Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://cybertesis.uni.edu.pe/handle/uni/3948
Título : Identificación de factores operacionales y su influencia en la producción de una flota de volquetes Volvo FMX 6x4 en la empresa NCA servicios de la minera Argentum
Autor : Quesada De la Cruz, Carlos Gustavo
Asesor : Antezano Inga, Tulio Antonio
Palabras clave : Minería;Operaciones mineras;Sistema de extracción;Flota de camiones;Modelos matemáticos
Fecha de publicación : 2015
Editorial : Universidad Nacional de Ingeniería
Resumen : El presente trabajo de investigación tiene por finalidad la identificación de los principales factores operacionales y determinar su influencia en la producción de una flota de equipos de acarreo de mineral y desmonte. El proceso de identificación se realizará haciendo uso de herramientas estadísticas y observación directa mientras que para cuantificar la influencia de los factores en la operación se elaboraran modelos matemáticos. El proceso de modelado matemático de los factores operacionales, se realiza mediante la ejecución de una serie de etapas estadísticas ordenadas, dado que ello asegurará la calidad y precisión de la función matemática de producción y se podrá generar predicciones confiables para un análisis óptimo de productividad en la actividad de acarreo. El estudio de investigación se dividió en dos principales partes, la primera parte hace la descripción del sistema de acarreo de la operación minera, identificación de factores mediante registro de datos y observación a detalle en el campo. Al finalizar se hace el planteamiento del problema principal y sus correspondientes objetivos generales y específicos para encontrar las posibles soluciones. La segunda parte de estudio utiliza los métodos estadísticos necesarios para crear la función estadística, tales como la prueba de aleatoriedad, evaluación de valores atípicos, análisis de estacionariedad, determinación de correlación, análisis de coeficiente de Pearson y coeficiente de determinación y finalmente un análisis de regresión multivariable donde se determinar la función matemática de producción. Este análisis finalmente permite obtener un modelo matemático de la producción con el fin de obtener propuestas de mejoras confiables y altamente productivas.
This work of investigation aims to the identification of the main operational factors and determine their influence on the production of a fleet of equipment hauling ore and waste. The identification process will be held using statistical tools and direct observation while to quantify the influence of factors in the operation be developed mathematical models. The process of mathematical modeling of operational factors is performed by executing a series of stages statistics ordered, as this will ensure the quality and accuracy of mathematical production function and could generate reliable predictions for optimal productivity analysis in hauling activity. The research study was divided into two main parts, the first part of the description of the system makes hauling the mining operation, identifying factors via data and detailed observation in the field. After the first part of the statement it was performed the problem and their general and specific objectives to find possible solutions. The second part of this study using statistical methods needed to create function statistics, such as randomness test, evaluation of outliers, stationary analysis, determination of correlation coefficient analysis and Pearson coefficient of determination and finally an analysis multivariate regression where the mathematical function determine production. This analysis finally allows a mathematical model of production in order to obtain proposals for reliable and highly productive improvement.
URI : http://cybertesis.uni.edu.pe/handle/uni/3948
Derechos: info:eu-repo/semantics/openAccess
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Minas

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
quesada_dc.pdf1,73 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons