Estimación de tiempos de demora en el sistema de acarreo mediante el uso del lenguaje de programación Phyton en la Unidad Minera Sotrami – Ayacucho

Descripción del Articulo

Esta investigación analiza el sistema de acarreo en la Unidad Minera SOTRAMI, Ayacucho, donde las demoras significativas afectan la eficiencia y los costos operativos. Para abordar esta problemática, se implementó Python como herramienta para estimar tiempos de demora, optimizar operaciones y reduci...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Pucyura Huari, Kevin
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2024
Institución:Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco
Repositorio:UNSAAC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/10112
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12918/10112
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Estimación de demoras
Python
Acarreo minero
Simulación operativa
http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.02
Descripción
Sumario:Esta investigación analiza el sistema de acarreo en la Unidad Minera SOTRAMI, Ayacucho, donde las demoras significativas afectan la eficiencia y los costos operativos. Para abordar esta problemática, se implementó Python como herramienta para estimar tiempos de demora, optimizar operaciones y reducir costos. El objetivo general fue emplear Python para identificar las demoras en el acarreo. Se diagnosticó el sistema actual, se evaluaron las demoras operativas y no operativas, y se analizó su impacto en los costos. La metodología, de tipo básica y cuantitativa, incluyó recolección de datos mediante observación directa, entrevistas y monitoreo en tiempo real, procesados con las bibliotecas NumPy, Pandas y SimPy. Los resultados evidencian que las demoras promedio son de 2.08 horas operativas y 1.37 horas no operativas por ciclo. Las mejoras propuestas redujeron los costos de acarreo en un 10%, logrando un ahorro anual de $150,000. Se identificaron áreas críticas y estrategias para garantizar la sostenibilidad de las optimizaciones. En conclusión, Python demostró ser eficaz para identificar y mitigar las demoras en el acarreo, mejorando la productividad y reduciendo costos, lo que confirma su utilidad en la gestión operativa minera.
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