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dc.contributor.advisorCedrón Lassús, Mario Fernandoes_ES
dc.contributor.authorRobles Rosales, Liliana Andreaes_ES
dc.date.accessioned2015-09-17T18:13:06Zes_ES
dc.date.available2015-09-17T18:13:06Zes_ES
dc.date.created2015es_ES
dc.date.issued2015-09-17es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/6261
dc.description.abstractEl presente trabajo tiene como finalidad cuantificar la influencia de los principales factores que influyen en la producción de los equipos de acarreo mediante la elaboración de modelos matemáticos. Ello permitirá obtener una función matemática de producción precisa que mostrara predicciones confiables en el análisis de la productividad de los equipos de acarreo. La primera parte del estudio se centra en realizar una descripción y diagnostico breve del sistema de acarreo así como proceso de toma de datos en la operación minera con el fin de identificar las principales variables que mantienen una influencia directa en la productividad de los equipos y así plantear posibles soluciones a la identificación del problema principal. En segunda instancia se realiza un tratamiento estadístico de las principales variables influyentes donde se considera el análisis de aleatoriedad donde se evalúa si la prueba obtenida es representativa o no, evaluación de valores atípicos donde se determina se habrá un rechazo de valores o se consideraran, prueba de estacionariedad donde se analizara si la muestra presenta una dependencia en una secuencia de tiempo y finalmente el análisis de autocorrelación donde se analizara si el grupo de datos presenta una memoria en el tiempo, con el fin de obtener un modelo matemático confiable. La tercera parte tiene como finalidad establecer los modelos de producción por equipo y sus respectivos operadores, mediante el método de regresión múltiple y análisis de coeficientes Pearson y determinación respectivamente. Es importante resaltar que los modelos matemático definidos están en función de los principales factores operacionales denominados como factor operador, factor equipo y factor condiciones de operación. Finalmente, luego de obtener el modelo matemático de la producción se analizan graficas de sensibilidad donde se evalúa el impacto en la variación de las principales variables con respecto a la producción también se realiza la evaluación en la maximización del modelo obteniendo adicionalmente se presenta una propuesta de mejora confiable con sustento matemático donde se tiene como premisa principal la evaluación de las principales variables que influyen en la productividad mediante su cuantificación y su directa relación con el modelo matemático de producción.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perúes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.subjectMaquinaria minera--Control automáticoes_ES
dc.subjectIndustrias mineraleses_ES
dc.subjectProducción mineraes_ES
dc.titleInfluencia de factores operacionales en la productividad de volquetes volvo FMX 8x4 en el proceso de extracción de mineral y desmonte en una operación subterráneaes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
thesis.degree.nameIngeniero de Minases_ES
thesis.degree.levelTítulo Profesionales_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Facultad de Ciencias e Ingeniería.es_ES
thesis.degree.disciplineIngeniería de Minases_ES
renati.advisor.dni08801853
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-3342-2838es_ES
renati.discipline724026es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_ES
renati.typehttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES
dc.publisher.countryPEes_ES
dc.subject.ocdehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.07.05es_ES


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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú
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