Optimización de tiempos para reducir costos en carguío y acarreo mediante un modelo de Red Neuronal Artificial

Abstract

En minería subterránea, los procesos de carguío y acarreo constituyen una de las principales fuentes de costos operativos, especialmente cuando se generan tiempos improductivos o la vía de transporte no se encuentra en condiciones óptimas. Bajo este escenario, la investigación tuvo como objetivo reducir dichos costos mediante el control de tiempos y la mejora del mantenimiento de la vía. Se empleó un enfoque cuantitativo y un diseño no experimental, realizando una evaluación de los procesos existentes de carguíoy transporte, considerando la distancia recorrida, los equipos utilizados y los tiempos involucrados. Durante 20 guardias se monitorearon las operaciones y se implementaron controles de tiempos de carguío y acarreo, así como la programación de una red neuronal para predecir los costos asociados. Los resultados obtenidos muestran que, al verificar los tiempos y las predicciones con los promedios, existe una diferencia de $0.20 por tonelada métrica. Asimismo, al revisar los tiempos de transporte y el adecuado mantenimiento de la vía, los costos de soporte se redujeron de $1.04 por tonelada métrica a $0.90, logrando un ahorro adicional de $0.14. Además, se concluyó que el control del tiempo y el mantenimiento adecuado de la vía permiten reducir los tiempos de carguío en un 11.45% y los tiempos de transporte en un 12.73% dentro de la unidad minera.