Metodología de análisis de la confiabilidad de planes de desarrollo y preparación minera subterránea en corto plazo basado en simulación

Abstract

La planificación de corto plazo suele tener horizontes de tiempo variables. En periodos muy cortos de tiempo como un turno o un día, en el desarrollo y preparación subterránea, habitualmente una persona planifica distribuyendo los recursos disponibles de forma de maximizar las actividades realizadas en ese lapso. La eficiencia de estos planes está limitada por la destreza y experiencia del planificador, lo que ha motivado estudios que apuntan a la optimización de la planificación a través de métodos computacionales. Es así como aparecen estudios que apuntan a la generación de planes optimizados que minimizan el tiempo requerido para ejecutar las actividades programadas. Sin embargo, la implementación de estos planes en minas reales puede ser complicado y costoso. Por este motivo surge la necesidad de verificar la confiabilidad de los mismos. La metodología propuesta pretende evaluar, mediante de simulación, los planes optimizados para excavaciones horizontales de desarrollo y preparación minera subterránea. La metodología parte de la generación de planes optimizados que contienen las actividades, los frentes, los tiempos de inicio y fin, y los recursos asignados. Posteriormente, se toma la asignación de equipos en frentes, determinada por el plan y se ejecuta la simulación, para lo cual se establecen los factores de incertidumbre operacional a considerar: tiempos de trabajo, interrupciones y pérdidas operacionales por cambio de turno. Esta metodología permite evaluar el desempeño general de las flotas de desarrollo y preparación minera subterránea, siguiendo pautas determinadas por un agendamiento e incorporando parámetros de incertidumbre. La metodología es aplicada sobre un caso de estudio en una mina de panel caving. Para el modelado de datos se cuenta con una base de datos con información de aproximadamente un año. La base de datos es tratada para excluir datos erróneos y no representativos y se modelan las funciones de distribución tanto para los tiempos de trabajo como para interrupciones y cambios de turno. Mediante experimentos se evalúan tres alternativas de actualización del plan al existir desviaciones: sin cambios (que es el caso base), cambio a asignación dinámica (equivalente a la intervención humana) y reagendamiento optimizado. Los resultados muestran que el cumplimiento obtenido en el caso base es del 80.32% respecto al agendamiento inicial. De aquí se obtiene que la asignación dinámica presenta mejores resultados, alcanzando un 89.74% en cumplimiento, mientras que el reagendamiento optimizado da un cumplimiento de 84.06%.