Newcrest Mining Limited ist eines der 10 größten Goldbergbauunternehmen weltweit und der größte Goldproduzent in Australien. Aus der Cadia Hill-Mine des Unternehmens, der zweitgrößten Gold- und Kupfermine im Tagebau in Australien, werden pro Jahr ca. 300.000 Unzen Gold gefördert. Da das Erz eine niedrige Qualität aufweist, müssen kostspielige Bulk-Mining- und Aufbereitungsverfahren eingesetzt werden. Newcrest nutzt die Methoden der Six Sigma-Qualitätsverbesserung und die Minitab® Statistical Software, um den Standort Cadia Hill so effizient wie möglich zu betreiben und die herausragende Stellung des Unternehmens in der Goldbranche zu halten.
Die Herausforderung
Jeden Tag fährt eine Flotte Großmuldenkipper so häufig wie möglich eine schmale Rampe zum Grund des Cadia Hill-Tagebaus hinunter, wo jeder LKW durchschnittlich 225 Tonnen Erz aufnimmt, die dann zurück über die Rampe zu einer Zerkleinerungsanlage befördert und dort weiterverarbeitet werden. Die Geschwindigkeit der beladenen LKW, die die einspurige Rampe hochfahren, liegt zwischen 8 und 14 km/h. Langsamere Fahrzeuge benötigen entsprechend länger, um die Ladung zur Zerkleinerungsanlage zu befördern. Darüber hinaus hält jeder langsame LKW die nachfolgenden Fahrzeuge auf, vermindert die Leistung der gesamten Flotte und führt zu erheblichen Produktivitätsverlusten. Newcrest Mining beauftragte den Six Sigma Black Belt James Kovac damit, diese Streuung zu reduzieren und die Durchschnittsgeschwindigkeit der LKW auf der Rampe nach oben zu steigern.
Durch die Minitab Statistical Software kann Newcrest Mining in der Cadia Hill-Mine mit jedem LKW eine zusätzliche Ladung Erz pro Tag befördern.
Einsatz von Minitab
Kovac und sein Projektteam ermittelten zunächst die Variablen, die Auswirkungen auf die Geschwindigkeit der Fahrzeuge haben könnten. Zum Bestimmen der einflussreichsten Faktoren erfassten Sie Daten. Dabei verwendeten Sie Minitab, um den Datenerfassungsprozess zu planen, die benötigten Stichprobenumfänge festzustellen und ihre statistischen Hypothesen zu testen. Anschließend wählten sie fünf LKW für die Datenerfassung im Fahrzeug aus. Die Teammitglieder fuhren über zwei Wochen in den LKW mit und sammelten umfangreiche Daten mit Laptops, GPS-Geräten und anderen Instrumenten.
Sie stellten fest, dass zwei Faktoren die größten Auswirkungen auf die Geschwindigkeit der LKW hatten: die Steigung der Rampe und die Einspritzdüsen der Fahrzeuge.
Nun begann das Team damit, unterschiedliche Lösungen zu testen und die Ergebnisse zu bestätigen. Die Qualitätsexperten änderten auf kurzen Abschnitten die Steigung der Rampe und maßen dann die Fahrzeuggeschwindigkeit auf diesen modifizierten Abschnitten. Der Vergleich der Geschwindigkeiten vor und nach der Modifikation mit Hilfe des t-Tests bei zwei Stichproben in Minitab zeigte, dass die Geschwindigkeit der LKW durch diese Änderungen erheblich gesteigert werden konnte.
Die aussagekräftigen Grafiken in Minitab zeigen auf den ersten Blick deutlich, ob die Einspritzdüsen eines LKW defekt sind.
Außerdem entwickelte das Team eine Methode, um defekte Einspritzdüsen zweifelsfrei erkennen zu können. Bei jedem LKW wurde der Motor auf eine Drehzahl von 700 U/min gebracht, und die Einspritzzeitpunkte bei allen 16 Zylindern wurden gemessen. Danach wurden die Zylinder einzeln abgeschaltet, so dass die verbleibenden 15 Zylinder die 700 U/min aufrecht erhalten mussten. Wenn beim Abschalten eines Zylinders keine erheblichen Änderungen an den verbleibenden Zylindern beobachtet wurden, hatte dieser Zylinder nicht die volle Leistung erbracht und benötigte eine neue Einspritzdüse. Dieser Test wurde seitdem in die Wartungsverfahren für die Flotte aufgenommen. Die Ergebnisse werden auf Regelkarten dargestellt, die mit Minitab-Makros schnell erstellt werden können.
Ergebnisse
Durch die leistungsfähigen Statistikfunktionen und die leicht verständlichen Grafiken in Minitab konnten Kovac und sein Team einen wesentlichen Beitrag dazu leisten, die Produktivität in der Newcrest-Mine Cadia Hill zu steigern.
Sie setzten Minitab ein, um die Versuche zu planen und die Daten in den einzelnen Phasen zu analysieren, und konnten so zeigen, dass die Verringerung der Rampensteigung von 10,22 Prozent auf 9,9 Prozent im Testabschnitt zu einer Steigerung der LKW-Geschwindigkeiten um 2,6 Prozent führte und die Streuung bei der Geschwindigkeit um 7 Prozent verringerte. Nun wird die gesamte Transportrampe überprüft und optimiert, und bei allen Abschnitten mit einer Steigung von über 10 Prozent wird diese auf höchstens 10 Prozent gesenkt. Es wird erwartet, dass durch diese Änderung mindestens 8,3 Sekunden für die gesamte Strecke nach oben gespart werden.
Die Minitab-Analyse der Einspritzdüsendaten des Teams zeigte darüber hinaus, dass 10 Prozent der LKW in der Flotte nicht voll leistungsfähig waren. Bei der Entwicklung neuer Verfahren zum Erkennen und Austauschen von defekten Einspritzdüsen erkannte das Team, dass die Umlaufzeit durch das Ersetzen einer Düse bei einem LKW um 5,6 Prozent verbessert werden konnte, was bei jeden Fahrzeug zu einer zusätzlichen Fahrt aus dem Tagebau pro Tag führte.
Durch diese Verbesserungen ist die Cadia Hill-Mine produktiver und erheblich effizienter. Newcrest Mining geht davon aus, dass dank Kovac und seinem Team, der Six Sigma-Methoden und der Leistung von Minitab allein im ersten Jahr nach der Einführung der Änderungen über 835.000 US$ eingespart werden können.
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Organisation
Newcrest Mining Limited
Übersicht
- Größter Goldproduzent in Australien
- Über 4.500 Mitarbeiter und langjährige Subunternehmer
- Zwischen 1992 und 2005 weltweit erfolgreichstes Unternehmen bei der Prospektion wichtiger Goldvorkommen
Verwendete Produkte
Minitab® Statistical Software
Ergebnisse
- Quantitative Faktoren mit größtem Einfluss auf die Geschwindigkeit von Lastkraftwagen
- Die Anpassung der Rampenneigung beschleunigte die Fördergeschwindigkeit um 2,6 %
- Das Projekt wird bereits im ersten Jahr mehr als 835.000 USD einsparen