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dc.contributor.advisor1Viviane da Silva Borges Barbosapt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2807582351205215pt_BR
dc.contributor.referee1Pedro Henrique Alves Campospt_BR
dc.creatorBruno Cesar Pereirapt_BR
dc.date.accessioned2023-02-14T17:13:34Z-
dc.date.available2023-02-14T17:13:34Z-
dc.date.issued2022-08-26-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1843/50034-
dc.description.abstractThis research was designed with the aim of knowing the sensitivity of the variables that make up the hourly productivity indicator of a transport fleet in a mining industry. The unit operations of mining of the iron ore industry were described, as well as the indicators that make up the equation of hourly productivity: the average transport distance, the average speed and the fixed times. The analysis was carried out through a documentary collection in the mine operation sector for the case study, where it was possible to define the oscillation domain of the listed indicators. The data used comprised the movement of a fleet of 100-ton trucks, from April 2021 to December 2021. After analyzing the data, it was possible to identify the sensitivity of each variable that makes up the hourly productivity indicator of the transport fleet. It can be concluded that despite the variations in the average transport distance determine greater gains in productivity, efforts must be concentrated for gains in average speed, since the average transport distance indicator is rigidly determined by the mining plans.pt_BR
dc.description.resumoEsta pesquisa foi elaborada com o intuito de conhecer a sensibilidade das variáveis que compõe o KPI de produtividade horária de uma frota de transporte em uma indústria de mineração. As operações unitárias de lavra da indústria do minério de ferro foram descritas, assim como os KPI’s que compõe a equação da produtividade horária: a distância média de transporte, a velocidade média e os tempos fixos. A análise foi elaborada através de uma coleta documental no setor de operação de mina para o estudo de caso, onde foi possível definir o domínio de oscilação dos indicadores listados. Os dados utilizados compreenderam a movimentação de uma frota de caminhões de 100 toneladas, no período de abril de 2021 a dezembro de 2021. Após a análise dos dados foi possível identificar a sensibilidade de cada variável que compõe o KPI de produtividade horária da frota de transporte. Pôde-se concluir que apesar das variações na distância média de transporte determinarem maiores ganhos na produtividade, os esforços devem ser concentrados para ganhos na velocidade média, uma vez que o KPI distância média de transporte é rigidamente determinado pelos planos de lavra.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Minas Geraispt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA MINASpt_BR
dc.publisher.programCurso de Especialização em Engenharia de Recursos Mineraispt_BR
dc.publisher.initialsUFMGpt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectProdutividade horáriapt_BR
dc.subjectDMTpt_BR
dc.subjectVelocidade médiapt_BR
dc.subjectTempos fixospt_BR
dc.subjectKPIspt_BR
dc.subject.otherMinas e recursos mineraispt_BR
dc.subject.otherTecnologia mineralpt_BR
dc.subject.otherCaminhõespt_BR
dc.titleAnálise de sensibilidade de indicadores de desempenho na equação da produtividade de caminhões basculantes : um estudo de casopt_BR
dc.typeMonografia (especialização)pt_BR
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