Programación por objetivos para el dimensionamiento y la asignación de una flota de camiones en una empresa minera

Abstract

La toma de decisiones en la minería es un proceso complicado. Las decisiones con respecto al dimensionamiento y a la asignación de la flota de camiones a diferentes minas, en consideración con el cumplimiento de la producción y del costo total objetivo, son de suma importancia para las empresas mineras, ya que esto afecta directamente las utilidades que pueden obtener. Este documento presenta un modelo de programación por objetivos (con base en la programación lineal) para optimizar las operaciones mineras de extracción en minas socavón, tomando en consideración tres objetivos: (a) Minimizar las desviaciones de la producción objetivo de diferentes minerales, (b) minimizar el excedente del costo operativo total designado y (c) maximizar el uso de la capacidad máxima de las plantas concentradores. El modelo determina la cantidad de camiones necesarios y proporciona la asignación óptima a cada mina, mientras se abordan los objetivos y las limitaciones de la operación minera; el modelo planteado es luego validado utilizando datos reales de una empresa minera peruana.

Decision making in mining is a complicated process. Decisions regarding the sizing and allocation of the fleet of trucks to different mines, considering the compliance with production and the total objective cost, are of paramount importance to mining companies as this directly affects their profits. This document presents a model of goal programming (based on linear programming) to optimize mining operations in underground mining taking into account three goals: (a) To minimize deviations from the target production of different minerals, (b) to minimize the surplus of the total designated operating cost and (c) to maximize the use of concentrator plants’ maximum capacity. The model determines the number of trucks needed and provides the optimal allocation to each mine while addressing the goals and limitations of the mining operation. The proposed model was validated using real data froma Peruvian mining company.