Nova metodologia de análise de indicadores operacionais do planejamento de lavra de curto prazo.

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Bezerra, Erbertt Barros
Data de Publicação: 2021
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-05042022-075535/
Resumo: Os indicadores de desempenho de operação, responsáveis por trazer informações do dia a dia da lavra, são importantes ferramentas que auxiliam na tomada de decisão operacional do planejamento de lavra. Porém, nem sempre esses indicadores são estabelecidos considerando o histórico operacional dos equipamentos, tornando a análise superficial, e ocasionando em uma inadequada decisão operacional. Diante disso, o objetivo do presente estudo foi propor um novo indicador que servirá como metodologia de análise dos indicadores de desempenho da lavra, de modo que auxilie nas tomadas de decisões operacionais pela equipe de planejamento de curto prazo e proporcione em um aumento da aderência de lavra. Para alcançar tal objetivo, foram aplicadas técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina, por meio do algoritmo de floresta aleatória em um histórico operacional dos equipamentos. Resultando no novo indiciador, nomeado de Indicador de Desempenho de Equipamento de Mina (IDEM). A metodologia proposta foi aplicada em um conjunto de dados operacionais da Mina do Sossego, localizada do norte do Brasil, onde, objetivou-se analisar o desempenho operacional da frota de carregamento, que continha 6 escavadeiras. Os resultados indicaram que a escavadeira 1 apresentou baixa eficácia operacional (59%) e que o gargalo está na utilização física do equipamento (longo tempo de mudança de turno, movimentações longas ou horas não programadas). As demais escavadeiras (2, 3, 4, 5 e 6) apresentaram eficácia entre 61 e 69%, resultado considerado satisfatório para a metodologia proposta. Na análise comparativa entre o Indicador de Eficácia Global dos Equipamentos (OEE) e o IDEM, obteve-se uma diferença na classificação de eficácia das escavadeiras de mais de 83%. Além disso, o IDEM mostrou-se ser um importante recurso para avaliação da eficácia operacional das escavadeiras, assim como na detecção de gargalos operacionais.
id USP_a318186367af28da0067206eb317c103
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-05042022-075535
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Nova metodologia de análise de indicadores operacionais do planejamento de lavra de curto prazo.New methodology to analyze short-term mine planning operational indicators.Eficiência global dos equipamentosEquipamentos de mineraçãoGargalo operacionalIndicadores chaves de desempenhoKey performance indicatorMining equipmentMining performanceOperational bottleneckPlanejamento de curto prazoShort-term mine planningOs indicadores de desempenho de operação, responsáveis por trazer informações do dia a dia da lavra, são importantes ferramentas que auxiliam na tomada de decisão operacional do planejamento de lavra. Porém, nem sempre esses indicadores são estabelecidos considerando o histórico operacional dos equipamentos, tornando a análise superficial, e ocasionando em uma inadequada decisão operacional. Diante disso, o objetivo do presente estudo foi propor um novo indicador que servirá como metodologia de análise dos indicadores de desempenho da lavra, de modo que auxilie nas tomadas de decisões operacionais pela equipe de planejamento de curto prazo e proporcione em um aumento da aderência de lavra. Para alcançar tal objetivo, foram aplicadas técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina, por meio do algoritmo de floresta aleatória em um histórico operacional dos equipamentos. Resultando no novo indiciador, nomeado de Indicador de Desempenho de Equipamento de Mina (IDEM). A metodologia proposta foi aplicada em um conjunto de dados operacionais da Mina do Sossego, localizada do norte do Brasil, onde, objetivou-se analisar o desempenho operacional da frota de carregamento, que continha 6 escavadeiras. Os resultados indicaram que a escavadeira 1 apresentou baixa eficácia operacional (59%) e que o gargalo está na utilização física do equipamento (longo tempo de mudança de turno, movimentações longas ou horas não programadas). As demais escavadeiras (2, 3, 4, 5 e 6) apresentaram eficácia entre 61 e 69%, resultado considerado satisfatório para a metodologia proposta. Na análise comparativa entre o Indicador de Eficácia Global dos Equipamentos (OEE) e o IDEM, obteve-se uma diferença na classificação de eficácia das escavadeiras de mais de 83%. Além disso, o IDEM mostrou-se ser um importante recurso para avaliação da eficácia operacional das escavadeiras, assim como na detecção de gargalos operacionais.The operation performance indicators, responsible for bringing information from the day to day of mining, are important tools that help in the operational decision making of mining planning. However, these indicators are not always established considering the operational history of the equipment, making the analysis superficial, and causing an inadequate operational decision. Therefore, the objective of this study was to propose a new indicator that will serve as a methodology for analyzing the mining performance indicators, in order to assist in making operational decisions by the shortterm planning team and provide an increase in the adherence of mining. To achieve this purpose, data mining and machine learning techniques were applied, using the random forest algorithm in an operational historical of the equipment. Resulting in a new indicator, called Mining Equipment Performance Indicator (MEPI). The proposed methodology was applied to a set of operational data from the Sossego mine, located in northern Brazil, where the objective was to analyze the operational performance of the loading fleet, which had 6 excavators. The results indicated that excavator 1 showed low operational efficacy (59%) and that the bottleneck is in the physical utilization of the equipment (long shift change times, long moves or unscheduled hours). The other excavators (2, 3, 4, 5 and 6) presented effectiveness between 61 and 69%, a result considered satisfactory for the proposed methodology. In the comparative analysis between the Overall Equipment Effectiveness indicator (OEE) and the MEPI, a difference in the excavators\' effectiveness classification of more than 83% was obtained. In addition, the MEPI proved to be an important resource for evaluating the operational effectiveness of excavators, as well as for detecting operational bottlenecks.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPTomi, Giorgio Francesco Cesare deBezerra, Erbertt Barros2021-12-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-05042022-075535/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2022-04-05T11:21:03Zoai:teses.usp.br:tde-05042022-075535Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212022-04-05T11:21:03Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Nova metodologia de análise de indicadores operacionais do planejamento de lavra de curto prazo.
New methodology to analyze short-term mine planning operational indicators.
title Nova metodologia de análise de indicadores operacionais do planejamento de lavra de curto prazo.
spellingShingle Nova metodologia de análise de indicadores operacionais do planejamento de lavra de curto prazo.
Bezerra, Erbertt Barros
Eficiência global dos equipamentos
Equipamentos de mineração
Gargalo operacional
Indicadores chaves de desempenho
Key performance indicator
Mining equipment
Mining performance
Operational bottleneck
Planejamento de curto prazo
Short-term mine planning
title_short Nova metodologia de análise de indicadores operacionais do planejamento de lavra de curto prazo.
title_full Nova metodologia de análise de indicadores operacionais do planejamento de lavra de curto prazo.
title_fullStr Nova metodologia de análise de indicadores operacionais do planejamento de lavra de curto prazo.
title_full_unstemmed Nova metodologia de análise de indicadores operacionais do planejamento de lavra de curto prazo.
title_sort Nova metodologia de análise de indicadores operacionais do planejamento de lavra de curto prazo.
author Bezerra, Erbertt Barros
author_facet Bezerra, Erbertt Barros
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Tomi, Giorgio Francesco Cesare de
dc.contributor.author.fl_str_mv Bezerra, Erbertt Barros
dc.subject.por.fl_str_mv Eficiência global dos equipamentos
Equipamentos de mineração
Gargalo operacional
Indicadores chaves de desempenho
Key performance indicator
Mining equipment
Mining performance
Operational bottleneck
Planejamento de curto prazo
Short-term mine planning
topic Eficiência global dos equipamentos
Equipamentos de mineração
Gargalo operacional
Indicadores chaves de desempenho
Key performance indicator
Mining equipment
Mining performance
Operational bottleneck
Planejamento de curto prazo
Short-term mine planning
description Os indicadores de desempenho de operação, responsáveis por trazer informações do dia a dia da lavra, são importantes ferramentas que auxiliam na tomada de decisão operacional do planejamento de lavra. Porém, nem sempre esses indicadores são estabelecidos considerando o histórico operacional dos equipamentos, tornando a análise superficial, e ocasionando em uma inadequada decisão operacional. Diante disso, o objetivo do presente estudo foi propor um novo indicador que servirá como metodologia de análise dos indicadores de desempenho da lavra, de modo que auxilie nas tomadas de decisões operacionais pela equipe de planejamento de curto prazo e proporcione em um aumento da aderência de lavra. Para alcançar tal objetivo, foram aplicadas técnicas de mineração de dados e aprendizado de máquina, por meio do algoritmo de floresta aleatória em um histórico operacional dos equipamentos. Resultando no novo indiciador, nomeado de Indicador de Desempenho de Equipamento de Mina (IDEM). A metodologia proposta foi aplicada em um conjunto de dados operacionais da Mina do Sossego, localizada do norte do Brasil, onde, objetivou-se analisar o desempenho operacional da frota de carregamento, que continha 6 escavadeiras. Os resultados indicaram que a escavadeira 1 apresentou baixa eficácia operacional (59%) e que o gargalo está na utilização física do equipamento (longo tempo de mudança de turno, movimentações longas ou horas não programadas). As demais escavadeiras (2, 3, 4, 5 e 6) apresentaram eficácia entre 61 e 69%, resultado considerado satisfatório para a metodologia proposta. Na análise comparativa entre o Indicador de Eficácia Global dos Equipamentos (OEE) e o IDEM, obteve-se uma diferença na classificação de eficácia das escavadeiras de mais de 83%. Além disso, o IDEM mostrou-se ser um importante recurso para avaliação da eficácia operacional das escavadeiras, assim como na detecção de gargalos operacionais.
publishDate 2021
dc.date.none.fl_str_mv 2021-12-10
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-05042022-075535/
url https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3134/tde-05042022-075535/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Liberar o conteúdo para acesso público.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090403567140864