Modelo geomecánico y gestión de costos mediante optimización de KPIs y precios unitarios para vetas angostas mina Victoria Buenos Aires SAC. – Camaná

• Autores: Torres Huillca, Luis Fernando, Huamani Ojeda, David Esteban
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional de San Agustín
• Repositorio: UNSA-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/21738
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12773/21738
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Vetas Angostas; Diseño Geomecánico; Gestión de Costos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05

El presente estudio busca optimizar la operación en vetas angostas de Mina Victoria Buenos Aires S.A.C. mediante el desarrollo de un modelo integrado que interrelacione un diseño geomecánico optimizado con una gestión estratégica de costos. Para ello, se evaluarán las condiciones geomecánicas actuales para identificar riesgos de inestabilidad y, con base en esto, se diseñará un modelo que proponga sistemas de sostenimiento efectivos que mejoren la seguridad operativa. Simultáneamente, se establecerán KPIs críticos de desempeño (como costo por tonelada y avance diario) y se optimizará la estructura de precios unitarios de la operación. Este enfoque integral está orientado a mitigar las inestabilidades geomecánicas y los sobrecostos actuales, transformando la gestión operativa en un sistema robusto que garantice tanto la seguridad estructural como la sostenibilidad financiera del proyecto. Para resolver esta brecha técnica y económica, se ha planteado un modelo integrado geomecánico y de costos operativos de sostenimiento. Esta propuesta se estructura en cuatro fases principales de gestión de costos, que son imprescindibles para su implementación: Planificación estratégica de costos: Determina cómo se gestionarán los recursos del proyecto. Estimación técnica de costos: Calcula los recursos financieros necesarios para cada actividad. Formulación presupuestal: Consolida los costos para definir un presupuesto integral. Monitoreo y control económico: supervisa y ajusta los costos en tiempo real mediante KPIs. La aplicación de este modelo y la optimización de los indicadores clave de desempeño (KPIs) en las operaciones de sostenimiento generaron resultados significativos: El costo de sostenimiento por tonelada métrica se redujo en un 35% (de 13.00 a 8.45 US$/ton). La eficiencia de instalación de sostenimiento se incrementó en un 30% (de 118m2/Gdia a 153.4 m2/Gdia). La densidad de sostenimiento disminuyó en un 13%. El precio unitario del sostenimiento se redujo en un 5%, lo que representa un ahorro de 15.75 US$ por metro de avance y un ahorro proyectado de 23,625 US$.