Este trabalho aborda o desafio do dimensionamento de frotas de carregamento e transporte em mineração, e a avaliação dos custos operacionais. Utilizou-se simulação de Monte Carlo para gerar cenários de variabilidade em parâmetros operacionais, como tempos de ciclo, distância de transporte e disponibilidade de frota, e análises estatísticas para avaliar o impacto no custo por tonelada lavrada. Os resultados de duas simulações, aplicadas a dados reais, demonstraram que o Cenário 01 (com equipamentos de menor porte) apresentou um custo médio de R$6,62/ton, significativamente inferior ao Cenário 02 (com equipamentos de maior porte) de R$8,21/ton, com um nível de confiança de 95%. Este estudo ressalta a importância da análise da variabilidade na tomada de decisão estratégica para otimizar a rentabilidade e oferece uma ferramenta acessível para o planejamento de frotas em mineração.

This work addresses the challenge of fleet sizing for loading and hauling in mining, and the evaluation of operational costs. Monte Carlo simulation was used to generate variability scenarios for operational parameters, such as cycle times, hauling distance, and fleet availability, alongside statistical analyses to assess the impact on the cost per ton mined. The results from two simulations, applied to real data, demonstrated that Scenario 01 (with smaller-sized equipment) presented an average cost of R$6.62/ton, significantly lower than Scenario 02 (with larger-sized equipment) at R$8.21/ton, with a 95% confidence level. This study emphasizes the importance of variability analysis in strategic decision-making to optimize profitability and offer an accessible tool for fleet planning in mining.