Optimización de KPI’s de carguío y acarreo para incrementar la productividad de palas eléctricas y camiones del tajo Ferrobamba, Mina Las Bambas, Cotabambas – 2023.

Abstract

El presente trabajo de investigación tiene como propósito lograr la optimización los principales KPI’s (Key Performance Indicator) o Indicadores Clave de Rendimiento, de los procesos de carguío y acarreo en la Unidad Minera Las Bambas, la investigación se centra principalmente en los siguientes indicadores: Carga útil, velocidad de los camiones (vacío y cargado) y tiempos de ciclo (tiempo de carguío, tiempo de cuadrado, tiempo de espera, tiempo de cola y tiempo de descarga), todo esto con el fin de incrementar la productividad de las palas eléctricas y camiones mineros, para ello se realizó trabajos en gabinete y campo. La metodología a seguir fue principalmente el estudio de tiempos, velocidades y tonelaje cargado a los camiones por las palas eléctricas, luego se siguió con el análisis cuantitativo-descriptivo, incluyendo el análisis estadístico necesario para determinar los puntos de mejora, involucrando principalmente a los operadores seleccionados tanto de las palas eléctricas como de los camiones, supervisores de campo e instructores de equipos de mina. Para todo ello, inicialmente se procedió con la selección de la muestra de operadores de toda la Unidad Minera (10 operadores de pala y 67 operadores de camión), luego, se recopiló información del año 2022 de los indicadores mencionados con el fin de elaborar estadísticos que muestren los puntos a mejorar. Una vez analizado los datos del año 2022, se procedió al reentrenamiento, control y monitoreo de los operadores con el fin de que mejoren sus indicadores para este año 2023. Los resultados obtenidos hasta la presentación de esta investigación fueron alentadores y óptimos, pues se logró incrementar la productividad de las palas eléctricas en un 141,45% y de los camiones en 119,90%, también se pudo determinar que el principal indicador que afecta a la productividad de las palas y camiones es la carga útil, seguida por la velocidad. Como conclusión podemos mencionar que, lograr optimizar los KPI’s dependerá en gran medida de la experiencia de los operadores, condiciones de la operación y soporte de la supervisión.