Análise de sensibilidade de indicadores de desempenho na equação da produtividade de caminhões basculantes : um estudo de caso
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Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
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Tipo
Monografia de especialização
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Primeiro orientador
Membros da banca
Pedro Henrique Alves Campos
Resumo
Esta 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.
Abstract
This 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.
Assunto
Minas e recursos minerais, Tecnologia mineral, Caminhões
Palavras-chave
Produtividade horária, DMT, Velocidade média, Tempos fixos, KPIs