EN ES PT
EN ES PT

Como minimizar penalidades nas vendas de minério de ferro

27 de Abril de 2021 Blog por Cassotis Consulting

O controle sobre as características da mistura de minério de ferro entregue é um dos aspectos mais importantes do negócio de mineração. O preço do minério de ferro varia de acordo com sua composição química e propriedades físicas, com base na avaliação do diferencial do valor em uso feita pela Platts. Consequentemente, penalidades de vendas são aplicadas sobre os preços no caso de entregas fora das especificações.

 

Por exemplo, se o teor de ferro do produto entregue for inferior ao estabelecido em contrato, é aplicada uma penalidade ao preço, reduzindo a receita. O conteúdo de impurezas, como alumina (Al2O3), sílica (SiO2) e fósforo (P), também é monitorado.

 

Em uma mineradora de ferro padrão, a cadeia de produção é composta de mineração, beneficiamento do minério e abastecimento do cliente. Essas penalidades são geralmente o resultado da tomada de decisão descoordenada entre o planejamento da mina e o fornecimento do cliente, a primeira e a última etapa. Quando as decisões são tomadas em "nível local", o estágio intermediário - a planta de beneficiamento - se esforça para entregar a melhor mistura possível. 

 

Na maioria das vezes, a forma como o ROM é processado na planta não é coordenada com a entrega do produto. Além disso, o minério é geralmente misturado em uma pilha de homogeneização única. Isso resulta na produção de minério de ferro com uma qualidade incerta devido à variabilidade típica nas características de ROM. No entanto, ao final do processo, os contratos definem especificações muito rígidas. Esse aspecto, aliado ao fato de os volumes e qualidades definidos nos contratos estarem sempre no limite da capacidade produtiva, gera entregas que não atendem às especificações e perdas de receita.

 

Como exemplo, imagine uma mina de ferro genérica com uma planta de beneficiamento equipada com separadores magnéticos. A planta gera três tipos de subprodutos de minério de ferro, aqui denominados como Não Magnético (NMAG), Magnético (MAG) e Concentrado (CON). Eles podem ser vendidos separadamente ou misturados em diferentes proporções para atender a diferentes especificações de qualidade. A taxa de produção e a composição de cada subproduto variam em função da litologia do ROM sendo alimentado à planta, conforme descrito abaixo:
 

Podemos considerar arbitrariamente que o consumo semanal de ROM segue a mesma distribuição da disponibilidade mensal de cada litologia. O planejamento operacional é dividido em 21 intervalos de tempo sequenciais, onde os 12 primeiros representam semanas (W1 a W12) e os últimos 9 representam meses (M4 a M12). Cada semana tem 28 turnos de 6 horas cada, sendo um deles exclusivo para manutenção.

 

A planta fornece para três clientes, classificados como de alta qualidade (HQ: mín. 63,5% Fe e máx. 5,5% SiO2), de média qualidade (MQ: mín. 62,5% Fe e máx. 6% SiO2) e baixa qualidade (LQ: mín. 59,5% Fe e máx. 8,8% SiO2), com produtos personalizados a serem entregues em quantidades específicas a cada mês. Os subprodutos estocados no terminal de trem são misturados e carregados para atender às especificações químicas e à massa solicitada. A entrega de um produto fora das especificações do contrato é um desafio permanente.

 

Considerando essas diretrizes e a disponibilidade de ROM, a planta pode programar seus trens para melhor atender seus clientes. Porém, mesmo com flexibilidade na entrega, alguns trens são carregados com produtos que não atendem às especificações. Neste caso específico, no mês 1, um dos três trens entregues ao cliente MQ (2,8% das entregas totais) ultrapassou o teor de SiO2 em 0,22%. Além disso, no mês 3, quatro dos onze trens entregues ao cliente HQ (3% das entregas totais) excederam o conteúdo de SiO2 em 0,31%.

 

 

Para evitar isso, o planejamento integrado de ponta a ponta pode ser usado. É importante usar a variabilidade como uma oportunidade ao invés de um problema. Para isso, em uma primeira etapa, uma combinação de técnicas de clusterização e classificação logística é aplicada para prever os resultados do processo de beneficiamento. A clusterização é usada primeiro para definir grupos de ROMs que produzem uma composição semelhante para um determinado produto. Em seguida, um modelo de regressão logística é usado para prever o grupo de uma determinada ROM para cada tipo de produto com base em sua litologia.

 

Aplicando isso ao nosso exemplo, podemos separar os três subprodutos produzidos com alta variabilidade pela pilha de ROM consumida (aqui temos três tipos de ROM: A, B e C):

 

 

A segunda etapa é usar as variáveis ​​definidas para criar um modelo de programação matemática. Nesse modelo, a produção de cada subproduto por ROM em cada período, a combinação de diferentes qualidades de subproduto para atender às especificações dos contratos e o plano de carregamento de trens/navios podem ser otimizados. Em nosso exemplo, isso resulta em um planejamento de operação que garante todas as entregas dentro das especificações dos clientes:

 

 

O principal motivador dessa solução é o melhor uso do ROM. A planta se beneficiou da possibilidade de escolher qual ROM tratar a cada semana, reduzindo a massa total que entra na planta. A figura abaixo mostra a comparação da proporção de consumo do tipo de ROM por período entre o planejamento ótimo e o caso de contextualização, onde consideramos arbitrariamente um consumo uniforme de ROM A, B e C:

 

 

Aplicando essa combinação de clusterização, classificação e programação matemática, podemos ver que o planejamento integrado de ponta a ponta pode transformar as dificuldades em oportunidades e minimizar as penalidades nas entregas de produtos fora das especificações, aumentando o lucro de uma mineradora.

 

Se você estiver interessado em mais benefícios que podem ser alcançados por esse tipo de modelo, confira nossos Insights para obter mais conteúdo com oportunidades de otimização!


 

Autor: Cassiano Lima - Consultor Sênior na Cassotis Consulting

 

  Coautores: Fabio Silva - Gerente Sênior na Cassotis Consulting

        Emmanuel Marchal - Managing Partner na Cassotis Consulting