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Boletín de Dinámica de Sistemas

Gestión de la producción minera

Basado en un modelo de simulación con Vensim

Gonzalo Acuña Bastias
g.acunabastias@gmail.com

Una empresa que provee filtros para equipos compresores de aire tiene una demanda variable en una faena minera en particular. La demanda de filtros es variable y la empresa requiere establecer cuanta dotación de trabajadores necesita mensualmente para la producción de los filtros necesarios. Surge el problema de calcular la cantidad de trabajadores mes a mes a mantener para abocarse a este trabajo de producción de filtros en particular.

Para cumplir con la demanda es necesario resolver cuantas horas hombre se requieren mes a mes para producir la cantidad de filtros demandada. Las horas hombre a su vez sirven para calcular la cantidad de trabajadores necesarios.

Gestión de la producción minera

El objetivo principal de este trabajo es realizar una simulación de cómo interactúan las cantidades de filtros a producir durante cada mes basado en la mano de obra necesaria para la producción de los mismos. Se espera observar el aumento detallado de la demanda de filtros al menos un par de meses al año con lo que se podría calcular la cantidad de trabajadores necesario.

El objetivo secundario es adentrarse en los detalles técnicos de los equipos compresores que utilizan los filtros proporcionados con lo que se consigue desprender cuales serán los recursos que se deberán destinar a la producción.

Otro objetivo secundario es que este mismo modelo posteriormente podría ser utilizado para simular las diferentes demandas de otras faenas solamente cambiando la cantidad de equipos compresores que utilizan y las características técnicas involucradas.

Gestión de la producción minera

Se concluye, luego de estudiar las variables causales, que para poder proyectar la demanda de filtros para cierta cantidad de equipos compresores de faena, considerando ciertos supuestos, es necesario conocer una serie de datos técnicos que permiten presupuestar los requerimientos de filtros en el futuro y de esta forma destinar los recursos debidamente calculados para no gastar en mano de obra adicional y para no tener quiebres en la producción.

En definitiva, al conocer los datos técnicos y teniendo el modelo es posible realizar una proyección de la demanda y preparar las máquinas y personal necesario para satisfacer los requerimientos.

Gestión de la producción minera

La correcta identificación de las dependencias jerarquizadas de cada uno de los elementos y el análisis posterior entregan información completa del problema. Se puede observar luego, un panorama global que permite tomar decisiones óptimas que incidan en beneficio de los procesos. Cualquier problema organizacional se puede simplificar si se realiza un levantamiento de la causas sucesivas de los procesos. En este caso la clave fueron los datos técnicos recopilados.

Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.

Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.

Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:

  • Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
  • Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
  • Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
  • Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.

    Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.

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