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 |
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Vera Miranda, MiguelPucyura Huari, Kevin2024-12-24T00:01:32Z2024-12-24T00:01:32Z2024253T20241782http://hdl.handle.net/20.500.12918/10112Esta 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.application/pdfspaUniversidad Nacional de San Antonio Abad del CuscoPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Estimación de demorasPythonAcarreo mineroSimulación operativahttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.05.02Estimación de tiempos de demora en el sistema de acarreo mediante el uso del lenguaje de programación Phyton en la Unidad Minera Sotrami – Ayacuchoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisreponame:UNSAAC-Institucionalinstname:Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cuscoinstacron:UNSAACSUNEDUIngeniero de MinasUniversidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Facultad de Ingeniería Geológica, Minas y MetalúrgicaIngeniería de Minas74650921https://orcid.org/0000-0002-9349-846323876027http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesishttp://purl.org/pe-repo/renati/nivel#tituloProfesional724026Contreras Arana, OdilonOlave Apaza, Jose AlfredoYana Jahuira, FlorentinoArellano Choque, FelixORIGINAL253T20241782_TC.pdfapplication/pdf8640639http://repositorio.unsaac.edu.pe/bitstream/20.500.12918/10112/1/253T20241782_TC.pdf39661c1eb7785d8649ab5f483f3289d6MD5120.500.12918/10112oai:repositorio.unsaac.edu.pe:20.500.12918/101122024-12-23 19:18:07.252DSpace de la UNSAACsoporte.repositorio@unsaac.edu.pe |
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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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