Este documento describe cómo una consultora llamada Hatch mejoró la disponibilidad del sistema de horno flash en una fundición de cobre mediante el uso de herramientas de confiabilidad como diagramas de bloques de confiabilidad, simulaciones de Montecarlo y análisis de escenarios. Hatch modeló el sistema, identificó cuellos de botella y generó planes de acción basados en benchmarking que predijeron superar el objetivo de disponibilidad del 88%. El enfoque permitió priorizar mejoras sin modificar la configuración actual y mejorar la toma

1. Mejora de la disponibilidad en
fundición de cobre con herramientas
de confiabilidad y benchmarking
Juan Díaz, Oliver Pardo, Jose Machado, Deivis Mollo
Hatch™ Operational Performance - Lima, Perú.
™

2. Introducción
Página 3
01
contenido
Antecedentes
Páginas 4–6
02
Solución
Páginas 7–12
03
Resultados
Páginas 13–15
04
Conclusiones
Páginas 16–17
05
Índice
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3. Importancia del sistema horno flash en la fundición
Introducción
Cualquier detención en el sistema horno flash impacta directamente sobre la disponibilidad de la fundición de cobre.
La fundición, emplea tecnología Flash Smelting Direct To Blister, donde el sistema horno flash representa el cuello de botella debido a que él procesa el 100% del flujo de concentrado alimentado para obtener cobre tipo blister.
La disponibilidad promedio anual del sistema horno flash fue 82% para el año 2013 siendo la disponibilidad objetivo 88%.
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4. Disponibilidad fundición como valor para los accionistas
Financiera
Stakeholders
Procesos Internos
Aprendizaje
Mejorar estructura de costos
Maximizar el retorno o Rentabilidad
Incrementar Disponibilidad
Incrementar Capacidad
Entender condición de la planta
Pasar de estado reactivo a Proactivo
Reducir cuellos de botella por Disponibilidad
Mejorar la calidad de la data
Mejorar la condición de activos
Mejorar la gestión de mantenimiento
Desarrollar cultura de Eliminación de Defectos
Mejorar utilización de activos
Valor para el accionista
Incrementar Productividad
Decisiones basadas en confiabilidad
Evaluación de criticidad
Antecedentes
Para el área de Mantenimiento el objetivo es la reducción de cuellos de botella por disponibilidad.
A través del mapa estratégico identificamos objetivos en cuatro perspectivas, los que requieren iniciativas que traduzcan la estrategia en acción.
Las relaciones causa-efecto determinaron que usar técnicas de confiabilidad para la toma de decisiones generaría valor para los accionistas. El presente caso de estudio responde a la necesidad de implementar esta iniciativa.
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5. Inadecuada toma de decisiones
Antecedentes
88%
78%
88%
85%
69%
82%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
2011
2012
2013
Disponibilidad del Sistema Horno Flash
Disp. Objetivo
Disp. Real Anual
El costo por pérdida de producción por día asciende a 2.6 millones USD.
Identificación incorrectamente de los cuellos de botella, por lo tanto las acciones implementadas no generaban un beneficio en la disponibilidad.
La tendencia de los últimos años de la disponibilidad objetivo versus la real mostraba que la brecha se ha mantenido a pesar de las iniciativas implementadas, esto debido a la utilización de criterios de priorización basados solo en el tiempo total de detención de los equipos.
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6. Incremento de disponibilidad basados en confiabilidad
Antecedentes
Que la fundición logre para los próximos cinco años una disponibilidad promedio anual en el sistema horno flash de 88%.
Identificar los cuellos de botella y priorizar las iniciativas mas efectivas a partir de los indicadores de confiabilidad usando la información del sistema de registro de detenciones (DRMS Downtime Reporting Management System).
El aumento en solo 1% de la disponibilidad representaría un potencial de ganancia de US$ 9.50M anuales.
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7. Nuestra propuesta
Solución
Identificamos las metodologías que permiten alcanzar con la disponibilidad requerida basados en confiabilidad.
Aplicando lo recomendado por PAS55-2-2008, se propuso la evaluación integral de la fundición mediante un modelo RBD , cálculos de confiabilidad y simulación de Montecarlo. Además, la identificación de cuellos de botella aprovechando el análisis de sensibilidad obtenido de la simulación.
Finalmente, generamos escenarios sucesivos hasta determinar aquél que cumple con la disponibilidad requerida en base a recomendaciones de mejora según benchmark.
Criterios de priorización
RBD
Simulación de Montecarlo
Benchmark
Generación de escenarios
Cálculos de confiabilidad
7

8. Nuestro proceso
Solución
Diagramación
RBD
Inputs al RBD
Simulación RAM del modelo
Análisis de escenarios
8

9. Diagramación de bloques de confiabilidad (RBD)
Solución
La disponibilidad de una planta o sistema no es igual a la disponibilidad del activo considerado como el “mas importante”.
Los índices de confiabilidad de la fundición dependen de la índices confiabilidad de sus componentes.
Los diagramas de bloques de confiabilidad (RBD) son una alternativa para modelar sistemas representando los equipos/activos y sus interrelaciones usando para ello principalmente arreglos en serie y paralelo.
Modelamos la Fundición aplicando lo recomendado por la norma AS IEC 61078-2008.
Alimentamos este diagrama con la información de cálculos de confiabilidad, completamos el modelo y pudimos pronosticar su desempeño mediante una simulación.
9

10. Inputs al Modelo
Solución
Calculamos las distribuciones probabilísticas de detenciones por mantenimiento correctivo y preventivo.
Para el mantenimiento correctivo calculamos el MTBF, MTTF y MTTR de los equipos con los datos obtenidos en el Sistema de registro de detenciones (DRMS), validamos la distribución a través del test de Kolmogorov-Smirnov.
Modelamos las actividades de mantenimiento preventivo de acuerdo a los planes de mantenimiento, para esto ingresamos las frecuencias y sus duraciones como datos constantes en el RBD.
Base de
datos de
detenciones
10

11. Simulación RAM del modelo
Solución
Calculamos valores de confiabilidad e identificamos cuellos de botella.
Identificamos los cuellos de botella del sistema modelado a través de un análisis de sensibilidad. Este consiste en evaluar la contribución absoluta de los bloques del RBD a un parámetro apropiado.
En el estudio consideramos el parámetro “Tiempo Total de Detención” (TDT) y el índice de sensibilidad “Importancia del Tiempo Total de Detención” (TDI).
Los parámetros de la simulación de Montecarlo usados para el modelo:
Tiempo a Simular
Número de Iteraciones
43800 Horas (05 Años)
1000
Parada Mayor Fundición (45D)
Caldero WHB
Parada Menor Fundición (72h)
Transportador de cadena del caldero
Precipitador electrostático
Otros
0
500
1000
1500
2000
Bloque del modelo
TDI
Ranking de importancia por bloque de modelo
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12. 12
Análisis de escenarios
Solución
0
500
1000
1500
2000
2500
0
500
1000
1500
2000
2500
Bloque A
Bloque B
Bloque C
Bloque D
Bloque E
TDI
TDT (h)
0
500
1000
1500
2000
2500
0
500
1000
1500
2000
2500
Bloque A
Bloque C
Bloque D
Bloque B
Bloque F
TDI
TDT (h)
TDT
TDI
Escenario 1
Solución
Generamos escenarios simulando mejoras sucesiva hasta alcanzar el objetivo aplicando para esto benchmark.
Usamos el TDI para identificar los bloques donde realizamos las mejoras, la importancia de esta elección radica en que a diferencia del TDT, este índice considera el impacto del tiempo de detención del bloque en la disponibilidad total del sistema.
Para comparar y ver el impacto de las mejoras de manera gráfica desarrollamos una herramienta RDST™ (Reliability Decision Support Tool) y así facilitar el análisis.
Escenario 2
12

13. 13
74.5%
85.5%
87.6%
76.8%
86.7%
79.4%
90.9%
90.3%
80.1%
89.8%
70%
75%
80%
85%
90%
95%
Año 01
Año 02
Año 03
Año 04
Año 05
Proyección de la disponibilidad promedio anual del sistema horno flash
Escenario Base
Escenario Propuesto
Superamos la expectativa
Resultados
Escenario final supera la disponibilidad esperada.
A partir de la Simulación de varios escenarios determinamos planes de acción basados en benchmark y la consultoría experta de Hatch™ en la industria de fundiciones de cobre.
El escenario final identificado muestra que podemos superar el 88% de disponibilidad promedio en los siguientes cinco años, a excepción del primer y cuarto año ya que el valor de disponibilidad esta afectado por la parada mayor de la fundición.
Siendo 2.71 % el mínimo valor de disponibilidad alcanzable para el año 3 el potencial beneficio económico es US$ 25.7M anuales
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AñoAño 1Año 2Año 3Año 4Año 5Δ Disp.(%)4.90%5.32%2.71%3.21%3.11%

14. 14
Plan de acción
Resultados
Equipo
Plan de acción*
Transportador de cadenas de alimentación al horno
Mejora de la mantenibilidad.
 La estrategia de mantenimiento estaba basada en inspecciones frecuentes para determinar el mejor momento para la reparación de la cadena, bajo un punto de vista económico y de confiabilidad, se plateo limitar el número de inspecciones y realizar un cambio de cadena a las 2 años. Esto, a su vez influye en la duración de las paradas porque se trata de una actividad extensa menos que debe realizarse en ella.
Quemador de concentrado
Mejora en la confiabilidad.
 Se demostró que la falta de control en el ratio de alimentación ocasionaba el trabamiento del velocity sleeve, lo que contribuía a disminuir el MTTF. El exceso de alimentación al horno originaba a su vez atascamientos en el transportador de cadena de alimentación al horno y aceleraba el desgaste de las paletas. Luego de fijar como target de producción 68tph (antes llegaba a 70-75tph) se logró reducir la incidencia de trabamiento en el quemador de concentrado. Asimismo, una reciente modificación al diseño, que incluye cambiar la geometría del velocity sleeve y parte del mass block, ha mejorado aún más el desempeño de este equipo.
El plan de acción fue validado por el cliente y se encuentra en proceso de implementación
* Extracto de las acciones recomendadas
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15. 15
Dificultades superadas durante el desarrollo
Solución
Problema
Solución
Falta de documentación como algunos diagramas y/o falta de actualización de planos, producto de cambios en la ingeniería de la planta a lo largo de sus años de operación.
Equipo Hatch™ destacado a la Fundición apoyó en el levantamiento directo de información faltante y validación de cambios en la ingeniería de la planta.
Deficiencia en la asignación detenciones a equipos específicos.
Evaluamos y validamos los datos de detenciones del DRMS para reasignar las detenciones a los activos respectivos con la finalidad de ingresar información correcta al modelo.
Equipos relevantes sin registro de falla.
Usamos nuestra base de datos de distribuciones estadísticas de falla de equipos para completar la información en el modelo.
Resultados
15

16. 16
Priorización de mejoras basadas en confiabilidad
Conclusión
Conclusión
La combinación de técnicas de confiabilidad a través de simulaciones usando la teoría de Montecarlo, el análisis de sensibilidad y la generación de escenarios facilita la toma de decisiones.
Las oportunidades de mejora que resuelven los cuellos de botella en cada uno de los escenarios fueron sugeridos usando benchmarking y el conocimiento del área de Hornos de Fundición de Hatch™.
La generación de un escenario base permite la caracterización de estado actual de la planta o sistemas industriales.
La generación de nuevos escenarios permite apreciar el impacto de las mejoras de manera rápida antes de la implementación de los mismos.
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17. Toma de decisiones basadas en confiabilidad
Aplicabilidad.
Aplicable a cualquier proceso productivo industrial usando el método RBD de diagramación y la información de fallas/detenciones.
Resultados.
Obtención de mejoras en la disponibilidad de diferentes sistemas sin modificar la configuración actual de la planta, Mejor direccionamiento de recursos
Obtención de valores de confiabilidad para los activos, sistema, áreas y total de la planta debido al modelación de la interconexión de cada uno de ellos.
Otros usos y Complementos.
Usando datos de benchmarking adecuadamente, es posible aplicar este ejercicio en proyectos durante la fase de factibilidad .
Base para desarrollar estudios de sustentos de viabilidad económica utilizando metodologías como LCCA (Life Cycle Cost Analysis).
Incorporando ratios de capacidad permite identificar oportunidades para incrementar niveles de producción.
Conclusión
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18. 18
Gracias
™
Para mayor información visite:
www.hatch.ca
Información de contacto:
jdiaz@hatch.com.pe
opardo@hatch.com.pe
jmachado@hatch.com.pe
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