Reducción de la variabilidad en el cálculo del ratio de consumo de combustible en camiones mineros CAT 793

Abstract

El presente estudio aborda la problemática de la alta variabilidad en el cálculo del ratio de consumo de combustible en camiones mineros CAT 793, la cual generaba una discrepancia significativa entre los valores planificados y los valores reales de consumo, impactando negativamente en la planificación operativa y los costos mensuales. El objetivo principal fue desarrollar un modelo basado en rutas específicas de acarreo, que permita reducir dicha variabilidad y mejorar la precisión en las estimaciones de consumo de combustible. La investigación parte de la hipótesis de que un modelo por rutas, debidamente estructurado y ajustado a las condiciones reales de operación (distancia, pendiente, tiempo de ciclo, entre otros), permitirá reducir la diferencia entre lo calculado y lo real. Para ello, se comparó el desempeño del modelo por rutas frente al modelo tradicional de regresión múltiple, utilizado anteriormente como herramienta principal de estimación. Los resultados fueron contundentes: el modelo por rutas redujo la sobreestimación promedio del ratio de consumo de +2.2 gal/h a una subestimación controlada de -0.31 gal/h. Asimismo, el porcentaje de error en la estimación del consumo disminuyó de 2.96% a -0.76%, lo cual representa una mejora significativa en la confiabilidad del cálculo. Además, este modelo mostró una alta capacidad de adaptación ante cambios operativos como modificaciones en las distancias de acarreo o en la pendiente de las rutas, mejorando la flexibilidad y aplicabilidad del modelo a diferentes escenarios. En conclusión, la implementación del modelo por rutas permitió optimizar la gestión del combustible, reducir los sobrecostos operativos, y alinear la planificación con la ejecución real, lo que se traduce en una toma de decisiones más precisa tanto a nivel operativo como financiero.

This study addresses the issue of high variability in the calculation of the fuel consumption ratio in CAT 793 mining trucks, which resulted in significant discrepancies between planned and actual consumption values, negatively impacting operational planning and monthly cost control. The main objective was to develop a route-based model that would reduce this variability and improve the accuracy of fuel consumption estimates. The research is based on the hypothesis that a route-based model, properly structured and adjusted to real operating conditions (such as distance, slope, cycle time, among others), would reduce the gap between calculated and actual fuel consumption. To validate this, the performance of the route-based model was compared to the previously used multiple regression model. The results were conclusive: the route-based model reduced the average overestimation of fuel consumption from +2.2 gal/h to a controlled underestimation of -0.31 gal/h. Additionally, the error percentage in fuel consumption estimates dropped from 2.96% to - 0.76%, representing a significant improvement in calculation reliability. Furthermore, the model demonstrated high adaptability to operational changes, such as modifications in haul distances or route slopes, enhancing its flexibility and applicability in various operational contexts. In conclusion, the implementation of the route-based model optimized fuel management, reduced operational cost overruns, and aligned planning with actual performance, leading to more accurate and informed decision-making at both the operational and financial levels.