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丘基卡马塔的情景规划在不损失利润的情况下缓冲坏年份
Codelco的丘基卡马塔使用基于情景的调度,使地下铜开采对输送机故障具有稳健性。
Codelco
那一手
丘基卡马塔是Codelco在智利的铜矿,正从露天开采转向地下开采。瓶颈是一条地面输送机,其故障使开采能力变得不可预测,因此,一个在平均情况下看起来最优的计划在坏年份可能表现得很差。
研究人员建立了一个确定性模型,代表在没有该研究的情况下矿场可以实施的计划,然后将其扩展为多阶段随机模型,该模型生成能力情景,并对偏离事前利润目标的行为进行惩罚。
模拟显示,随机调度实现了与确定性调度相同的预期利润,但在收入低于第10百分位的情景中,平均多赚5%。将目标设定在确定性预期之下2%,则将该缓冲提高到9%。
为什么管用
- 设备故障是尾部风险;平均情况计划恰好在输送机故障时受到惩罚。
- 对偏离利润目标的惩罚迫使优化器在调度中建立余量。
- 随机计划在预期上没有牺牲任何东西,因此稳健性没有成本。
- 情景建模使每种开采调度的风险对矿场规划者可见。
值了多少为坏情景优化,而不仅仅是为平均情况聪明
可以搬走什么
明确地规划变异性:稳健的计划保持了预期利润,同时将最差十分位的收益提高了5-9%。
后来呢
随机框架成为丘基卡马塔在不确定性下评估长期开采调度的一部分。该研究发表在《Interfaces》上,并强调了考虑输送机可靠性如何改变持续数十年的矿山排序决策。
资料来源
- Extraction Planning Under Capacity Uncertainty at the Chuquicamata Underground Mine
- Extraction Planning Under Capacity Uncertainty at the Chuquicamata Underground Mine
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