optimización matemática aplicada al sector minero

ANALYTICS:

GENERACIÓN DE VALOR EN LA MINERÍA Y EN LA METALURGIA

Ing. Jesús M. Velásquez Bermúdez, Ph. D.

Director Científico

DecisionWare International Corp. [email protected]

ORGANIZACIONES ANALÍTICAS - INTELIGENTES

EL CURIOSITY TOMA RUMBO A MARTE. Noticia: 22/01/2012

Dotado de poderosos instrumentos e impulsado por una batería nuclear, "Curiosity buscará moléculas orgánicas, los pilares químicos de la

vida", dice Joy Crisp, del Laboratorio de Propulsión a Chorro, de la NASA. "Queremos averiguar si el ambiente de Marte fue, o todavía es,

capaz de albergar vida".

"La información preservada en las rocas es de particular interés", dice Crisp. "Dicha información ha estado guardada durante miles de

millones de años, y con ella se pueden responder preguntas como: '¿Dónde y por cuánto tiempo podría haber sido habitable Marte?',

'¿Hacía calor o frío en el pasado?', o '¿El agua de Marte era ácida o salada?'"

Curiosity será el primer vehículo explorador en el Marte, desde los famosos Spirit (Espíritu) y Opportunity (Oportunidad). Aunque será difícil

competir con la resistencia de aquellos exploradores gemelos, el Curiosity será capaz de cubrir un rango mayor, tendrá más instrumentos y

un brazo robot más grande y más fuerte.

Además, usará una batería nuclear en vez de depender de la luz solar, así que no habrá que preocuparse porque el polvo acumulado en los

paneles solares provoque que las reservas de energía disminuyan. Este nuevo vehículo tendrá mucha más potencia y será más

consistente.

"El Curiosity además se posará en Marte de una forma novedosa", dice Crisp. "Los vehículos Spirit y Opportunity se hallaban montados en

un vehículo de descenso que chocó contra la superficie y luego rebotó, protegido por bolsas de aire, hasta que logró detenerse y finalmente

se abrió. Luego, los exploradores tuvieron que ser bajados del módulo de descenso. En cambio, al Curiosity lo transportará un módulo de

descenso llamado Sky Crane, que lo hará descender suavemente hasta la superficie (sin necesidad de contar con bolsas de aire) por medio

de cables, los cuales serán cortados una vez que las ruedas del vehículo se posen sobre la superficie.

Un nuevo vehículo explorador todo

terreno, llamado Curiosity, toma rumbo

a Marte en busca de vida.

ANTICIPACIÓN

MATEMÁTICAS: EL ÚNICO LENGUAJE QUE

COMPARTIMOS TODOS LOS HUMANOS

5-10 Minutos ? > 0.001 segundos

SUDOKU

Instinto e intuición

Correctivo

Años, meses, semanas

Percepción humana

Soporte a la decisión

Eficiente (Buenas Prácticas)

Con base a datos

Directiva

Horas, minutos, segundos

Razonamiento científico

Soporte a la acción

Matematicamente Optimizada

Las Empresas Inteligentes adoptaran nuevos enfoques de trabajo

ENFOQUE TRADICIONAL ENFOQUE NUEVO

ORGANIZACIÓN ORGANIZACIÓN INTELIGENTE

Usa la experiencia personal para la toma de decisiones

Utiliza simulaciones con modelos matemáticos para entender las implicaciones, futuras para tener alternativas basadas en datos

Usa datos históricos para reportar lo sucedido.

Ve oportunidades y amenazas mientras y antes de que ocurran

Reconoce eventos por el “ruido” que generan y responde para cada caso

Sigue eventos en tiempo real aplicando reglas sofisticadas para la automatización y la respuesta rápida

Maneja riesgo y rendimiento por separado reaccionando a los cambios

Esta informada de la oportunidad y riesgo y saber que hacer tácticamente ante los eventos antes de que ocurran

Fuente: Traducción Business ANALYTICS for the Intelligent Enterprise

“El beneficio primario (de un DSS) es la explícita reducción en costos y el incremento en ganancias.

La reducción en costos del ocho por ciento (8%) realizada por nuestro cliente no es atípica, en nuestra experiencia, el análisis integrado de

problemas de planificación, utilizando modelos matemáticos determina estrategias entre el tres y el veinte por ciento (3-20%) más económicas.

Muchas compañías no permiten publicar sus experiencias positivas, ya que consideran que un sistema avanzado de soporte de decisiones les da

una ventaja competitiva.”

Jeremy F. Shapiro

Massachusetts Institute of Technology and

J.F. Shapiro Associates Inc.

WELL-DOCUMENTED OPTIMIZATION ROI CASES

*Franz Edelman Competition Finalists, Science of Better, http://www.scienceofbetter.org , Published Case Studies

2 Chilean Forestry firms* Timber Harvesting $20M/yr + 30% fewer trucks

UPS* Air Network Design $40M/yr + 10% fewer planes

South African Defense* Force/Equip Planning $1.1B/yr

Motorola* Procurement Mgmt $100M-150M/yr

Samsung Electronics* Semiconductor Mfg 50% reduction in cycle times

SNCF (French RR)* Scheduling & Pricing $16M/yr rev + 2% lower op ex

Continental Airlines* Crew Re-scheduling $40M/yr

AT&T* Network Recovery 35% reduction spare capacity

Grant Mayo van Otterloo* Portfolio Optimization $4M/yr

Pepsi Bottling Group Production Sourcing $6M inv reduction + 2% fewer miles

Fonterra Dairy Distribution $15M annual savings

NA Brewing Company Mfg Sourcing + Distribution $150M/yr transportation savings

US Water Products Mfg Inventory Optimization $6.2M working capital reduction

http://www.scienceofbetter.org/

ANTICIPACIÓN

OPTIMIZACIÓN EN LA CADENA DE ABASTECIMIENTO DE PRODUCTOS

MINERALES

CADENA DE ABASTECIMIENTO DE PRODUCTOS MINERALES

Molinos / Refinadoras/… Mineral Procesado

Reservas

Homogenizadas Palas

Volquetes

Reservas homogenizadas

Instalaciones de Cribado

Reservas Gruesas

Homogenizadas

COMPLEJO PORTUARIO

SISTEMA DE TRANSPORTE MULTIMODAL

COMPLEJOS MINEROS

Refinamiento

del Mineral

Lump

Sinter Feeds

Pellet Feeds

MERCADO DOMESTICO

Correa Transportadora

Stacke=-Reclaimer

COMPLEJO INDUSTRIAL

Volquetes

http://lasmateriasprimas.com/wp-content/uploads/2012/01/Lingote-de-oro.jpeg

Fuente: ACSJ Informe Final Planificación Estratégica de la Cadena Productiva de Minera

Fuente: ACSJ Informe Final Planificación Estratégica de la Cadena Productiva de Minera

Fuente: De mineral a metal: El proceso de transformación. Informe Quincenal de la SNMPE

Existen experiencias de aplicación de ANALYTICS (OPERATIONS RESEARCH) en las siguientes áreas de aplicación en la industria minera :

MINE PLANNING (DESARROLLO DE LA MINA)

ORE BLENDING (MEZCLA DE MINERALES)

PROGRAMACIÓN DE MEDIOS DE TRANSPORTE MULTIMODAL

PLANIFICACIÓN INTEGRADA DE COMPLEJOS MINEROS Y/O METALÚRGICOS

Estos problemas se pueden tratar de manera independiente, pero normalmente están fuertemente relacionados, de forma tal que la planificación óptima integrada implica vincularlos o en un solo modelo o en modelos encadenados relacionados por las condiciones de frontera, de tal forma de generar el mayor valor económico agregado posible.

OPTIMIZACIÓN MATEMÁTICA APLICADA AL SECTOR MINERO

DESARROLLO DE LA MINA

(MINE PLANNING)



Reservas

Homogenizadas Palas

Volquetes



Reservas Gruesas

Homogenizadas

COMPLEJO PORTUARIO


COMPLEJOS MINEROS

Refinamiento

del Mineral

Lump

Sinter Feeds

Pellet Feeds

MERCADO DOMESTICO


Stacke=-Reclaimer

COMPLEJO INDUSTRIAL

Volquetes


PROCESO DE PLANEACIÓN

FUENTE: MANAGEMENT OF MINERAL RESOURCES: CREATING VALUE IN THE MINING BUSINESS

TIP

OS

DE

PLA

NIFIC

AC

IÓN

PROSPECCIÓN EXPLORACIÓN DESARROLLO PRODUCCIÓN CIERRE

PLANIFICACIÓN ESTRATÉGICA

PLANIFICACIÓN TÁCTICA

CICLO DE VIDA DEL DEPOSITO MINERAL

DESARROLLO DE MINA

En la planificación minera se pueden identificar 3 problemas diferentes: Programación de producción: Decidir la secuencia de extracción optima dada

la caracterización geológica del terreno (posiblemente probabilística), la caracterización de la demanda, y caracterización de los costos de extracción para cada bloque. El objetivo en estos casos puede ser minimizar la demanda no atendida, los desvíos entre la calidad vendida y la producida y/o el costo de extracción entre muchos objetivos.

Diseño de último pit: Encontrar cuales son los últimos bloques que se deben extraer de una mina para mantener la viabilidad económica.

El objetivo de este tipo de modelo es ayudar a

decidir cual debe ser la secuencia de extracción

óptima de los bloques de la mina para satisfacer la

demanda de minerales.

El criterio de la optimización (función objetivo)

depende del decisor y puede ser uno de, o una

combinación de, varios criterios posibles; por

ejemplo: minimizar la diferencia entre el material

extraído y la demanda «calificada» de dicho mineral.

Modelo de Programación Mixta Lineal, o Estocástica

PROGRAMACIÓN DE PRODUCCIÓN/OPERACIONES

SALIDA

PROGRAMACIÓN PRODUCCIÓN

ENTRADAS

ESTIMACIÓN DE LA CANTIDAD/CALIDAD DE

MINERAL EN EL BLOQUE

REGLAS DE SECUENCIAMIENTO

DEMANDA FIRME/PROYECTADA

SECUENCIA DE EXPLOTACIÓN EXTRACCIÓN DE BLOQUES EN

CADA PERIODO ESTIMACIÓN DEL INVENTARIO EN CADA PERIODO

SIGM

DISEÑO DE ULTIMO PIT

El objetivo de estos modelos es ayudar

a decidir cuales bloques explotar la

mina manteniendo viabilidad

económica, dados unos escenarios

geológicos y económicos.

El método más conocido es el de

Lerchs and Grossmann.

Modelos de Programación Estocástica

Lineal o Mixta-Lineal

PRODUCTION SCHEDULING LKAB’S KIRUNA MINE (SUECIA)

MINE PLANNING

El complejo minero LKAB’s Kiruna está localizado en Suecia por encima del Circulo Ártico, emplea 3000 trabajadores y produce 24 millones de toneladas de mineral de hierro por año.

El yacimiento es de clase mundial y tiene depósitos con altos grados de magnetita.

En el año 2004 era el complejo minero subterráneo más grande del mundo

PRODUCTION SCHEDULING LKAB’S KIRUNA MINE

OPERACIONES HISTÓRICAS EN KIRUNA

PRODUCTION SCHEDULING LKAB’S KIRUNA MINE

Los modelos matemáticos proporcionan soluciones óptimas para programación de operaciones que cubren 5 años, en muy poco tiempo (300 segundos en 2004).

El ahorro en personal orientado a estas labores implica la reducción del 25% del costos de nómina y en un mejor uso del tiempo del personal calificado.

VALOR ECONÓMICO AGREGADO

Estas soluciones producen planes de producción con desvíos menores al 5% con respecto a la demanda, que son sensiblemente superiores a los obtenidos con las anteriores herramientas, que producían desvíos entre el 10-20%.

ORE BLENDING



Reservas

Homogenizadas Palas

Volquetes



Reservas Gruesas

Homogenizadas

COMPLEJO PORTUARIO


COMPLEJOS MINEROS

Refinamiento

del Mineral

Lump

Sinter Feeds

Pellet Feeds

MERCADO DOMESTICO


Stacke=-Reclaimer

COMPLEJO INDUSTRIAL

Volquetes


CARACTERÍSTICAS DEL PROBLEMA

Minas: Complejos mineros cada uno con sitios minerales diferentes y/o con características físico-químicas diferentes.

Enriquecimiento mineral: Cada mina tiene una o varias plantas de refinamiento de mineral con proporciones relativamente fijas de granularidades: grueso, sinterizado, pellet.

Durante la acumulación de reservas, cada lote es examinado para determinar sus características físico-químicas

Formación de las reservas: La disponibilidad de minerales enriquecidos en los centros de producción tiene que tener en cuenta capacidades de: almacenamiento en las minas y en el puerto, carga/descarga en los patios de operación, de transporte y la demanda comercial de los minerales.

Productos finales

Son formados al combinar minerales enriquecidos para obtener una calidad específica (características físico-químicas estandarizadas) dentro de rangos especificados comercialmente.

La calidad del producto es un función ponderada de los porcentajes de cada lote componente de la mezcla.

ARRUME 1

MEZCLA

CONCENTRADOS TRANSPORTE TERRESTRE

TRANSPORTE MARÍTIMO

CLIENTE

ARRUME 2

ARRUME 3

?

?

?

MULTIPLES FORMAS PARA ATENDER EL CONTRATO

CONTRATOS

MODOS DE CONTRATO

PARÁMETROS CONTRACTUALES (INCLUYENDO PRECIOS)

VARÍAN DE ACUERDO CON LAS CARACTERÍSTICAS

DE LA MEZCLA Y VARIABLES DE ENTORNO ASI COMO LA

COTIZACIÓN “SPOT” DE LOS MINERALES

CONTENIDOS PAGABLES

COTIZACIÓN

COTIZACIONES

AG 607,042.25 USD / TM

PB 2,293.23 USD / TM

CLIENTE COMPLEJO

MINERO

PAGO LEY

MEZCLA AG 96%

MEZCLA PB 95%

ARRUME 1 AG 95%

ARRUME 1 PB 95%

ARRUME 2 AG 96%

ARRUME 2 PB 95%

ARRUME 3 AG 95%

ARRUME 3 PB 95%

P1

P2

P3

P4

P5

P6

RESERVAS

HOMOGENIZADAS

El blending se hace necesario porque las ordenes de los clientes exigen distintas características químicas en los minerales. El costo del mineral en cada reserva es diferente. Esto hace importante seleccionar la cantidad de mineral retirado de cada reserva para minimizar los costos. Se debe decidir si vender la mezcla de concentrados o los concentrados por separado. Si se decide realizar la mezcla, hay que saber cual es la cantidad de cada concentrado inicial que debe ser mezclado para maximizar los ingresos.

BLENDING

P4

P5

P6

RESERVAS

HOMOGENIZADAS

P1

P2

P3


BLENDING

P4

P5

P6

RESERVAS

HOMOGENIZADAS

B1 Blend 1

MINERALES HOMOGENIZADOS

SEGÚN PEDIDO


BLENDING

P4

P5

P6

RESERVAS

HOMOGENIZADAS


SEGÚN PEDIDO

B1 Blend 1


BLENDING

RESERVAS

HOMOGENIZADAS


SEGÚN PEDIDO

B2 Blend 2

B1 Blend 1


BLENDING

El objetivo de estos modelos es la programación operativa multi-

periodo para un horizonte de planificación determinado de la

combinación de minerales extraídos de distintas reservas para

satisfacer las restricciones sobre las características físico-químicas

de los compromisos comerciales a un mínimo costo.

Modelos de Programación Lineal – Mixta Lineal

ORE BLENDING

SALIDA

PROGRAMACIÓN DE MEZCLA

ENTRADAS

LOTES DISPONIBLES

CARACTERÍSTICAS FISICOQUÍMICAS DE

LOS LOTES

CAPACIDADES DE OPERACIÓN

CONTRATOS DE DEMANDA FIRME O DE DEMANDA PROYECTADA DE ACUERDO CON CARACTERÍSTICAS FISICOQUÍMICAS

PROGRAMACIÓN ÓPTIMA DE MEZCLAS

PROGRAMACIÓN DE OPERACIONES DE APOYO

P1

P2

P3

P4

P5

P6

B1

B2

PROGRAMACIÓN DE MEDIOS DE TRANSPORTE



Reservas

Homogenizadas Palas

Volquetes



Reservas Gruesas

Homogenizadas

COMPLEJO PORTUARIO


COMPLEJOS MINEROS

Refinamiento

del Mineral

Lump

Sinter Feeds

Pellet Feeds

MERCADO DOMESTICO


Stacke=-Reclaimer

COMPLEJO INDUSTRIAL

Volquetes


En la planificación minera se pueden identificar, entre varios, los siguientes problemas relacionados con programación de transporte de materiales :

PROGRAMACIÓN DE BARCOS EN PUERTOS

PROGRAMACIÓN DE TRANSPORTE REGIONAL

ASIGNACIÓN DE VEHÍCULOS A ÁREAS DE TRABAJO

RUTEO DE VEHÍCULOS

BOMBEO DE MINERALES Y AGUA


CICLO VEHÍCULO

CARGA VIAJE DESCARGA VIAJE

TVISc TVISc

Muelle/Bahía

TIEMm,e TFEMm,e

TIYv,ci

Vehículo

TICv,ci TISv,ci,c,w TFSv,ci,c,w TFCv,ci

TCVCc,w TCVEv

TIEMm,e+1 TFEMm,e+1

Cliente

SINCRONIZACIÓN TIEMPOS DE VIAJES DE CARGA/DESCARGA

SALIDA

PROGRAMACIÓN DE OPERACIONES

DETALLADA

ENTRADAS

VEHÍCULOS DISPONIBLES RUTAS TIEMPOS/VELOCIDADES DE VIAJE CAPACIDADES CARGA/DESCARGA CAPACIDADES DE ALMACENAMIENTO HORARIOS COSTOS DE OPERACIÓN

PROGRAMACIÓN DE OPERACIONES

ASIGNACIÓN DE CAMIONES Y PALAS EN VALE EN BRASIL


VALE (formalmente Companhia Vale do Rio Doce, CVRD Brazil) es:

La segunda empresa de minería más grande del mundo.

Extrae hierro, niquel, magnesio, cobre, bauxita, potasa, caolín, alúmina y aluminio.

La primera productora de hierro en el mundo (250 x 106 tons/año).

El proveedor más importante de servicios logísticos en Brasil.

SHORT TERM MINE PLANNING FOR VALE

El objetivo es la reducción de costos y maximizar la producción, teniendo en cuenta las siguientes restricciones:

Calidad

Restricciones operacionales

Camiones

Palas

Tractores

Además hay que verificar que el plan se pueda llevar a cabo con los recursos actuales y el mínimo costo posible.


MODELO MATEMÁTICO

El modelo de optimización es corrido cada vez que empieza la simulación con el objetivo de brindar las asignaciones iniciales de los equipos; también corre cada vez que hay daños en alguno de los equipos y se requiere la re-programación:

Para validar este modelo se hicieron pruebas en el complejo minero de Aguas Claras:

26 áreas mineras (14 para desechos y 12 de extracción)

9 variables químicas

9 palas

2 tipos de camiones

…

DURANTE EL PERIODO DE PRUEBA VALE REPORTA

DISMINUCIÓN DE COSTOS DEL

4.7%

CON RESPECTO AL AÑO ANTERIOR

Fuente:Optimizing Long-Term Production Plans in Underground and Open Pit Copper Mines


Después del período de prueba VALE reconoce los siguientes beneficios: Implementación de una herramienta

para la toma de decisiones diarias en ambientes mineros

Ayudó a implementar la cultura de planificar antes de ejecutar.

Aumentó la fiabilidad de los planes entregados a los operadores.

Permitió en análisis de utilización de equipos y comparar la realidad con lo simulado.

Permitió analizar varios escenarios.

PLANIFICACIÓN INTEGRADA DE COMPLEJOS MINEROS Y/O

METALÚRGICOS



Reservas

Homogenizadas Palas

Volquetes



Reservas Gruesas

Homogenizadas

COMPLEJO PORTUARIO


COMPLEJOS MINEROS

Refinamiento

del Mineral

Lump

Sinter Feeds

Pellet Feeds

MERCADO DOMESTICO


Stacke=-Reclaimer

COMPLEJO INDUSTRIAL

Volquetes


PLANIFICACIÓN INTEGRADA

Dado un conjunto de minas y un conjunto de plantas industriales de refinacion/molienda, la PLANIFICACIÓN INTEGRADA DE COMPLEJOS MINEROS Y/O METALÚRGICOS tiene como objetivo determinar:

Cuales minas explotar

En cuales instalaciones industriales (concentradoras/refinadoras) procesar el mineral extraído

Que mezclas realizar

Que medios/modos de transporte utilizar

Con el objetivo de maximizar la utilidad socio-económica del complejo minero-industrial a largo plazo.

COMPLEJO PORTUARIO


COMPLEJOS MINEROS

COMPLEJO INDUSTRIAL


SALIDAS

METAS DE PRODUCCIÓN DONDE EXTRAER CUANTO EXTRAER CUANDO EXTRAER

ENTRADAS

DEMANDA FIRME/PROYECTADA OFERTA DE MINERAL POR MINA

(CANTIDAD/CALIDAD) COSTO DE EXTRACCIÓN POR MINA REGALÍAS POR MINA PRECIO DE VENTA COSTOS DE TRANSPORTE COSTOS DE PRODUCCIÓN

LIMITACIONES AMBIENTALES

PLANIFICACIÓN AGREGADA

DE LA PRODUCCIÓN

PLANIFICACIÓN INTEGRADA COMPLEJO SIDERÚRGICO HUNDAY

EN COREA DEL SUR

ORE BLENDING PROGRAMACIÓN TRANSPORTE PLANIFICACIÓN INTEGRADA

La producción de hierro en Corea fue de 46.4 millones de toneladas en el año 2003

Corea produce 4.8 % de hierro del total mundial, posicionándose así como el quinto país productor de acero.

COMPLEJO SIDERÚRGICO EN COREA DEL SUR

Fuente: The steel and ship building industry of South Korea: Rising fast Asia and globalization.

PLANIFICACIÓN INTEGRADA CONECTIVIDAD DE MODELOS

PROCEDIMIENTOS

IRON ORE COAL

PROCESO TÍPICO EN

SIDERÚRGICAS

La planta de producción cuenta con 12 puertos para recibir el carbón.

No se puede superar la capacidad del patio de operaciones.

Se debe mantener un inventario mínimo.

Se deben respetar los contratos establecidos previamente.

El modelo puede establecer pedidos.

MODELO INTEGRADO

SIMULACIÓN DE PATIO DE OPERACIONES

Para planificar la operación integrada se simulan las operaciones el patio de operaciones teniendo en cuenta: Posibles problemas del atraque del barco por cambios

en la corriente. Daños en la maquinaria. Si el patio esta lleno los barcos deben esperar. Retrasos de llegada por el clima

La planta de importa diferentes tipos de carbón de 6 países diferentes (C1, C2 ,…) para la producción de acero.

La materia volátil en el carbón se evapora con el tiempo, por lo se debe mantener en stock por poco tiempo.

Se deben respetar las características químicas necesarias para la adecuada producción de acero.

BLENDING DE CARBÓN

RESULTADOS PROGRAMACIÓN BARCOS

BLENDING DE CARBÓN

RESULTADOS INVENTARIO PARA UN TIPO DE CARBÓN


14% REDUCCIÓN DE

INVENTARIO DE CARBÓN

PLANIFICACIÓN INTEGRADA DE OPERACIONES MINERAS EN

CODELCO (CHILE)

MINE PLANNING PLANIFICACIÓN INTEGRADA

CODELCO es una empresa estatal chilena, reconocida por ser la primera productora de cobre en el mundo.

EL TENIENTE, la mina de cobre subterránea más grande del mundo, es propiedad de CODELCO.

PROGRAMACIÓN DE PRODUCCIÓN PARA CODELCO EN CHILE

El propósito del modelo es optimizar la planificación integrada agregada de múltiples minas (subterráneas y/o de tajo abierto) que comparten procesos industriales de refinación posteriores durante un horizonte de planificación de mediano/largo plazo. El modelo fue implementado en CODELCO (el productor de cobre más grande del mundo) y desde el 2001 es utilizado cotidianamente. Este sistema ha permitido evaluar escenarios de largo plazo, en particular el modelo fue utilizado para estudiar la opción de retrasar la conversión de la mina de Chiquicamata de tajo abierto a mina subterránea.

CADENA INTEGRADA DE ABASTECIMIENTO DE COBRE

OPERACIONES MINERAS SUBTERRÁNEAS

IMPLEMENTACIÓN

Antes de llevar a cabo la implementación para todas las minas de CODELCO, el modelo fue probado con 2 complejos mineros: El Teniente y División Norte. Del complejo División Norte solo se tuvieron en cuenta las dos minas mas importantes Cuquicamata y Radomiro Tomic. El horizonte de planificación para El Teniente fue de 25 años con periodos de 1 año inicialmente y posteriormente de 4 años. En el caso del complejo División Norte el periodo de planificación fue de 10 años con periodos de un año.

RESULTADOS EL TENIENTE (COMPARACIÓN MODELO Y SIN MODELO)

+ CONTROL AMBIENTAL

RESULTADOS DIVISIÓN NORTE (CHUQUICAMATA + RADOMIRO TOMIC)

Como el caso de la División Norte contaba con dos minas se analizaron 4 casos.

m-int (modelo integrado dos minas),

l-int (proceso anterior integrando las dos minas),

m-ind (modelo independiente para cada mina),

l-ind (proceso anterior independiente para cada mina)

Fuente:Optimizing Long-Term Production Plans in Underground and Open Pit Copper Mines

8.2 4.8 + 3.3 (%)

8.2% Planificación Integrada del Complejo Minero

4.8% Optimización del Desarrollo de las Minas

3.3% Planificación Integrada


8.2%

MÁS EN GANANCIAS

GANANCIAS EXTRAS DE MÁS DE

100 MILLONES DE DÓLARES

DESPUÉS DE LA IMPLEMENTACIÓN EN EL TENIENTE

VISIÓN HOLÍSTICA DE LA CADENA DE ABASTECIMIENTO PRODUCE VALOR ECONÓMICO AGREGADO

3.3% Planificación Integrada

ANALYTICS: TECNOLOGÍAS

PODEROSAS TECNOLOGÍAS INFORMÁTICAS SUFICIENTE CANTIDAD DE DATOS CAPACIDADES HUMANAS NECESIDAD EN LAS ORGANIZACIONES

Organizacional

RESULTADO CLAVE 2

Las inquietudes organizacionales de las empresas que detienen la implementación de ANALYTICS

Obstáculos para extender el uso del análisis:

Saber como utilizar ANALYTICS para mejorar el negocio

Competencia de recursos asignados a proyectos

Falta de habilidades internas

Habilidad de conseguir la información

Cultura existente desfavorece compartir información

Las políticas de propiedad de los datos no es clara

Falta de apoyo de los directivos

Preocupaciones con los datos

Costos percibidos son mayores a los beneficios

No hay posibilidades de cambio

Datos

Financieros

Fuente: Traducción ANALYTICS: The new Path to Value

Organizacional

RESULTADO CLAVE 2

Las inquietudes organizacionales de las empresas que detienen la implementación de ANALYTICS

Obstáculos para extender el uso del análisis:

Saber como utilizar ANALYTICS para mejorar el negocio

Competencia de recursos asignados a proyectos

Falta de habilidades internas

Habilidad de conseguir la información

Cultura existente desfavorece compartir información

Las políticas de propiedad de los datos no es clara

Falta de apoyo de los directivos

Preocupaciones con los datos

Costos percibidos son mayores a los beneficios

No hay posibilidades de cambio

Datos

Financieros

Fuente: Traducción ANALYTICS: The new Path to Value

Saber como utilizar

ANALYTICS

para mejorar el negocio,

es la principal barrera.

Valor relativo de las herramientas

Visualización de datos

Simulación y análisis de escenarios

Analítica aplicada en el proceso de negocio

Análisis de regresión, modelos de elección

discreta y optimización matemática

Tendencia histórica y proyección

Clustering y segmentación

Reportes estándar

Hoy En 24 Meses

Valor relativo de las herramientas

Visualización de datos

Simulación y análisis de escenarios

Analítica aplicada en el proceso de negocio

Análisis de regresión, modelos de elección

discreta y optimización matemática

Tendencia histórica y proyección

Clustering y segmentación

Reportes estándar

Hoy En 24 Meses

INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES (OPERATION RESEARCH)

BUSINESS ANALYTICS AND OPTIMIZATION

ANALYTICS

Primer Lenguaje

Algebraico GAMS

Librería Comerciales

CPLEX

Productores ERPs

Invierten en Modelos

MPSX

1947

TIEMPO DESARROLLO DE MODELOS

1980 – 2 años 2011 – 2 meses

Sistemas Comerciales Desarrollo

Sistema de Soporte de Decisiones

CLOUD COMPUTING Y MODELOS MATEMÁTICOS: INTELIGENCIA COLECTIVA

CLOUD COMPUTING

Google Apps: brinda el servicio de aplicaciones para empresas como Gmail, Google Talk, Google Calendar y Google Docs, etc. Amazon Web Services: los servicios que ofrece son el Amazon EC2™, Amazon S3™, SimpleDB™, Amazon SQS™. Azure de Microsoft: ofrece servicios de sistema operativo, hosting, sistemas para desarrollo. Blue Cloud de IBM:

CLOUD COMPUTING

EPILOGO

COMPETITIVIDAD es el resultado de la suma de tres productividades:

TECNOLÓGICA: eficacia de los procesos industriales;

ECONÓMICA: eficacia en el acceso a los mercados;

GERENCIAL: eficacia del proceso de toma de decisiones.

COMPETITIVIDAD es el resultado de la suma de tres productividades:

TECNOLÓGICA: eficacia de los procesos industriales;

ECONÓMICA: eficacia en el acceso a los mercados;

GERENCIAL: eficacia del proceso de toma de decisiones.

LA PRODUCTIVIDAD GERENCIAL

MANEJA DEL ORDEN DEL

15% DE LOS COSTOS Y ES EL RESULTADO

DEL USO DE ANALYTICS

EN ESTOS SESENTA Y CINCO AÑOS DE VIDA MODERNA

LA INVESTIGACIÓN DE OPERACIONES

(ANALYTICS)

HA LLEGADO A SER LA TECNOLOGÍA INFORMÁTICA DE MAYOR VALOR

ECONÓMICO AGREGADO Y POR ENDE LA QUE MAYOR RIQUEZA PUEDE PRODUCIR A

LA SOCIEDAD/HUMANIDAD

Somos una compañía de base tecnológica, pionera en Latinoamérica en la consultoría especializada y en el diseño, la implementación y la puesta

en marcha de Sistemas de Soporte a las Decisiones -DSS

Integramos tecnologías estado del arte de Investigación de Operaciones (Operations Research) con avanzados Sistemas de Información para

trabajar en lo que hoy se denomina

ANALYTICS

La noción del compromiso que cada generación tiene con sus sucesores está en el corazón del concepto de desarrollo sostenible, el cual fue plasmado por la World Commission on Environment and Development (Brundtland Comisión, WCED 1987) en su informe “Our Common Future” que afirma que

el desarrollo sostenible “satisface las necesidades de la presente generación sin comprometer las posibilidades de las futuras generaciones para satisfacer sus propias necesidades”.

Esto solo se consigue con el uso racional (científico) de los recursos naturales, renovables y no-renovables, cuya gestión óptima y eficaz es responsabilidad de agentes económicos de la sociedad.

GRACIAS !!!

Ing. Jesús M. Velásquez Bermúdez, Ph. D. Director Científico

DecisionWare International Corp. [email protected]

www.decisionware.net

optimización matemática aplicada al sector minero

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