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DEVELOPMENT PROPOSAL FOR IMPROVEMENT WITH METHODOLOGY SIX SIGMA
RESEARCH WORK
OPTIMIZATION OF COMMINUTION IN PROCESS IN SAG MILL 40'POR 26’
AUTHOR: Eng. MBA Richard B. Cusi Davila, CMRP Master Six Sigma Black Belt
2014
Introduc)on CHINALCO: • It is the second largest alumina producer in the world
and the third largest producer of primary aluminum. • The Toromocho project is a large deposit of copper
and molybdenum is 1.53 million tons of reserves. • The Toromocho project is located in the east side of
the Andes in Peru, 140 km east of Lima along the Carretera Central, road to La Oroya.
SAG MILL: • The CHINALCO mining, has the SAG mill with a design
capacity of 5,250 tons per hour based on 93% availability.
• The plant is designed to operate 24 hours a day, 365 days a year.
• We need to detect, measure and correct the problems that cause poor discharge (amount) of mineral in the SAG mill.
Definir – Planteamiento del proyecto
C
D
M A
I 6σ
ISSUE
VOC (Voice of Client)
CCR (Critical Customer
Requirement)
TARGET
SCOPE
• SAG mill production does not reach the expected levels of 2620 tph. (*)
• The mill output is less than planned impacting share product delivery to customers.
• I need the fresh mineral is greater than or equal to the ram-‐up production.
CTP (Critical to Process)
• The balls and lime supply must remain constant during operation of the mill.
• The mill should not generate constraints for the discharge of ore milled.
• Improve the amount of fresh ore produced and exceed expected levels of 2620 tph.
• It includes improvements related to the mill. • Does not include upstream equipment (conveyor, feeders, etc.) • Excludes downstream equipment (sieve classieication, regrind, etc.)
(*) Status taken in January 2014.
C
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M A
I 6σ
STABILIZATION STAGE
Concept Jan-14 Feb-14 Mar-14 Actual Production (ton) (*) 200,000.00 1,640,800.00 1,965,935.48 REAL BENEFITS ($) 1,028,741.64 8,439,796.40 10,112,198.45 Design Production (ton) 3,515,400.00 3,515,400.00 3,515,400.00 Loss Production (ton) -3,315,400.0 -1,874,600.0 -1,549,464.5
Lost Production ($) -
17,053,450.1 -9,642,395.4 -7,969,993.3 Optimization Loss after improvement ($)
Target Production - 6 Sigma (ton) Target vs. Real (ton) OBJETIVE BENEFITS ($)
STAGE AFTER OF IMPROVEMENT (changes grate)
Concept abr-14 may-14 jun-14
Actual Production (ton) (*)
REAL BENEFITS ($)
Design Production (ton) 3,515,400.00 3,515,400.00 3,515,400.00
Loss Production (ton)
Lost Production ($) 0.0 0.0 0.0
Optimization Loss after improvement ($) 0.0 0.0 0.0
Target Production - 6 Sigma (ton) 2,829,600.00 2,829,600.00 2,829,600.00
Target vs. Real (ton)
OBJETIVE BENEFITS ($) 14,554,636.70 14,554,636.70 14,554,636.70
* The value of real output, is reported by the Operations.
SIPOC
C
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I 6σ
Supplier Inputs Outputs Customers Process
Primary Crushing
Ore transport, storage and dosage of lime and balls
Ore processing mill
Mineral classieication in the trommel
Mine
Input capacity trucks
Particle size
345 Tn
<= 630 mm
Particle size
Crushing capacity
<= 180 mm
6510 tph
Promary Chusher
Conveyors System
Overland Coveyor 200-‐CV-‐003
Conveyor 210-‐CV-‐001
Fresh crushed ore
Fresh Mineral, pebbles, beads and lime
10300 tph
6324 tph
Uninterrupted power supply capacity
12 hrs
Ball Consumption Lime consumption
340 g/t 4000 g/t
Feed chute SAG
Mineral processing Particle size Electrical Power Mill speed
5250 tph 180 mm
>= 280 MW
~9.3 RPM
Percent Solids >= 65%
Mineral processing >= 65%
Trommel discharge
SAG Mill SAG Mill
Stock pile
Particle Size >= 700 micrones
Classieication Shale and cyclones
Measure – Process Blocks C
D
M A
I 6σ
Supply fresh crushed ore
Recirculation of pebbles
Adding balls and spinning mill
Classieication of ore per grates and trommel
1
1
Y1-‐out step 1: Tonnes processed fresh y2-‐out step 2: Mineral Density (% solids)
y3-Output Step 3: Power consumption (Kwh)
y4-‐out step 4: download tons (tph)
Step 1 Check In: Cr: Tons processed fresh tph C: Speed of feeding belt N: Number of foreign material S: PS1
Tickets step 2: X2 –Cr: mineral density (% solids) X1 -‐ C: Amount of water N: Tonnes of ore processed S: PS2
Inputs step 3: X3-‐ Cr: Power consumption (Kwh) X4 -‐ C: mill speed (Rpm) N: Inertia (weight of mineral) S: PS3
Step 4 Check In: Cr: Short circuit or return of mineral X5 -‐ C: Slot grill (Evacuation Area). N: mineral recirculation (internal to the mill) S: PS4
Nomenclature of the types of variables Cr: Variable Review C: Controllable variable
N: Variable noise S: Standard Operating Procedure.
Salida Paso 1
: Toneladas Frescas
Procesadas (tph)
y2: Salida
Paso 2 : Densidad de mineral (% de
solidos)
Salida Paso 3
: Potencia consumida
(kWh)
Salida Paso 4
: Toneladas de Descarga
(tph)
Variables de Salida Y1 Y2 Y3 Y4
Importancia de 1 a 10 10 4 4 6
Variables de Entrada Calificación
x1C: Cantidad de agua
1 3 1 1 32
x2Cr: Densidad de mineral (% de
solidos) 1 3 0 1 28
x3Cr: Potencia consumida (kWh)
3 1 9 0 70
x4C. Velocidad de Molino (rpm)
9 0 3 9 156
x5C: Slot de Parrilla
9 0 0 9 144
Total puntuación "Y" 23 7 13 20
Correlación0 Ninguna
1 Baja
3 Moderada
9 Alta
Correlación entre x´s e y´s
Cause and Effect Matrix
C
D
M A
I 6σ
The results of the matrix cause -‐ effect, the variables with the greatest impact on production are speed mill and slot grill.
Process Capability -‐ Baseline
C
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I 6σ
48004000320024001600800
LEI
LEI 2620O bjetiv o *LES *Media de la muestra 2595.74Número de muestra 879Desv .Est. (Dentro) 442.663Desv .Est. (General) 919.55
Procesar datos
Z.Bench -0.05Z.LEI -0.05Z.LES *C pk -0.02
Z.Bench -0.03Z.LEI -0.03Z.LES *Ppk -0.01C pm *
C apacidad general
C apacidad (dentro) del potencial
% < LEI 50.85% > LES *% Total 50.85
Desempeño observ ado% < LEI 52.19% > LES *% Total 52.19
Exp. Dentro del rendimiento% < LEI 51.05% > LES *% Total 51.05
Exp. Rendimiento general
Dentro deGeneral
Capacidad de proceso Baseline
• As a baseline we have a process with a capacity of 1.45 Sigmas and 51% of production that does not eit within specieication.
Analyze -‐ Demonstra)on of causality
C
D
M A
I 6σ
Variables
X1: Water Quantity
X2: Percent solids
X3: Power input
X4: Speed mill
Results of individual regression
P value Adjusted R2
0.00 31.9%
0.00 6.0%
0.00 8.8%
0.00 33.8%
0.00 0.8% X5: Slot grate
Multiple regression results
• The single most signieicant variables are X1-‐Water Quantity and X3-‐speed mill, however the variables together explain only 74% model.
Y: TnProcesadas = - 8677 + 1.50 X1: CantAgua + 93.4 X2: %Sólido - 38.5 X3: Potencia + 345 X4: VelocMolino + 24.0 X5: SlotParrila Predictor Coef SE Coef T P VIF Constante -8677.4 216.7 -40.04 0.000 X1: CantAgua 1.50295 0.03516 42.74 0.000 2.261 X2: %Sólido 93.436 2.766 33.79 0.000 2.038 X3: Potencia -38.492 6.377 -6.04 0.000 4.310 X4: VelocMolino 345.47 26.44 13.06 0.000 5.339 X5: SlotParrila 24.002 2.001 11.99 0.000 1.151 S = 422.022 R-cuad. = 74.0% R-cuad.(ajustado) = 73.9%
3000
1500
08
6
424
16
880
60
40
500030001000
70
60
50
300015000 864 24168 806040
Y: TnProcesadas
X1: CantAgua
x2: VelocMolino
X3: Potencia
X4: %Sólido
X5: SlotParrila
Gráfica de matriz de Y: TnProcesa, X1: CantAgua, x2: VelocMol, ...
Y: Process Tons
X1: Water quantity
X2: Mill Speed
X3: Power
X4: % Solid
X5: Slot grate
Correlation level: 0.82 P Value: 0.00
Correla)on analysis between variables
• The level of correlation between the speed and power of the mill is high. • Looking for experimentation only consider one of them.
C
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I 6σ
Design of Experiments
C
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I 6σ
DOE Results
Regresión factorial: Y vs. CantAgua, %Sólidos, Velocidad, Slot Análisis de Varianza Fuente GL SC Ajust. MC Ajust. Valor F Valor p Modelo 10 25716841 2571684 32.75 0.000 Lineal 4 17227423 4306856 54.84 0.000 CantAgua 1 4420610 4420610 56.29 0.000 %Sólidos 1 6961461 6961461 88.64 0.000 Velocidad 1 420140 420140 5.35 0.031 Slot 1 5425212 5425212 69.08 0.000 Interacciones de 2 términos 5 8052373 1610475 20.51 0.000 CantAgua*%Sólidos 1 1294945 1294945 16.49 0.001 CantAgua*Velocidad 1 171750 171750 2.19 0.154 CantAgua*Slot 1 4608884 4608884 58.69 0.000 %Sólidos*Velocidad 1 640244 640244 8.15 0.009 %Sólidos*Slot 1 1336550 1336550 17.02 0.000 Interacciones de 3 términos 1 437045 437045 5.56 0.028 CantAgua*%Sólidos*Velocidad 1 437045 437045 5.56 0.028 Error 21 1649253 78536 Falta de ajuste 5 1649253 329851 4.21834E+29 0.000 Error puro 16 0 0 Total 31 27366094 Resumen del modelo R-cuad. R-cuad. S R-cuad. (ajustado) (pred) 280.242 93.97% 91.10% 86.01%
• When performing the experiments as DOE, with the four variables, we obtain an adjusted R2 of 91.10%.
• Only used 4 of the 5 initial variables.
C
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M A
I 6σ
DOE -‐ Graphic Effects
Graph of standardized effects Pareto standardized effects
• Both the individual variables and their interactions are signieicant.
• All variables except "speed" have very marked effects on the dependent variable.
• •
• There are important interactions that have a signieicant effect on production.
• •
Main effects plot
Graph of interaction for Y
C
D
M A
I 6σ
CantAgua 1425%Sólidos 64Velocidad 7.25Slot Alto
Valores fijos
%Sólidos*CantAgua
16801560144013201200
70
65
60
Velocidad*CantAgua
16801560144013201200
7.8
7.5
7.2
6.9
6.6
Velocidad*%Sólidos
706560
7.8
7.5
7.2
6.9
6.6
> – – – – – < 2400
2400 27002700 30003000 33003300 36003600 3900
3900
Y
Gráficas de contorno de Y
CantAgua 1425%Sólidos 64Velocidad 7.25Slot Alto
Valores fijos
0021 0041 1 06 0
5002
3000
0350
0021 004106
00
756
06
770
0350
04 00
Y
sodilóS%
augAtnaC
21 00 1 004 1 006
0003
31 05
21 00 1 00407.
00
5.707.
0.85
31 05
0033
Y
dadicoleV
augAtnaC
60 56
0002
5 002
3000
60 56
0.87.5
7.007
3500
Y
dadicoleV
sodilóS%
Y ed eicifrepus ed sacifárG
C
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I 6σ
Contour plot Graphical response surface
• These graphs show the expected production levels for specieic setteos by variables.
Contour plots and response surface
C
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I 6σ
• According to optimize production DOE should settear variables at their maximum values.
Combina)on of variables suggested by DOE to op)mize produc)on
C
D
M A
I 6σ
4900430037003100250019001300700
160
120
80
40
0
LEI
Z.Bench -0.055Z.LEI -0.055Z.LES *Cpk -0.018
Dentro de
Z.Bench -0.026Z.LEI -0.026Z.LES *Ppk -0.009Cpm *
General
Dentro deGeneral
4900430037003100250019001300700
240
180
120
60
0
LEI
Z.Bench 1.980Z.LEI 1.980Z.LES *Cpk 0.660
Dentro de
Z.Bench 0.714Z.LEI 0.714Z.LES *Ppk 0.238Cpm *
General
Dentro deGeneral
Histogramas de capacidad de Antes, Despues
Antes
Despues
Residual plot
• A shift in the mean of 2,595 tph to 3,210 tph was achieved, and production improved after ~ 24% higher.
• The production that was out of spec went from ~ 51% to ~ 26%.
• The Sigma level rose from 1.47 to 2.2, the increase is not higher because there is still variability.
• In the three months after the improvement has been steadily losing ~ 5.4 MM USD.
Results aMer implementa)on of improvements
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I 6σ
Investment Value: $ 1,200,000.00 (2 sets of grill, drawers discharge, accessories). PAYMENT IS Jun14.
Concluding
• This project's main achievement a shift of the average 24%, from a production of 2,595 to 3,210 tph NPT; and reducing off-‐spec production which increased from 51% to 26%.
• The Sigma level rose from 1.47 to 2.2, the increase is not higher because there is still variability. Is pending develop initiatives that aim to further reduce variability in production.
• In the three months after the improvement has been steadily losing ~ 5.4 MM USD.
• With the developed methodology, we have identieied signieicant variables in the process and the ideal combination of them; in order to achieve higher levels of productivity of the mill, as it was achieved in this project.
• For the remaining steps (2 and 3) we improve follow the line obtained in this experiment and work on continuous improvement in order to achieve the expected levels.
FMEA -‐ Priority risk
C
D
M A
I 6σ
Paso del Proceso FuncionSalida o Entrada
Modo de Falla Potencial
Severidad (1-‐10) G
Causa Potencial de la Falla
Frecuencia (1 a
10) F
Detectabilidad (1-‐10) D
1Suministro de mineral fresco desde Chancado
Alimentar constantemente de mineral fresco en las mejores
condiciones (sin material extraño); al molino SAG.
Salida Paso 1 : Toneladas Frescas
Procesadas (tph)
Restricción para ingresar mineral, por atoramiento de molino
SAG
10Desgaste de piezas de molienda
6 10
2
Recirculación (pebbles), y
adiciòn de agua
Optimizar el grado de molienda, aprovechando el mineral
chancado con las chancadoras RAPTOR.
Mantener la molienda constante; a través de los elementos de
molienda (Bolas 5"). Conseguri el nivel optimo de la densidad de
mineral.
y2: Salida Paso 2 : Densidad de mineral (% de solidos)
Exceso o deficit del % solidos en alimentación
de molino.2
Sistema filtración mal seleccionado
4 6
3
Adición de Bolas 5" (Potencia) y Giro de molino a
velocidad RPM crítico
Generar el "riñon de molienda" dentro del molino, para generar conminución por abrasión e
impacto.
Salida Paso 3 : Potencia consumida (kWh)
Tamaño de mineral molino mayor al deseado. Desgaste excesivo de liners de molino; por impacto directo de bolas y poca cantidad de mineral
fresco.
6
Parrillas rotas muy
tempranamente y nivel de descarga indeseado
5 8
4
Clasificaciòn de Mineral por Parrilas,
Pulpdischarge y Trommel
Descargar mineral conminuido en optimas condiciones (ni mas o
menos tamaño).
Salida Paso 4 : Toneladas de Descarga (tph)
Atoramiento de mineral y bolas en las parrillas y cajones de descarga.
8
Parrillas y cajones de descarga
atorados con mineral y bolas
8 4
600
Proceso
Atrapamiento de mineral en la descarga
del molino.
240
256Control remoto de Molino SAG implementado en PI
System.
Control remoto de Molino SAG implementado en PI
System.
Plan de mantenimiento e inspeción frecuente.
Controles actuales..existe alguna actividad de Mantenimiento que prevenga la causa de
falla??
Parrilla atorada con bolas desgastadas (CHIPs) y/o mineral
grueso.
Atrapamiento de mineral en la descarga
del molino.
Atrapamiento de mineral en la descarga del molino. Rotura de liners y parada de planta anticipada.
Numero de Prioridad de
Riesgo RPN
48
Efecto Potencial del Modo de Falla
Se hacen inspecciones programadas de acuerdo al
tiempo de vida de los equipos (segùn
recomendación del proveedor).
FMEA -‐ New risk priority
C
D
M A
I 6σ
Paso del ProcesoAcción
RecomendadaResponsable
Fecha Compromiso de Ejecución
Nueva Severidad
G
Nueva Frecuenci
a F
Nueva Detectabilida
d D
Nuevo RPN
1Suministro de mineral fresco desde Chancado
Se hacen mediciones de espesores y slot
(tamaño de abertura) en las paradas
programadas (metodo de escaneo laser o mediciòn directa).
Equipo Monitore
Condicones
Cada parada menor
programada14-dic 01-abr 5 3 10 150
2
Recirculación (pebbles), y
adiciòn de agua
Minimizar la frecuencia de inspecciones de
filtros
Mantenimiento Procesos
c/semanal 2 1 8 16
3
Adición de Bolas 5" (Potencia) y Giro de molino a
velocidad RPM crítico
Implementar control manual de velocidad critica del molino. Se hacen mediciones de
espesores y slot (tamaño de abertura)
en las paradas programadas (metodo
de escaneo laser o mediciòn directa).
Operadores de turno /
Personal de Mantenimiento
c/ hora / Cada parada de
planta5 2 5 50
4
Clasificaciòn de Mineral por Parrilas,
Pulpdischarge y Trommel
Analizar nuevos diseños de parrillas y cajones de descarga
Ing. Mantenimiento
05-ene-14 2 5 2 20
Proceso ResultadosAcciones
11-dic-13
15-ene-14
Acción tomada en Fecha
13-dic-13
Ishikawa Analysis
C
D
M A
I 6σ
Problema : - La carga de mineral fresco es menor
a 5,250 t/hFrecuencia mediciones largos
Persona
Sistema monitoreo PI System mal configurado
Peso excesivo del molino
Restricción para mineral fresco por potencia del
molino
Tamaño de mineral ingreso (F80) mayor a
180mm
Material
Chancado ineficiente
Ambiente
Mala proyección de geología
Método
Restricción en la descarga
Máquinas
Atoramiento de mineral y bolas en parrilla
Recirculación excesiva
Directores y cajones de dscarga demasiado largos
Demasiada diferencia en mediciones de
turnos
Mediciones
Operadores hacen control de peso con diferentes unidades
Pesometro a la salida del molino con indicacion
erronea
Falta de calibración del sensor
Falta de configuración e instalación de Servidor PI
El seting (luz) del Chancadora mal configurada Estudio de
factibilidad errado
Piezas del molino metalicos
Mal diseño de directores y cajones de descarga
No hay programa de calibración de
sensores
Operador no capacitado
Slot de parrilla muy pequeña
La dureza mineral es mayor a 15
Measurement plan
C
D
M A
I 6σ
Métrica X or Y Definicion OperativaTipo de Dato (discreto o continuo)
Fuente de los Datos Tamaño de Muestra Responsable Fecha CómoCómo voy a usar y mostrar
la data ( Grafico o Herramienta Estadistica)
MSA o Gage R&R
C: Cantidad de agua x1
Dosificación de agua para generar la homogeneidad de material en todo el circuito de molienda.
ContinuaSistema de Control (PAS)
Medidión promedio por turno (anual)
Operaciones 15-ene-14Revisión de valores medidos por el PAS
Agregaremos valores totoales promedio por cada turno de las x's e y's
MSA
Cr: Densidad de mineral (% de solidos)
x2
Distribuciòn de mineral, en proporción a los materiales adicionales como bolas, cal y agua.
ContinuaSistema de Control (PAS)
Medidión promedio por turno (anual)
Operaciones 15-ene-14Revisión de valores medidos por el PAS
Agregaremos valores totoales promedio por cada turno de las x's e y's
MSA
Cr: Potencia consumida (kWh) x3
Energía necesaria para la función de molienda optima. Indirectamente es la cantidad de bolas.
ContinuaSistema de Control (PAS)
Medidión promedio por turno (anual)
Operaciones 15-ene-14Revisión de valores medidos por el PAS
Agregaremos valores totoales promedio por cada turno de las x's e y's
MSA
C. Velocidad de Molino (rpm) x4Velocidad crítica de molienda para generar el riñon de molienda
ContinuaSistema de Control (PAS)
Medidión promedio por turno (anual)
Operaciones 15-ene-14Revisión de valores medidos por el PAS
Agregaremos valores totoales promedio por cada turno de las x's e y's
MSA
C: Slot de Parrilla x5
Area de evacuación necesaria para optimizar la cantridad de mineral conminuido
Discreto Ingeniería Medidión promedio por campañas (parada de planta) / semestral y/o trimestral
Ingeniería 01-abr-14Estudio elementos discretos y finitos
Agregaremos valores totoales promedio por cada turno de las x's e y's
MSA
Salida Paso 1 : Toneladas Frescas Procesadas (tph)
y1Mineral procesado fresco que viene de la chancadora.
Discreto Ingeniería Medidión promedio por turno (anual)
Ingeniería 15-ene-14Revisión de valores medidos por el PAS
Agregaremos valores totoales promedio por cada turno de las x's e y's
MSA
y2: Salida Paso 2 : Densidad de mineral (% de solidos)
y2 Grado de molienda ideal. ContinuaSistema de Control (PAS)
Medidión promedio por turno (anual)
Operaciones 15-ene-14Revisión de valores medidos por el PAS
Agregaremos valores totoales promedio por cada turno de las x's e y's
MSA
Salida Paso 3 : Potencia consumida (kWh)
y3Energía necesaria para la función de molienda optima.
ContinuaSistema de Control (PAS)
Medidión promedio por turno (anual)
Operaciones 15-ene-14Revisión de valores medidos por el PAS
Agregaremos valores totoales promedio por cada turno de las x's e y's
MSA
Salida Paso 4 : Toneladas de Descarga (tph)
y4
Mineral procesado junto a agua, cal, chips; que por balance de masas es el mismo "mineral" al de ingreso (carga fresca).
ContinuaSistema de Control (PAS)
Medidión promedio por turno (anual)
Operaciones 15-ene-14Revisión de valores medidos por el PAS
Agregaremos valores totoales promedio por cada turno de las x's e y's
MSA