Optimización de la producción y del transporte por ferrocarril de la mina Esmeralda de El Teniente usando analítica avanzada

Abstract

Este estudio presenta una metodología para la optimización conjunta de la producción y el transporte de mineral por ferrocarril, aplicada al sistema de despacho del acarreo intermedio en operaciones de minería subterránea a gran escala, mediante la implementación de una heurística basada en la lógica de asignación Ancla–Vecindad y un enfoque de despacho participativo. Su propósito es priorizar y asignar dinámicamente los puntos de carguío a los trenes, en función del estado operativo de la red y la oferta disponible. La heurística se implementa mediante un simulador determinístico en tiempos discretos, desarrollado en Python bajo una arquitectura modular orientada a objetos, que incorpora restricciones físicas, decisiones operacionales y condiciones dinámicas del entorno.

En este contexto, el algoritmo busca coordinar y optimizar de forma conjunta la producción y el acarreo. En este problema, cuando los piques alcanzan su capacidad máxima, la producción se detiene; por lo tanto, el transporte no solo debe maximizar el uso del tren, sino también asegurar que los piques dispongan de espacio para recibir mineral, garantizando así la continuidad del flujo desde el nivel de extracción.

El modelo fue validado utilizando datos reales del sistema Teniente 6 (TT6), perteneciente a la mina El Teniente de Codelco, la operación subterránea más grande del mundo, considerando turnos de 8 horas y una flota de tres trenes de 12 carros, con una capacidad total de 600 toneladas por tren. Se analizaron escenarios de oferta normal y alta, observándose incrementos del 12 % y 19 % en el mineral transportado, respectivamente.

Aunque aún no ha sido implementado en operación real, el diseño modular de la herramienta permite su escalabilidad y eventual integración con plataformas existentes. Este trabajo entrega una base metodológica sólida para futuras extensiones en contextos de acarreo subterráneo.