Otimização de planejamento de
ponta a ponta para a mineração
ferramenta.
Classificação de ROM (Run-of-Mine) a partir das características do minério (como litologia) considerando o impacto na performance de processo e na qualidade dos produtos finais (como granulometria e concentrações).
Otimização do uso do ROM classificado de forma integrada com os processos e planejamento de entrega.
Otimização das variáveis de beneficiamento (separação, lavagem, concentração) adequada com o tipo de ROM usado e o produto final visado para garantir a produção da qualidade necessária na quantidade certa e no tempo certo.
Otimização do fluxo de material considerando as diversas rotas produtivas maximizando o rendimento e reduzindo os custos de produção e de transporte, incluindo movimentação de estoque.
Planejamento das paradas de manutenção para reduzir o impacto nos prazos de entrega e garantir o respeito das especificações de contrato.
Gestão otimizada de estoque por qualidade, nos seus limites de capacidades, que visa o atendimento das demandas e se adapta às oscilações do processo. O nível de estoque é a principal variável que é usada para antecipar a manutenção em uma unidade de produção ou um pico na demanda.
Blendagem dos diversos produtos e otimização do carregamento que maximiza o uso das qualidades disponíveis a curto e médio prazo.
Atendimento das especificações de qualidade reduzindo penalidades na venda.
Seleção dos clientes/contratos que, de forma combinada, maximizam o lucro. O modelo considera todas as possíveis alavancas de decisão para selecionar o portfólio de vendas mais rentável para a mineradora.
Funcionalidades
Acompanhe os indicadores de processo e níveis de estoque a curto e médio prazo.
Centralize a visão integrada dos planejamentos em uma única ferramenta colaborativa.
Compare os resultados otimizados em diversos cenários.
Importe dados de outros sistemas de forma automatizada e segura.
Depoimento
Cases
Otimização do planejamento de uma mina de dolomita na Bélgica
Conheça esse case
Sobre a Cassotis
Essa solução é implementada durante um projeto conduzido por consultores da Cassotis. O trabalho combina técnicas de Pesquisa Operacional com Machine Learning para representar o processo produtivo e otimizar a tomada de decisões. Utilizando técnicas de clusterização e classificação, a Cassotis desenvolve modelos preditivos das matérias-primas disponíveis e sua interação com as variáveis de processo. Essas relações encontradas no dados alimentam o modelo matemático. A solução final é responsável por encontrar a configuração ótima das variáveis de decisão para maximizar o seus lucros.
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