance de disponibilidad entre flotas
48 Tasa de servicio con restricción en capacidad de mantenimiento Simulación
49 Modelo Chequeo pre-vuelo Indicador misiones/unidad detiempo Sensible Recursos de mantenimiento limitados Misión Mantenimiento centrado en la condición Mantenimiento preventivo
50 tiempo Simulación Misiones/unidad de tiempo
51 Resultados Misiones/hora missions/hour Tamaño Fleet de sizela flota Single Server Multi Server
52 Pool de repuestos entre compañias
53 Cooperación entre compañias 4 aerolíneas: A,B,C y D un solo tipo de aeronave, 5 bases compañía B opera desde 2 bases (B 1 y B 2 ). 4 repuestos/aeronave
54 Tiempo entre fallas T bur = 6570 horas de vuelo. η = 9 horas de vuelo/dia T at = 21 días
55 Pooling como si hubiese una sola bodega, aun si hay varias bases
56 Nivel de servicio local y consolidado
57 Sin/con cooperación
58 Conclusión Hemos visto Marco general Modelos de apoyo a la toma de decisiones Claves Necesidad Restricciones de presupuesto y disponibilidad Acceso a la información ERP Ingeniería de confiabilidad Muchas oportunidades
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