Análise e Aplicação de Estatística Básica em Dados na Gestão de Frota na Mineração

Objetivo: Analisar a eficiência das operações mineiras e a qualidade da base de dados operacionais ao aplicar estatística básica para avaliar a quantidade de viagens mensais de equipamentos de transporte, considerando a produção da britagem e aplicação de carga média transportada.

A qualidade da análise e seus resultados está condicionada ao entendimento de princípios estatísticos e operacionais.

 

Fundamentos Estatísticos

 

Média Aritmética: A média aritmética é a soma dos valores dividida pelo número de valores. É útil para representar um conjunto de dados com um único número, mas pode ser enganosa se houver outliers (valores muito acima ou abaixo da média).

Figura 1 – Média Aritmética

Variabilidade e Desvio Padrão: Além da média, é importante considerar a variabilidade dos dados. O desvio padrão é uma medida de dispersão que mostra o quanto os dados variam em relação à média.

 

Figura 2 – Desvio Padrão

 

Representatividade da Média: Em contextos industriais como a mineração, a média deve representar adequadamente as condições operacionais. Variações nas condições do britador, como desgaste ou manutenção, podem influenciar a carga média e, consequentemente, o número de viagens.

 

Aplicação Prática na Mineração

 

Eficiência do Processo: A média de viagens deve refletir a eficiência operacional. Ineficiências no processo, como atrasos ou problemas no britador, podem distorcer a média.

Qualidade dos Dados: Dados precisos são fundamentais. Erros na coleta de dados ou na medição da produção do britador podem levar a uma média imprecisa.

Análise de Tendências: É útil analisar as médias ao longo do tempo para identificar tendências ou padrões. Isso pode indicar a necessidade de manutenção ou ajustes operacionais.

 

Exemplo:

No cenário a mineradora quer acompanhar a pesagem da balança no britador e o peso coletado durante um tempo determinado para aplicar na média dos equipamentos que descarregaram no britador durante aquele intervalo, utilizando o sistema de despacho.

Considere que essa mineradora tenha um total de 40.000 viagens mês no britador, com os equipamentos com capacidade nominal de carga de 44 toneladas e durante esse prazo foi informado o peso de 1.340.000 toneladas nesse mês.

Em uma aplicação da média nesse intervalo de tempo seriam 1.340.000 toneladas / 40.000 viagens = 30,45 a carga média de cada equipamento.

Mas agora vamos analisar o contexto de eficiência no processo, qualidade de dados e análise de tendência.

 

Restrições e Considerações

 

Dados Atípicos (Outliers): Dados extremamente altos ou baixos podem distorcer a média. Pode ser necessário remover outliers ou usar outras medidas, como a mediana.

Intervalo de Confiança: Determinar um intervalo de confiança para a média pode ajudar a entender a precisão da estimativa.

Exemplo: Pegar a pesagem do britador a cada 2(duas horas) e dividir entre os equipamentos que descarregaram no mesmo.

Segmentação de Dados: A média pode variar significativamente entre diferentes equipamentos ou condições operacionais. Considerar segmentações pode fornecer insights mais precisos.

Exemplo: Considerar os tipos de equipamentos, origens e clima para poder fragmentar melhor os dados.

 

Ao aplicar a média estatística básica para calcular um alvo para o número de viagens mensais na mineração, é crucial considerar a variabilidade dos dados, a qualidade da coleta de dados e as condições operacionais.

Uma análise estatística rigorosa, juntamente com o entendimento dos processos operacionais, é necessária para garantir que a média seja uma representação precisa e útil da produção.

Atribuir uma meta fixa de viagens mensais para os equipamentos em um cenário de mineração pode ter várias implicações, especialmente se a realidade operacional variar significativamente entre diferentes equipamentos ou períodos.

 

Vamos analisar os potenciais impactos negativos e alternativas mais precisas para esse método:

Impactos Negativos de Usar uma meta Fixa

 

Precisão dos Dados: Se os equipamentos têm desempenhos distintos ou são utilizados em diferentes condições, uma meta fixa pode não refletir a realidade de cada um. Isso pode levar a uma avaliação imprecisa da eficiência operacional.

Planejamento e Manutenção: A atribuição de uma média fixa pode levar a decisões inadequadas de planejamento e manutenção, pois as necessidades específicas de cada equipamento podem ser ignoradas.

Análise de Desempenho: Uma média fixa dificulta a identificação de equipamentos subutilizados ou problemas operacionais específicos, o que é crucial para otimização e melhorias contínuas.

Alocação de Recursos: Se os recursos forem alocados com base em uma média fixa, alguns equipamentos podem receber mais atenção do que o necessário, enquanto outros podem ser negligenciados.

 

Melhores Práticas

 

• Análise Individualizada por Equipamento: Avaliar cada equipamento individualmente, considerando suas características e condições operacionais específicas.
• Uso de Médias Móveis: Utilizar médias móveis para entender melhor as tendências ao longo do tempo e ajustar as estimativas com base em dados mais recentes.
• Segmentação de Dados: Dividir os dados em segmentos baseados em critérios relevantes (tipo de equipamento, localização, condição etc.) para análises mais precisas.
• Modelagem Estatística Avançada: Aplicar modelos estatísticos que considerem a variabilidade e outros fatores, como regressão linear ou análise de séries temporais.
• Feedback e Ajustes Contínuos: Estabelecer um sistema de feedback onde os dados coletados são continuamente analisados e as estimativas ajustadas conforme necessário.
• Consultar Especialistas da Área: Interagir com profissionais e acadêmicos especializados em mineração e análise de dados pode fornecer insights valiosos e práticos.

Cursos e Workshops: Participar de cursos especializados em análise de dados aplicada à mineração pode ser uma forma eficaz de se manter atualizado com as últimas técnicas e tecnologias.

 

Referências:

• “Data Mining: Concepts and Techniques” por Jiawei Han, Micheline Kamber, Jian Pei: Este livro é um recurso abrangente sobre mineração de dados, incluindo técnicas avançadas de análise que podem ser aplicadas para entender padrões complexos em grandes conjuntos de dados, como os encontrados na indústria de mineração.
• “Statistics for Engineering and the Sciences” por William Mendenhall e Terry Sincich: Oferece uma sólida compreensão dos princípios estatísticos e sua aplicação em contextos de engenharia, incluindo análises de variabilidade e modelagem estatística.
• “Reliability Engineering and Risk Analysis: A Practical Guide” por Mohammad Modarres, Mark P. Kaminskiy, Vasiliy Krivtsov: Este livro aborda a aplicação de engenharia de confiabilidade e análise de risco em ambientes industriais, focando em como manter a eficiência operacional e reduzir riscos.
• “Predictive Analytics: The Power to Predict Who Will Click, Buy, Lie, or Die” por Eric Siegel: Explica como a análise preditiva pode ser utilizada para prever comportamentos e tendências futuras, o que é relevante para a previsão de padrões operacionais em mineração.
• “The Signal and the Noise: Why So Many Predictions Fail—but Some Don’t” por Nate Silver: Este livro oferece insights sobre como interpretar dados e prever tendências em um mundo repleto de informações, o que é crucial para a análise de dados em grandes operações como a mineração.
• “Machine Learning: A Probabilistic Perspective” por Kevin P. Murphy: Para entender como técnicas de aprendizado de máquina podem ser aplicadas na análise de dados complexos e na melhoria da eficiência operacional.