[en] OPERATIONAL MINING PLANNING OF IRON ORE IN THE STATE OF PARÁ: SIMULATION-OPTIMIZATION PROPOSAL OF LOGISTICS RESOURCES REGARDING THE MINE PLACE

• Main Author: NAJMAT CELENE NASSER MEDEIROS BRANCO
• Other Authors: NELIO DOMINGUES PIZZOLATO
• Language: pt
• Published: MAXWELL 2014
• Subjects: [pt] CADEIA PRODUTIVA; [en] PRODUCTIVE CHAIN; [pt] MINERIO DE FERRO; [en] IRON ORE; [pt] PLANEJAMENTO OPERACIONAL DE LAVRA; [pt] SIMULACAO OTIMIZACAO; [pt] ALOCACAO DINAMICA DE CAMINHOES
• Online Access: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=22865@1; https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=22865@2; http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.22865

[pt] O presente estudo aborda o planejamento operacional de lavra de minério de ferro com alocação dinâmica de caminhões, em um complexo de minas, no Estado do Pará. O objetivo é balancear as taxas de utilização dos recursos logísticos utilizados em operações de extração e transporte de minério de ferro, considerando aumento ou diminuição em suas unidades de uso. Inicialmente, é feita uma revisão da literatura que apresenta como a logística e seus componentes de desempenho se associam a produção de minério de ferro no estado, identificando as principais incertezas dos processos logísticos considerados, além de apresentar o problema operacional de lavra com alocação dinâmica de caminhões e técnicas de simulação e de otimização individualmente, ressaltando seu melhor desempenho em conjunto. Esta revisão respalda a fase de aplicação da Simulação-Otimização, que ocorre em um sistema dinâmico, estocástico e de eventos discretos. A análise consistiu no diagnóstico do sistema produtivo, avaliação dos relacionamentos entre os processos envolvidos, construção de um modelo de simulação a partir dos dados coletados e otimização, verificando-se seus outputs como origem dos cenários a serem propostos na nova simulação, para avaliar as potenciais modificações na utilização dos recursos. A Simulação- Otimização foi executada utilizando-se o pacote de simulação ProModel, que inclui um software de Otimização baseado em Algoritmos Genéticos, o SimRunner. Como resultado, o modelo de Simulação-Otimização foi construído para apoiar decisões estratégicas e operacionais da empresa em estudo, apresentando resultados satisfatórios para o balanceamento das taxas de utilização dos recursos logísticos envolvidos na operação. === [en] The present study highlights the operational mining planning of iron ore with dynamic allocation of trucks in a mining complex in the State of Pará. The goal is to balance the utilization rates of logistical resources used in mining operations and transportation of iron ore, considering the increase or decrease of the number of resources in use. Initially, a literature review presents how the logistics and its performance components are associated with the iron ore production in the State of Pará, identifying uncertainties on key logistics processes, also presenting the operational mining planning with dynamic allocation of trucks and techniques of simulation and optimization individually, highlighting the best setting when considered together. This review endorses the implementation of the Simulation-Optimization phase, which occurs in a dynamic, stochastic and discrete events system. The analysis consisted in the diagnosis of the production system, the evaluation of the relationships between the logistics processes involved, the construction of a simulation model based on the collected data and optimization, verifying their outputs as the source for the scenarios to be proposed in the new simulation to evaluate the potential changes in resource utilization. The Simulation-Optimization was performed using the ProModel simulation package, which includes an optimization software based on Genetic Algorithms, the SimRunner. As a result, the Simulation-Optimization model was built to support strategic and operational decisions of the studied company, presenting satisfactory results to balance the utilization rates of all logistical resources involved in the operation.