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...
Autor: | |
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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 |
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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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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