Tecnologia em Metalurgia, Materiais e Mineração
https://tecnologiammm.com.br/article/doi/10.4322/2176-1523.20191501
Tecnologia em Metalurgia, Materiais e Mineração
Artigo Original

USO DA SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL A EVENTOS DISCRETOS PARA DETERMINAR A FROTA ÓTIMA DE CAMINHÕES EM MINERAÇÃO

USE OF COMPUTATIONAL SIMULATION TO DISCRETE EVENTS TO DETERMINE THE GREAT FLEET OF MINING TRUCKS

Luis Henrique Nery Januario, Júlio César de Souza

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Resumo

Este trabalho investiga o uso da simulação computacional a eventos discretos com o software ProModel, como ferramenta de apoio a tomada de decisão quanto ao dimensionamento da frota e utiliza para o estudo os dados da Mineração Civil Ltda., empresa de agregados para construção civil. O desenvolvimento do trabalho seguiu a metodologia tradicional de simulação dinâmica, como a definição do problema, coleta de dados, criação do modelo, validação e execução. O critério de validação considerado foi a comparação da produção real com a simulada, considerando um erro tolerável de 5%. O modelo validado permitiu simular vários cenários com diferentes números de caminhões e avaliar o sistema quanto ao tamanho da frota, eficiência do britador e os critérios do regime operacional. Foi possível verificar que a menor frota que permite maximizar o britador se compõe de 3 caminhões e que o modelo pode ser utilizado para dimensionar e maximizar qualquer sistema de carregamento e transporte, mudando apenas os dados operacionais

Palavras-chave

Carregamento e transporte; Frota de caminhões; Simulação; Teste qui-quadrado.

Abstract

This work investigates the use of computational simulation to discrete events with the software ProModel, as a tool to support decision making regarding the truck fleet dimensioning and uses the data from Civil Mineração Ltda., a company of aggregates for civil construction. The development of the work followed the traditional methodology of dynamic simulation as problem definition, data collection, model creation, validation and execution. The validation criterion considered was the comparison of the actual production with the simulated one, considering a tolerable error of 5%. The validated model allowed us to simulate several scenarios with different numbers of trucks and to evaluate the system in terms of fleet size, crusher efficiency and operational criteria. It was possible to verify that the smallest fleet that allows to maximize the crusher consists of 3 trucks and that the model can be used to dimension and to maximize any system of loading and transport, changing only the operational data.

Keywords

Loading and transport; Fleet of trucks; Simulation; Chi-square test.

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