Análisis de variables de control para desarrollar un indicador de desempeño integral de carguío y acarreo que permita reducir impacto negativo en la producción de minado
Descripción del Articulo
En la presente investigación se analizaron las variables de control y su interacción en la flota de carguío y acarreo. Las variables de control fueron monitoreadas y controladas en el sistema de despacho incluido el tiempo del proceso productivo de cada equipo a un nivel de detalle de actividades. L...
| Autor: | |
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2023 |
| Institución: | Universidad Nacional de Ingeniería |
| Repositorio: | UNI-Tesis |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:cybertesis.uni.edu.pe:20.500.14076/25219 |
| Enlace del recurso: | http://hdl.handle.net/20.500.14076/25219 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Carguío y acarreo Indicador clave de desempeño Sistema de despacho Simulación Montecarlo Balance de Flota Factor de Productividad https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05 |
| Sumario: | En la presente investigación se analizaron las variables de control y su interacción en la flota de carguío y acarreo. Las variables de control fueron monitoreadas y controladas en el sistema de despacho incluido el tiempo del proceso productivo de cada equipo a un nivel de detalle de actividades. Las actividades de los equipos están dentro de la línea de tiempo, cada equipo tiene 24 horas por día los 365 días o 366 días (en año bisiesto) por año, las cuales se distribuyen por 3 partes principales, la primera es el tiempo disponible para la operación, la segunda es el tiempo requerido para realizar el mantenimiento y la tercera es el tiempo requerido para reparación mayor o el ensamble del equipo. La línea de tiempo se considera fijo en el período estipulado (como ejemplo un día con 24 horas, 1,440 minutos o 86,400 segundos) en cuanto a las actividades del ciclo productivo, considerando que son procesos independientes, las variables de control contribuyen inversamente al valor final de la producción, esto significa que, si los equipos realizan sus ciclos en menos tiempo, la producción se incrementa. El problema consiste en el impacto que genera las prácticas individuales de las guardias y los cambios de planes sin tener un análisis previo y para determinar que variables son los de mayor relevancia se modela el ciclo en base al principio de balance de capacidad de flota “Factor de producción” donde las capacidades son equivalentes. La capacidad excedente se reduce adicionando demoras hasta que se equilibra con el de menor capacidad para balancear la producción entre sí. Sea el caso, si es mayor la flota de cargadores, se necesita agregar tiempo como tiempo de espera para camiones y para flota de acarreo, el tiempo agregado es la cola en la flota de cargadores. Se desarrolló el modelo productivo y con la simulación Montecarlo se determinó el impacto entre variables de control y los resultados de sensibilidad expresado en toneladas ponderan cada factor contra su objetivo y que el promedio ponderado geométrico de los factores de mayor impacto seleccionados integra todo el modelo y su preponderancia en un solo indicador clave. Finalmente, el modelo se ajustó a los escenarios planteados y la simulación se comparó contra los resultados de cada escenario real, con lo que se demostró que las prácticas planteadas son las mejores opciones para el proceso productivo. Palabras Claves: Sistema de despacho, Indicador Clave de Desempeño, Carguío y Acarreo, Simulación Montecarlo, Balance de Flota, Factor de Productividad |
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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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