Reducción de Costos vía Gestión Integrada de Activos Mineros

REDUCCIÓN DE COSTOS VÍA GESTIÓN INTEGRADA DE ACTIVOS MINEROS Peter Grundy PGA Estrategia & Capacitación S.A. A presentar en MAPLEMIN, 1-3 de Julio 2015, Lima, Perú RESUMEN Costos de operación en la faena minera alcanzan un 70-80% en movimiento de materiales, y más específicamente, un 40-50% de operación mina en transporte; lo que constituye foco objetivo de mejoras. A su vez, la gestión de activos físicos como capacidad habilitante y consumidor de los recursos, comprende premisas y costumbres que ameritan revisión de fundamentos. El propósito de este trabajo es destacar esas revisiones y documentar las mejoras de desempeño consecuentes; para ello, se relevan las consideraciones formales de los principios de gestión, y el esquema revisado se aplica a una flota de camiones mineros en faena con ahorros resultantes de 30-50% en costos de operación de transporte.

INTRODUCCIÓN La operación de la cadena de producción minera comprende, por la naturaleza de los procesos, fuertes concentraciones de costos en actividades específicas. Así, un 70-80% de costos se asocian a la operación de activos físicos (incluye personal operador, mantenedor, y suministros), y más específicamente, un 4050% de costos mina se consumen en transporte vía camiones mineros a chancado y/o botaderos. Esta concentración constituye foco de oportunidad para mejoras de productividad del negocio. La incógnita eso sí está en cómo abordarla; encuestas entre gestores y operadores mineros arrojan consensos de opinión en un 65% que no es posible reducir los costos operativos de faena. Resulta evidente la necesidad de innovación y cambio de enfoque. La base conceptual de la gestión de activos físicos en la industria se remonta a los años 50 con el sistema Emerson de mantenimiento, en contexto de equipos más simples y escasas inter-dependencias de operación y conservación, y ha permanecido sin revisión desde entonces. En particular, el principio de gestión aplicado conlleva a una segregación funcional de responsabilidades entre organizaciones de Operaciones y Mantenimiento, que detrae del hecho básico que el activo es uno sólo y su desempeño necesariamente obedece a las acciones y resultados conjuntos. Este principio ha sido cuestionado regularmente en el pasado, pero ha adolecido de un planteamiento formal de diferencias y particularmente de beneficios consecuentes de una visión alterna. La revisión de paradigmas abre así conceptos y oportunidades de gestión en la productividad y rentabilización de activos; en particular, en la gestión económica de actividades, con foco de atención en dónde y cómo se incurren los costos en las operaciones, y el potencial de mitigarlos.

COMPORTAMIENTO DE ACTIVOS La aplicación práctica de gestión de activos en faena comprende tres premisas: 1. Los activos operacionales son genéricamente equivalente en desempeño; 2. Los desempeños de equipos y tareas operacionales son independientes; 3. Los desempeños por función se evalúan vía promedios globales de flotas. La revisión crítica de estas premisas arroja discrepancias y modelos alternos del desarrollo tradicional. 1ª Revisión de Paradigma: desempeños de activos son función de combinaciones inseparables de comportamientos individuales de equipos y tareas, que no son independientes ni expresables por promedios de flotas. Prueba: la expresión clásica de efectividad operacional (OEE) comprende: OEE = Prm (D x U x TP x TC) = Prm ((D x TPEq) x (U x TPOp) x TC)

(1)

donde D, U, TP, TC son la disponibilidad, utilización, tasa de producción o rendimiento, y tasa de calidad de equipos en operación. Adicionalmente, la tasa de producción se factoriza en rendimiento del equipo propiamente tal (rendimiento mecánico) y de la operación (rendimiento operacional), y, dado que en minería típicamente no hay rechazo de producto, la tasa de calidad se toma igual a uno.

A su vez, la expresión de costo de producción (en transporte) comprende: CP = Prm (CPF + CPV) = Prm (CPF + (FE + (FC + FM)) x CR)

(2)

donde CPF, CPV son costos fijos y variables de operación, y los variables comprenden factores de costo energético, consumibles de operación, y mantenimiento en función de capacidad productiva realizada. En la gestión tradicional se postula que la expresión del OEE es separable en factores funcionales OEE = Prm (D x TPEq) x Prm (U x TPOp)

(3)

Este postulado, sin embargo, es válido si y solo si los factores son estadísticamente independientes, lo que no es el caso por correlaciones implícitas en las variables, debido a: 1. Mala operación, que daña tanto la maniobra como la condición mecánica del equipo; 2. Mal servicio de mantenimiento, que daña el rendimiento y la disponibilidad del equipo; 3. Falla, que daña disponibilidad y el rendimiento operativo hasta establecer condición a régimen; 4. Baja potencia del equipo que detrae de su rendimiento en maniobras; 5. Otras Estas correlaciones implican que el postulado de gestión es formalmente incorrecto, y que el impacto de error es significativo; la Figura 1 así presenta las desviaciones de los modelos en función de la desviación estándar de equipos y tareas (asumidas iguales), parametrizada por factores de correlación involucrados. Desviación de Modelos vs. Desv. Comp. 100

1

80 60

0,8

40

0,6

20

0,4

0

0,2 1

-20

2

3

4

5

6

7

8

9

10

-0,2

-40

-0,4

-60

-0,6

-80

-0,8

-100

.

Figura 1 Desviación de Modelos por Factores de Correlación La desviación de modelos alcanza valores significativos (>2x) aún ante factores modestos de correlación. Así, la segregación funcional es formal y prácticamente incorrecta, y la evaluación de desempeños requiere la consideración conjunta de comportamientos de equipos y tareas en terreno. 2a Revisión de Paradigma: tanto equipos como tareas operacionales exhiben dispersiones intrínsecas de desempeños, que son función de infraestructura instalada y no susceptibles a tácticas de operación o mantenimiento. Prueba: el seguimiento de largo plazo (dos años) de estadísticas de desempeño de equipos releva la existencia de dispersiones de 20-30% por unidad en variables básicas de comportamiento; así, la Figura 2 presenta la frecuencia acumulada de intervenciones de camiones mineros en sendas flotas en faenas. Distribución No. Intervenciones 930-E4

Distribución No. Intervenciones 793B

680

950

660

900

640

850

620

800 750

600

700

580

650

560

600

540 550

520 500

500 CA-58

CA 59

CA60

CA61

CA62

CA63

CA64

CA65

CA66

CA67

CA68

CA69

Figura 2 Frecuencia de intervenciones por unidad en flotas de camiones

Estas dispersiones son genéricas sobre variables de comportamiento de unidades, en no-disponibilidad, confiabilidad, costo de mantenimiento, etc., como se ilustra en Figura 3 referidas al máximo de flota. Costos Mantenimiento (Matls & Servs)

TMEF 100%

100%

80%

80%

60%

60%

40%

40%

T K D 0 1 8 0

T K D 0 1 7 9

T K D 0 1 7 8

T K D 0 1 7 1

T K D 0 1 7 0

T K D 0 1 6 9

T K D 0 1 6 8

T K D 0 1 6 6

T K D 0 1 6 5

T K D 0 1 6 4

T K D 0 1 6 2

T K D 0 1 4 9

T K D 0 1 4 8

T K D 0 1 4 7

T K D 0 1 4 6

CA-58CA-59CA-60CA-61CA-62CA-63CA-64CA-65CA-66CA-67CA-68CA-69

T K D 0 1 4 5

0%

0%

T K D 0 1 4 4

20%

20%

Figura 3 Dispersiones en comportamiento de Equipos Bajo promedios de largo plazo el desempeño de unidades debiera tender a ser uniforme, reflejando el estándar de restitución establecido para servicios en la faena; las desviaciones constituyen así un reflejo de la no-uniformidad de los equipos de flotas. Las dispersiones son intrínsecas a las configuraciones de componentes, repuestos, y piezas que se hallan instaladas en el equipo al momento y, por tanto, son irreducibles por tácticas de mantenimiento normalmente aplicadas en faena Por el otro lado, las tareas operacionales tampoco son homogéneas, y sufren dispersiones por maniobras, infraestructura mina (ej., pendientes), y condiciones de entorno (ej., congestión, visibilidad); basta así considerar que en un rajo de 500 mts., relación estéril de 2:1, y distancia a botaderos de 2 km., camiones asignados al borde del rajo tienen efectividades operacionales de un 36% superiores a los asignados al fondo. Las dispersiones son entonces intrínsecas a las actividades operacionales, tanto en equipos como en tareas de operación, y requieren acción conjunta para mitigar sus efectos.

COMPORTAMIENTO OPERACIONAL En este escenario multi-variable, se aborda entonces la organización de actividades (equipos & tareas) tal de maximizar la efectividad y eficiencia operacional. En los términos planteados del problema, los factores de solución se reducen a: 1. Especificación de desempeño de unidades (equipos & tareas); 2. Algoritmo de optimización del desempeño conjunto. En un ambiente de mantenimiento planificado, como la industria minera donde los índices llegan típicamente a niveles de 60-70%, la captura de desempeño recae sobre medición de las dispersiones más el efecto aleatorio de modos de falla libres. En primera instancia, las dispersiones de equipos son cuasi-constantes, es decir, varían lentamente vía recambio de componentes y piezas en la labor de mantenimiento, como se presenta en Figura 4 para quince meses de operación de camiones mineros. Tendencias de Dispersiones CA-59

CA-60

CA-62

110

# Im p r e v is t o s

100 90 80 70 60 50 1 tri

2 tri

3 tri

4 tri

5 tri

Figura 4 Variación de dispersiones en camiones mineros Nótese que las variaciones implican que la flota óptima se actualiza automáticamente vía la migración de índices de desempeño de las distintas unidades en la medida de rotación de componentes y piezas de sus configuraciones. Así, el remanente no-planificado de desempeño podrá cuantificarse en primera

instancia según “la historia manda” vía promedios suficientes (6-9 meses) en el tiempo, o estimarse con mayor precisión vía técnicas de inferencia estadística que separen las dispersiones cuasi-constantes de efectos aleatorios de fallas libres, dado que en principio serán hoy de similar magnitud y en medida del avance de técnicas de mantenimiento se mitigarán los componentes aleatorios. Por el otro lado, las dispersiones de tareas operacionales constituyen condiciones del diseño operativo, que podrán no ser factor de estructuración formal actual pero que en principio son conocidas a priori. Dado conocimiento de los desempeños de equipos y tareas, los algoritmos de optimización de la efectividad operacional y la eficiencia económica asociados comprenden:

1. Efectividad Operacional: la función pertinente comprende los productos de las efectividades de los equipos y tareas involucrados en las operaciones como documentado en la expresión (1) OEE = Prm ((D x TPEq) x (U x TPOp)) Es un resultado matemático que el máximo de la función resulta de productos ordenados de los máximos de las series participantes, como se ilustra en la Figura 5. Equipos

Tareas

Max

Max

X

Min

Min

Figura 5 Optimización de Efectividad Operacional Así, el criterio de asignación de equipos a tareas corresponde al de los equipos más efectivos a las tareas a su vez de máxima efectividad.

2. Eficiencia Económica: la función pertinente comprende los factores de costos fijos y variables de una operación de transporte minero según documentado en expresión (2) CP = Prm (CPF + (FE + (FC + FM)) x CR) El máximo de eficiencia resulta de minimizar el impacto de dispersiones en factores de costo variable de las operaciones.

GESTIÓN ECONÓMICA DE ACTIVOS La gestión económica entonces busca minimizar los factores de costo variable, basado en las conclusiones generales de: 1. Los activos no son homogéneos; 2. Las dispersiones cuantificadas como guía de planificación. Los factores de costo operacional variable, el consumo de combustible, los consumibles de operación, y el mantenimiento, son medidos por sistemas de gestión normalmente implantados en faenas. Así, por ejemplo, la Figura 6 presenta los rendimientos y factores de costo variable para unidades de una flota de camiones de bajo perfil AD30 en una faena en el norte de Chile. Rend Dmprs (Ton-Km/hr) Rend 600.00

Costo Mantenimiento Dumpers

Efic. Energética Dumpers

Hrs Trab

Hrs/Ptr

$/Hr

Hrs Tr

1400

1400

14.0

1200

1200

12.0

1000

1000

10.0

800

800

8.0

600

600

6.0

400

400

4.0

200

200

2.0

0

0.0

$50,00

Hrs Tr 1.400

$45,00 500.00

1.200 $40,00

400.00

$35,00 $30,00

1.000

800

$25,00

300.00

200.00

$20,00 $15,00

600

400

$10,00 100.00

0.00

0

200 $5,00 $0,00

0

Figura 6 Rendimientos, Eficiencia Energética, Costo Mant. Por Unidad, Flota AD30 La figura también grafica las horas operativas dedicadas por las unidades, que en general no guardan relación con un criterio de eficiencia económica de la faena. Estos factores de costo entonces permiten construir un perfil de costos marginales para las unidades de flota, es decir, la incidencia de costo por hora operativa de cada equipo asignado a la operación; estos costos marginales se presentan en Figura 7 de menor a mayor. Costo Marginal por Unidades ($/Ton-KM) $0,60

$0,50

$0,40

$0,30

$0,20

$0,10

$0,00

Figura 7 Costos Marginales por Unidad, Flota AD30 La gestión económica establece que, para una misma capacidad productiva (DxTP Eq) de equipos, se privilegian las unidades de menor costo; la redistribución de horas operativas por unidad resultante se presenta en Figura 8 para la flota AD30 considerada, que conlleva una reducción de costos de operación en transporte de 31.8%.

Figura 8 Redistribución de Horas por Unidad, Flota AD30 Este concepto es igualmente aplicable a configuraciones paralelas de equipos en planta fija, como se presenta en Figura 9 para el caso de un banco de seis filtros cerámicos en una concentradora; la redistribución de horas operativas redunda en 20% de ahorros en costos de operación en este caso.

Figura 9 Redistribución de Horas por Unidad, Banco de Filtros

Estos resultados ilustran en forma concreta las reducciones de costos posibles vía explotación del perfil de costos marginales del conjunto de unidades de operación. Debe sin embargo notarse que estos resultados están sujetos a la premisa de preservación de la efectividad operacional de los equipos involucrados, y liberación de la restricción abre potencial de ahorros adicionales- En la medida que existan holguras de capacidad en faena, la detención de unidades excedentes de mayor costo marginal se traduce en reducciones correspondientes de costos de operación; la Figura 10 presenta la reducción en función del incremento de OEE de unidades remanentes para el caso de la flota AD30 citado.

Figura 10 Reducción de Costos por incremento OEE, Flota AD30 Así, en una relación cuasi-lineal, el incremento de OEE de un 38% resulta en la reducción de costos operacionales en un 30%; la utilización de unidades excedentes por tanto no representa simplemente un costo de capital asumido, sino que un incremento directo de costos de operación en faena.

CONCLUSIONES Las revisiones citadas de paradigmas en la gestión de actives físicos establecen soluciones distintas de las tradicionales, específicamente en la relevancia de comportamientos individuales de equipos y tareas operacionales y los efectos de dispersiones que las caracterizan. Estos comportamientos son cuantificables a priori, constituyendo una base documentada y objetiva para optimización de la efectividad operacional y eficiencia económica de actividades en faena. Particularmente en gestión económica, la cuantificación de costos marginales de unidades destaca significativas oportunidades de reducciones de costos del orden de 20-50% vía la asignación de equipos a las operaciones. Estos enfoques, dado que constituyen derivación de principios formales de la gestión, no están sujetos a limitaciones o aproximaciones de aplicabilidad, y de hecho son pueden extenderse a la variedad de poblaciones de equipos en la faena minera.