Desarrollo_y_aplicacion_del_software_mes.pdf

Universidad de Concepción

Profesor patrocinante

Facultad de Ingeniería

Dr. Adelqui Fissore Sch.

Departamento de Ingeniería Mecánica

DESARROLLO Y APLICACIÓN DEL SOFTWARE MES A LA PLANTA CONCENTRADORA DE LA COMPAÑÍA CONTRACTUAL MINERA CANDELARIA

RODRIGO RIQUELME BORGEAUD

Informe de Memoria de Título para optar al Título de Ingeniero Civil Mecánico

Concepción, Diciembre de 2005

1 SUMARIO

El objetivo del presente proyecto es el desarrollo y aplicación del software MES al análisis de confiabilidad de la Planta Concentradora de la Compañía Contractual Minera Candelaria. Debido a la escasez de información necesaria se aplica el Software MES a las etapas de Chancado Primario, Molienda, y Planta de Pebbles. Se genera un modelo lógico para las etapas consideradas y se carga a MES junto a los eventos históricos de detenciones producto de mantenimiento. Los resultados obtenidos indican como crítica la etapa de Molienda, por lo que se propone focalizar los esfuerzos de optimización en la gestión de mantenimiento en dicha etapa.

2 ÍNDICE TEMÁTICO Índice Temático

2

Índice de Figuras

6

Índice de gráficos

8

Índice de Tablas

8

Introducción

9

A.

Objetivos y Alcances del Proyecto

11

B.

Contexto del Proyecto

11

C.

Organización del Informe de Memoria

14

I.

Confiabilidad

15

1.1.

Introducción

16

1.2.

Conceptos y Definiciones Básicas

17

1.3.

Medición de la Confiabilidad

18

1.3.1.

Tasa de Fallas

18

1.3.2.

Curva característica de la vida del Producto

18

1.4.

Predicción de la Confiabilidad

21

1.4.1.

Función de Confiabilidad

21

1.4.1.1.

Función de Confiabilidad para la vida útil

22

1.4.1.2.

Función de Confiabilidad para falllas iniciales y desgaste

23

1.4.2.

Confiabilidad de sistemas

24

1.4.2.1.

Sistemas en serie

24

1.4.2.2.

Sistemas en paralelo

25

1.4.2.3.

Sistemas en redundancia

26

1.4.2.4.

Sistemas Stand-by

28

1.4.2.5.

Sistemas fraccionados

29

II.

Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad (MCC)

31

2.1.

Introducción

32

2.2.

Definición y Conceptos Básicos

33

2.2.1.

Alcances de MCC

33

2.2.2.

Disponibilidad

34

2.3.

Confiabilidad Operacional

35

2.4.

Enfoque de MCC

36

3 2.4.1.

Equipos Críticos

37

2.4.2.

Análisis de Modos de Falla

38

2.4.3.

Políticas de Mantenimiento

39

III.

Software MES

42

3.1.

Introducción

43

3.2.

Descripción Software MES

45

3.3.

Diagrama Conceptual

46

3.3.1.

Configuración del Sistema

47

3.3.2.

Adquisición de datos

47

3.3.3.

Ajuste de curvas

49

3.3.4.

Determinación etapa de ciclo de vida

49

3.3.5.

Análisis de sistema

49

3.3.5.1.

Índice de Confiabilidad

50

3.3.5.2.

ïndice de Disponibilidad

50

3.3.5.3.

Costo de la Falta

50

3.3.6.

Análisis de Criticidad

50

3.3.6.1.

Optimización

51

3.3.6.2.

Simulación y reemplazos

51

3.3.7.

Plan Maestro de Mantenimiento

52

3.4.

Herramientas de MES

52

3.4.1.

Diagramación lógica de Plantas Industriales

52

3.4.2.

Ajuste Probabilístico de Distribuciones de Probabilidad de Falla (pdf),

53

mediante modelos de ajuste Exponencial o Weibull 3.4.3.

Cálculo de indicadores Claves en la Ingeniería en Mantención (Históricos y

53

Probabilísticos) 3.5.

Potencialidades de MES

53

3.5.1.

Planificación del Mantenimiento

53

3.5.2.

Informes y Auditorías

53

3.5.3.

Simulación y análisis de Inversiones

54

3.5.4.

Justificación de Capital Inmovilizado en Repuesto

54

3.5.5.

Análisis de Causa y Efecto de Fallas

54

3.6.

Especificaciones Técnicas

54

IV.

Desarrollo del Proyecto

55

4.1.

Introducción

56

4 4.2.

Modelamiento de la Planta Concentradora

57

4.2.1.

Descripción del Proceso

57

4.2.1.1.

Chancado Primario

60

4.2.1.2.

Líneas 1 y 2

61

4.2.1.2.1. Molienda SAG

62

4.2.1.2.2. Molienda de Bolas

63

4.2.1.2.3. Celdas Rougher

65

4.2.1.2.4. Remolienda

66

4.2.1.2.5. Cleaner y Recleaner

67

4.2.1.2.6. Celdas Scavenger

69

4.2.1.3.

Circuito de Pebbles

70

4.2.1.4.

Espesadores y Planta de Filtros

72

4.2.1.5.

Relave

73

4.2.1.6.

Puerto de embarque

74

4.2.1.7.

Planta de Osmosis

74

4.2.2.

Diagrama de Flujo del Proceso

75

4.2.3.

Configuración lógica

77

4.2.3.1.

Configuración lógica de las etapas del proceso

77

4.2.3.2.

Diagrama lógico de la Planta Concentradora

79

4.3.

Generar Información Histórica

80

4.3.1.

Análisis de reportes de operaciones

80

4.3.2.

Análisis de reportes de planificación

83

4.3.3.

Análisis de registros de Ordenes de Trabajo, sistema Ellipse

84

4.3.4.

Resumen

87

4.4.

Cargar Software MES

88

4.4.1.

Relaciones lógicas de subsistemas

89

4.4.1.1.

Líneas 1 y 2

89

4.4.1.2.

Alimentación Molienda SAG

89

4.4.1.3

Magnetos

89

4.4.1.4.

Molienda de Bolas

89

4.4.1.5.

Chancado de Pebbles

90

4.4.2.

Configuración del sistema

90

4.4.2.1.

Facturación

90

4.4.2.2.

Impacto de los costos variables

90

5 4.4.2.3.

Horas de operación

91

4.4.2.4.

Producción

91

4.5.

Determinar disponibilidad de sistema y subsistemas

92

4.5.1.

Planta Concentradora

92

4.5.2.

Alimentación de la Planta

93

4.5.3.

Molienda

93

4.5.4.

Molienda SAG línea 1

94

4.5.5.

Alimentación Correa 3 línea 1

95

4.5.6.

Magnetos línea 1

96

4.5.7.

Molienda de bolas línea 1

96

4.5.8.

Molienda SAG línea 2

97

4.5.9.

Alimentación Correa 3 línea 2

98

4.5.10.

Magnetos línea 2

99

4.5.11.

Molienda de bolas línea 2

99

4.5.12.

Planta de Pebbles

100

4.5.13.

Chancado de Pebbles

101

4.6.

Identificar Equipos Críticos

102

4.6.1.

Reporte de Subsistema de alimentación a Correa CV003

105

4.6.2.

Reporte de Correa CV003

105

4.6.3.

Reporte de Molino SAG ML001

106

4.6.4.

Reporte de Harnero SC001

107

4.6.5.

Reporte de Cuba SU001

108

V.

Conclusiones y Comentarios

110

5.1.

Conclusiones

111

5.2.

Comentarios

111

Bibliografía

114

6 ÍNDICE DE FIGURAS 1.1.

Curva de fallas acumuladas durante el tiempo

19

1.2.

Curva de tasa de fallas

19

1.3.

Tramos en curva de tasa de fallas

20

1.4.

Distribuciones utilizadas en modelación de probabilidades de fallas en el tiempo

22

1.5.

Modelo en bloques de un sistema en serie

24

1.6.

Correas conectadas en serie

25

1.7.

Modelo en bloques de un sistema en paralelo

25

1.8.

Harneros Conectados en paralelo

26

1.9

Modelo en bloques de un sistema en redundancia 2/3

26

1.10. Batería de ciclones conectados con una redundancia ¾

28

1.11. Modelo en bloques de un sistema Stand-by

28

1.12. Bombas en conexión Stand-by

29

1.13. Modelo en bloque de un sistema fraccionado

29

1.14. Molinos de bolas en fraccionamiento de 25%

30

2.1.

Esquema temporal de funcionamiento de un equipo

34

2.2.

Sistema de Confiabilidad Operacional

36

2.3.

Esquema descriptivo de los procedimientos de MCC

37

2.4.

Curvas de tasa de fallas características

39

2.5.

Diagrama de pasos para establecer estrategia de mantenimiento

40

3.1.

Diagrama conceptual del Software MES

46

3.2.

Tabla de registro de eventos

48

4.1.

Chancado Primario

60

4.2.

Configuración lógica del subsistema Chancado Primario

60

4.3.

Línea 1

61

4.4.

Molienda SAG

63

4.5.

Configuración lógica del subsistema Molienda SAG

63

4.6.

Molienda de Bolas

64

4.7.

Configuración lógica del subsistema Molienda de Bolas

65

4.8.

Celdas Rougher

65

4.9.

Configuración lógica del subsistema Celdas Rougher

66

4.10. Remolienda

66

7 4.11. Configuración lógica del subsistema Remolienda

67

4.12. Cleaner y Recleaner

68

4.13. Configuración lógica del subsistema Cleaner y Recleaner

68

4.14. Celdas Scavenger

69

4.15. Configuración lógica del subsistema Celdas Scavenger

69

4.16. Circuito Corto

70

4.17. Planta de Pebbles

71

4.18. Configuración lógica del subsistema Planta de Pebbles

71

4.19. Espesadores y Planta de Filtros

72

4.20. Relave

73

4.21. Configuración lógica del subsistema Relave

73

4.22. Planta de Osmosis

74

4.23. Configuración lógica de las etapas del proceso de la Planta Concentradora

78

4.24. Configuración lógica en estudio

88

4.25. Esquema del sistema Planta Concentradora

92

4.26. Esquema del subsistema Alimentación de la Planta

93

4.27. Esquema del subsistema Molienda

93

4.28. Esquema del subsistema Molienda SAG Línea 1

94

4.29. Esquema del subsistema Alimentación a Correa 3

95

4.30. Esquema del subsistema Magnetos Línea 1

96

4.31. Esquema del subsistema Molienda de Bolas Línea 1

96

4.32. Esquema del subsistema Molienda SAG Línea 2

97

4.33. Esquema del subsistema Alimentación Correa 3 Línea 2

98

4.34. Esquema del subsistema Magnetos Línea 2

99

4.35. Esquema del subsistema Molienda de Bolas Línea 2

99

4.36. Esquema del subsistema Planta de Pebbles

100

4.37. Esquema del subsistema Chancado de Pebbles

101

8 ÍNDICE DE GRÁFICOS 4.1.

“N° de eventos por tipo de detención”

81

4.2.

“N° de eventos de mantención por Equipo”

82

4.3.

“N° de Eventos de mantención por Equipo (Operaciones y Planificación)”

84

4.4.

“Tendencia de costos de mantención por equipo”

85

4.5.

“Costos de mantención por equipo”

86

4.6.

“Costos de mantención por Evento”

87

4.7.

“Disponibilidad por sistema”

102

4.8.

“Confiabilidad de los subsistemas de Molienda”

103

4.9.

“Confiabilidad de los subsistemas de la Línea 1

103

4.10. “Confiabilidad de los equipos de la Molienda SAG Línea 1”

104

ÍNDICE DE TABLAS 4.1.

“N° de eventos por tipo de detención”

82

4.2.

“Costos de mantención por área”

85

4.3.

“Indicadores de la Alimentación de la Planta”

93

4.4.

“Indicadores de la Molienda SAG Línea 1”

95

4.5.

“Indicadores de la Alimentación a Correa 3”

95

4.6.

“Indicadores de los Magnetos Línea 1”

96

4.7.

“Indicadores de la Molienda de bolas Línea 1”

97

4.8.

“Indicadores de la Molienda SAG Línea 2”

98

4.9.

“Indicadores de la Alimentación Correa 3 Línea 2”

98

4.10. “Indicadores de los Magnetos Líneas 2”

99

4.11. “Indicadores de la Molienda de Bolas Línea 2”

100

4.12. “Indicadores de la Planta de Pabbles”

100

4.13. “Indicadores del Chancado de Pebbles”

101

9

INTRODUCCIÓN

En la última década Chile ha buscado abrirse al mundo y ser puente entre los países desarrollados (grandes mercados de consumo) y latino América (importante proveedor de materias primas). Chile ha desarrollado una política económica abierta y competitiva. Ha generado un ambiente transparente y confiable para el desarrollo de negocios con un adecuado régimen de protección de las inversiones extranjeras caracterizado por la claridad y estabilidad de la normativa. La base de la economía Chilena es la exportación de materias primas y en especial la exportación de Cobre. El año 2004 se exportó el equivalente a U$14.358.000.000.correspondiente al 44.8% de las exportaciones de bienes, aportando un 7.53% al PIB. El

10 año 2005 ha sido un año record en los precios del Cobre, bordeando la barrera de los 2 dólares la libra, por lo que las expectativas son buenas. Los buenos resultados económicos de la minería del cobre deben ser un aliciente para seguir desarrollando y optimizando los procesos de extracción y refinación de tal forma de agregar valor a los procesos productivos y aumentar la competitividad. Ser más productivos, logrando el máximo de beneficios al menor costo, es la consigna de los diversos rubros económicos de los mercados actuales y no es la excepción de las compañías mineras. Los actuales precios del Cobre son el escenario ideal para que las compañías mineras realicen inversiones y mejoras en sus procesos. La Compañía Contractual Minera Candelaria siguiendo esta tendencia ha implementado una nueva Gerencia, “Desarrollo y Control de Gestión”, la cual busca innovar, implementar tecnología, y mejoras en la gestión para lograr diferenciación y liderazgo en el mercado. Uno de los proyectos que ha impulsado la Gerencia de Desarrollo y Control de Gestión es la aplicación del Software MES, respondiendo a la necesidad de mejorar la gestión del mantenimiento. En la estructura de costos de las Compañías Mineras de cobre (minas a tajo abierto) en promedio el 16 % corresponde al mantenimiento de los activos de la Mina y la Planta Concentradora, 9% y 7 % respectivamente. En el presente informe se abordará el desarrollo del proyecto “Aplicación y desarrollo del Software MES” en la Planta Concentradora de la Compañía Contractual Minera Candelaria.

11 A. OBJETIVOS Y ALCANCES DEL PROYECTO Este proyecto tiene como objetivo principal el desarrollo y aplicación del software MES al análisis de confiabilidad de la Planta Concentradora de la Compañía Contractual Minera Candelaria. El análisis del sistema (Planta Concentradora) y sus equipos, permitirá contar con información confiable para la toma de decisiones. Los objetivos específicos del proyecto son: • Desarrollo y aplicación del Softwear MES para el análisis de los distintos equipos existentes en la planta concentradora, • Modelamiento de los datos históricos, • Análisis de modo de falla de los componentes críticos, • Disponibilidad y costos de ineficiencia para equipos y sistemas, • Análisis de componentes críticos y gestión de repuestos, • Análisis de confiabilidad y disponibilidad en base a los indicadores obtenidos por cada uno de los equipos que componen el sistema.

B. CONTEXTO DEL PROYECTO El proyecto se realizó en la Planta Concentradora de la Compañía Contractual Minera Candelaria, subsidiaria de Phelps Dodge y Sumitomo, ubicada a aproximadamente 800 kM de Santiago, en la comuna de Tierra Amarilla, tercera región. La organización de la Compañía Contractual Minera Candelaria responde al organigrama siguiente:

12

Se puede identificar la Gerencia de Desarrollo y Control de Gestión como un área transversal de servicios. Uno de los objetivos de esta gerencia es innovar, implementar tecnología, y mejoras en la gestión para lograr diferenciación y liderazgo en el mercado agregando valor a sus procesos.

La Gerencia de Desarrollo y Control de Gestión se compone de las áreas presentes en el siguiente organigrama:

13

El Proyecto “Aplicación y Desarrollo del Software MES” fue impulsado por el Gerente de Desarrollo y Control de Gestión, señor José Olivares, y se desarrolló bajo el área de Mantención y Procesos, liderada por el señor Sergio Armstrong. El proyecto se desarrolló en la Planta Concentradora, cuyo proceso productivo consta de: • Planta de chancado primario. • Dos líneas (Molino SAG, Molinos de Bola, Celdas de Flotación). • Circuito de Pebbles. • Espesadores y Filtros. • Relave. • Puerto de embarque. • Planta de Osmosis. La Planta Concentradora opera en forma continua los 365 día del año con un personal total de aproximadamente 250 funcionarios distribuidos en un sistema de tres turnos.

14 C. ORGANIZACIÓN DEL INFORME DE MEMORIA El presente informe consta de cinco capítulos: I. Confiabilidad II. Mantenimiento Centrado en Confiabilidad III. Software MES IV. Desarrollo del Proyecto V. Conclusiones y comentarios En el capitulo inicial, “Confiabilidad”, se busca introducir de forma rápida y directa el concepto de confiabilidad, señalando el modo de medición y predicción. El segundo capitulo, “Mantenimiento Centrado en Confiabilidad”, tiene por objetivo describir la filosofía de la técnica de mantenimiento que provoca la generación del software MES. Se comienza señalando la definición y conceptos asociados, se abordan los alcances, y finalmente se estudia el enfoque del MCC. El tercer capítulo, “Software MES”, cumple la misión de describir las características, requerimientos, herramientas, y potencialidades del Software MES. “Desarrollo del Proyecto” es el cuarto capítulo. Describe los sucesivos pasos que se debieron dar para implementar el Software: Modelamiento de la Planta Concentradora, Condiciones de operación, Generar información histórica, Cargar software MES, Determinar Disponibilidad del sistema y subsistema, Identificar Equipos críticos. El último capítulo corresponde a las “Conclusiones y Comentarios” que se generaron en la búsqueda de lograr el objetivo del proyecto.

15

I.

CONFIABILIDAD

16 1.1. INTRODUCCIÓN Confiabilidad es la capacidad que tiene un producto de desempeñarse tal y como se espera durante su tiempo de vida. La confiabilidad es un aspecto esencial tanto del diseño del producto como del proceso. El complejo equipo que actualmente se utiliza en áreas como el transporte, las comunicaciones y la medicina requiere una elevada confiabilidad. Por ejemplo, esta característica es absolutamente necesaria para seguridad en el espacio, en la transportación aérea y para productos médicos como los marcapasos y los órganos artificiales; además, puede resultar una ventaja competitiva para muchos bienes de consumo. A continuación se abordará la teoría de la confiabilidad con una visión general, sin caer en particularidades, de tal forma que permita adquirir rápidamente las nociones básicas para el análisis de sistemas. Los puntos a tocar son los siguientes: 1.2. Definiciones y Conceptos Básicos. Se establecerán criterios respecto de lo que implica la confiabilidad. 1.3. Medición de la Confiabilidad. Se advertirá cuales son los indicadores con los que se mide la confiabilidad y como se obtienen. 1.4. Predicción de la Confiabilidad. Se presentará la función de confiabilidad y su expresión para diferentes configuraciones de equipos y componentes.

17 1.2. CONCEPTOS Y DEFINICIONES BÁSICAS La confiabilidad se define de una manera “trascendente” similar a un sentido de confianza en la capacidad que tiene un producto para desempeñarse satisfactoriamente o resistir a la falla. Sin embargo, la confiabilidad es un tema que requiere de un tratamiento más objetivo y cuantitativo. Formalmente, la confiabilidad es la probabilidad de que un producto, pieza de equipo o sistema lleve a cabo su función pretendida durante un periodo definido, bajo las condiciones de operación especificadas. Esta definición tiene cuatro elementos de importancia: probabilidad, tiempo, desempeño y condiciones de operación. En el primero, la confiabilidad se define como la probabilidad, esto es, como un valor entre 0 y 1; por lo tanto, se trata de una medición numérica con un significado preciso. Esta definición ofrece una base de comparación válida del diseño de diferentes productos y sistemas. Por ejemplo, una confiabilidad de 0.97 indica que, en promedio, 97 de 100 elementos desempeñan su función durante un periodo dado de tiempo y bajo ciertas condiciones de operación. Por lo general, la confiabilidad se expresa como un porcentaje simplemente para fines descriptivos. El segundo elemento de la definición es el tiempo. Claramente, un dispositivo con una confiabilidad de 0.97 durante 1.000 horas de operación es inferior a uno que tenga la misma confiabilidad pero durante 5.000 horas de operación, suponiendo que la misión del dispositivo sea tener una vida larga. El desempeño es el tercer elemento y se refiere al objetivo para el que se diseñó el producto o sistema. Se utiliza el término falla cuando no se cumplen las expectativas de desempeño de la función pretendida. Así pueden ocurrir dos tipos de falla: falla funcional, al inicio de la vida del producto, debido a defectos en la manufactura o en los materiales, tales como una conexión faltante o un componente defectuoso, y una falla de confiabilidad después de un cierto periodo de uso.

18 El componente final de la definición de confiabilidad son las condiciones de operación, que involucran el tipo y cantidad de uso, y el entorno en el que se utiliza el producto. Definiendo el entorno de un producto, sus características de desempeño y su vida, un fabricante puede diseñar y concluir pruebas para medir la probabilidad de supervivencia (o de falla) del mismo. El análisis se estas pruebas permite una mejor predicción de la confiabilidad, y mejores diseños del producto y proceso. Los ingenieros en confiabilidad distinguen entre la confiabilidad inherente, es decir, la confiabilidad predicha determinada por el diseño del producto o del proceso, y la confiabilidad lograda, que es la confiabilidad real observada durante el uso. Dicha confiabilidad puede ser inferior a la inherente debido a los efectos del proceso de manufactura y de las condiciones de uso.

1.3. MEDICIÓN DE LA CONFIABILIDAD

1.3.1.

Tasa de fallas

En la práctica, la confiabilidad se determina mediante el número de fallas por unidad de tiempo durante la duración bajo consideración (llamado tasa de fallas). Como medida alternativa se utiliza el recíproco de la tasa de fallas (con dimensiones y unidades de tiempo por falla) se conoce como tiempo medio hasta la falla (MTTF, por sus siglas en inglés). En el caso de productos reparables, se utiliza el tiempo medio entre fallas (MTBF). 1.3.2.

Curva característica de la vida del producto

Si se considera un grupo de productos y se registra su tiempo de buen funcionamiento, es decir, su tiempo hasta la falla, es posible trazar una curva del porcentaje acumulado de fallas en el tiempo que tiene la forma ilustrada en la figura 1.1.

19

Curva de Fallas acumuladas durante el tiempo

Falla porcentual acumulada

100 75 50 25 0 0

1000

2000

3000

4000

5000

Horas

Figura 1.1. Curva de fallas acumuladas durante el tiempo.

Curva de tasa de Fallas 0,12 Tasa de Fallas

0,1 0,08 0,06 0,04 0,02 0 0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

4500

5000

Horas

Figura 1.2. Curva de tasa de fallas.

La pendiente de la curva de fallas acumuladas en cualquiera de sus puntos representa la tasa instantánea de fallas (fallas por unidad de tiempo) en cualquier punto del tiempo. La

20 figura 1.2.. ilustra la curva de la tasa de fallas, generalmente conocida como curva característica de la vida del producto, que se obtiene trazando la pendiente de la curva de fallas acumulada en cada punto. Esta curva es también conocida como la bañera por su clásica forma. La curva de tasas de falla o bañera se puede segmentar en tres tramos: • Inicial o rodaje (Tasa decrece) • Vida útil (Tasa constante) • Desgaste (Tasa aumenta)

En la figura 1.3. se puede ver la representación de la curva típica de la evolución de la tasa de fallas identificando los tres tramos.

Inicial

Vida útil

Desgaste

Figura 1.3. Tramos en curva de tasa de fallas.

La primera etapa de fallas iniciales corresponde generalmente a la existencia de dispositivos defectuosos o instalados indebidamente con una tasa de fallas superior a la vida útil. Esta tasa de fallas elevada va disminuyendo con el tiempo hasta alcanzar un valor casi constante.

21 La segunda etapa correspondiente a la vida útil, también llamada de fallas aleatorias, es debida principalmente a operaciones con solicitaciones superiores a las proyectadas y se presentan de forma aleatoria e inesperada. El comportamiento de la tasa es constante durante esta etapa y las fallas son debidas a las propias condiciones normales de trabajo de los dispositivos o a solicitaciones ocasionales superiores a las normales. La tercera etapa de fallas de desgaste, es debida a la superación de la vida prevista del componente cuando empiezan a aparecer fallas de degradación como consecuencia del desgaste. Se caracteriza por un aumento rápido de la tasa de fallas. Para retardar la aparición de la tercera etapa, puede acudirse a la sustitución inmediata de los componentes del dispositivo o equipo cuando éstos fallen, o a sustituirlos antes de que finalice su vida útil mediante planes de mantenimiento preventivo, para posponer casi indefinidamente la incidencia del desgaste. Conocer la curva de tasa de fallas de un producto en particular permite predecir su comportamiento y posibilita tomar decisiones en cuanto a su utilización.

1.4. PREDICCIÓN DE LA CONFIABILIDAD 1.4.1.

Función de Confiabilidad

Para realizar cálculos de la confiabilidad generalmente resulta más conveniente utilizar la distribución de probabilidades de las fallas. En general, basándose en la curva de la bañera tradicional, la probabilidad de falla en el tiempo se modela mediante dos distribuciones de probabilidad: •

Distribución Exponencial.

•

Distribución de Weibull.

22

Weibull

Exponencial

Figura 1.4. Distribuciones utilizadas en modelación de probabilidades de fallas en el tiempo.

1.4.1.1. Función de confiabilidad para Vida Útil La distribución exponencial es utilizada normalmente para modelar el tramo correspondiente a la Vida Útil, entonces si λ es la tasa de fallas, la función de densidad de probabilidad que representan las fallas esta dada por:

f (t ) = λ ⋅ e − λ ⋅t

La probabilidad de falla durante el intervalo de tiempo (t1,t2) es:

e − λ ⋅( t 2 −t1 ) Específicamente, la probabilidad de falla en el intervalo (0,T) está dada por la distribución acumulada:

F (T ) = 1 − e − λ ⋅T

23 Dado que la confiabilidad es la probabilidad de supervivencia, la función de confiabilidad se calcula como:

R(T ) = 1 − F (T ) = e − λT Esta función representa la probabilidad de que un elemento no falle en T unidades de tiempo. En el caso que se utilice el MTTF (reciproco de la tasa fallas) la función de distribución da la probabilidad de fallas y la función de confiabilidad resultan:

F (T ) = 1 − e

R (T ) = e

−T MTTF

−T MTTF

1.4.1.2. Función de Confiabilidad para Fallas iniciales y desgaste En general los tramos de Fallas iniciales y desgaste se modelan utilizando la distribución de probabilidades de Weibull, cuya función de densidad de probabilidad es:

f (t ) = α ⋅ β ⋅ t β −1 ⋅ e −α ⋅t

β

Las constantes α y β se conocen como los parámetros de escala y de forma, respectivamente. Variando estas constantes, la distribución de Weibull asume una diversidad de contornos. La función de confiabilidad que se basa en la distribución de Weibull es:

R(T ) = e −α ⋅T

β

24 1.4.2. Confiabilidad de Sistemas Muchos sistemas se constituyen por componentes individuales de confiabilidad conocida. Los datos de confiabilidad de cada uno pueden utilizarse para determinar la confiabilidad del sistema. Los sistemas de componentes se pueden configurar en: •

Serie

•

Paralelo

•

Redundancia

•

Stand-by

•

Fraccionamiento

1.4.2.1.

Sistemas en Serie

Un sistema en serie puede ser representado en bloques tal como se ilustra en la figura 1.5. 1 2 3

Figura 1.5. Modelo en bloques de un sistema en serie.

En este tipo de configuración todos los equipos o componentes deben funcionar correctamente, o de lo contrario, el sistema falla. La función de confiabilidad para el sistema en serie es:

RS (T ) = R1 (T ) ⋅ R2 (T ) ⋅ R3 (T ) n

RS (T ) = ∏ Ri (T ) i =1

25 Ejemplo de un sistema en serie: Un sistema de transporte compuesto por dos correas. La falla de cualquiera de estas provoca la detención del sistema.

Figura 1.6. Correas conectadas en serie.

1.4.2.2.

Sistemas en Paralelo

Un sistema en paralelo puede ser representado en bloques tal como se ilustra en la figura 1.7.

Figura 1.7. Modelo en bloques de un sistema en paralelo.

En este caso si falla un equipo o componente el sistema sigue funcionando de igual manera, por lo que la falla individual es menos crítica que en los sistemas en serie. Si la confiabilidad de los equipos o componentes es Ri, la Probabilidad de falla de cada uno es 1- Ri.. Debido a que el sistema falla únicamente si fallan todos los equipos o componentes, la probabilidad de la falla del sistema es: Fs (T ) = (1 − R1 )(1 − R2 ) Así la confiabilidad se obtiene de la siguiente manera: RS (T ) = 1 − (1 − R1 )(1 − R2 ) = 1 − Fs (T ) n

Rs (T ) = 1 − ∏ Fi (T ) i =1

26 Ejemplo de un sistema en paralelo: Dos harnenos funcionan simultáneamente, ante la falla de uno el otro puede asumir completamente la carga del proceso.

Figura 1.8. Harneros Conectados en paralelo.

1.4.2.3.

Sistemas en Redundancia

Los sistemas en redundancia se representan como se ilustra en la figura 1.9. de forma similar a los sistemas en paralelo. Para el correcto funcionamiento de estos sistemas debe funcionar más de un equipo o componente, a diferencia de los sistemas en paralelo donde basta que solo un equipo o componente este operativo para que el sistema funcione correctamente.

2/3

Figura 1.9. Modelo en bloques de un sistema en redundancia 2/3.

En el caso ilustrado en la figura 1.9. se tienen 3 equipos o componentes con una redundancia de 2/3. Esto significa que al menos dos equipos o componentes deben estar funcionando correctamente para que el sistema no falle. La función de confiabilidad para este sistema se obtiene de la siguiente manera:

27 El sistema se mantiene operativo si se mantienen operativos: 2y3; 3y4; 2y4; 2,3y4. Por lo tanto tenemos:

R (2 y3) = R2 ⋅ R3 ⋅ (1 − R4 ) R (3 y 4) = R3 ⋅ R4 ⋅ (1 − R2 ) R (2 y 4) = R2 ⋅ R4 ⋅ (1 − R3 ) R (2,3 y 4) = R2 ⋅ R3 ⋅ R4 Entonces la confiabilidad del sistema esta dado por la suma de las confiabilidades anteriores:

Rs (T ) = R2 ⋅ R3 ⋅ (1 − R4 ) + R3 ⋅ R4 ⋅ (1 − R2 ) + R2 ⋅ R4 ⋅ (1 − R3 ) + R2 ⋅ R3 ⋅ R4 Desarrollando la expresión anterior se obtiene la función de confiabilidad para el sistema redundante 2/3:

Rs (T ) = R2 ⋅ R3 + R3 ⋅ R4 + R2 ⋅ R4 − 2 ⋅ R2 ⋅ R3 ⋅ R4 La expresión general de la función de confiabilidad para sistemas redundantes con n equipos o componentes y de redundancia k/n es: n ⎛n⎞ Rs (T ) = ∑ ⎜ ⎟R j ⋅ (1 − R) n − j j =k ⎝ j ⎠

Esta expresión es valida para equipos o componentes con igual confiabilidad R.

Ejemplo de un sistema en redundancia: Batería de 4 Ciclones, de los cuales de requiere como mínimo 3 para que funcione el conjunto.

28

Figura 1.10. Batería de ciclones conectados con una redundancia ¾.

1.4.2.4.

Sistemas Stand-by

5

6

Figura 1.11. Modelo en bloques de un sistema Stand-by.

Los sistemas Stand-by pueden ser representados en bloques tal como se ilustra en la figura 1.11. Estos consisten en dos equipos o componentes de iguales características destinados a realizar la misma función pero en forma alterna. Cuando uno de los equipos o componentes falla, el otro en forma automática entra en funcionamiento sin causar cambios en el sistema. En general se puede asumir que λ5=λ6, así la función de confiabilidad para este tipo de sistemas es: Rs (T ) = R5 ⋅ (1 + λ ⋅ T )

29 Ejemplo de un sistema Stand-by: Caso general de sistemas de bombeo con equipo de reserva.

Figura 1.12. Bombas en conexión Stand-by.

1.4.2.5.

Sistemas Fraccionados

Los sistemas fraccionados pueden ser representados en bloques tal como se ilustra en la figura 1.13.

7

8

Figura 1.13. Modelo en bloque de un sistema fraccionado.

Los sistemas fraccionados están constituidos por equipos o componentes que cumplen con un porcentaje específico del total de la “carga”. Si uno de los equipos o componentes falla el sistema reducirá su capacidad de operación. Para determinar la confiabilidad de este sistema es necesario conocer el nivel de impacto (I) de cada uno de los equipos o componentes en el sistema, es decir, el porcentaje de “carga” que procesa. Conocido Ii la función de confiabilidad se expresa de la siguiente manera:

⎡n ⎤ Rs = 1 − ⎢∑ (1 − Ri ) ⋅ I i ⎥ ⎣ i =1 ⎦

30 Ejemplo de un sistema fraccionado: Cuatro Molinos de Bolas se reparten la carga proporcionalmente (25% cada uno).

Figura 1.14. Molinos de bolas en fraccionamiento de 25%.

31

II. MANTENIMIENTO CENTRADO EN LA CONFIABILIDAD (MCC)

32

2.1. INTRODUCCIÓN El mantenimiento centrado en la confiabilidad fue desarrollado en un principio por la industria de la aviación comercial de los Estados Unidos, en cooperación con entidades gubernamentales como la NASA y privadas como la Boeing (constructor de aviones). Desde 1974 el Departamento de defensa de los Estados Unidos, ha usado MCC, como filosofía de mantenimiento de sus sistemas militares aéreos. El éxito del MCC en el sector de la aviación, a hecho que otros sectores se interesen en implantar esta filosofía de gestión del mantenimiento, adecuada a sus necesidades de operación. En la Compañía Contractual Minera Candelaria existe el área de RCM, Reliability

Centered Maintenance, perteneciente a la Gerencia de Desarrollo y Control de Calidad. El objetivo básico de RCM consiste en incrementar la disponibilidad de los activos a bajos costes, es decir, que los equipos funcionen de forma eficiente y confiable dentro de un contexto operacional. En el presente capítulo se analizará el mantenimiento centrado en la confiabilidad. El objetivo es describir la filosofía y los alcances de MCC por lo que se abordarán los siguientes puntos: 2.2. Definiciones y Conceptos básicos 2.3. Confiabilidad Operacional 2.4. Enfoque del MCC

33

2.2. DEFINICIÓN Y CONCEPTOS BÁSICOS Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad es una metodología utilizada para determinar sistemáticamente, que debe hacerse para asegurar que los activos físicos continúen haciendo lo requerido por el usuario en el contexto operacional presente, es decir, desarrollar políticas de mantenimiento en busca de aumentar la disponibilidad de los equipos y del sistema a través de incrementar su confiabilidad operacional. La principal herramienta con que cuenta MCC es el análisis de los modos de falla y sus efectos cuya implementación requiere de un profundo conocimiento del equipo y las condiciones en las que operan los equipos.

2.2.1.

Alcances de MCC

El Mantenimiento Centrado en Confiabilidad no hace milagros, sólo puede lograr mejorar el funcionamiento de un activo cuando el estándar de ejecución esperado de una determinada función del activo está dentro de los límites de la capacidad de diseño o de la confiabilidad inherente del mismo. El Mantenimiento Centrado en Confiabilidad normalmente se asocia solo a optimizar la disponibilidad de un sistema a un mínimo costo, pero esto es un paradigma que se debe derribar. El MCC afecta todos los aspectos de la efectividad del negocio: •

Riesgo

•

Seguridad

•

Integridad de medio ambiente

•

Uso eficiente de la energía

•

Calidad de producto

•

Servicio al cliente

34 Adoptar esta modalidad de trabajo en mantenimiento permite abordar de forma integral y a través de equipos interdisciplinarios los desafíos de elevar los indicadores de producción. 2.2.2.

Disponibilidad

Se entiende por disponibilidad de un equipo, el tiempo potencial de correcto funcionamiento operacional relativo al tiempo potencial de operación.

Disponibilidad =

tiempo

potencial de correcto funcionamiento operacional tiempo potencial de operación

Para poder visualizar el concepto de disponibilidad se puede recurrir a la figura 2.1. donde se esquematizan los up-time y down-time.

UP 1

UP 2 Down1

UP 3 Down 2

Figura 2.1. Esquema temporal de funcionamiento de un equipo.

Los up-time representan el tiempo en que el equipo potencialmente puede funcionar bajo los requerimientos operacionales. Los down-time representan el tiempo fuera de servio imputable a causas técnicas. Si un equipo se encuentra fuera de servicio por motivos operacionales no se considera indisponible. El cálculo de la disponibilidad para el equipo de la figura 2.1. es el siguiente:

UPeq = UP1 + UP2 + UP3

35

Downeq = Down1 + Down2

Disponibilidad =

UPeq UPeq + Downeq

2.3. CONFIABILIDAD OPERACIONAL

En la manufactura, la automatización creciente, la complejidad de las máquinas, los bajos márgenes de utilidad y la competitividad basada en tiempo hace que la confiabilidad de los procesos de producción (Confiabilidad Operacional) sea un tema vital para supervivencia de las empresas. La Confiabilidad Operacional es la capacidad de una instalación (proceso, tecnología, gente), para cumplir su función o el propósito que se espera de ella, dentro de sus límites de diseño y bajo un contexto operacional específico. Es importante, puntualizar que en un programa de optimización de confiabilidad operacional de un sistema, es necesario el análisis de los siguientes cuatro parámetros operacionales:

•

Confiabilidad humana,

•

Confiabilidad de los procesos,

•

Mantenibilidad,

•

Confiabilidad de los equipos.

36

Confiabilidad Humana • Involucramiento • Sentirse dueño • Interfaces • Conocimiento Confiabilidad del Proceso • Operación dentro de las condiciones de diseño • Comprensión del

Confiabilidad Operacional

Mantenimiento de Equipos • Confiabilidad incorporada desde fase de diseño • Multiusos

Confiabilidad de Equipos • Estrategia de Mantenimiento • Efectividad del Mantenimiento Figura 2.2. Sistema de Confiabilidad Operacional.

La variación en conjunto o individual que pueda sufrir cada uno de los cuatro parámetros presentados, afectará el comportamiento global de la confiabilidad operacional de un determinado sistema.

2.4. ENFOQUE DE MCC El Mantenimiento Centrado en Confiabilidad debe generar las políticas y estrategias para mantener los equipos y sistema en correcto funcionamiento operacional. Estas políticas y estrategias se generan del estudio del sistema, equipo por equipo, estableciendo:

•

Equipos críticos

•

Funciones críticas

•

Fallas críticas

•

Acciones críticas

37 En la figura 2.3. se aprecia el procedimiento de MCC que consiste en: tres pasos analíticos, Priorizar sistemas y equipos, Establecer indicadores de equipos, y Identificación de fallas; un paso activo, selección de políticas, que pone en práctica las conclusiones de los pasos analíticos; y un paso retroalimentativo, Monitoreo y control, que busca el mejoramiento continuo.

2.4.1.

Equipos críticos

Los equipos o componentes de un sistema cumplen una función específica dentro de la cadena productiva. Existen equipos o componentes que debido a la configuración del sistema se transforman en críticos ante la eventualidad de fallar. El que un equipo sea crítico no tiene relación con su valoración comercial, pues un equipo o componente de escasa cotización puede producir detenciones en la producción que tienen un costo asociado mucho mayor.

Equipos

Monitoreo y control

Priorizar sistemas y equipos

Equipos Críticos

Establecer indicadores de Equipos

Funciones Críticas

Identificar: • fallas críticas de equipos. • Causa Raíz • Consecuencias

Fallas Críticas

Seleccionar y Optimizar Políticas apropiadas para prevenir o predecir fallas

Figura 2.3. Esquema descriptivo de los procedimientos de MCC.

Acciones Críticas

38 Los equipos críticos se determinan haciendo análisis Operacionales-Económicos. Es relevante entrelazar los efectos operacionales que produce una falla en el equipo y los costos asociados al mantenimiento del equipo. En general los indicadores utilizados son la disponibilidad y el MTBF.

2.4.2.

Análisis de Modos de Falla

La información necesaria para implementar un sistema de mantenimiento centrado en la confiabilidad, a través del análisis de los modos de falla y sus efectos, está determinado por la respuesta de las siguientes siete preguntas:

•

¿Cuál es la función del equipo?

•

¿De qué forma puede fallar?

•

¿Cuál es la causa de la falla?

•

¿Qué sucede cuando falla?

•

¿Qué consecuencias importantes produce la falla?

•

¿Qué se puede hacer para prevenir o predecir la falla?

•

¿Qué hay que hacer si no es posible prevenir o predecir la falla?

Algunos métodos utilizados para el análisis de fallas son:

•

Análisis Pareto

•

Gráficos de dispersión

•

Diagrama de espina de pescado

•

Árboles de falla

•

FMECA, análisis de los modos efectos y criticidad de las fallas

•

AOSPP, estudio de riesgo y operatibilidad

•

Análisis de la causa raíz

.

39 2.4.3.

Políticas de Mantenimiento

Para determinar el modo de falla, es muy útil analizar la curva de tasa de fallas que caracteriza la probabilidad de falla, y asociarla con las políticas de mantenimiento óptimas para cada una de estas curvas. En la figura 2.4. se aprecian 6 tipos de curvas características. La curva A es característica de aquellos equipos o componentes que presentan fallas de inicio y desgaste hacia el final de su vida útil, con una zona intermedia de fallas aleatorias.

A

B

C

D

E

F

Figura 2.4. Curvas de tasa de fallas características.

La curva B es característica de aquellos equipos o componentes que presentan fallas de desgaste hacia el final de su vida útil, precedido de una zona de fallas aleatorias. La curva C es característica de aquellos equipos o componentes que presentan fallas por desgaste creciente (Fatiga).

40 La curva D es característica de aquellos equipos o componentes que presentan una creciente probabilidad de fallas al inicio, seguida de una zona de fallas aleatorias. La curva E es característica de aquellos equipos o componentes que presentan una probabilidad de falla constante, debido a fallas aleatorias. La curva F es característica de aquellos equipos o componentes que presentan fallas de inicio, seguida de una zona de fallas aleatorias. El diagrama de la figura 2.5. muestra los pasos a seguir para determinar la estrategia óptima de mantenimiento de un determinado equipo o componente. Seleccionar Equipo

¿Se puede detectar una pérdida gradual de una función? Mantenimiento basado en la condición

Si

No

¿Se puede reparar y restaurar el funcionamiento del componente y reducir el riesgo de falla? Mantenimiento basado en el tiempo

Si

No

¿Se puede reemplazar el componente y reducir el riesgo de falla?

Reemplazo basado en el tiempo

Si

No Acción por default

Figura 2.5. Diagrama de pasos para establecer estrategia de mantenimiento.

El mantenimiento basado en la condición solo puede ser aplicado a equipos o componentes con curvas características de tasa de falla del tipo A, B, o C. Esto se debe a

41 que una intervención de reparación o reemplazo de un componente con este tipo de curva, se traduce en una disminución de la probabilidad de falla. Las acciones de default se aplican a los componentes cuya probabilidad de falla corresponde a las curvas D, E, o F, es decir, aquellos componentes en que se puede determinar una pérdida gradual de su función.

42

III. SOFTWARE MES

43

3.1. INTRODUCCIÓN

Las actuales tendencias demuestran que la función de mantenimiento se está transformando en un factor determinante a la hora de mejorar la competitividad de las empresas. Por su efecto sobre los costos globales, esta actividad propia de los sistemas productivos, ha demostrado que puede influir positivamente sobre la productividad de las compañías reforzando además los principios de satisfacción del cliente, respecto del medio ambiente y cuidado de las personas.

Reconocida su importancia, la función de mantenimiento se ha desarrollado significativamente pretendiendo superar sus primeras formas como la del tipo correctiva y preventiva clásica, para alcanzar un nivel más evolucionado identificada como Mantenimiento Centrado en Confiabilidad. Es esta nueva condición, la que, a través de la incorporación de inteligencia, busca el mejoramiento continuo y la reducción permanente de los costos globales durante todo el ciclo de vida de las instalaciones, aportando significativamente, a través de la gestión de activos, con la sustentabilidad económica.

En este desafío la Ingeniería de Mantención juega un rol relevante, y si bien existe conciencia a nivel empresarial de su importancia, no ha logrado desarrollarse adecuadamente ya que ha prevalecido una cultura orientada a la intervención, por sobre la creación de las competencias profesionales necesarias para incorporarla realmente en la organización.

Por esta razón “Centro de Desarrollo y Gestión Empresarial S.A.” creó el Maintenance Engineering System - MES, aplicación informática orientada al desarrollo y aplicación de la Ingeniería de Mantención de manera integrada.

44 El presente capítulo tiene por objetivo describir el software MES de tal forma de poner en evidencia sus alcances y requerimientos. Los puntos a abordar son los siguientes: 3.2. Descripción Software MES 3.3. Diagrama Conceptual 3.4. Herramientas de MES 3.5. Potencialidades de MES 3.6. Especificaciones Técnicas

45

3.2. DESCRIPCIÓN SOFTWARE MES Maintenance Engineering System - MES, es un Software de mantenimiento que integra el análisis probabilístico y estadístico, la modelación de sistemas complejos, la simulación y el estudio económico-financiero, en busca del mejoramiento continuo del funcionamiento operacional de sistemas productivos. El MES es una herramienta confiable, rigurosa, amigable y personalizable, desarrollada bajo plataforma JAVA. El Softwear MES permite gestionar el mantenimiento utilizando como base los objetivos operacionales. Requiere de un equipo multidisciplinario altamente eficiente que se apoye en herramientas modernas para enfrentar las actividades de la Ingeniería de Mantención, en general un equipo de MCC. El MES ha sido analizado y certificado por diferentes equipos de profesionales de las áreas de mantención e informática, lo que ha permitido, después de un período de prueba donde se efectuó una revisión formal de su diseño y su aplicabilidad, su introducción a nivel corporativo en CODELCO-CHILE, como también su distribución hacia compañías en Europa a través de la empresa italiana SEGESTA S.A. Además MES se ha incorporado en los planes de estudios de la Universidad Santa María en Chile y del Politécnico di Milano en Italia en programas de estudio avanzados, relacionados con el tema. Actualmente se están realizando gestiones para su introducción en el mercado de USA y Canadá.

46

3.3. DIAGRAMA CONCEPTUAL La aplicación del Software MES en su totalidad es una actividad a largo plazo y sin fin. Requiere cumplir un ciclo de tareas que converge en la elaboración de un plan maestro de mantenimiento, el que debe ser evaluado mediante la repetición del ciclo de tareas en busca del mejoramiento continuo. El diagrama conceptual del Softwear MES se presenta en la figura 3.1.:

Figura 3.1. Diagrama conceptual del Software MES.

Si se busca una buena representación del comportamiento del sistema productivo estudiado, los tiempos asociados a un ciclo de tareas pueden llegar a un año o más.

47 El Software MES actúa sobre el flujo lógico del proceso. El diagrama de flujo lógico modela los activos o equipos involucrados en el sistema según su relación lógica, es decir, el tipo de conexión que puede ser en, serie, paralelo, stand-by, fraccionamiento, y redundancia. El diagrama de flujo lógico representa la seguridad de funcionamiento del sistema productivo. Una vez modelado el sistema productivo comienza el ciclo de tareas.

3.3.1.

Configuración del sistema

La configuración del sistema consiste en ingresar información de carácter general a MES. Parte de la información requerida es la siguiente:

• Nombre descriptivo: Identificación del sistema que se modela. • N° de horas de operación: Es el número de horas de operación al año y se utiliza como referencia para el cálculo de la disponibilidad de los equipos y sistemas productivos.

• Tasa de costos de capital: Representa la tasa utilizada para el cálculo del costo de capital inmovilizado en repuestos.

• Idioma y unidades: Se puede seleccionar el formato deseado para las unidades de tiempo y el idioma.

• Impacto costos variables: Es el porcentaje de la facturación que corresponde a los costos variables.

• Facturación anual: Define la facturación anual asociada al sistema. • Equipos: Define si los equipos modelados corresponden a equipos en planta o a una flota móvil de activos.

• Producción: Valor que determina la capacidad productiva del sistema modelado. Corresponde a la productividad de la planta si no existieran detenciones atribuibles a causas técnicas (Mantenciones, Reparaciones o Inspecciones).

3.3.2.

Adquisición de datos

La adquisición de datos es un paso clave en el ciclo de tareas de la aplicación de MES. Si la información que se carga a MES es carente de veracidad y realismo, los resultados,

48 conclusiones y análisis también lo serán, por lo tanto es necesario contar con información confiable y una estructura de obtención acorde. MES requiere registrar todos los eventos de mantención por equipo que se producen durante el intervalo de tiempo en estudio. Se entiende por evento de mantención todos aquellos intervalos de tiempo que un equipo está fuera de servicio o funcionando en condiciones operacionalmente deficientes por motivos

técnicos (Mantenciones,

Reparaciones o Inspecciones).

Figura 3.2. Tabla de registro de eventos.

En la figura 3.2. se presentan los datos requeridos por evento. Cada evento consta de seis datos, que pueden ser almacenados en planillas Excel. Cada fila representa un evento y las columnas los datos que deben cumplir el siguiente orden: 1° Fecha: Representa la fecha en que se registró el evento. 2° Hora: Representa la hora de inicio del evento. 3° Duración: Representa la duración del evento. 4° Tipo: Representa el tipo de mantención realizada. Se utilizan los códigos MC y MP para las mantenciones Correctivas y Preventivas respectivamente. 5° Costos: Representa los costos variables asociados a materiales y mano de obra provocados por la intervención. 6° Equipo: Representa el equipo que produjo el evento.

49 MES permite incorporar los eventos por medio de tablas Excel en formato “.csv”. A partir de los eventos importados a MES se pasa al ajuste de las curvas del sistema y sus equipos. 3.3.3.

Ajuste de curvas

Una vez importados los eventos, en forma automática MES modela y entrega reportes por equipo con:

• La distribución probabilística que mejor se ajusta (Exponencial o Weibull) • Los Parámetros de la distribución • Un gráfico de dispersión

3.3.4.

Determinación etapa de ciclo de vida

MES determina el ciclo de vida del equipo a partir de la distribución de probabilidad que mejor se ajusta al equipo y su tasa de falla. En general la distribución exponencial se asocia al periodo de vida útil del equipo y la Weibull a los periodos de desgaste y rodaje según la tasa de falla creciente o decreciente respectivamente.

3.3.5.

Análisis de sistema

Para realizar el análisis del sistema es necesaria la configuración de los equipos, que consiste en completar la siguiente información:

• Nombre: Se debe identificar el Equipo. • Nickname: Código del equipo. • Frecuencia de falla: Se debe ingresar la tasa de fallas asociada al equipo. Si se importan los eventos, MES lo calcula automáticamente.

• Impacto: Es el impacto que tiene el equipo en el sistema. Para equipos en serie corresponde un 100%.

50

• Mantenibilidad: Es el tiempo promedio de reparación para el equipo. Si se importan los eventos, MES lo calcula automáticamente.

• Tiempo de operación: Tiempo de operación desde la última intervención. MES lo obtiene automáticamente por defecto (MTBF/2).

• Costos de intervención promedio: Si se importan los eventos, MES lo calcula automáticamente. Con los eventos cargados y los equipos configurados es posible acceder a los informes de los indicadores de: confiabilidad, disponibilidad, y costos de la falta (entre otros); para cada equipo, subsistema (serie, paralelo, stand-by, fraccionamiento, redundancia), y sistema. 3.3.5.1. Índice de Confiabilidad El valor de confiabilidad indicado en el informe del sistema corresponde

a la

probabilidad de que el sistema sobreviva operando al tiempo t (establecido en la configuración del equipo). En la práctica entrega el valor de la función de confiabilidad al tiempo de operación establecido. 3.3.5.2. Índice de Disponibilidad El valor de disponibilidad probabilística representa la fracción de tiempo que el equipo está disponible para la operación considerando el ciclo de reparación del equipo. 3.3.5.3. Costos de la falta Indicador que entrega el costo anual asociado a la detención del equipo considerando el impacto que posee en la capacidad del proceso productivo.

3.3.6.

Análisis de criticidad

Comparando los índices de los equipos pertenecientes al proceso productivo se pueden identificar los equipos críticos. Para mejorar la configuración del proceso productivo y

51 superar la criticidad de determinados equipos existen dos alternativas de acción complementarias: Optimización, y Simulación y Reemplazos.

3.3.6.1. Optimización Mejorar los indicadores medidos por medio de la instauración u optimización de los siguientes aspectos:

• Análisis de componentes críticos: Siguiendo una serie de pasos se busca identificar y cuantificar los efectos de los componentes críticos de un equipo crítico. Los pasos son: 1° Selección del Equipo crítico 2° Descomposición del Equipo crítico. Desglosar el equipo en componentes jerárquicos. 3° Selección de componentes críticos. 4° Análisis de modo de falla. 5° Causas de falla. 6° Programa de actividades. Se procede a establecer un programa de actividades para cada uno de los componentes críticos, identificando las acciones y sus principales características.

• Gestión de repuestos Esta herramienta permite evaluar económicamente la mantención de un inventario de repuestos para los componentes críticos. En el caso de los componentes críticos que detienen el proceso productivo es conveniente contar con repuestos para que el intervalo de tiempo de la detención sea el menor y por lo tanto el costo de la falta se minimice.

• Definición de políticas Para los equipos críticos, dependiendo del ciclo de vida del equipo, MES recomienda políticas de mantenimiento a seguir.

52 3.3.6.2. Simulación y reemplazos Realizar cambios genéticos en el proceso productivo es otra alternativa para enfrentar la criticidad de equipos. Esta opción conlleva un nuevo modelamiento del sistema ingresando los cambios pertinentes y posteriormente se procede a comparar y evaluar los sistemas. 3.3.7.

Plan maestro de Mantenimiento

El paso del análisis de la criticidad de los equipos debe generar acciones que se enmarcan en un Plan maestro de Mantenimiento. El Plan maestro de Mantenimiento debe contener política y programas de mantenimiento que deben ser respetados. El equipo a cargo de la aplicación de MES debe tener la capacidad de generar compromiso en el cambio de actitud requerido por el nuevo plan. Cuando el nuevo Plan maestro de Mantenimiento se comienza a ejecutar, nuevamente se debe registrar el total de eventos producidos y seguir el ciclo de tareas presentado en la figura 3.1. en busca del mejoramiento continuo.

3.4. HERRAMIENTAS DE MES El Software MES contiene herramientas de gran utilidad para los equipos de MCC principalmente en cuanto al manejo de información y ahorro sustancial de tiempo. Generalmente los componentes de los equipos de MCC ocupan mayor tiempo en registrar información y realizar cálculos que en analizar la información. Algunas herramientas de MES se presentan a continuación: 3.4.1.

Diagramación Lógica de Plantas Industriales.

MES permite establecer la configuración lógica de procesos productivos por medio de la programación en diagrama de bloques de confiabilidad. Este sistema permite conectar equipos según las siguientes configuraciones:

53

• Equipos en Serie. • Equipos en Paralelo. • Equipos en Stand-by. • Equipos en Fraccionamiento. • Equipos en Redundancia Parcial. 3.4.2.

Ajuste Probabilístico de Distribuciones de Probabilidad de Falla (pdf), mediante modelos de ajuste Exponencial o Weibull.

3.4.3.

Cálculo de indicadores Claves en la Ingeniería en Mantención (Históricos y Probabilísticos):

• Tiempo Medio entre Fallas (MTBF). • Tiempo Medio de Reparación (MTTR). • Tasa de Falla. • Disponibilidad. • Costos de la Falta. • Costos de Mantención.

3.5. POTENCIALIDADES DE MES 3.5.1.

Planificación del Mantenimiento

El Mantenimiento Planificado, mediante Análisis Predictivo, permite obtener mayores niveles de disponibilidad al mínimo costo global posible. Además permite identificar las etapas del proceso que son críticas.

54 3.5.2.

Informes y Auditorías

Un modelamiento y alimentación adecuados permiten obtener indicadores reales de las detenciones sistemáticas de Plantas Industriales. Permite Auditar los valores comprometidos v/s reales. 3.5.3.

Simulación y Análisis de Inversiones

Permite modelar cambios en la estructura de la planta (modificaciones genéticas), mediante el reemplazo de equipos o aumentos de redundancia en los procesos. 3.5.4.

Justificación de Capital Inmovilizado en Repuestos

Permite analizar distintas alternativas de gestión de repuestos estratégicos, considerando los costos de la falta, repuestos, inventario y capital inmovilizado. 3.5.5.

Análisis de Causa y Efecto de Fallas

Entrega guías metodológicas que permiten desarrollar pautas de mantenimiento (mantenedor/operador) para componentes críticos.

3.6. ESPECIFICACIONES TÉCNICAS

•

Desarrollado bajo Plataforma JAVA.

•

Configurable bajo Windows 9x, 2000, Me, Xp.

•

Interfaz con SAP/PM o Stand Alone (Excel).

55

IV. DESARROLLO DEL PROYECTO

56

4.1. INTRODUCCIÓN

Para alcanzar los objetivos impuestos al proyecto se realizó una planificación que comenzó delimitando el tiempo requerido. El proyecto comenzó el 16 de Agosto de 2005 en la ciudad de Concepción con la recopilación bibliográfica y su finalización se fijó para el 9 de Diciembre de 2005. El 22 de Agosto comenzó el trabajo en terreno, específicamente en la Planta Concentradora de la Compañía Contractual Minera Candelaria. El resultado de la planificación inicial fue una carta Gantt que contempló los siguientes temas: Recopilación bibliográfica, Estudio de software MES, Reconocimiento de Planta, Generar planificación de análisis y desarrollo del proyecto, Desarrollo del proyecto, Generar conclusiones, Redacción Informe final, Edición Informe. El cuarto tema, “Generar planificación de análisis y desarrollo del proyecto”, produjo un listado de actividades a seguir: 4.2. Modelamiento de la Planta Concentradora 4.3. Generar información histórica 4.4. Cargar software MES 4.5. Determinar Disponibilidad del sistema y subsistema 4.6. Identificar Equipos críticos

El objetivo de este capítulo es describir como se desarrollo el proyecto y cuales fueron los resultados parciales.

57

4.2. MODELAMIENTO DE LA PLANTA CONCENTRADORA

La Planta Concentradora tiene como objetivo obtener concentrado de Cobre puesto en el puerto de embarque a partir del mineral extraído desde la mina. La Planta Concentradora se divide en las siguientes secciones:

• Planta de chancado primario. • Dos líneas (Molino SAG, Molinos de Bola, Celdas de Flotación). • Circuito de Pebbles. • Espesadores y Filtros. • Relave. • Puerto de embarque. • Planta de Osmosis. 4.2.1.

Descripción del Proceso

La Planta Concentradora recibe Mineral desde la mina a través de Camiones que descargan directamente sobre el Chancador Primario para reducir el tamaño del mineral. Luego el mineral chancado es enviado por medio de un Feeder y una Correa Transportadora al Stock Pile. La etapa siguiente contempla dos líneas de molienda y flotación. Por medio de tres Feeders por línea, el mineral chancado es depositado sobre una correa que lo transporta hasta el molino SAG. El mineral molido con dimensiones bajo media pulgada pasa un harnero y entra a los molinos de bolas, para reducir aun más su granulometría. El mineral abandona los molinos de bolas impulsado por bombas y una batería de Hidrociclones. El mineral molido sobre media pulgada es separado por el harnero y entra al circuito de Pebbles, donde tres chancadores reducen su tamaño crítico y se inserta nuevamente al molino SAG.

58 El material proveniente de la batería de Hidrociclones comienza la etapa de Flotación. A través de las Celdas Rougher y Scavenger se recupera el cobre y posteriormente se limpia en las celdas Cleaner. El Cobre recuperado y limpio se deposita en los Espesadores y posteriormente se filtra obteniéndose Concentrado de Cobre. El resto de mineral que se obtiene en la recuperación del Cobre es enviado a los Espesadores de relave y posteriormente al tranque de relave. El agua necesaria para realizar el proceso proviene de una planta de Osmosis que recircula aproximadamente el 87% del recurso. El consumo de agua fresca de la Compañía Contractual Minera Candelaria corresponde a un promedio de 0.25 m3/TMS. El Concentrado de Cobre es enviado por medio de camiones hasta el Puerto de Embarque en Caldera. En la página siguiente se presenta el Diagrama de Flujo de la Planta Concentradora. El diagrama fue confeccionado el año 2000 y contiene errores respecto de la realidad actual, pero se presenta dado que facilita la comprensión del proceso en la fase introductoria de su análisis. A continuación se presentan en detalle los procesos de mayor relevancia de la Planta Concentradora.

59

ABASTECIMIENTO Y RECUPERACION DE AGUAS Acopio mineral chancado capacidad ~500.000 ton. Bombas Buster (4) D RES SE R

21

Chancador primario 60x89 in. Giratorio P H

P H

Piscina DRE

H AUL PAK 685 E

SSE R DR ESSER

21

Alimentadores (3)

21

Alimentadores (3)

Pozos de agua Alcaparrosa (5)

Torre despacho

Tolva

LINEA 1

LINEA 2 Hidrociclón (2 baterías de 10)

Hidrociclón (2 baterías de 10) Molino SAG (1) 36x15 ft.

Molino SAG (1) 36x15 ft.

Celdas de flotación Rougher 3 (14) 3.000 ft

Molino de bolas (2) 20x30 ft.

Chancadores de pebbles (3) 700 HP

Harneros vibratorios (2) (stand by 1)

Hidrociclón (1 baterías de 14)

A red de Incendio

Detector metales Celdas de columna (4)

Rechazo magnetita

Hidrociclón (1 batería de 14) Magnetos

Rechazo magnetita

Celdas de columna (4)

A Planta Osmosis

A planta Molino de remolienda (1) 14x22 ft. Celdas de flotación Scavenger (8) 3.000 ft3

Molino de bolas (2) 20x30 ft.

Detector metales

Estanque Agua fresca

Magnetos

Celdas de flotación Rougher (10) 4.500 ft 3 Harneros vibratorios (2) (stand by 1)

Vertimill (1) 800 hp

Celdas de flotación Scavenger (6) 4.500 ft 3

A planta Estanque Agua proceso

Espesadores de concentrado (3) 100 ft.

Espesadores de relaves (2) 400 ft.

Evaporación Relaves Muro Filtros cerámicos (8)

Bombas Balsas

Bombas O´ Flow

Pared corta-fuga

Pique mina

Almacenamiento de concentrado 5.000 tons.

INSTALACIONES PUERTO LIMPIO MECANIZADO Edificio almacenamiento concentrado - 45.000 tons. A Puerto Punta Padrones Sistema de carguío de barcos

Romana

60 4.2.1.1.

Chancado Primario

Este subsistema cumple la función de chancar el mineral proveniente de la mina para alimentar a los molinos SAG.

Figura 4.1. Chancado Primario.

El Chancado Primario está compuesto por tres equipos:

• Chancador Primario (CR001) • Feeder (FE016) • Correa Transportadora (CV002) Estos equipos operan en serie y por lo tanto tienen un impacto del 100 % en el subsistema Chancado Primario, es decir, si un equipo falla produce la detención del subsistema. Su configuración lógica se ilustra en la figura 4.2.

Figura 4.2. Configuración lógica del subsistema Chancado Primario.

61 4.2.1.2.

Líneas 1 y 2

En las líneas 1 y 2 se realizan los procesos de molienda, recuperación y limpieza. Cada línea funciona en forma independiente con una capacidad de carga relativa a las condiciones operacionales. El rendimiento de las líneas depende en gran medida de la ley del mineral y su dureza.

Figura 4.3. Línea 1.

La configuración lógica de las líneas es una relación de fraccionamiento y a su vez el sistema Líneas 1 y 2 se encuentra en serie con el sistema Chancado Primario. Las Líneas 1 y 2 contemplan los siguientes subsistemas:

• Molienda SAG (Molienda) • Molienda de Bolas (Molienda) • Celdas Rougher (Recuperación)

62

• Remolienda (Molienda) • Cleaner y Recleaner (Limpieza) • Celdas Scavenger (Recuperación) Las líneas son prácticamente iguales, cumplen la misma función; pero tienen algunas diferencias que serán indicadas en los subsistemas correspondientes. Los equipos de la línea 2 en su código de identificación se diferencian por comenzar con “2”.

4.2.1.2.1.

Molienda SAG

La Molienda SAG tiene por objetivo bajar la granulometría del mineral para refinarlo y poder en los procesos sucesivos recuperar el cobre contenido. El Molino SAG tiene un buen rendimiento con mineral fino y grueso, pero existe un rango intermedio (sobre media pulgada) que hace necesario volver a chancar. Para separar el mineral de tamaño crítico se dispone un harnero en la descarga del SAG. El subsistema Molienda SAG consta de seis equipos y su configuración se ilustra en la figura 4.4.:

• 3 Fedeers (FE002, FE003, FE004) • Correa Transportadora (CV002) • Molino SAG (ML001) • Harnero (SC001)

63

Figura 4.4. Molienda SAG.

La relación lógica del subsistema Molienda SAG se muestra en la figura 4.5. y corresponde a 3 feeders en redundancia 2⁄3, en serie con la Correa (CV002), el Molino SAG (ML001), y el Harnero (SC001). FE02

FE03

FE04

CV03

ML01

SC01

Figura 4.5. Configuración lógica del subsistema Molienda SAG.

4.2.1.2.2.

Molienda de Bolas

La Molienda de Bolas consta de dos subsistemas en fraccionamiento. Cada subsistema contiene una bomba (PP001 y PP002), una batería de hidrociclones (CS001 y CS002), y un molino de bolas (ML002 y ML003).

64 La

batería

de

hidrociclones

posibilita

separar

las

partículas

sobredimensionadas para entrar a la flotación, derivándolas

de

mineral

al molino de bolas.

Posteriormente son impulsadas por la bomba para empezar nuevamente el ciclo. En la figura 4.6. se puede apreciar la configuración del subsistema Molienda de Bolas.

Figura 4.6. Molienda de Bolas.

La configuración lógica del subsistema Molienda de Bolas se ilustra en la figura 4.7. y corresponde a la conexión en fraccionamiento de dos líneas de molienda de bolas compuestas cada una de una bomba, batería de hidrociclones, y molino de bolas; relacionados en serie.

65

Molienda de bolas Molienda Molienda de bolas 1 de bolas 2 PP01

PP02

CS01

CS02

ML02

ML03

Figura 4.7. Configuración lógica del subsistema Molienda de Bolas.

4.2.1.2.3.

Celdas Rougher

El subsistema Celdas Rougher corresponde a un conjunto de cinco bancos. En la línea 1 el primer banco posee 2 celdas y los cuatro restantes 3 celdas cada uno, totalizando 14 celdas. En el caso de la línea 2, cada banco posee dos celdas, sumando un total de 10 celdas.

Figura 4.8. Celdas Rougher.

Las Celdas Rougher cumplen la función de recuperar el cobre. Este proceso se lleva a cabo por medio de la inyección de aire y cal, que actúan como espumante manteniendo el contenido de cobre en la superficie. También se añade un compuesto químico con la

66 propiedad de aglutinar el cobre. El resto de mineral decantado es conducido a los espesadores de Relave. El Cobre desborda de banco en banco aumentando paulatinamente su concentración. En las Celdas Rougher se recupera el 90% del concentrado de cobre, pasando luego a Remolienda. La figura 4.9. ilustra la configuración lógica de las Celdas Rougher que corresponde a fraccionamiento.

Figura 4.9. Configuración lógica del subsistema Celdas Rougher.

4.2.1.2.4.

Remolienda

El subsistema de Remolienda cumple la función de refinar el contenido de cobre para evitar perdidas en la etapa de relimpieza.

Figura 4.10. Remolienda.

67 La Remolienda consta al igual que Molienda de Bolas de un ciclo Bomba, Batería de Hidrociclones, y Molino. La diferencia existente es la inclusión de una bomba stand-by. La conexión lógica de los equipos corresponde a la ilustrada en la figura 4.11.

Figura 4.11. Configuración lógica del subsistema Remolienda.

4.2.1.2.5.

Cleaner y Recleaner

Este subsistema recibe el flujo proveniente de Remolienda para pasar por las etapas de limpieza y relimpieza. Los componentes del subsistema son 5 celdas columnas (4 para limpiar, 1 para relimpiar), y cuatro bombas. Existen tres bombas en redundancia 2⁄3, una de estas (PP015) puede cumplir doble funcionalidad. La bomba PP011 impulsa el flujo hacia las celdas columnas CM01, CM02, CM03, y CM04 para que por decantación se limpie. El flujo limpio es impulsado por la bomba PP025 a la celda columna CM05 para su relimpieza y posterior envío a los espesadores de concentrado. El flujo decantado es enviado a las Celdas Scavenger por medio de la bomba PP016.

68

Figura 4.12. Cleaner y Recleaner.

La configuración lógica consiste en la redundancia de tres bombas (PP011, PP015, PP016), conectadas en serie a: Celdas Cleaner (CM01, CM02, CM03, y CM04) en redundancia , celda Recleaner CM05, bomba PP025.

Figura 4.13. Configuración lógica del subsistema Cleaner y Recleaner.

69 4.2.1.2.6.

Celdas Scavenger

Las Celdas Scavenger cumplen la función de recuperar el 10 % del concentrado de Cobre. La línea 1 posee tres bancos con un total de ocho celdas, mientras la línea dos posee tres bancos con un total de seis celdas.

Figura 4.14. Celdas Scavenger.

Las Celdas Scavenger reciben el flujo impulsado por la PP016 desde el subsistema Cleaner y Recleaner. El cobre recuperado es impulsado por la PP019 a Remolienda y el resto de mineral decantado se envía a los espesadores de Relave. La configuración lógica del subsistema (figura 4.15.) corresponde a un fraccionamiento entre los bancos.

Figura 4.15. Configuración lógica del subsistema Celdas Scavenger.

70 4.2.1.3.

Circuito de Pebbles

El Subsistema Circuito de Pebbles cumple la función de chancar el Pebble (Mineral de tamaño crítico) proveniente de la Molienda SAG y reinsertarlo al proceso a través de la correa CV003. Este subsistema se compone de un conjunto de correas (Circuito Largo), que transportan el Pebbles desde el Harnero de la Molienda SAG hasta una tolva; tres chancadores con su correspondientes feeders; y un sistema de correas que retorna el mineral al proceso. En el Circuito Largo existen Magnetos que extraen la magnetita y bolas para evitar forzar los chancadores.

Figura 4.16. Circuito Corto.

El subsistema Circuito de Pebbles contiene un circuito de seguridad, que permite que en caso de fallas y/o detenciones del Circuito Largo, la Planta pueda seguir en operación. Este circuito se denomina Circuito Corto (Fugura 4.16.) y consiste en el retorno inmediato de los Pebbles a la Molienda SAG por medio de una correa (CV010) que descarga directamente sobre la correa de alimentación al SAG (CV003). Cuando entra en funcionamiento este circuito la eficiencia del Molino SAG baja considerablemente.

71

Figura 4.17. Planta de Pebbles.

El Circuito Largo funcionalmente pertenece al Circuito de Pebbles, pero lógicamente pertenece a los subsistemas Línea 1 y 2. El resto del Circuito de Pebbles es conocido como Planta de Pebbles (Figura 4.17.) y es común a ambas líneas. La configuración lógica de la Planta de Pebbles se presenta en la Figura 4.18. y consiste en la redundancia de tres sistemas en serie chancador-feeder, conectado en serie con dos correas transportadoras (CV009 y CV011).

Figura 4.18. Configuración lógica del subsistema Planta de Pebbles.

72 La correa CV009 puede girar en dos sentidos. El sentido normal y deseable descarga sobre la correa CV011, pero en caso de fallas y o detenciones en la correa CV011 o las correspondientes correas de retorno a la Molienda SAG (CV012, CV013) puede invertir el sentido y decargar directamente sobre la correa CV003 de la Línea 1. Esto ocasiona una caída en la eficiencia de la línea 1 por absorber la totalidad del retorno de pebbles y perder capacidad de de absorber carga fresca proveniente del stock pile.

4.2.1.4.

Espesadores y Planta de Filtros

El cobre recuperado se deposita en los Espesadores de concentrado. Luego impulsado por bombas se filtra y cae a la correa CV014 para ser apilado y posteriormente enviado al Puerto de embarque.

Figura 4.19. Espesadores y Planta de Filtros.

73 4.2.1.5.

Relave

La recuperación de Cobre produce restos de mineral que deben ser depositados cumpliendo normas ambientales. Para estos efectos está el tranque de relaves, donde por medio de trenes de bombas son depositados los restos. Este subsistema consta de dos espesadores cuya finalidad es recuperar el máximo de agua para devolverla al proceso. La configuración del subsistema se presenta en la figura 4.20.

Figura 4.20. Relave.

La configuración lógica del subsistema Relave se ilustra en la figura 4.21. y consiste en el fraccionamiento de dos espesadores conectados en serie a tres trenes de bombas conectados en redundancia.

Figura 4.21. Configuración lógica del subsistema Relave.

74 4.2.1.6.

Puerto de embarque

El concentrado de Cobre que se obtiene en el subsistema Espesadores y Planta de Filtros es transportado por medio de camiones hasta el Puerto de Embarque Punta Padrones ubicado en Caldera. Este subsistema cierra el preoceso productivo.

4.2.1.7.

Planta de Osmosis

La Planta de Osmosis que se presenta en la figura 4.22. provee el agua necesaria para realizar el proceso. Es de vital importancia en las compañías mineras contar con una Planta de tratamiento de aguas que maximice la circulación del agua. Esto se debe a la escasez de agua en el norte del país, donde se emplazan la mayoría y más importantes compañías del rubro. Compañía Contractual Minera Candelaria es la empresa minera que consume menos agua fresca para el procesamiento de concentrado, considerando que según el balance de octubre del 2005, el consumo unitario fue de 0.25 m3/TMS y que, según datos del Consejo Minero, el promedio de las plantas concentradoras es de 1 mt3/TMS. Minera Candelaria recupera el 87% del recurso hídrico que utiliza en sus faenas. El porcentaje restante se pierde debido a ser parte del concentrado de cobre o debido a la evaporación.

Figura 4.22. Planta de Osmosis.

75 4.2.2. Diagrama de Flujo del proceso

76

77 4.2.3. Configuración lógica La configuración lógica de la planta es un dato fundamental para estudiar la confiabilidad y determinar indicadores como la disponibilidad. La Planta Concentradora de Minera Candelaria es un sistema Inteligente, pues a través de un sistema control (sistema experto) el proceso puede cambiar de configuración según los requerimientos operacionales y disponibilidad de equipos. Un ejemplo de esto es el Circuito Corto que es activado automáticamente cuando la Planta de Pebbles se encuentra no disponible. El modelo lógico a estudiar en MES no tiene la propiedad de poder cambiar. MES no realiza análisis sobre sistemas dinámicos en su configuración. Con esto claro, se puede afirmar que el modelo a cargar a MES debe ser el de la Planta Concentradora ideal, es decir, restar los circuitos de seguridad operacional (como el circuito corto) y no considerar las posibles configuraciones que permitan seguir operando la Planta en caso de abandonar la configuración ideal. Con esto se logra determinar la confiabilidad de la configuración ideal y permite generar acciones para su mejoramiento continuo. Los subsistemas Planta de Osmosis y Puerto de embarque, no son considerados en el diagrama lógico.

4.2.3.1. Configuración lógica de las etapas del proceso Las distintas etapas de la Planta Concentradora se configuran lógicamente según el diagrama presentado en la figura 4.23. El Chancado primario se considera en Stand-by con el Stock pile, ya que pese a tener detenciones el proceso sigue en idénticas condiciones operacionales. Esta consideración es valida por un tiempo límite y debe ser considerada al momento de ingresar las características de los equipos al Software MES.

78

Las líneas 1 y 2 están en fraccionamiento y contienen las etapas del proceso de Molienda SAG, Circuito Largo, Molienda de Bolas, Recuperación, Remolienda, y Limpieza y Relimpieza. Las etapas restantes están en serie y son Espesadores y Planta de Filtros, Planta de Pebbles, y Relave.

Stock Pile

Chancado Primario

Línea 1

Línea 2

Molienda SAG

Molienda SAG

Circuito Largo

Circuito Largo

Molienda de bolas

Molienda de bolas

Recuperación

Recuperación

Limpieza y Relimpieza

Limpieza y Relimpieza

Remolienda

Remolienda

Espesadores y Planta de Filtros Planta de Pebbles

Relave Figura 4.23. Configuración lógica de las etapas del proceso de la Planta Concentradora

79 4.2.3.2. Diagrama Lógico de Planta Concentradora

80

4.3. GENERAR INFORMACIÓN HISTÓRICA La información necesaria para cargar el Software MES corresponde a registro de eventos de detenciones de equipos producto de mantenciones con los siguientes datos:

• Fecha • Hora de Inicio • Duración • Tipo de Mantención (MP,MC) • Costo • Equipo Para obtener la información de las detenciones y/o fallas se dieron los siguientes pasos: 1°. Análisis de reportes de Operaciones 2°. Análisis de reportes de Planificación 3°. Análisis de registros de Ordenes de Trabajo, sistema Ellipse.

4.3.1. Análisis de reportes de Operaciones Operaciones confecciona reportes que contemplan:

• Descripción de la falla • Equipo afectado • Área afectada (Línea 1, Línea 2, Chancado Primario) • Duración • Fecha La información recopilada a través de Operaciones abarcó los periodos 2003, 2004, y hasta Octubre del 2005; y sumaban alrededor de

3.120 eventos. En estos reportes

aparecen las detenciones y/o fallas de la planta, independientemente de su naturaleza. Por

81 este motivo se debió analizar evento por evento y clasificar según el tipo de detención. Se detectaron detenciones operacionales (OPR), detenciones por mantención preventiva (MP), detenciones por mantención correctiva (MC), y detenciones relacionadas al sistema de control (DCS). El resultado se puede apreciar en el siguiente gráfico:

N° de Eventos

N° de Eventos por tipo de detención

2500

2000

1500

1000

500

1939

980

OPR

MC

170

22

MP

DCS

0

Tipo de detención

Gráfico 4.1. “N° de eventos por tipo de detención”.

El área de Chancado Primario arrojó un total de 393 detenciones por mantención. Las líneas 1 y 2 , 357 y 396 eventos respectivamente, concentrados en las etapas de Molienda SAG y Molienda de Bolas.

82

Área Chancado Primario Línea 1 Línea 2 Relave Total

Tipo de Detención MC MP OPR 303 90 1214 315 42 356 358 38 369 4 22 980 170 1939

DCS 4 9 9

Total 1611 722 774 4 3111

Tabla 4.1. “N° de eventos por tipo de detención”.

Los eventos de mantención (MP y MC) registrados por equipo se presentan en el gráfico siguiente: N° de Eventos

N° de eventos de mantención por Equipo

Equipos Gráfico 4.2. “N° de eventos de mantención por Equipo”.

Se puede apreciar que tan solo ocho equipos sobrepasan los veinte registros y el 74% de los equipos no figura. Esta información es insuficiente para cargar exitosamente el Software MES por lo que se optó por acotar el análisis. De esta forma el sistema

83 considerado contempla las áreas de: Chancado Primario; Línea 1 y 2, en sus etapas de Molienda SAG y Molienda de Bolas; y Circuito de Pebbles.

4.3.2. Análisis de reportes de Planificación Los registros de mantenciones preventivas realizados por operaciones no detallan los equipos involucrados, sino que se asigna el total de la duración de la mantención al equipo de mayor jerarquía del área (CR001, ML001, 2ML001). Para acceder al detalle de estas mantenciones se recurrió a los planificadores. A través de las mantenciones programadas por los planificadores se generó un registro de 1200 eventos que contenía los siguientes datos:

• Equipo involucrado. • Fecha. • Tipo de mantención (MP, MC). • Hora de inicio. • Duración. La duración de las mantenciones fue estimada con apoyo de los planificadores. Se cruzaron los eventos obtenidos de los reportes de operaciones y los eventos generados a través del trabajo realizado con planificadores y el resultado fue un total de 2300 eventos cuya distribución por equipos se aprecia en el siguiente gráfico:

84

N° de Eventos

N° Eventos de mantención por Equipo (Operaciones y Planificación)

Equipo Gráfico 4.3. “N° de Eventos de mantención por Equipo (Operaciones y Planificación)”.

4.3.3. Análisis de registros de Ordenes de Trabajo, sistema Ellipse Para determinar los costos asociados a las intervenciones se siguieron los siguientes pasos: 1°. Se determinó la tendencia de costos de matención por equipos. Para esto se extrajo desde el sistema Ellipse una muestra correspondiente al año 2004 de aproximadamente 44.000 datos de mantenciones a equipos. El resultado se aprecia en el siguiente gráfico:

85 Porcentaje de costos

Tendencia de costos de mantención por equipo

25,00%

20,00%

15,00%

10,00%

5,00%

2ML001 ML001 CR001 CV002 2ML002 CR003 2CR004 ML002 2CV003 2PP002 CR002 2ML003 PP001 2SC001 CV003 ML003 2PP001 FE016 PP002 2CV008 2CS001 2CV005 CS002 CS001 2CS002 CV005 CV009 CV004 CV007 CV008 FE003 CV006 CV011 2FE003 2CV004 FE002 2FE002 2CV006 FE004 2MA002 CV013 SC001 MA002 2CV010 CV010 CV012 2FE005 2CV007 FE006 2FE004 MA001 MA004 2MA001 FE005 2MA004

0,00%

Equipos Gráfico 4.4. “Tendencia de costos de mantención por equipo”.

2°. Se solicitó un reporte al área “Análisis de Gestión y Costos” con los costos totales de mantención en la Planta Concentradora por área y etapa del proceso. Esta información se resume en la siguiente tabla:

Costos por área Área Total (US$) Chancado primario 2125783 Línea 1* 2946618 Línea 2* 4008767 Pebbles 1036461 Total 10117629 *Contempla solo etapas de molienda SAG y molienda de bolas Tabla 4.2. “Costos de mantención por área”.

86 3°. Se cruzaron los datos de los pasos 1° y 2° para obtener los costos totales de mantención por equipo. El resultado se ilustra en el siguiente gráfico:

Costos (US $)

Costos de mantención por equipo

2500000

2000000

1500000

1000000

500000

2ML001 ML001 CR001 CV002 2ML002 CR003 2CR004 ML002 2CV003 2PP002 CR002 2ML003 PP001 2SC001 CV003 ML003 2PP001 FE016 PP002 2CV008 2CS001 2CV005 CS002 CS001 2CS002 CV005 CV009 CV004 CV007 CV008 FE003 CV006 CV011 2FE003 2CV004 FE002 2FE002 2CV006 FE004 2MA002 CV013 SC001 MA002 2CV010 CV010 CV012 2FE005 2CV007 FE006 2FE004 MA001 MA004 2MA001 FE005 2MA004

0

Equipos Gráfico 4.5. “Costos de mantención por equipo”.

4°. Se extrajo de las ordenes de trabajo el número total de intervenciones por equipo durante el año 2004. Con esta información se puede obtener el costo promedio de mantención por intervención para cada equipo. El resultado de esto se puede apreciar en el siguiente gráfico:

87 Costos por Evento

Costos de mantención por evento

9000

8000

7000

6000

5000

4000

3000

2000

1000

2ML001 ML001 CR001 CR003 2ML002 2CR004 CR002 CV002 ML002 2PP002 2ML003 PP001 2CV003 ML003 2PP001 CS002 2CS001 2SC001 FE016 CV009 2CV008 PP002 2CS002 CS001 CV003 CV007 CV006 CV011 2FE005 CV013 FE003 CV005 2CV005 2CV006 2FE003 CV008 CV004 FE002 MA002 2MA002 2FE002 2CV010 FE006 CV012 FE004 2CV004 CV010 2CV007 2FE004 FE005 MA001 SC001 2MA001 MA004 2MA004

0

Equipos Gráfico 4.6. “Costos de mantención por Evento”.

4.3.4. Resumen A través de los reportes de operaciones y planificación se generó un total de 2300 eventos (distribuidos por equipo según gráfico 4.3.) con cinco de los datos necesarios (Fecha, Hora de inicio, Duración, Equipo, Tipo de mantención). El dato restante, Costos; se estimo a partir del los registros de mantenciones en ordenes de trabajo en el sistema Ellipse y los reportes generados por el área “Análisis de Gestión y Costos” (Gráfico 4.6.).

88

4.4. CARGAR SOFTWARE MES El software MES requiere de al menos 20 eventos por equipo para arrojar resultados consistentes. Los subsistemas Relave y Espesadores y planta de Filtro presentan falta de información. La línea 1 y 2 en la etapa de Flotación tampoco alcanza los eventos necesarios. Por tal motivo el modelo de la Planta Concentradora que se cargará a MES para realizar los análisis consta de los subsistemas íntegros Chancado Primario y Planta de Pebbles, y la etapa de Molienda de las Línea 1 y 2. La configuración final se presenta en la figura 4.32.

Figura 4.24. Configuración lógica en estudio.

89 4.4.1. Relaciones lógicas de subsistemas Para cargar el modelo se debe determinar el tipo de redundancia y fraccionamiento para cada uno de los subsistemas correspondientes. 4.4.1.1. Líneas 1 y 2 El sistema conformado por las líneas 1 y 2 responde a un fraccionamiento del 50%. Esto significa que cada línea procesa el 50% de la carga total de la Planta Concentradora. Se consideró como valor normal de carga 75 Ton/día, por lo tanto a cada línea corresponde 37,5 Ton /día.

4.4.1.2. Alimentación Molienda SAG El subsistema conformado por tres Feeders (FE002, FE003, y FE004) se encuentra en redundancia 2/3. Esto implica que para el correcto funcionamiento de la Planta deben estar en funcionamiento al menos dos equipos.

4.4.1.3. Magnetos Los magnetos están en fraccionamiento del 50%. Cuando falla uno, el 50% de la carga correspondiente a magnetita y bolas pasa hacia la Planta de Pebbles lo que puede generar graves problemas de desgaste y sobre esfuerzo en los chancadores.

4.4.1.4. Molienda de Bolas Cada línea posee un subsistema de Molienda de Bolas en fraccionamiento del 62,5%, es decir, si la serie del molino de bolas 2 falla, la serie del molino de bolas 3 operará con el 62,5% de la carga correspondiente a la línea uno.

90 4.4.1.5. Chancado de Pebbles Las series de Chancadores de Pebble (Feeder, Chancador de Pebbles) se encuentran en redundancia 2/3, por lo tanto, para el correcto funcionamiento de la Planta deben estar en funcionamiento al menos dos.

4.4.2. Configuración del sistema La configuración del sistema requiere los siguientes datos:

• Facturación • Impacto de los costos variables • Horas de operación • Producción 4.4.2.1. Facturación La facturación es un dato reservado por lo que debió ser estimado. El siguiente fue el método utilizado: Facturación Modelo = Costos Fijos + Costos Variables + Utilidad A partir de datos publicados por COCHILCO respecto a los Costos Fijos y Variables para empresas mineras, más estimaciones del área “Análisis de gestión y costos” de la Utilidad se obtuvo la facturación para el modelo. Este dato se mantendrá en reserva. 4.4.2.2. Impacto de los costos variables El impacto de los costos variables se estimo a partir de datos promedios para empresas mineras señalados por COCHILCO. Este dato se mantendrá en reserva.

91 4.4.2.3. Horas de operación Minera Candelaria opera continuamente los 365 días del año, por lo tanto las horas de operación corresponden a 8.760. 4.4.2.4. Producción El nivel de producción se estimó en base al nivel de carga considerado como normal (75 Ton/día). El valor corresponde a 3,125 Ton/hora.

92

4.5. DETERMINAR DISPONIBILIDAD DEL SISTEMA Y SUBSISTEMAS

En los siguientes esquemas se presentan los resultados de disponibilidad (D) arrojados por el software MES para cada sistema y subsistema y una tabla asociada a los equipos con los siguientes indicadores:

• Ciclo de vida • MTBF • MTTR • Disponibilidad

4.5.1.

Planta Concentradora

Figura 4.25. Esquema del sistema Planta Concentradora.

93 4.5.2.

Alimentación de la Planta

Figura 4.26. Esquema del subsistema Alimentación de la Planta.

Equipos CV002 FE016 CR001

Ciclo de Vida Desgaste Vida util Desgaste

MTBF (Hrs) 195,4 429,4 106,8

MTTR (Hrs) 1,5 3,5 7,7

Disponibilidad (%) 99,2 99,2 93,3

Tabla 4.3. “Indicadores de la Alimentación de la Planta”.

4.5.3.

Molienda

Figura 4.27. Esquema del subsistema Molienda.

94 4.5.4.

Molienda SAG Línea 1

Figura 4.28. Esquema del subsistema Molienda SAG Línea 1.

95

Equipos CV004 CV005 SC001 SU001 CV003 ML001 CV006 CV008 CV0012 CV007

Ciclo de Vida Vida util Vida util Vida util Vida util En rodaje En rodaje Vida util Vida util Vida util Vida util

MTBF (Hrs) 1476,9 856,9 144,7 455,9 244,9 335,8 8760,0 202,7 8760,0 53,4

MTTR (Hrs) 2,6 2,1 1,3 7,8 1,8 3,4 2,2 1,9 2,3 1,9

Disponibilidad (%) 99,8 99,8 99,1 98,3 99,3 99 100 99 100 96,6

Tabla 4.4. “Indicadores de la Molienda SAG Línea 1”.

4.5.5.

Alimentación Correa 3 Línea 1

Figura 4.29. Esquema del subsistema Alimentación a Correa 3.

Equipos FE002 FE003 FE004

Ciclo de Vida Vida util Vida util Vida util

MTBF (Hrs) 1001,8 161,9 1119,0

MTTR (Hrs) 2,4 3,4 2,7

Disponibilidad (%) 99,8 98 99,8

Tabla 4.5. “Indicadores de la Alimentación a Correa 3”.

96 4.5.6.

Magnetos Línea 1

L1 – Magnetos D = 99,1% L1 - Magneto 1 (MA001)

D = 99,2%

L1 - Magneto 2 (MA002)

D = 99,0%

Fraccionamiento 50%

Figura 4.30. Esquema del subsistema Magnetos Línea 1.

Equipos MA001 MA002

Ciclo de Vida Vida util Vida util

MTBF (Hrs) 295,6 346,7

MTTR (Hrs) 2,2 3,4

Disponibilidad (%) 99,2 99

Tabla 4.6. “Indicadores de los Magnetos Línea 1”.

4.5.7.

Molienda de Bolas Línea 1

L1 – Molienda de Bolas D = 98,6% L1 - Molienda de Bolas 2 D =97,5%

L1 - Molino de Bolas 3 D = 98,5%

L1 – Bomba de Ciclones 1 (PP001) D = 99,6%

L1 – Bomba de ciclones 2 (PP002) D = 99,7%

L1 – Batería de Ciclones 1 (CS001) D = 98,2%

L1- Batería de Ciclones 2 (CS002) D = 100%

L1 – Molino de bolas 2 (ML002) D = 99,7%

L1 – Molino de Bolas 3 (ML003) D = 98,9%

Figura 4.31. Esquema del subsistema Molienda de Bolas Línea 1.

Fraccionamiento 62,5%

Serie

97

Equipos PP001 ML002 CS001 PP002 ML003 CS002

Ciclo de Vida Vida util En rodaje Vida util Vida util Vida util Vida util

MTBF (Hrs) 653,8 782,9 184,6 1141,9 783,8 8760,0

MTTR (Hrs) 2,5 2,7 3,5 3,7 8,8 2,7

Disponibilidad (%) 99,6 99,7 98,2 99,7 98,9 100

Tabla 4.7. “Indicadores de la Molienda de bolas Línea 1”.

4.5.8.

Molienda SAG Línea 2

Figura 4.32. Esquema del subsistema Molienda SAG Línea 2.

98

Equipos 2CV004 2CV005 2SC001 2SU001 2CV003 2ML001 2CV006 2CV008 2CV013 2CV007

Ciclo de Vida Vida util Vida util Vida util Vida util Vida util En rodaje Vida util Vida util Vida util Vida util

MTBF (Hrs) 1017,5 88,0 600,0 8760,0 1,0 135,0 8760,0 695,9 8760,0 8760,0

MTTR (Hrs) 3,2 4,5 1,2 4,5 0,0 3,0 1,7 2,2 2,3 2,3

Disponibilidad (%) 99,7 95,2 99,8 99,9 99,1 97,8 100,0 99,7 100,0 100,0

Tabla 4.8. “Indicadores de la Molienda SAG Línea 2”.

4.5.9.

Alimentación Correa 3 Línea 2

L2 - Alimentación Correa 3 D = 99,1% L2 - Feeder 2 (2FE002)

D = 99,4%

L2 - Feeder 3 (2FE003)

D = 93,3%

L2 - Feeder 4 (2FE004)

D = 99,9%

Redundancia 2/3

Figura 4.33. Esquema del subsistema Alimentación Correa 3 Línea 2.

Equipos 2FE003 2FE002 2FE004

Ciclo de Vida Vida util Vida util Vida util

MTBF (Hrs) 538,5 687,0 8760,0

MTTR (Hrs) 3,8 3,9 6,1

Disponibilidad (%) 93,3 99,4 99,9

Tabla 4.9. “Indicadores de la Alimentación Correa 3 Línea 2”.

99 4.5.10.

Magnetos Línea 2

L2 – Magnetos D = 99,7% L2 - Magneto 1 (2MA001) L2 - Magneto 2 (2MA002)

D = 99,7% Fraccionamiento 50% D = 99,7%

Figura 4.34. Esquema del subsistema Magnetos Línea 2.

Equipos 2MA001 2MA002

Ciclo de Vida Vida util Vida util

MTBF (Hrs) 984,0 882,7

MTTR (Hrs) 2,8 2,8

Disponibilidad (%) 99,7 99,7

Tabla 4.10. “Indicadores de los Magnetos Líneas 2”.

4.5.11.

Molienda de Bolas Línea 2

L2 – Molienda de Bolas D = 98,5% L2 - Molienda de Bolas 2 D = 98,7%

L2 - Molino de Bolas 3 D = 98,0%

L2 – Bomba de Ciclones 1 (2PP001) D = 99,2%

L2 – Bomba de ciclones 2 (2PP002) D = 99,3%

L2 – Batería de Ciclones 1 (2CS001) D = 99,8%

L2- Batería de Ciclones 2 (2CS002) D = 99,5%

L2 – Molino de bolas 2 (2ML002) D =99,7%

L2 – Molino de Bolas 3 (2ML003) D = 99,2%

Figura 4.35. Esquema del subsistema Molienda de Bolas Línea 2.

Fraccionamiento 62,5%

Serie

100

Equipos 2PP001 2ML002 2CS001 2PP002 2ML003 2CS002

Ciclo de Vida En rodaje En rodaje Vida util En rodaje Vida util Vida util

MTBF (Hrs) 388,2 557,4 1367,7 718,1 716,9 621,9

MTTR (Hrs) 3,1 1,8 2,9 4,8 5,9 3,1

Disponibilidad (%) 99,2 99,7 99,8 99,3 99,2 99,5

Tabla 4.11. “Indicadores de la Molienda de Bolas Línea 2”.

4.5.12.

Planta de Pebbles

Planta de Pebbles D = 98,7% Chancado de Pebbles D = 48,9% Correa 9 (CV009)

D = 99,5%

Correa 11 (CV011)

D = 90,2%

Serie

Figura 4.36. Esquema del subsistema Planta de Pebbles.

Equipos CV009 CV011

Ciclo de Vida Vida util Vida util

MTBF (Hrs) 525,7 29,8

MTTR (Hrs) 2,5 3,2

Disponibilidad (%) 99,5 90,2

Tabla 4.12. “Indicadores de la Planta de Pabbles”.

101 4.5.13.

Chancado de Pebbles

Chancado de Pebbles D=48,9% Chancado 2 D = 44,0%

Chancado 3 D =98,8%

Feeder 5 (FE005) D = 50%

Chancado 4 D = 100%

Feeder 6 (FE006) D = 99,6%

Redundancia 2/3

L2 - Feeder 5 (FE005) D = 99,9%

Serie Chancador 2 (CR002)D = 78,5%

Chancador 3 (CR003)D = 99,2%

Chancador 4 (CR004) D = 100%

Figura 4.37. Esquema del subsistema Chancado de Pebbles.

Equipos CR002 FE005 CR003 FE006 2CR004 2FE005

Ciclo de Vida Vida util Vida util Vida util Vida util Vida util Vida util

MTBF (Hrs) 0,9 1,0 267,9 812,5 1,0 8760,0

MTTR (Hrs) 1,2 1,0 3,2 2,9 0,0 2,0

Disponibilidad (%) 78,5 50,0 98,8 99,6 100,0 99.9

Tabla 4.13. “Indicadores del Chancado de Pebbles”.

102

4.6. IDENTIFICAR EQUIPOS CRÍTICOS Para determinar los equipos críticos es necesario realizar una comparación de las disponibilidades de los sistemas y estudiar en detalle los que presentan la menor disponibilidad. El gráfico 4.7. presenta las disponibilidades de los sistemas: Alimentación a Planta, Molienda, y Planta de Pebbles.

Disponibilidad por sistema

Disponibilidad 100

98

96

94

92 100 98,7

90

88

86 88,6 84

82 Alimentación a la Planta

Planta de Pebbles

Molienda

Sistema Gráfico 4.7. “Disponibilidad por sistema”.

El sistema con menor confiabilidad es la Molienda con un 88,6%, por lo cual es el área crítica. El gráfico 4.8. presenta la confiabilidad de los subsistemas de la Molienda.

103 Confiabilidad de los subsistemas de Molienda

Disponibilidad 90,5

90,1 90

89,5

89

88,5 88,5

88

87,5 Línea 2

Línea 1

Subsistema

Gráfico 4.8. “Confiabilidad de los subsistemas de Molienda”.

El subsistema crítico es la línea 1 con un 88,5% de confiabilidad. El gráfico 4.9. presenta la confiabilidad de los subsistemas pertenecientes a la Línea 1. Disponibilidad

Confiabilidad de los subsistemas de la Línea 1

100

98

96

94

92

98,6 90

88

89,7 86

84 MOLIENDA BOLAS LINEA 1

Subsistema

Molienda SAG L1

Gráfico 4.9. “Confiabilidad de los subsistemas de la Línea 1.

104 Se puede apreciar que la Molienda SAG es el subsistema crítico. Para determinar los equipos críticos pertenecientes a la Molienda SAG se debe comparar su confiabilidad.

Confiabilidad Equipos Molienda SAG Línea 1

Disponibilidad 100

99,5

99

98,5

98

97,5

97

CV007

SU001

CV008

ML001

Alimentación Correa 3

Equipos

SC001

Magnetos

CV003

CV005

CV004

CV012

CV006

96,5

Gráfico 4.10. “Confiabilidad de los equipos de la Molienda SAG Línea 1”.

En el gráfico de la figura 4.10. se pueden identificar los equipos críticos. Se advierten tres rangos de disponibilidad. En el primero se identifica a la correa CV007 con una disponibilidad de 96,6%. El siguiente rango la disponibilidad promedia 98,9% y agrupa a los equipos: CV003, SC001, ML001, Magnetos, CV008, Alimentación a Correa 3, y SU001. El tercer rango corresponde los equipos: CV006, CV012, CV004, y CV005; los cuales promedian una disponibilidad de 99,9%. A continuación se presentan los reportes de MES de equipos pertenecientes al segundo rango.

105 4.6.1. Reporte de Subsistema de alimentación a Correa CV003

4.6.2. Reporte de Correa CV003

106

4.6.3. Reporte de Molino SAG ML001

107

4.6.4. Reporte de Harnero SC001

108

4.6.5. Reporte de Cuba SU001

109

110

V. CONCLUSIONES Y COMENTARIOS

111

5.1.

CONCLUSIONES

Los objetivos iniciales de aplicar el Software MES a toda la Planta Concentradora resultaron ser muy optimistas. Esto es perfectamente posible, pero requiere más tiempo y una mejor gestión de la información. En la actualidad no están dadas las condiciones para alcanzar tales pretensiones. Debido a lo anterior se tuvo que acotar el estudio a las etapas de Alimentación de la Planta, Molienda, y Planta de Pebbles. Los resultados obtenidos indican que el sistema crítico es la Molienda, por lo tanto, los esfuerzos deben ser concentrados en mejorar la gestión de mantenimiento de la Molienda. Los pasos a seguir son efectuar un Plan Maestro de Mantenimiento siguiendo el procedimiento descrito en el capítulo III, “Software MES”. Es conveniente y recomendable focalizar los análisis de criticidad de la Planta Concentradora. Para esto se deben modelar los subsistemas por separado y buscar respaldo especializado en los equipos críticos. La aplicación de herramientas como el Software MES permite cuantificar el desempeño de los equipos y poder identificar los puntos críticos del sistema, sin embargo, lo esencial es que las distintas áreas relacionadas al proceso productivo adopten una visión común y generen políticas y/o conductas integradoras.

5.2.

COMENTARIOS

Para consolidar la aplicación del Software MES y depurar sus resultados, es fundamental optimizar el sistema de adquisición de datos.

112 Por definición la información debe ser una y objetiva, de no ser así pasa a ser opinión. En la actualidad los sistemas que registran información relativa a detenciones de la planta son parcializados. La información en ocasiones resulta contradictoria al realizar comparaciones entre un departamento y otro, por lo tanto, más que información referente al proceso, existen opiniones sobre el proceso. La falta de información o el nivel de calidad de esta, afecta los resultados de MES y de cualquier análisis. Es necesario implementar un sistema que registre la información del proceso de forma centralizada y con una visión integradora. En el caso de MES es necesario registrar automáticamente las detenciones con los siguientes datos:

• Fecha • Hora de Inicio • Duración o Fecha de término

Es necesario realizar diferenciación entre el tipo de detención, es decir, clasificar las detenciones por: Operacionales Mantenciones Sistema de control del proceso Problemas de abastecimiento eléctrico Instrumentación Otros Se debe generar la información de costos variables (HH, Materiales) por mantención a través de las O.T. y Ellipse debe generar reportes en formato Excel de costos de mantención por equipo asociado a las detenciones.

113 MES resulta ser una herramienta de mucha utilidad para la gestión del mantenimiento, pero presenta oportunidades de mejora. A lo largo del desarrollo del proyecto, MES presentó los siguientes problemas:

• No fue posible cargar los eventos al trabajar con un alto número de equipos. Una solución para este inconveniente es dividir el sistema en subsistemas.

• El resultado de la disponibilidad para equipos que no presentan mantenciones correctivas no es el correcto.

114

BIBLIOGRAFÍA

• James R. Evans, William M. Lindsay, La Administración y el Control de Calidad, cuarta edición, Internacional Thomson Editores.

• Manual de Usuario Mantenance Engineering Sistem – MES, Noviembre 2003, Centro de Investigación Empresarial S.A..

• Peter F. Knights, Darko Louis Nevistic, Técnicas Modernas en Ingeniería de Mantenimiento, Junio 2004, DICTUC S.A.