Costo Mina

8/13/2019 Costo Mina

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UNIVERSIDAD DE CHILEFACULTAD DE CIENCIAS FSICAS Y MATEMTICASDEPARTAMENTO DE INGENIERA DE MINAS

CONFIABILIDAD DE UN MODELO ECONMICODE COSTO MINA

MEMORIA PARA OPTAR AL TTULO DE INGENIERO CIVIL DE MINAS

RODRIGO ANDRS MORALES BARROS

PROFESOR GUA:ROLF FIEBIG JENSEN

MIEMBROS DE LA COMISIN:BRUNO BEHN THEUNE

ALFONSO OVALLE WALKER

SANTIAGO DE CHILEMAYO 2013


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RESUMEN

La presente memoria profesional ha sido patrocinada por Divisin El Soldado

perteneciente a la Compaa Minera Anglo American Chile. El trabajo fue realizado en lasinstalaciones de esta Divisin, especficamente en el rea de planificacin. Durante el

transcurso del estudio se ha contado con el apoyo de un tutor designado por la Compaa, elSr. Fabin Lemus.

El objetivo principal de esta memoria o estudio fue construir un modelo econmicoque permita estimar un parmetro importante para el rea de planificacin, el costo mina.Para ello se requiere que el modelo sea lo ms confiable posible dentro de las herramientasdisponibles. El estudio se centr en la realidad y particularidad de Divisin El Soldado deAnglo American Chile; de manera que se realizaron clculos especficos relacionados conesta mina, lo que aumenta la confiabilidad del modelo. Otro objetivo fue caracterizar losKPIs relacionados con la productividad de los equipos mineros (disponibilidad fsica, uso

de la disponibilidad fsica y rendimiento) y establecer intervalos de confianza para ellos.Luego, usando estos valores e intervalos de confianza, previamente descritos, comoinputs al modelo econmico, se establecieron intervalos de probabilidad para el costomina. Cabe mencionar que como parte de los requerimientos del estudio, el Modelotambin logra estimar las flotas de equipos mineros para cada ao dentro del periodo devida de la mina.

El modelo fue construido subdividiendo por reas el costo mina hasta el detallemximo. Tambin se utiliz la herramienta Minesight Haulage para el clculo dedistancias de transporte. Posteriormente el modelo fue calibrado usando los resultados

reales obtenidos en el ejercicio del ao 2012 con respecto al costo mina, obteniendo unporcentaje de diferencia entre el costo mina real versus el costo mina modelado de 0,5%.Establecido que el modelo entregaba resultados confiables, se obtuvo como resultado queel costo mina para el ao 2013 segn el modelo ser de 2,179 US$/t. Luego, utilizando losKPIs analizados, se obtuvo un costo mina medio de 2,255 US$/t, el cual se encontrabadentro de un intervalo de probabilidad al 70% para el costo mina (2,228 2,283). Serealizaron anlisis parecidos para la flota de equipos mineros, en los cuales se obtuvieronresultados satisfactorios al igual que los obtenidos en el anlisis del costo mina.


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ABSTRACT

The present professional study has been sponsored by division "El Soldado"belonging to the mining company Anglo American Chile. This work has been made in theirfacilities, specifically in the planning area. For the course of this study there has been

provided support by the designated Company's tutor, Mr. Fabian Lemus.

The main target in this study was to build an economic model for allowing toestimate an important parameter for the planning area, the mining cost. This requires asmuch reliability as possible within the available tools. This study will be focused in thereality and particularity of the division El Soldado of Anglo American Chile; making

specific estimates related to this mine, for increasing reliability on the model. Otherobjective was to characterize KPI's related to the productivity of the mining equipment(physics availability, uses of physics availability and performance) and establish intervalsof trust/confidence for them. Then, using these values and confidence intervals, previously

described, as inputs for the economic model, probability intervals were established formining cost. It is noteworthy that as part of the requirements of this study, the model alsoachieves estimate mining equipment fleet for each year within the period of the mine life.

The model was created subdividing areas of the mining costs including maximumdetails, it was also used the tool Minesight Haulage for calculing transport distances.Later on the model was calibrated, using actual outcomes obtained during year 2012 inrelation to the mining cost, obtaining a difference percentage between the real mining costmodeling versus the model mining cost of 0,5%. Established that the model broughtreliable results, was obtained the value of the mining cost for year 2013, which according

to the model will be 2,179US $/t. Then, using the KPIs analyzed, it was obtained amedium cost of 2,255US $/t for the mining, which it was in the interval of probability at70% of the mining cost (2,228 2,283). Similar analyzes were performed for the miningequipment fleet in which satisfactory results were obtained as those obtained in the miningcost analysis.


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AGRADECIMIENTOS

Para el desarrollo de este estudio he recibido el apoyo, desinteresado, de muchaspersonas, a las cuales quiero agradecer de todo corazn:

A la Universidad de Chile, en especial al personal docente y administrativo delDepartamento de Ingeniera en Minas. A los primeros agradecerle la slida base terica queme han entregado y por compartir sus experiencias en mineria, en especial agradecer alprofesor Rolf Fiebig por su apoyo, consejos y seguridad entregada durante el desarrollo dela memoria, al profesor Bruno Behn por ser un gran consejero, una persona muy amable ycompartir conmigo parte de su gran historia ligada a la minera, y al profesor BenjamnGaldames, quien gracias a su gestin se pudo desarrollar esta memoria, agradecer tambin,el haberme entregado una visin ms humana de lo que es trabajar en minera. A lossegundos, agradecer su cordialidad en el trato diario, y por enriquecer al Departamento consu forma de ser. De manera especial agradecer a la Secretaria Docente del Departamento

Juanita Vergara, por ser una persona tan atenta y prestar apoyo en todo lo que se necesite.

Quisiera agradecer a Anglo American Chile, Divisin El Soldado por permitir yapoyar el desarrollo de este trabajo, a todo el personal perteneciente a la Gerencia deDesarrollo y Proceso, agradecer a Mary Nahuelpan, Cristina Badilla y Rodrigo Daz, porsu simpata, y disponibilidad para responder consultas; y de manera muy especial agradecera mi Tutor Fabin Lemus, por su paciencia, enseanzas, simpata y preocupacin en eldesarrollo mi memoria profesional, sin su apoyo no hubiera sido posible terminar esteestudio.

A mis amigos, a los que siempre estn conmigo en las buenas, en las malas, y en lasre-malas. De todo corazn les doy las gracias por alegrarme la vida, por las conversacionesque hemos tenido, y por los consejos que me han dado.

A mi familia, a mis padres Luis y Lorena, a mi hermana Brbara, gracias por suformacin como persona, creo que sin esa formacin no sera la persona feliz que soy eneste momento, sin ustedes nunca podra haber cumplido mis sueos, muchas gracias por sucario, apoyo y en especial por su comprensin. Fueron meses difciles, pero gracias austedes pude sacar todo adelante. Gracias por estar conmigo en todo este largo camino,ahora es hora de cosechar. Tambin a mis abuelos, que me han dado su sabidura para

afrontar los desafos de la vida, ojal pueda tener ms tiempo para retribuirle todo el amorque me han dado.

Espero que el tiempo ahora no borre a esta gente que tanto amo, porque sin ellos no

valgo nada, su alma es mi alimento


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TABLA DE CONTENIDO

1. INTRODUCCIN ......................... .......................... ......................... .......................... ............... 1

1.1 Objetivos ......................... .......................... .......................... ......................... ........................ 21.1.1 Generales....................................................................................................................... 2

1.1.2 Especficos ........................ .......................... ......................... .......................... ............... 2

1.2 Alcance .......................... .......................... .......................... ......................... ........................ 2

1.3Antecedentes de la Faena.................................... ........................... ......................... ............... 3

1.3.1 Descripcin de la Faena .......................... .......................... ......................... .................... 3

1.3.2 Estructura Administrativa ................... .......................... ......................... ........................ 4

2. METODOLOGA .......................... .......................... ......................... .......................... ............... 5

3. ESTADSTICA DESCRIPTIVA ......................... .......................... ......................... .................... 74. INTERVALO DE PROBABILIDAD ............................................ ......................... .................. 60

5. MODELO ECONMICO ........................... ......................... .......................... .......................... 98

5.1 Construccin ....................... .......................... .......................... ......................... .................. 98

5.2 Minesight Haulage ....................... ......................... ........................... ......................... ........102

5.3 Calibracin del Modelo ........................ .......................... .......................... .........................103

5.4 Resultados ........................... .......................... .......................... ......................... .................104

6. ANLISIS ........................ ......................... .......................... ......................... ..........................109

6.1 Estadstica descriptiva e Intervalos de Probabilidad. ..........................................................109

6.2 Modelo Econmico Costo Mina ........... .......................... .......................... .........................114

7. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES.......................... .......................... ....................123

8. REFERENCIAS BIBLIOGRFICAS .......................... .......................... .......................... ...125

ANEXO A ..................................................................................................................................126

ANEXO B ..................................................................................................................................155


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NDICE DE FIGURAS

Figura 1: Mapa de la ubicacin de Mina El Soldado ................................................................................... 3Figura 2: Esquema productivo de mina El Soldado .................................................................................... 4Figura 3: Organigrama rea planificacin mina El Soldado. ....................................................................... 4Figura 4: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota perforadoras D75 (Datos Sin Filtrar) .. 9

Figura 5: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota perforadoras D75............ ............. ...... 9Figura 6: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota perforadoras D75 (Datos sin Filtrar) ............. .... 10Figura 7: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota perforadoras D75 ............. ............. ............. ...... 10Figura 8: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras D75 (Datos sin Filtrar). 11Figura 9: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras D75 ............ ............. .... 11Figura 10: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota perforadoras DMM3 (Datos sin

filltrar) ................................................................................................................................................... 12Figura 11: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota perforadoras DMM3. ............. ........ 12Figura 12: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota perforadoras DMM3 (Datos sin Filtrar) .......... 13Figura 13: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota perforadoras DMM3 ....................... ............. .. 13Figura 14: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras DMM3 (Datos sin

Filtrar) ................................................................................................................................................... 14Figura 15: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras DMM3 ............ .......... 14Figura 16: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota perforadoras PV 271 (Datos sin

Filtrar) ................................................................................................................................................... 15Figura 17: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras PV 271 ............ .......... 15Figura 18: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota perforadoras PV 271 (Datos sin Filtrar) .......... 16Figura 19: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota perforadoras DMM3. ...................... ............. .. 16Figura 20: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras PV271 (Datos sin

Filtrar) ................................................................................................................................................... 17Figura 21: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras PV271 ............ .......... 17Figura 22: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC5500 N2 (Datos sin Filtrar) ....... 18Figura 23: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC5500 N2 ...................... ............. 18

Figura 24: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC5500 N2 (Datos sin Filtrar) ............... ........ 19Figura 25: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC5500 N2........... ............. ............. ............. .. 19Figura 26: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Pala PC5500 N2 (Datos sin Filtrar) ........ 20Figura 27: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Pala PC5500 N2 .......... ............. ............. 20Figura 28: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC5500 N3 (Datos sin Filtrar) ....... 21Figura 29: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC5500 N3 ...................... ............. 21Figura 30: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC5500 N3 (Datos sin Filtrar) ............... ........ 22Figura 31: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC5500 N3........... ............. ............. ............. .. 22Figura 32: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Pala PC5500 N3 (Datos sin Filtrar) ........ 23Figura 33: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Pala PC5500 N3 .......... ............. ............. 23Figura 34: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC5500 N5 (Datos sin Filtrar) ....... 24

Figura 35: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC5500 N5 ...................... ............. 24Figura 36: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC5500 N5 (Datos sin Filtrar) ............... ........ 25Figura 37: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC5500 N5........... ............. ............. ............. .. 25Figura 38: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Pala PC5500 N5 (Datos sin Filtrar) ........ 26Figura 39: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Pala PC5500 N5 .......... ............. ............. 26Figura 40: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC5500 N6 (Datos sin Filtrar) ....... 27Figura 41: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC5500 N6 ...................... ............. 27Figura 42: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC5500 N6 (Datos sin Filtrar) ............... ........ 28Figura 43: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC5500 N6........................ ............. ............. .. 28


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Figura 91: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Mensual Flota de camiones 830 ............ .. 58Figura 92: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Mensual Flota de camiones 830 ........... ............. ...... 58Figura 93: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Mensual Flota de camiones 830 ............. .. 59Figura 94: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC8000 (Segundo Filtro)......... .............. .......... 93Figura 95: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC5500 N2 (Segundo Filtro) ......... 96Figura 96: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota Palas PC5500 ...................... ........ 109

Figura 97: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota Palas PC5500 .............. ............. ............ ....... 110Figura 98: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Flota Palas PC5500 .................. ............. 111Figura 99: Ejemplo del mnimo, media y mximo en un intervalo de probabilidad ............. ............. ........... 118


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NDICE DE GRFICASGrfica 1: Test de normalidad AndersonDarling Disponibilidad [%] Flota Perforadoras D75................... 61

Grfica 2: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Flota Perforadoras D75......................................... 61Grfica 3: Test de normalidad AndersonDarling Uso [%] Flota Perforadoras D75............ .............. .......... 62

Grfica 4: Intervalo de probabilidad Uso [%] Flota Perforadoras D75.......................................................... 62

Grfica 5: Test de normalidad AndersonDarling Rendimiento [m/h] Flota Perforadoras D75.................... 63Grfica 6: Intervalo de probabilidad Rendimiento [m/h] Flota Perforadoras D75.......................................... 63

Grfica 7: Test de normalidad AndersonDarling Disponibilidad [%] Flota Perforadoras DMM3.............. 64Grfica 8: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Flota Perforadoras DMM3.................................... 64

Grfica 9: Test de normalidad AndersonDarling Uso [%] Flota Perforadoras DMM3............ ............. ...... 65Grfica 10: Intervalo de probabilidad Uso [%] Flota Perforadoras DMM3................................................... 65

Grfica 11: Test de normalidad AndersonDarling Rendimiento [m/h] Flota Perforadoras DMM3............. 66Grfica 12: Intervalo de probabilidad Rendimiento [m/h] Flota Perforadoras DMM3.............. ............. ........ 66

Grfica 13: Test de normalidad AndersonDarling Disponibilidad [%] Flota Perforadoras PV271......... .... 67Grfica 14: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Flota Perforadoras PV271................................... 67

Grfica 15: Test de normalidad AndersonDarling Uso[%] Flota Perforadoras PV271............ ............. ...... 68Grfica 16: Intervalo de probabilidad Uso [%] Flota Perforadoras PV271.................................................... 68

Grfica 17: Test de normalidad AndersonDarling Rendimiento [m/h] Flota Perforadoras PV271............ .. 69Grfica 18: Intervalo de probabilidad Rendimiento [m/h] Flota Perforadoras PV271............ .............. .......... 69

Grfica 19: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Disponibilidad [%] Pala PC8000.............................. 70Grfica 20: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [tph] Pala PC8000...................................................... 70

Grfica 21: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Uso [%] Pala PC8000 .............................................. 71Grfica 22: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Rendimiento [tph] Pala PC8000............................... 72

Grfica 23: Intervalo de probabilidad Rendimiento [tph] Pala PC8000......................................................... 72Grfica 24: Test de normalidad Anderson Darling Uso [%] Pala PC5500 N2 ............................................. 73

Grfica 25: Test de normalidad Anderson Darling Uso [%] Pala PC5500 N2 ............................................. 74

Grfica 26: Intervalo de probabilidad Uso [%] Pala PC5500 N2 ................................................................. 74Grfica 27: Test de normalidad Anderson Darling Rendimiento [tph] Pala PC5500 N2.............................. 75Grfica 28: Intervalo de probabilidad Rendimiento [tph] Pala PC5500 N2 ................................................. 75

Grfica 29: Test de normalidad Anderson Darling Disponibilidad [%] Pala PC5500 N3............................. 76Grfica 30: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Pala PC5500 N3................................................ 76

Grfica 31: Test de normalidad Anderson Darling Uso [%] Pala PC5500 N3 ............................................. 77Grfica 32: Intervalo de probabilidad Uso [%] Pala PC5500 N3 ................................................................. 77

Grfica 33: Test de normalidad Anderson Darling Disponibilidad [%] Pala PC5500 N3............................. 78Grfica 34: Intervalo de probabilidad Uso [%] Pala PC5500 N3 ................................................................. 78



Grfica 39: Test de normalidad Anderson Darling Disponibilidad [%] Pala PC5500 N5............................. 81Grfica 40: Intervalo de probabilidad Uso [%] Pala PC5500 N5................................................................. 81

Grfica 41: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Disponibilidad [%] Pala PC5500 N6....................... 82Grfica 42: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Pala PC5500 N6................................................. 82

Grfica 43: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Uso [%] Pala PC5500 N6............ ............. ............. .. 83Grfica 44: Intervalo de probabilidad Uso [%] Pala PC5500 N6 ................................................................. 83


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Grfica 45: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Rendimiento [tph] Pala PC5500 N6......................... 84

Grfica 46: Intervalo de probabilidad Rendimiento [tph] Pala PC5500 N6 .................................................. 84Grfica 47: Test de normalidad Anderson Darling Disponibilidad [%] Flota Cargadores L-1850............ ...... 85

Grfica 48: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Flota Cargadores L-1850..................................... 85Grfica 49: Test de normalidad Anderson Darling Uso [%] Flota Cargadores L-1850.................................. 86

Grfica 50: Intervalo de probabilidad Uso [%] Flota Cargadores L-1850 ..................................................... 86Grfica 51: Test de normalidad Anderson Darling Rendimiento [tph] Flota Cargadores L-1850................... 87

Grfica 52: Intervalo de probabilidad Rendimiento [tph] Flota Cargadores L-1850...................................... 87Grfica 53: Test de normalidad Anderson Darling Disponibilidad [%] Flota Camiones 830......................... 88

Grfica 54: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Flota Camiones 830 ............................................ 88Grfica 55: Test de normalidad Anderson Darling Uso [%] Flota Camiones 830 .......................................... 89

Grfica 56: Intervalo de probabilidad Uso [%] Flota Camiones 830............................................................. 89Grfica 57: Test de normalidad Anderson Darling Rendimiento [tph] Flota Camiones 830........................... 90

Grfica 58: Intervalo de probabilidad Rendimiento [tph] Flota Camiones 830 .............................................. 90Grfica 59: Grfica de Dispersin Uso [%] Pala PC8000 (Primer Filtro). ..................................................... 92

Grfica 60: Grfica de Dispersin Uso [%] Pala PC8000 (Segundo Filtro). .................................................. 92

Grfica 61: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Uso [%] Pala PC8000 .............................................. 93Grfica 62: Intervalo de probabilidad Uso [%] Pala PC8000 ........................................................................ 94Grfica 63: Grfica de Dispersin Disponibilidad [%] Pala PC5500 N2 (Primer Filtro).............................. 95

Grfica 64: Grfica de Dispersin Disponibilidad [%] Pala PC5500 N2 (Segundo Filtro)........................... 95Grfica 65: Test de normalidad Anderson Darling Disponibilidad [%] Pala PC5500 N2............................. 96

Grfica 66: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Pala PC5500 N2................................................ 97Grfica 67: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Flota Palas PC5500........................................... 110

Grfica 68: Intervalo de probabilidad Uso [%] Flota Palas PC5500 ............................................................ 111Grfica 69: Intervalo de probabilidad Rendimiento [tph] Flota Palas PC5500............................................ 112

Grfica 70: Grafico Disponibilidad [%] mensual Palas ............................................................................. 112Grfica 71: Grafico Uso [%] mensual Palas.............................................................................................. 113

Grfica 72: Grfico Rendimiento [tph] mensual Palas .............................................................................. 114Grfica 73: Grfico Costo unitario por actividad del Costo Mina [US$/t]................................................... 116

Grfica 74: Grfico Costo unitario por elemento del Costo Mina [US$/t] ................................................... 116

Grfica 75: Grfico Porcentaje del Costo unitario por actividad [US$/t]..................................................... 117


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NDICEDETABLAS

Tabla 1: Costo unitario por actividad ao 2012 (Reales) [US$/t] ............ .............. ............ ............. ............. 103Tabla 2: Costo unitario por actividad ao 2012 (Modelo) [US$/t] ............ .............. ............ ............. ........... 104Tabla 3: Resultados costo mina modelado para todo el periodo.................................................................. 105Tabla 4: Resultados flota de equipos perforacin modelada para todo el periodo ............ ............. ............. .. 106

Tabla 5: Resultados flota de equipos carguo modelada para todo el periodo ............ ............. ............ ......... 106Tabla 6: Resultados flota de equipos transporte modelada para todo el periodo ............ ............. ............. .... 107Tabla 7: Resultados flota de equipos servicios modelada para todo el periodo ............ ............. ............ ....... 108Tabla 8: Valores del intervalo de probabilidad para los KPIs a utilizar. ............ ............. ............. ............. .. 119Tabla 9: Costo unitario por actividad calculado por el modelo para primer quinquenio del periodo........... .. 119Tabla 10: Flota de equipos calculada por el modelo para primer quinquenio del periodo. ............ ............. .. 119Tabla 11: Costo unitario por actividad calculado con valores mnimos de KPIs para primer quinquenio del

periodo. ............ ............. ............. ............. ............. ............. ............. ............. ............. ............. ............. .. 120Tabla 12: Flota de equipos calculada con valores mnimos de KPIs para primer quinquenio del periodo. .. 120Tabla 13: Costo unitario por actividad calculado con valores medios de KPIs para primer quinquenio del

periodo. ............ ............. ............. ............. ............. ............. ............. ............. ............. ............. ............. .. 121Tabla 14: Flota de equipos calculada con valores medios de KPIs para primer quinquenio del periodo. ..... 121Tabla 15: Costo unitario por actividad calculado con valores mximos de KPIs para primer quinquenio del

periodo. ............ ............. ............. ............. ............. ............. ............. ............. ............. ............. ............. .. 121Tabla 16: Flota de equipos calculada con valores maximos de KPIs para primer quinquenio del periodo. .. 122Tabla 17: Intervalo de probabilidad para el costo mina basado en los KPIs reales .................. ............. ...... 122Tabla 18: Intervalo de probabilidad para la flota de equipos basado en los KPIs reales...................... ........ 122


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NDICEDEECUACIONESEcuacin 1: Costo por cada rea ................................................................................................................ 99Ecuacin 2: Costo Mina ............................................................................................................................ 100Ecuacin 3: Diferencia Costo Modelado y Real ......................................................................................... 104Ecuacin 4: Porcentaje de Diferencia Costo Modelado y Real ............. ............. ............. ............. ............. .. 104

Ecuacin 5: Variacin costo mina real con respecto a costo mina terico ............ ............. ............. ............. 120


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1. INTRODUCCIN

La minera, al ser un negocio en el cual se manejan grandes flujos de capital, requiere deun adecuado manejo y control en las estrategias de explotacin de la mina. Lo anterior se lleva acabo por el rea de planificacin presente en cada una de ellas. Generalmente esta rea se divideen largo, mediano y corto plazo, con el fin de que el plan minero, diseado para explotar de

manera econmica durante el transcurso de la vida del yacimiento, pueda ser cumplido en el da ada a travs de la operacin de la mina. El rea de planificacin se encarga del manejo de laexplotacin minera, puesto que decide en que sector y cuanto material se debe extraer, y seencarga del diseo de la mina. La seleccin de los parmetros fsicos para el diseo, y losprogramas de extraccin del material presente en la mina, se obtienen a partir de complejasdecisiones de ingeniera, las cuales tienen una importancia econmica enorme para el negocio[1]. Uno de los aspectos ms importantes a la hora de planificar en minera, es caracterizar elcomportamiento futuro del costo mina, ya que como en todo negocio se busca tener el mayorbeneficio econmico posible. Predecir o estimar este costo es un proceso que considera todas lasparticularidades de cada mina. Sin embargo los software y modelos existentes que permitenestimar este costo, solo toman como referencia una mina que posee como parmetros, los valorescomunes encontrados en las operaciones existentes, pero sin tomar en cuentas condicionesespecficas de cada una de ellas. Como se desea obtener un resultado ms confiable para el costomina se requiere de un modelo econmico basado en el funcionamiento y los parmetrosrelacionados con la mina que se desea estudiar.

En el marco de lo anteriormente descrito se realiz un trabajo para Divisin El Soldadode Anglo American Chile. Dentro de sus instalaciones se desarroll un modelo econmico decosto mina, que adems entrega la flota de equipos necesaria para el cumplimiento del planminero. Se analiz este modelo en un horizonte de corto, mediano, y largo Plazo, y se encontren cul de estos horizontes se tiene un resultado ms confiable tanto para el costo mina comopara la estimacin de la flota de equipos minero. Lo buscado es que el modelo econmicoconstruido sea funcional y confiable, para que pueda ser utilizado en la estimacin de costo yequipos en esta mina. Segn Horngren, Datar y Foster [2] entre ms detallada sea la construccinde un modelo econmico, es menor el error que se obtiene al momento de validar o calibrar estemodelo, esto se debe a que como en casi todos los modelos, estos se construyen en base a datos einformacin, y entre ms confiable sea la fuente o el mtodo de obtencin de estos es mayor elgrado de confianza que tendr el modelo a la hora de plantear diferentes escenarios. Basado en loanterior se trat de recopilar datos de entrada confiables y se realizaron clculos detallados en el

desarrollo del modelo econmico.

Por ltimo dentro de los requerimientos del trabajo se realizara un estudio de estadsticadescriptiva a los KPIs (indicadores clave de desempeo) relacionados con los equipos mineros(disponibilidad fsica, uso de la disponibilidad fsica, rendimiento operativo).


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1.1 Objetivos

1.1.1 Generales

Construir un modelo econmico de costo mina y de estimacin de equipos mineros.Adems aumentar la confiabilidad de las estimaciones de este modelo utilizando distintasherramientas disponibles.

1.1.2 Especficos

- Realizar estadstica descriptiva a KPIs de equipos mineros recopilados en terreno ycaracterizar su comportamiento.

- Establecer intervalos de probabilidad para determinados KPIs de equipos minerosrecopilados en terreno.

- Utilizar herramientas que permitan aumentar la confiabilidad de este modeloeconmico de costo mina.

- Proyectar el panorama de Divisin El Soldado a travs del costo mina y de la flota deequipos obtenidos por el modelo econmico. En la creacin del modelo econmicoutilizar clculos desde un enfoque largo plazista.

- Establecer la probabilidad en el cumplimiento del costo mina entregado por el modeloeconmico utilizando como datos de entrada en el modelo los KPIs de equipos minerosrecopilados en terreno.

- Estudiar el comportamiento del costo mina frente a cambios en los valores de los KPIsde equipos mineros. Establecer un intervalo de probabilidad para este costo mina.

1.2 Alcance

Realizar estadstica descriptiva de los KPIs de los equipos mineros a partir de una basede datos correspondiente al periodo comprendido entre enero 2011 y junio 2012, y luego, apartir de estos resultados establecer intervalos de probabilidad al 70% para estos KPIs.Posteriormente desarrollar un modelo econmico para el clculo del costo mina, enfocado en elproceso productivo desde la tronadura hasta el transporte a la planta de beneficio. Tambin estemodelo debe entregar las flotas de equipos anuales dentro del periodo del plan minero a utilizar.Este modelo ser construido en base a lo que ocurre en minaEl Soldado, por lo cual no ser

aplicable a otras faenas, ya que como objetivo estar el aumentar la confiabilidad de este modelo,y para ello se establecern clculos estrictamente relacionados con las particularidades de estamina.

Por ultimo utilizar el valor de la media de los KPIs encontrados en la estadsticadescriptiva como inputsdel modelo, para analizar el comportamiento del costo mina a partir deestos KPIs estudiados versus el costo mina estimado de manera tericamente por el modelo decosto mina.


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1.3Antecedentes de la Faena

Dado que esta memoria o estudio se llevara a cabo en una faena minera, especficamenteen Divisin El Soldado de Anglo American Chile, es importante establecer qu tipo de mina es

la que se explota y cul es el rea dentro de la divisin en donde se desarrollara la memoria.

1.3.1 Descripcin de la Faena

Divisin El Soldado pertenece a la empresa minera Anglo American Chile, la cual es unade las empresas ligadas a la minera ms grandes en Chile. Anglo American Chile en el ejerciciodel ao 2012 obtuvo un produccin de 620.000 toneladas de cobre fino.

La Divisin El Soldado, comprende una mina rajo abierto, una planta de flotacin y unaplanta de lixiviacin para producir concentrados y ctodos de cobre. Se encuentra ubicada en lafalda occidental de la Cordillera de la Costa en la zona central de Chile (Sud Amrica) a 130 kmal noroeste de Santiago, ciudad capital del pas, la mina El Soldado ha sido explotada desde elSiglo XVIII. En el ao 2011 obtuvo una produccin de 49.600 toneladas de cobre fino.

Figura 1: Mapa de la ubicacin de Mina El Soldado


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Figura 2: Esquemaproductivo de mina El Soldado

1.3.2 Estructura Administrativa

El desarrollo de esta memoria profesional fue realizado en dependencias de Divisin ElSoldado, especficamente en el rea de planificacin, perteneciente a la Gerencia de Desarrollo yProyectos. Con el fin de tener un apoyo para llevar a cabo este estudio, se design un tutor acargo, el cual tena como misin proveer orientacin, establecer metodologas y evaluar el trabajorealizado. El tutor asignado fue Fabin Lemus, planificador de largo plazo.

A continuacin se presenta el organigrama del rea en donde se realiz esta memoriaprofesional:

Figura 3: Organigrama rea planificacin mina El Soldado.

Roberto Martnez

Gerente General

Pierre PerrierGerente Desarrollo y

Proyectos

Rodrigo DazSuperintendente

Planificacin

Fabin LemusIngeniero de Planificacin

Largo Plazo

Cristian BadillaIngeniero Planificacion

Mediano Plazo

Mary NahuelpanIngeniero Planificacion

Corto Plazo


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2. METODOLOGA

Para el desarrollo de esta memoria se establecieron etapas que permitieron tener unasecuencia de trabajo y cumplir de manera ptima los objetivos previamente establecidos. Estasetapas fueron acordadas de comn acuerdo entre profesores, tutor y alumno considerandorequerimientos y plazos establecidos para la realizacin de la memoria. Se presenta la

metodologa de trabajo detallada:

1) Recopilacin Informacin de Kpis relacionados con los equipos mineros:Recopilardatos del periodo comprendido entre Enero 2011 y Junio 2012, los cuales son los registrosde los valores obtenidos cada da de ese periodo para los KPIs (disponibilidad fsica, usode la disponibilidad fsica, y rendimiento operativo) para todos los equipos mineros,exceptuando los que prestan servicios auxiliares.

2) Manejo de la base de datos:Realizar un filtro a los datos recopilados, con el fin deconstruir una base de datos acorde a los requerimientos de los estudios requeridos en esta

memoria.

3) Estadstica descriptiva KPIs:Realizar estadstica descriptiva a cada KPI, y establecerun valor medio. Este valor medio ser utilizado en el posterior anlisis del modeloeconmico.

4) Establecer intervalos de probabilidad: Realizar un estudio estadstico, utilizando labase de datos, para generar intervalos de probabilidad al 70% para cada KPI.

5) Recopilacin informacin relacionada con el costo mina:Definir y encontrar el valorde todos los inputs necesarios para el desarrollo del modelo econmico, es decirencontrar valores de insumos, KPIs , informacin de los equipos, entre otros datosrelacionados con el costo mina. (Ejemplo: Consumo de neumticos por hora productivapara los camiones Komatsu 830).

6) Creacin modelo econmico:Crear el modelo que permite calcular el costo mina, y queadems entrega la flota de equipos por ao para un determinado plan minero.

7) Calibracin del modelo:Recopilar informacin relacionada con el costo mina obtenidoen la realidad en un ao en particular, y compararlo con los que entrega el modelo para elmismo ao. Si es que se tienen diferencias mayores al 5% verificar clculos e inputsutilizados, tambin verificar la flota de equipos. (Mximo de 5% de diferencia, lo anteriorestablecido por el tutor en la faena)

8) Resultados:Una vez calibrado el modelo, obtener resultados del costo mina y la flota deequipos en un horizonte del largo plazo.


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9) Anlisis de los resultados:Realizar un anlisis a todos los resultados obtenidos dentrodel desarrollo de la memoria, entre ellos caracterizar el comportamiento de los KPIsobtenidos en terreno y establecer el comportamiento que tiene el costo mina frente avariaciones de ciertos KPIs que presentan los equipos mineros.

10)Conclusiones y Recomendaciones: Obtener conclusiones claras con respecto a laconfiabilidad del modelo desarrollado, acerca de los KPIs de equipos mineros utilizados,y sobre los resultados obtenidos. Por ultimo dar recomendaciones para futuros estudiosrelacionados con el tema de esta memoria, y en particular recomendaciones para DivisinEl Soldado.


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3. ESTADSTICA DESCRIPTIVA

Segn lo explicado por Lpez [3] los indicadores de desempeo (KPIs) son parmetros demedicin que permiten dar seguimiento y evaluar el cumplimiento de los objetivos de gestin.Para el desarrollo del modelo econmico de costo mina se necesitan ciertos KPIs que guardanrelacin con los equipos mineros presentes en el proceso productivo, a partir de los cuales se

pueden obtener los costos asociados al equipo en cada etapa del proceso productivo. Estos KPIsse calculan de manera terica al momento de realizar un modelo econmico de costo mina. Sinembargo ciertos parmetros que participan en el clculo de estos KPIs son estimados de acuerdoa las condiciones particulares de cada mina, en este caso a particularidades que posee Mina ElSoldado. Como uno de los objetivos de esta memoriaes mejorar la confiabilidad y por ende laprecisin a la hora de establecer un costo mina, se hace necesario establecer el valor de estosKPIs segn los resultados encontrados en terreno. Para realizar lo anterior, se revisaron reportesgenerados por Dispatch y se conform una base de datos a partir del registro diario del periodocomprendido entre Enero 2011 y Junio 2012 de los siguientes KPIs:

Disponibilidad fsica [%]

Uso de la disponibilidad Fsica [%] Rendimiento operativo [t/h] [m/h]A continuacin se detallan los equipos mineros agrupados por cada proceso productivo en el

que son parte:

Perforacin:

Flota Perforadoras Sandvik D75 Flota Perforadoras Atlas Copco DMM3 Flota Perforadoras Atlas Copco PV271

Carguo:

Flota Palas Komatsu PC5500 Flota Palas Komatsu PC8000 Flota Cargadores Le Tourneau L-1850 Flota Cargadores Caterpillar 994

Transporte:

Flota Camiones Caterpillar 785 Flota Camiones Komatsu 830En el caso de este estudio se decidi excluir del anlisis la flota de cargadores Caterpillar 994,

ya que por motivos relacionados con la produccin de esta mina, estos equipos pasaron a serparte de los servicios auxiliares de la produccin, y no son considerados actualmente como partede la flota de equipos del carguo.


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Para establecer los valores reales de los KPIs es necesario revisar los datos recopiladosdesde Dispatch, ya que mucho de los datos, al momento de realizar una estadstica descriptivaposeen una varianza muy grande, esto se debe a datos que generan ruido en el valor de lamedia muestral. Entonces si es que se ocupa esta media como valor real para cada KPI, setendr un resultado menos probable de ocurrir, por consiguiente una menor confiabilidad en elresultado. Para solucionar lo anterior se establecieron ciertos parmetros para realizar un filtroen la base de datos:

Disponibilidad: Se eliminaron valores 0 % correspondiente a mantencin preventiva ymantencin planificada. Puesto que estas mantenciones estn consideradas en el planminero asociado que es usado al momento de desarrollar el modelo econmico de costomina.

Uso: Se eliminaron lo datos cuando la disponibilidad de ese da fue 0% o fue demasiadabaja para que este equipo se pudiera usar (>10 %), esto se debe a que si el equipo no est

disponible este pueda ser usado, y estos valores castigan el valor del uso de ladisponibilidad fsica, generando ruido en los datos.

Rendimiento: Se eliminaron los datos cuando el uso de la disponibilidad fue 0%, y valoresde rendimiento iguales a 0 (tph) (m/h) que se deban a que el equipo estaba desarrollandootra tarea distinta para la cual est diseado.

Con esta nueva base de datos, se procedi a realizar una nueva estadstica descriptiva, con elfin de reflejar los cambios ocurridos al realizar el proceso anterior. Para realizar esta comparacinfue necesario presentar el comportamiento de cada KPI a travs de una figura que resume la

estadstica descriptiva. Esta figura muestra el histograma resumido de los valores de cada KPI, sumedia, desviacin estndar, varianza, numero de datos, mximo, mnimo, entre otros indicadores.Adems esta figura muestra una prueba de normalidad (Anderson Darling), que tiene comoobjetivo verificar si los datos distribuyen de manera normal. Esta prueba ser explicada msadelante. A continuacin se muestran las figuras que resumen las estadsticas descriptivas de losdatos sin filtrar y la estadstica de los datos obtenidos despus del filtro:


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Flota Perforadoras D75

Disponibilidad

Figura 4: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota perforadoras D75(Datos Sin Filtrar)

Figura 5: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota perforadoras D75.


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Uso

Figura 6: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota perforadoras D75 (Datos sin Filtrar)

Figura 7: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota perforadoras D75


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Rendimiento

Figura 8: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras D75(Datos sin Filtrar)

Figura 9: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras D75


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Flota Perforadoras DMM3

Disponibilidad

Figura 10: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota perforadoras DMM3(Datos sin Filtrar)

Figura 11: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota perforadoras DMM3.


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Uso

Figura 12: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota perforadoras DMM3(Datos sin Filtrar)

Figura 13: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota perforadoras DMM3


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Rendimiento

Figura 14: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras DMM3(Datos sin Filtrar)

Figura 15: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras DMM3


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Flota Perforadoras PV 271

Disponibilidad

Figura 16: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota perforadoras PV 271(Datos sin Filtrar)

Figura 17: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras PV 271


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Uso

Figura 18: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota perforadoras PV 271(Datos sin Filtrar)

Figura 19: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota perforadoras DMM3.


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Rendimiento

Figura 20: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras PV271(Datos sin Filtrar)

Figura 21: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Flota perforadoras PV271


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Pala PC5500 N2

Disponibilidad

Figura 22: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC5500 N2(Datos sin Filtrar)

Figura 23: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC5500 N2


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Uso

Figura 24: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC5500 N2 (Datos sin Filtrar)

Figura 25: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC5500 N2


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Rendimiento

Figura 26: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Pala PC5500 N2(Datos sin Filtrar)

Figura 27: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Pala PC5500 N2


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Pala PC5500 N3

Disponibilidad




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Uso




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Rendimiento




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Pala PC5500 N5

Disponibilidad




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Uso




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Rendimiento




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Pala PC5500 N6

Disponibilidad




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Uso




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Rendimiento


(Datos sin filtrar)



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Pala PC8000

Disponibilidad

Figura 46: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC8000 (Datos sin Filtrar)

Figura 47: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC8000


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Uso

Figura 48: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC8000 (Datos sin Filtrar)

Figura 49: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC8000


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Rendimiento

Figura 50: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Pala PC8000 (Datos sin Filtrar)

Figura 51: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Pala PC8000


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Flota Cargadores L-1850

Disponibilidad

Figura 52: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota de cargadores L-1850(Datos sin Filtrar)

Figura 53: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota de cargadores L-1850


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Uso

Figura 54: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota de cargadores L-1850 (Datos sin Filtrar)

Figura 55: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota de cargadores L-1850


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Rendimiento

Figura 56: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Flota de cargadores L-1850(Datos sin Filtrar)

Figura 57: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Flota de cargadores L-1850


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Flota Camiones 830

Disponibilidad

Figura 58: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota de camiones 830(Datos sin Filtrar)

Figura 59: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Flota de camiones 830


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Uso

Figura 60: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota de camiones 830 (Datos sin Filtrar)

Figura 61: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Flota de camiones 830


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Rendimiento

Figura 62: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Flota de camiones 830(Datos sin Filtrar)

Figura 63: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Flota de camiones 830


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De la estadstica anteriormente realizada, se observa que al comparar la media muestral delos datos sin filtrar con la de los datos filtrados de la mayora de los KPIs estudiados, se presentauna pequea variacin en sus valores, lo que hace pensar que la realizacin de este filtrono estan significativa para los objetivos de esta memoria. Sin embargo con este filtro de datos selogr reducir de manera significativa valores 0, los cuales sesgaban la distribucin de lasmuestras, lo cual es importante para la siguiente etapa de esta memoria que pretende entregar unintervalo de probabilidad en la cual se encuentren los KPIs, para esto es necesario que estasmuestras distribuyan de manera normal. Por otro lado segn lo comentado anteriormente, estosvalores son ms precisos y por ende tienen una mayor confiabilidad.

Como segunda parte de esta etapa se procedi a agrupar de manera mensual estos datosfiltrados, tratando de sopesar datos muy alejados de la media y que generan sesgo en ladistribucin de estas muestras. Con el resultado obtenido a partir de los datos agrupadosmensualmente se encontr el valor de la media para cada KPI, el cual ser utilizado al momentode hacer un clculo real del costo mina con el modelo econmico. Por otro lado, en base a estosresultados mensuales, en la prxima etapa se determinaran los intervalos de probabilidad que nospermita predecir estos valores de KPI en terreno, es decir que si se tomase una nueva muestra yse escogiera un mes cualquiera, el valor estos KPIs estara dentro de este intervalo, con un nivelde confianza dado (Puede ser 90%, 75%, etc depende del grado de confianza que se requiera).Lo anterior es de suma importancia a la hora de establecer que grado de confianza tiene nuestrosresultados, como por ejemplo el grado de confianza que tendr el valor de costo mina entregadopor el modelo econmico; o tambin entre que limites este resultado tendr un X% deprobabilidad de ocurrir. Con el fin de caracterizar estos datos pero ahora agrupadosmensualmente, se realiz una nueva estadstica descriptiva. A continuacin las figuras queresumen las estadsticas descriptivas para cada equipo, siguiendo el mismo formato empleado

anteriormente:


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Disponibilidad

Figura 64: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Mensual Flota perforadoras D75

Uso

Figura 65: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Mensual Flota perforadoras D75


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Rendimiento

Figura 66: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Mensual Flota perforadoras D75


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Disponibilidad

Figura 67: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Mensual Flota perforadoras DMM3

Uso

Figura 68: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Mensual Flota perforadoras DMM3


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Rendimiento

Figura 69: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Mensual Flota perforadoras DMM3


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Flota Perforadoras PV 271

Disponibilidad

Figura 70: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Mensual Flota perforadoras PV 271

Uso

Figura 71: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Mensual Flota perforadoras PV 271


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Rendimiento

Figura 72: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [m/h] Mensual Flota perforadoras PV 271


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Pala PC5500 N2

Disponibilidad

Figura 73: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Mensual Pala PC5500 N2

Uso

Figura 74: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Mensual Pala PC5500 N2


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Rendimiento

Figura 75: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Mensual Pala PC5500 N2


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Pala PC5500 N3

Disponibilidad


Uso



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Rendimiento



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Rendimiento



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Pala PC5500 N6

Disponibilidad


Uso



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Rendimiento



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Pala PC8000

Disponibilidad

Figura 85: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Mensual Pala PC8000

Uso

Figura 86: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Mensual Pala PC8000


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Rendimiento

Figura 87: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Mensual Pala PC8000


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Disponibilidad

Figura 88: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Mensual Flota de cargadores L-1850

Uso

Figura 89: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Mensual Flota de cargadores L-1850


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Rendimiento

Figura 90: Resumen Estadsticas Descriptivas Rendimiento [tph] Mensual Flota de cargadores L-1850


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Flota Camiones 830

Disponibilidad

Figura 91: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Mensual Flota de camiones 830

Uso

Figura 92: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Mensual Flota de camiones 830


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4. INTERVALO DE PROBABILIDAD

En base a lo expuesto anteriormente, se requiere para el anlisis de este estudio, establecerintervalos de probabilidad para los distintos KPIs, para aquello y como primera medida seestableci el grado de confianza que tendra este intervalo, lo cual fue una decisin tomada por elequipo de planificacin de El Soldado dado que ellos manejan los requerimientos especficos

de la empresa y bajo qu condiciones se deben presentar los resultados a mostrar. El grado deconfianza establecido para este estudio es del 70%, puesto que este valor entrega ms holgura almanejo de la confiabilidad del modelo econmico que se desea construir.

Para definir estos intervalos de probabilidad, es necesario primero realizar un test denormalidad a los datos agrupados mensualmente para determinar si es que estos distribuyen demanera normal, y de ese modo establecer un intervalo de probabilidad. Se utilizaron dos tipos detest de normalidad, cada uno de estos es utilizado para diferentes tamaos de la muestra analizar,debido a que:

Test de normalidad AndersonDarling: Se utiliza para un nmero de datos en la muestra mayor a 15. Compara distribucin acumulada emprica de los datos con una distribucin

normal esperada. Si esta diferencia es suficientemente grande se rechaza hiptesis nula. Ho: Los datos provienen de una poblacin que posee una distribucin normal.

(Pvalue > 0,005) Ha: Los datos No provienen de una poblacin que posee una distribucin normal.

(Pvalue


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Disponibilidad

Grfica 1: Test de normalidad AndersonDarling Disponibilidad [%] Flota Perforadoras D75

Grfica 2: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Flota Perforadoras D75


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Uso

Grfica 3: Test de normalidad AndersonDarling Uso [%] Flota Perforadoras D75

Grfica 4: Intervalo de probabilidad Uso [%] Flota Perforadoras D75


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Rendimiento

Grfica 5: Test de normalidad AndersonDarling Rendimiento [m/h] Flota Perforadoras D75

Grfica 6: Intervalo de probabilidad Rendimiento [m/h] Flota Perforadoras D75


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Disponibilidad

Grfica 7: Test de normalidad AndersonDarling Disponibilidad [%] Flota Perforadoras DMM3

Grfica 8: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Flota Perforadoras DMM3


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Uso

Grfica 9: Test de normalidad AndersonDarling Uso [%] Flota Perforadoras DMM3

Grfica 10: Intervalo de probabilidad Uso [%] Flota Perforadoras DMM3


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Rendimiento

Grfica 11: Test de normalidad AndersonDarling Rendimiento [m/h] Flota Perforadoras DMM3

Grfica 12: Intervalo de probabilidad Rendimiento [m/h] Flota Perforadoras DMM3


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Flota Perforadoras PV271

Disponibilidad

Grfica 13: Test de normalidad AndersonDarling Disponibilidad [%] Flota Perforadoras PV271

Grfica 14: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Flota Perforadoras PV271


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Uso

Grfica 15: Test de normalidad AndersonDarling Uso[%] Flota Perforadoras PV271

Grfica 16: Intervalo de probabilidad Uso [%] Flota Perforadoras PV271


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Rendimiento

Grfica 17: Test de normalidad AndersonDarling Rendimiento [m/h] Flota Perforadoras PV271

Grfica 18: Intervalo de probabilidad Rendimiento [m/h] Flota Perforadoras PV271


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Pala PC8000

Disponibilidad

Grfica 19: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Disponibilidad [%] Pala PC8000

Grfica 20: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [tph] Pala PC8000


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Uso

Grfica 21: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Uso [%] Pala PC8000

En este caso el test de normalidad usado es el de Kolmogorov puesto que la muestra poseemenos de 15 datos. Este test fue rechazado ya que el valor P es menor a 0.15. Con esto se puededecir que con la actual base de datos los datos agrupados mensualmente correspondientes al uso[%] de la Pala PC8000 no distribuyen segn una funcin normal o gaussiana.


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Rendimiento

Grfica 22: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Rendimiento [tph] Pala PC8000

Grfica 23: Intervalo de probabilidad Rendimiento [tph] Pala PC8000


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Pala PC5500 N2

Disponibilidad

Grfica 24: Test de normalidad Anderson Darling Uso [%] Pala PC5500 N2

Al igual que en el caso del uso [%] de la Pala PC5000, la disponibilidad [%] mensual dela Pala PC5500 no distribuye de manera normal, puesto que el test de normalidad Anderson-

Darling arrojo un valor P menor a 0,005.


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Uso

Grfica 25: Test de normalidad Anderson Darling Uso [%] Pala PC5500 N2

Grfica 26: Intervalo de probabilidad Uso [%] Pala PC5500 N2


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Rendimiento

Grfica 27: Test de normalidad Anderson Darling Rendimiento [tph] Pala PC5500 N2

Grfica 28: Intervalo de probabilidad Rendimiento [tph] Pala PC5500 N2


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Pala PC5500 N3

Disponibilidad

Grfica 29: Test de normalidad Anderson Darling Disponibilidad [%] Pala PC5500 N3

Grfica 30: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Pala PC5500 N3


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78

Rendimiento




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Pala PC5500 N5

Disponibilidad




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Uso




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Rendimiento




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Pala PC5500 N6

Disponibilidad

Grfica 41: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Disponibilidad [%] Pala PC5500 N6



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Rendimiento

Grfica 45: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Rendimiento [tph] Pala PC5500 N6

Grfica 46: Intervalo de probabilidad Rendimiento [tph] Pala PC5500 N6


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Disponibilidad

Grfica 47: Test de normalidad Anderson Darling Disponibilidad [%] Flota Cargadores L-1850

Grfica 48: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Flota Cargadores L-1850


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Uso

Grfica 49: Test de normalidad Anderson Darling Uso [%] Flota Cargadores L-1850

Grfica 50: Intervalo de probabilidad Uso [%] Flota Cargadores L-1850


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Rendimiento

Grfica 51: Test de normalidad Anderson Darling Rendimiento [tph] Flota Cargadores L-1850

Grfica 52: Intervalo de probabilidad Rendimiento [tph] Flota Cargadores L-1850


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Flota Camiones 830

Disponibilidad

Grfica 53: Test de normalidad Anderson Darling Disponibilidad [%] Flota Camiones 830

Grfica 54: Intervalo de probabilidad Disponibilidad [%] Flota Camiones 830


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Uso

Grfica 55: Test de normalidad Anderson Darling Uso [%] Flota Camiones 830

Grfica 56: Intervalo de probabilidad Uso [%] Flota Camiones 830


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Rendimiento

Grfica 57: Test de normalidad Anderson Darling Rendimiento [tph] Flota Camiones 830

Grfica 58: Intervalo de probabilidad Rendimiento [tph] Flota Camiones 830


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Luego de definir los intervalos de probabilidad para los KPIs en que se pudo establecerun intervalo (segn el test de normalidad), se procedi a revisar los casos en que el test indicabalo contrario, dado que parte de los objetivos de esta memoria es establecer intervalos para todoslos KPIs. Para llevar a cabo esta etapa se realiz un nuevo filtro de datos esta vez usandocriterios estadsticos para eliminar datos muy alejados de la media, para aquello se evaluaron losgrficos de dispersin de los datos diarios previamente filtrados, y de manera visual, aplicandocriterios ingenieriles, se eliminaron ciertos datos que estaban muy alejados de donde se ubicaba laconcentracin de los datos, lo que provocaba un cierto ruidoen el resultado, provocando queestos datos no distribuyeran de manera normal. Posterior a esto se realiz un nuevo test denormalidad para corroborar el cumplimiento de la condicin anterior, y con la seguridad de quelos datos distribuyen de la manera buscada, se definieron los intervalos de probabilidad al 70%.

Los KPIs que en una primera instancia no pasaron el test de normalidad fueron: el usode la pala PC8000, y la disponibilidad de la pala PC5500 N2. En ambos casos el Test denormalidad realizado mostro que no posean una distribucin normal. A continuacin se presentala comparacin de la dispersin de los datos generados desde una primera base de datos tomadaen terreno, y de los datos generados a partir de esta misma base de datos, pero luego del filtro

efectuado. Luego se muestra la estadstica descriptiva de estos KPIs segn la nueva base dedatos. Finalizando con el test de normalidad y el resultado final de este anlisis, la grfica quemuestra el intervalo de probabilidad de un 70%.


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Pala PC8000

Disponibilidad

Grfica 59: Grfica de Dispersin Uso [%] Pala PC8000 (Primer Filtro).

Grfica 60: Grfica de Dispersin Uso [%] Pala PC8000 (Segundo Filtro)


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Figura 94: Resumen Estadsticas Descriptivas Uso [%] Pala PC8000 (Segundo Filtro)

Grfica 61: Test de normalidad Kolmogorov Smirnov Uso [%] Pala PC8000


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Grfica 62: Intervalo de probabilidad Uso [%] Pala PC8000


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Pala PC5500 N2

Disponibilidad

Grfica 63: Grfica de Dispersin Disponibilidad [%] Pala PC5500 N2 (Primer Filtro)

Grfica 64: Grfica de Dispersin Disponibilidad [%] Pala PC5500 N2 (Segundo Filtro)


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Figura 95: Resumen Estadsticas Descriptivas Disponibilidad [%] Pala PC5500 N2 (Segundo Filtro)



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5. MODELO ECONMICO

Realizado el estudio estadstico en base a los KPI`s de los equipos mineros, se procedi ala construccin del modelo econmico que permite el clculo del costo mina, y a la posteriorcalibracin de este modelo.

5.1 Construccin

Para la construccin del modelo se utiliz como principal herramienta el modulo Exceldel conjunto de herramienta de Microsoft Oficce. Apoyado en este software se fueronconstruyendo planillas que recopilaran los inputs necesarios para el desarrollo del modelo, loscuales tienen que ser ingresados al modelo antes de realizar cualquier clculo.

Para mantener un orden en la construccin del modelo, y apoyado por lo expresado porHorngren, Datar, y Foster [2] en cuanto a que un mayor detalle en los clculos y mtodosutilizados aumenta la confiabilidad de este modelo, se separ el costo mina, y se asign unaplanilla de clculo a cada rea involucrada en el proceso de extraer el mineral hasta transportarloa la planta de beneficio, encontrndose con las siguientes reas en la cual se separ el costo mina:

Perforacin Tronadura Carguo Transporte Servicios Administracin & Gerencia

La finalidad de lo anterior era mantener un orden dentro de las planillas de clculo, y ademsgenerar un resultado ms detallado al mostrar este modelo el peso que tiene cada uno de estoscostos en el costo mina. Por otra parte cada una de estas reas genera diversos costos segn laslabores que se realizan en ella, los equipos utilizados, los insumos utilizados, la mano de obrautilizada, etc..., es conveniente para evitar agregar u omitir costos que estn presentes en elproceso productivo, detallar los costos generados en cada rea, con esto se tiene un control delcosto total de cada rea y tambin permite evitar errores en el momento de generar clculos apartir de frmulas tericas.

1. Perforacin.a) Costo de Aceros de Perforacinb) Costo de Consumo de Combustiblec) Costo Mantencin de Equiposd) Costo Dotacine) Costo Fijo


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[US$/t]

Ecuacin 2: Costo Mina

Otro de los resultados entregados por este modelo econmico tiene relacin con la flota deequipos necesarios para llevar a cabo el plan minero, el clculo de estos equipos se realiz

estrictamente pensando en la planificacin a largo plazo, dado que el modelo solamente sepreocup de las horas operativas anuales necesarias para cumplir el plan y las horas operativasque entregaba cada equipo despus de afectaciones mecnicas (disponibilidad mecnica),afectaciones relacionadas con la dinmica de la mina, es decir: clima adverso, ausencia de frentepara operar, otras, y tambin otras que tiene que ver con la utilizacin de los equipos (uso de ladisponibilidad mecnica), tomando en consideracin lo anterior se entrega la flota ptima parallevar a cabo el plan minero. Sin embargo a la hora de establecer una flota mensual o una flotadiaria o semanal es necesario operativizar esta flota y realizar un nuevo clculo a partir decondiciones particulares para cada mes, semana o da.

Los equipos mineros que se consideran en este modelo se relacin con las necesidadesparticulares de mina El Soldado las cuales no necesariamente deben ser las mismas de otramina. A continuacin el detalle de equipos que entrega este modelo, como parte de la flota deequipos necesarios para el cumplimiento de un determinado plan minero entregado como dato deentrada o input.

Flota de Equipos

1. Perforacina) Perforadora Sandvik D75kb)

Perforadora Ingersoll Rand DMM3c) Perforadora Atlas Copco PV271

d) Perforadora Sandvik DI600e) Perforadora Ingersoll Rand DM50

2. Carguoa) Pala Komatsu PC5500b) Pala Komatsu PC8000c) Cargador Marathon Le Tourneau L1850

3. Transportea) Camin Komatsu 830


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4. Serviciosa) Bulldozerb) Wheeldozerc) Motoniveladorasd) Camiones Algibese) Cargadores Frontalesf) Excavadorasg) Compactadores

Estos equipos anteriormente descritos son en los cuales el modelo creado se basa para laestimacin de la flota de equipos, es decir el modelo indica si cada equipo es necesario paracumplir el plan minero y el nmero de ellos necesarios. Lo anterior se debe a que mina ElSoldado posee actualmente esta flota de equipos (la detallada anteriormente), y como no esimposible anticiparse en el largo plazo a un cambio de modelos de los equipos, se utiliza comoproyeccin de la flota, o sea una flota con caractersticas similares a la que se tiene actualmente.Sin embargo es importante recalcar que producto de las accesibilidad a tecnologas ms baratas,es muy probable que los modelos de estos equipos no sern los mismo en los prximos aos,por lo tanto si es que hay alguna nocin de algn cambio de modelo en uno o ms equipos, estose debe establecer en los inputs del modelo econmico, detallando en que ao se decide usarequipos diferentes a los actuales.

El modelo econmico requiere de datos de entrada que sirven como base para realizar elclculo y entregar los valores requeridos. Estos inputs fueron recopilados en el transcurso delperiodo de memoria. Los inputs necesarios para el funcionamiento del modelo y el valor usadopara cada uno de estos, se detallan en los Anexos B.

Por ultimo en la construccin del modelo se estableci, en conjunto con el tutor, que elmodelo tendra tambin como un output el costo de mina calculadoa partir de algunos KPIsentregados por la etapa anterior, con el fin de aumentar, acotar y analizar la confiabilidad en elvalor entregado. Para aquello se desarroll el mismo procedimiento descrito en esta capitulo, perotomando en consideracin que en los clculos del modelo se ocuparan los valores obtenidosanteriormente de disponibilidad fsica, uso de la disponibilidad fsica y rendimiento. Sin embargola estimacin del costo mina entregada por el modelo usando como base de clculo estos KPIs,no puede ser utilizada en un largo plazo, ya que estos KPIs representan una situacin actual de ladinmica de la mina, y no necesariamente la situacin futura de esta. Por ejemplo: El rendimientode los camiones tiene estricta relacin con las distancias que recorren, la cual generalmente tiendea aumentar a medida que se avanza en desarrollo del rajo, es decir a medida que tenemos lospuntos de extraccin ubicados en cotas ms bajas. Lo anterior nos plantea la siguiente pregunta:Estos KPIs se pueden utilizar para la estimacin del costo mina con un horizonte de largo,mediano y/o un corto plazo? La respuesta para la anterior interrogante es la siguiente: Ladisponibilidad fsica, y el uso de esta disponibilidad son KPIs que deberan ser representativosen el largo plazo (vida de la mina), ya que para este modelo se presupone una flota de las mismascaractersticas, en el largo plazo, a la estudiada y condiciones de la mina semejantes en el tiempopara el caso del uso. Sin embargo el dinamismo de la mina (la calidad de la roca, distancias de


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transporte, nuevos botaderos, entre otros factores), afecta el rendimiento de los camiones y de lasperforadoras en un horizonte de largo y mediano plazo. Para el corto plazo el rendimiento deestos equipos se considera parecido a los actuales, puesto que los cambios sucedidos en la minano difieren con el periodo estudiado. Se estableci que para el anlisis de resultados, se realizarauna comparacin entre lo que entrega el modelo de una manera terica y otra utilizando losKPIs en estudio, puesto que utilizando estos KPI`s se tendra una mayor confiabilidad en elclculo del costo mina, que es lo buscado por esta memoria, dado que se tendran valoresbasados en lo ocurrido en la realidad.

Por ltimo el modelo de costo mina entrega un resumen de los insumos utilizados para elcumplimiento del plan minero, y una planilla de anlisis de este costo en donde muestra elporcentaje que cada una de las reas influye en el costo mina total, y como se distribuye el costoen cada rea, todo lo anterior a travs de grficos y tablas.

5.2 Minesight Haulage

Para aumentar la confiabilidad en cualquier tipo de clculo, es primordial tener un mayorgrado de confianza en los valores utilizados como inputsdel clculo, es decir tener inputs msprecisos, y si adems se utilizan formulas o clculos adecuados, permite obtener outputs msconfiables. El clculo del costo mina no es la excepcin a lo anterior, es por aquello, que comoapoyo para el trabajo realizado se utiliz la herramienta Minesight Haulage, aprovechando laimplementacin de este mdulo de transporte durante el desarrollo de este estudio. MinesightHaulage es una herramienta del Software de diseo y planificacin Minesight, queprincipalmente sirve como apoyo para los planes mineros que se construyen en el rea deplanificacin y para automatizar ciertos procesos. Esta herramienta es una gran ventaja a la horade planificar y nos permite ir evaluando los costos de tomar distintas decisiones tal como lo

describe el paper de Huang, Cai, y Banfield [5] el cual detalla las diferentes caractersticas queposee Minesight Schelude Optimizer, set de herramientas entre las cuales se encuentras elmdulo Haulage.

Este mdulo requiere de un gran trabajo de implementacin, ya que se deben cargar unagran cantidad de inputs relacionados con el carguo y transporte, muchos de ellos de maneraespecfica como un vector de consumo de combustible, restricciones precisas para el caso delclima adverso, entre otros. Todo lo anterior permite a esta herramienta entregar resultadosconfiables que son requeridos para el rea. Dentro de estos resultados, y tomando ventaja de unclculo efectuado por una herramienta computacional, la cual posee mayor grado de

confiabilidad, se utilizaron los resultados de la distancias medias entregados por este mdulo. Ladistancia media es uno de los inputs ms delicados del modelo econmico desarrollado, puestoque una pequea variacin en las distintas distancias que se tienen en la mina, afecta en granmedida los rendimientos obtenidos al momento de saturar las palas disponibles, es decir alrealizar un match entre la pala y el camin

Por ltimo, algunos resultados entregados por esta herramienta sirven para compararalgunos inputs, como tambin algunos outputs del modelo econmico, pero dado que el


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enfoque en la implementacin de este mdulo es para el mediano plazo, no pueden ser utilizadosdirectamente a la hora de correr el modelo, es decir al momento en que el modelo econmicoentrega resultados. Algunos valores que entrega este mdulo se listan a continuacin [6]:

Entrega rutas precisas y reales del transporte de camiones.

Movimiento a planta Leyes a planta Ciclos de tiempo de los equipos de carguo y transporte Flota de camiones Hrs. de operacin para Palas, Cargadores y Camiones

5.3 Calibracin del Modelo

Una de las formas para establecer si un modelo entrega resultados de acorde a lo queocurre con la realidad, y verificar si hay ciertos inputs o clculos que no corresponden, escomparar los resultados que entrega este modelo con los resultados registrados en la realidad.

Con motivo de calibrar el modelo econmico construido, se obtuvieron los resultadoseconmicos con el rea de finanzas de El Soldado, los cuales detallan los costos por rea y elcosto mina total del ejercicio 2012.Por otra parte el rea de planificacin, en la cual se desarrolleste estudio, facilito algunos de los inputs utilizados por el modelo correspondientes al ao 2012,entre ellos el plan minero, y los movimientos de algunos equipos. Por ultimo con los inputsobtenidos en la etapa de recopilacin de datos, se tuvo todo lo necesario para correr este modeloy obtener el Costo Mina correspondiente al ao 2012.

Los datos obtenidos para el ejercicio 2012 con respecto al Costo Mina que se obtuvo sedetallan a continuacin:

Costo Unitario por Actividad [US$/t]Perforacin US$/t 0,218Tronadura US$/t 0,236Carguo US$/t 0,508Transporte US$/t 0,761Servicios Auxiliares US$/t 0,321

A&G US$/t 0,147Costo Mina US$/t 2,191

Tabla 1: Costo unitario por actividad ao 2012 (Reales) [US$/t]

Al ingresar todos los inputs necesarios, se obtuvieron los siguientes resultados para el ao2012, utilizando el modelo econmico de estimacin del costo mina, anteriormente desarrollado:


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Ao Costo MinaUS$/t

2013 2,1792014 2,2022015 2,1742016 2,272

2017 2,2572018 2,3372019 2,3622020 2,3052021 2,3362022 2,4052023 2,3692024 2,355

Tabla 3: Resultados costo mina modelado para todo el periodo

Estos son los costos minas que se tienen segn el modelo econmico construido en esteestudio, segn el plan minero se contempla una que el movimiento de la mina termina el ao2035.

En el caso de la flota de equipos, se obtuvo la siguiente flota de equipo por ao en elperiodo, la cual se presenta segn el rea al que pertenece el equipo:

Perforacin.

Ao Costo MinaUS$/t

2025 2,3412026 2,3232027 2,514

2028 2,600

2029 2,5282030 2,276

2031 2,5702032 2,5702033 2,258

2034 2,6102035 5,253

Ao 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Perforadoras D75k 6 6 6 6 5 5 5 5

Perforadoras DMM3 2 2 2 2 2 2 2 2

Perforadoras PV271 1 1 1 1 1 1 1 1

Perforadoras DI600 3 3 3 3 2 2 2 2

Perforadoras DM50 1 1 1 1 1 1 1 1

Nmero Total de Perforadoras 13 13 13 13 11 11 11 11


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Tabla 4: Resultados flota de equipos perforacin modelada para todo el periodo

Carguo.

Ao 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020Palas PC5500 4 4 4 4 3 3 3 3

Palas PC8000 1 1 1 1 1 1 1 1

Cargadores L 1850 0 1 0 0 0 0 0 0

Nmero Total 5 6 5 5 4 4 4 4

Ao 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028

Palas PC5500 3 3 3 3 3 3 3 3

Palas PC8000 1 1 1 1 1 1 1 1

Cargadores L 1850 0 0 0 0 1 1 1 0

Nmero Total 4 4 4 4 5 5 5 4

Ao 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035

Palas PC5500 3 3 2 2 2 2 1

Palas PC8000 1 1 1 1 1 1 1

Cargadores L 1850 0 1 1 1 1 1 1

Nmero Total 4 5 4 4 4 4 3Tabla 5: Resultados flota de equipos carguo modelada para todo el periodo

Ao 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035

Perforadoras D75k 6 5 5 4 4 3 1

Perforadoras DMM3 1 1 1 1 1 1 1

Perforadoras PV271 0 0 0 0 0 0 0

Perforadoras DI600 3 2 2 2 2 2 1

Perforadoras DM50 0 0 0 0 0 0 0

Nmero Total de Perforadoras 10 8 8 7 7 6 3

Ao 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028

Perforadoras D75k 4 5 6 6 5 5 5 6

Perforadoras DMM3 2 1 1 1 1 1 1 1

Perforadoras PV271 1 1 0 0 0 0 0 0

Perforadoras DI600 2 2 2 2 3 3 3 3

Perforadoras DM50 1 1 1 1 0 0 0 0

Nmero Total de Perforadoras 10 10 10 10 9 9 9 10


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Transporte.

Ao 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028

Camiones Komatsu 830 25 27 26 25 23 20 23 27

Ao 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035

Camiones Komatsu 830 25 19 23 20 19 16 8Tabla 6: Resultados flota de equipos transporte modelada para todo el periodo

Ao 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

Camiones Komatsu 830 30 28 30 30 27 26 27 27


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6. ANLISIS

6.1 Estadstica descriptiva e Intervalos de Probabilidad.

En los resultados obtenidos en la primera etapa de esta memoria se realiz estadsticadescriptiva y se construyeron intervalos de probabilidad para flotas de equipo, excepto para laspalas modelo PC5500 las cuales fueron separadas unitariamente con el fin de tener valores msdetallados en los equipos ms influyente en planificacin (las palas). Sin embargo para efectosde anlisis posteriores, fue necesario generar un resultado para la flota de palas PC5500 a partirde los resultados unitarios obtenidos. Para lo anterior se promediaron los valores mensuales decada pala en los meses en donde se tenan datos de todas las palas, con esto se obtuvo los valoresmensuales para la flota de palas PC5500 por cada KPI. Luego, a partir de los valores obtenidosse realiz estadstica descriptiva, y dado que los KPIs de cada Pala distribuan como unafuncin normal, la flota tambin cumple lo anterior, por lo cual se generaron intervalos deprobabilidad al 70% para la Flota de Palas PC5500.

Fig

Costo Mina

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