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Cómo anticipar mejor los picos de demanda o las interrupciones por mantenimiento en una empresa minera

26 de May de 2021 Blog por Cassotis Consulting

En nuestra anterior publicación sobre la planificación integrada de extremo a extremo para una empresa minera, mostramos cómo el aprendizaje automático y el modelo matemático se pueden combinar para minimizar las penalizaciones por ventas en las entregas de mineral de hierro. Sin embargo, ésta es sólo una de las ventajas de este tipo de herramienta, y aquí abordaremos otra ventaja de utilizar un modelo de optimización: cómo una empresa puede anticipar mejor los picos de demanda o las interrupciones por mantenimiento.

 

Aunque todos somos conscientes de que el stock es uno de los principales despilfarros del Lean Manufacturing, a veces es imprescindible para lograr la eficiencia. Esto no significa que una empresa no pueda tener existencias, sino que debe utilizarlas de forma inteligente. En una empresa minera, tiene la función principal de permitir la mezcla de diferentes calidades de mineral y lidiar con la variabilidad de la calidad del mineral. Además de eso, se puede utilizar de manera eficiente en un proceso de producción como reserva: en algunos momentos, producir intencionalmente más de lo necesario y almacenarlo para satisfacer una futura demanda o para abastecer durante una interrupción de producción resultante de un mantenimiento planificado.

 

Sin embargo, esta reserva se debe construir con cuidado: no debe ser una mezcla del exceso de producción, sino que debe estar bien separada por calidad. Otro aspecto importante es que se debe hacer en cada etapa del proceso, y no sólo al final de la producción. Ambas prácticas aumentan la flexibilidad de la empresa, que estará mejor preparada para los casos mencionados anteriormente (picos de demanda e interrupciones por mantenimiento). 

 

La cuestión que queda por resolver es cuándo debe la empresa empezar a almacenar material y, también, qué material. Estas decisiones implican muchos aspectos: 

 

  • ¿Cuándo habrá un mantenimiento programado o un pico de demanda?
  • ¿Cuál es la demanda en ese momento?
  • ¿Cuál es mi capacidad de producción? ¿Cuánto cuesta aumentar la productividad en determinados momentos? 
  • ¿Cuál es mi capacidad de almacenamiento? ¿Cuánto cuesta?
  • ¿Cuáles son las penalizaciones en caso de retraso en la entrega?

 

Teniendo en cuenta todas estas variables está claro que se trata de una decisión compleja, que se puede tomar mejor aplicando un modelo de optimización como herramienta auxiliar. 

 

Utilizando nuestro ejemplo de la publicación anterior, donde tenemos una mina de hierro genérica, simulamos un mantenimiento planificado de un día en la última semana del tercer mes:

 

 

Obviamente, esto resulta en una menor disponibilidad de las máquinas para la producción, y el modelo necesita reoptimizar la solución, ajustando el consumo de ROM y la planificación de entregas. Se redujo la entrega de contratos LQ, lo que supuso una reducción de las ganancias de sólo el 0,29%. Para lograr tal resultado, la optimización identificó como solución anticipar parte de la producción a las semanas anteriores:

 

 

Como podemos ver, el mantenimiento afectó las ganancias de la empresa, lo cual es un comportamiento esperado. Sin embargo, utilizando este tipo de modelo es posible simular y determinar cuándo es el mejor momento para ejecutar el mantenimiento, así como la forma en que se debe modificar la planificación de la producción y la entrega para adaptarse mejor a la reducción de la capacidad de producción. ¡Ésta puede ser una decisión clave para mejorar los resultados de la empresa! 



 

Autor: Cassiano Lima - Consultor Senior en Cassotis Consulting

 

  Coautores: Fabio Silva - Gerente Senior en Cassotis Consulting

        Emmanuel Marchal - Managing Partner en Cassotis Consulting

 

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