Parámetros operativos que afectan la productividad en el carguío en la unidad minera Colquijirca, 2023

Abstract

El objetivo de la investigación fue mejorar la productividad de la flota de carguío en la empresa minera Colquijirca mediante propuestas basadas en la gestión de indicadores de desempeño. Se utilizó una metodología aplicada de diseño no experimental-transversal y se analizaron cuatro excavadoras VOLVO EC950E como muestra de la población total de equipos de carguío. Mediante un análisis de regresión múltiple, se encontró una correlación del 96% entre los tiempos de carguío y de espera, identificando estos parámetros como los principales factores que afectan la productividad. A partir de estos resultados, se desarrolló una ecuación de predicción, donde la productividad (representada como Y) se relacionó con los tiempos de carguío y de espera (x1 y x2, respectivamente). La ecuación propuesta fue Y = 409.19 + 88.83x1 + 409.30x2. Con base en esta modelización, se propusieron cambios para mejorar la productividad en el carguío, enfocándose en la reducción del tiempo de carguío y la minimización de los tiempos de espera de la flota de carguío. En conclusión, se determinó que la reducción de los tiempos de carguío y de espera es fundamental para mejorar la productividad en el carguío de la empresa minera Colquijirca. Estas propuestas basadas en la gestión de indicadores de desempeño tienen el potencial de optimizar el rendimiento de la flota de carguío y, por ende, mejorar la eficiencia en las operaciones mineras.

The objective of the research was to improve the productivity of the Colquijirca mining company's loading fleet through proposals based on the management of performance indicators. An applied methodology of non-experimental-transversal design was used and four VOLVO EC950E excavators were analyzed as a sample of the total population of loading equipment. Through a multiple regression analysis, a 96% correlation was found between loading and waiting times, identifying these parameters as the main factors affecting productivity. From these results, a prediction equation was developed, where productivity (represented as Y) was related to loading and waiting times (x1 and x2, respectively). The proposed equation was Y = 409.19 + 88.83x1 + 409.30x2. Based on this modeling, changes were proposed to improve loading productivity, focusing on reducing loading time and minimizing waiting times of the loading fleet. In conclusion, it was determined that the reduction of loading and waiting times is fundamental to improve productivity in loading at the Colquijirca mining company. These proposals based on the management of performance indicators have the potential to optimize the performance of the loading fleet and, therefore, improve the efficiency of mining operations.