Stochastic modeling for cost estimate in iron ore mining

Orientador: Armando Zaupa RemacreDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de GeociênciasResumo: A modelagem estocástica e uma técnica aplicável a quaisquer processos que possam ser medidos estatisticamente. Neste contexto, o custo operacional de mineração - o qual e função das massas movimentadas e de todo o aparato técnico e humano necessário a extração mineral - mostra-se como objeto natural para implementação da técnica. Esta dissertação apresenta a síntese da evolução das técnicas de mensuração dos custos operacionais em mineração nas ultimas décadas, bem como a oportunidade de consolidação da modelagem estocástica no aprimoramento dos modelos existentes nesse segmento de negocio. Definido o segmento de analise como sendo operações em minério de ferro e suportado por uma base de dados de operações que cobre 72,5% da produção mundial, esta dissertação apresenta: 1. Modelos teóricos utilizados para previsão de custos a partir das massas movimentadas, 2. Modelos técnicos de previsão de custos baseados no dimensionamento de equipamentos, insumos e mão-de-obra, 3. Introdução de modelagem estocástica aos modelos técnicos anteriormente apresentados e avaliação da assertividade proporcionada pela técnica para suporte à tomada de decisão. Nas situações analisadas observou-se que a modelagem estocástica, suportada por conhecimento técnico dos processos operacionais, permite resultados significativamente mais consistentes na correta mensuração dos custos e performance da operacaoAbstract: The stochastic modeling is a technique applicable to any process that can be measured statistically. In this context, the operating cost of mining - which is a function of the masses moved and the whole technical and human apparatus necessary to mineral extraction - shows up as a natural object to implement the technique. This dissertation presents a summary of developments in measurement techniques in mining operating costs in recent decades, as well as the opportunity to consolidate stochastic modeling in the improvement of existing models in this segment. Once defined the core segment of analysis as iron ore, supported by database of iron ore operations covering 72.5% of the world production, the dissertation presents: 1. theoretical models used to forecast costs from the moved masses, 2. technical models to forecast costs based on the design of equipment, materials and labor, 3. introduction of stochastic modeling to those models and technical assessment of assertiveness to support business decision. In the cases herein analyzed, the stochastic modeling, supported by technical knowledge of operational processes, allowed more consistent results in the calculation of costs and performance of the operationMestradoGeologia e Recursos NaturaisMestre em Geociência