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Modelos de Math Optimization que integran múltiples áreas de negocio
Modelos de Math Optimization que integran múltiples áreas de negocio
El software de planificación de minas desempeña un papel fundamental para ayudar a las operaciones mineras a tomar decisiones estratégicas basadas en variables complejas e interrelacionadas.. Optimizando la secuencia de extracción, rutas de procesamiento, y asignación de recursos, Las empresas pueden mejorar significativamente la eficiencia, reducir los residuos, y adaptarse a las incertidumbres económicas y geológicas.
Si bien muchas herramientas abordan esto paso a paso,, Las soluciones más nuevas están cambiando hacia métodos integrados que consideran todos los factores a la vez, lo que facilita la exploración de múltiples escenarios y la respuesta a condiciones cambiantes.. Esta evolución del software está ayudando a reformular la forma en que la industria aborda el valor a largo plazo y la flexibilidad operativa..
Mine plan is more than just defining pit shells and sequences. Se trata de navegar por una gama de variables: geología, ciencias económicas, capacidad de procesamiento, y limitaciones operativas. Los métodos tradicionales paso a paso a menudo simplifican esta complejidad., pero pueden pasar por alto alternativas más rentables o dar lugar a cronogramas inviables.
Ahí es donde entra en juego MiningMath: considerando simultáneamente múltiples restricciones y objetivos, Se puede generar más flexibilidad., planes realistas.
MiningMath se lanzó en 2013 with the goal of solving key inefficiencies in conventional mine plan. En el corazón de su solución se encuentra una Branch & Cut, Diseñado para optimizar directamente desde el modelo de bloques en un un solo paso. Este enfoque rompe con los procesos secuenciales., Ofreciendo una forma más integrada de planificar las minas.
| Criterios | Tecnología tradicional | Tecnología moderna | MineríaMatemáticas Optimización global de un solo paso |
|---|---|---|---|
Resumen del enfoque | Sigue pasos secuenciales, Primero optimizando el pit final, luego secuenciar bloques. A menudo conduce a resultados subóptimos debido a limitaciones heredadas de etapas anteriores.. | Permite la secuenciación integrada evaluando el potencial de cada bloque para determinar los mejores períodos, pero La adaptación a los cambios es limitada y sólo parcialmente automatizada. | MiningMath permite la globalización, secuenciación integrada de un solo paso, permitiendo pruebas rápidas de escenarios con ajustes automáticos. Se adapta a los cambios del mercado y puede aumentar las ganancias operativas entre un 10% y un 25%.. |
Flexibilidad en la búsqueda de soluciones | Limitado. Los procesos pueden tardar días u horas y es posible que no devuelvan una solución.. | La flexibilidad está restringida por el proceso por etapas, donde cada paso considera aspectos aislados, reduciendo la gama de soluciones viables. | MiningMath explora mejor el espacio de soluciones disponible, considerando todas las restricciones impuestas para encontrar una gama más amplia de soluciones variadas. |
Etapas | Tres pasos secuenciales: (1) Optimización de pozos mediante pozos anidados; (2) definición de retrocesos; y (3) Secuenciación de banco basada en los retrocesos. | Integrado optimización por etapas. Facilita permutaciones y ajustes manuales que refinan los resultados de cada paso. | Optimización global realizada en un solo paso, con resultados derivados directamente del modelo de bloques. |
Algoritmos | Algoritmos más utilizados para las diferentes etapas: Lerchs-Grossmann (LG), Pseudoflujo, y métodos heurísticos generales. | Algoritmos más utilizados para las diferentes etapas: Lerchs-Grossmann (LG), Pseudoflujo, métodos heurísticos generales, programación directa de bloques, algoritmos de agrupamiento, programación dinámica, entre otros. | Aborda los desafíos de la secuenciación a cielo abierto de una manera innovadora, algoritmo aplicado globalmente que utiliza métodos de formulación y linealización de Programación Lineal Entera Mixta. |
Variedad de soluciones | Bajo. Los pasos siempre están limitados por los resultados de las etapas anteriores.. | Medio. Cada etapa está influenciada por la anterior., Construyendo gradualmente sobre los resultados anteriores. | Alto. El algoritmo de un solo paso puede identificar una variedad más amplia de soluciones porque no está limitado por ninguna etapa anterior.. |
Restricciones Geométricas | Ingenieros de planificación de minas experimentados que utilizan reglas empíricas. | Ingenieros de planificación de minas experimentados que utilizan reglas empíricas. En general, El objetivo es mejorar el diseño sin afectar significativamente la optimización del VPN.. | Incorpora restricciones geométricas en la optimización., permitiendo a los usuarios definir anchos, longitudes, tasas de anticipo, y zonas mineras. |
Reducción de costos: Optimizar las operaciones para reducir gastos.
Eficiencia mejorada: Automatice la planificación para ahorrar tiempo y reducir errores.
Mejores decisiones: Acceda a información en tiempo real para tomar decisiones más inteligentes.
Escalable: Adecuado tanto para proyectos mineros pequeños como grandes..
Fácil de usar: Interfaz sencilla, Incluso para tareas de optimización complejas.
Personalizable: Adaptado a sus operaciones mineras.
Soporte de expertos: Integral base de conocimientos y tutoriales de nuestro equipo.
Importar su modelo de bloques y validar sus datos.
Modelado: crear escenarios y árboles de decisiones.
Mejoramiento: ejecuta tus escenarios. Analizar resultados y probar diferentes flujos de trabajo.
Informes: Utilice los informes para apoyar la toma de decisiones.
Con el motor de optimización de un solo paso de MiningMath, puede descubrir oportunidades que la planificación manual o por pasos podría pasar por alto. Al final, este motor puede optimizar la utilización de recursos y puede mejorar los resultados del proyecto. Transforme su proceso de planificación minera aprovechando las ventajas de MiningMath y lleve sus proyectos mineros a nuevos niveles de eficiencia y éxito!
Windows de 64 bits (x86_64) - 121 MB
Windows de 64 bits (x86_64) - 121 MB
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