Tiefschürfende Erkenntnisse: Fresnillo optimiert die Silbergewinnung mit der Lean Six Sigma-Methodologie

Silber wird täglich in Form von Münzen, Schmuck, Instrumenten und Dekorationsgegenständen genutzt. Doch Silber findet auch Anwendung in der Industrie, von Solarenergie und Wasseraufbereitung bis hin zu Fotografie und Elektronik.

Die bedeutende Rolle von Silber in der globalen Wirtschaft führt zu einer Nachfrage von Milliarden von Unzen im Jahr. Ein Großteil hiervon wird von Fresnillo Plc produziert, einem Bergbauunternehmen in Mexiko, dem das größte Edelmetallvorkommen des Landes gehört.

Eine der lukrativsten Minen des Unternehmens, die Saucito-Mine in Zacatecas, erzielt über 75 % ihres Umsatzes durch die Gewinnung von Silber.

Als Fresnillo versuchte, die Silberausbeute der Mine zu steigern, traten dabei sehr spezielle Herausforderungen auf. Es konnte nicht einfach mehr Silber hergestellt werden. Wie sollte also sonst die Produktion erhöht werden, ohne die Qualität zu beeinträchtigen? Wie konnte die Ausbeute bei einem nicht kontrollierbaren Rohstoff gesteigert werden?

Die Antwort fand sich in den Daten. Mit Unterstützung durch Lean Six Sigma-Methoden und der Minitab Statistical Software ermittelte ein Projektteam die Ursache für die Streuung bei der Ausbeute der Silbermine, generierte Gleichungen zum Prognostizieren der Ausbeute und setzte einen neuen Prozess auf der Grundlage von dynamischen Grenzen um, mit dem die Produktion bei unverändertem Silberfeingehalt im Endprodukt maximiert wurde.

Da das meiste Silber in Erzen vorkommt, die auch andere Metalle enthalten, ist es ein Nebenprodukt der Verarbeitung dieser Metalle. In der Saucito-Mine wird Silber aus blei- und zinkhaltigen Erzen gewonnen, wofür zwei verschiedene Raffinierungsverfahren eingesetzt werden.

Fresnillo Plc überprüfte den Silbergewinnungsprozess in der Saucito-Mine, um die Silberproduktion ohne Beeinträchtigung der Qualität zu maximieren. Durch eine Datenanalyse mit der Minitab Statistical Software wurde der monatliche Umsatz der Mine um über 2 Millionen US-Dollar gesteigert.

Zunächst wird das Erz zu einem porösen Rohstoff vermahlen und weiterverarbeitet, um das Blei zu extrahieren. Hierbei wird ein ein Großteil des Silbers extrahiert. Aus dem verbleibenden Material wird dann das Zink entfernt. Übrig bleibt eine sekundäre Silberquelle. Die endgültige Silberausbeute der Mine ergibt sich aus dem Silber, das aus beiden Verfahren nach der Entfernung von Verunreinigungen gewonnen wird.

Die Qualität des Roherzes, die nicht gesteuert werden kann, spielt eine wichtige Rolle für die Ausbeute und den darin enthaltenen Silberfeingehalt. Eine Analyse zeigte jedoch, dass das Unternehmen die Silberausbeute um 2 % steigern konnte, ohne dass dies Auswirkungen auf das endgültige Silberkonzentrat hatte. Daher machte sich das Team daran, genau dies zu erreichen.

Nun musste das Team kontrollierbare Ursachen für die Streuung ermitteln und Änderungen umsetzen, um die Silberausbeute zu steigern, Verschwendung zu reduzieren und die Kosten pro Unze produziertes Silber zu senken.

Techniker der Saucito-Mine überwachen mit Regelkarten Leistungskennzahlen und Produktionsergebnisse. Eine Datenanalyse mit der Minitab Statistical Software belegt eine Steigerung der Silberausbeute in der Mine um 2 % sowie einen zusätzlichen monatlichen Umsatz von über 2 Millionen US-Dollar.

„Die Integration aller möglichen Ursachen war die größte Herausforderung für uns“, erläutert Román Cruz, Projektleiter und Lean Six Sigma Black Belt. „Mit Minitab konnten wir eine Vielzahl von Variablen analysieren und so die Weichen für das ganze Projekt stellen.“

Das Team arbeitete mit einem statistischen Verfahren, das als Versuchsplanung (DOE) bezeichnet wird. Hiermit wurden gleichzeitig die Beziehungen zwischen einer Vielzahl von Variablen bei der Bleiextraktion untersucht, z. B. Ausgangsmaterial, Wasser, Luft und chemische Reagenzien, mit denen Silber und Blei getrennt werden.

„Einige Wechselwirkungen führten zu Effekten, die uns vorher nicht bewusst waren“, beschreibt Cruz. „Anhand der DOE-Ergebnisse konnten wir beginnen, den Prozess anzupassen und zu verbessern.“

Das Team stellte fest, dass die Reagenzien ZnSO4, Beschleuniger 7310 und Schäummittel signifikante Auswirkungen auf die Silberausbeute und den Silberfeingehalt hatten. Das Team untersuchte die Beziehung zwischen den drei Reagenzien, indem Konturdiagramme für beide Antwortvariablen erstellt wurden.

In einem Konturdiagramm wird eine dreidimensionale Beziehung in zwei Dimensionen dargestellt. Im Diagramm oben zeigen die Konturen für die Antwortvariable, dass große Mengen der Reagenzien (auf der x- und der y-Achse) die Silberausbeute maximieren.

Die Konturdiagramme für die Silberausbeute und den Feingehalt zeigten jedoch gegensätzliche Ergebnisse. Während hohe Einstellungen für das Schäummittel zu einer optimalen Lösung für die Ausbeute führten, hatten niedrige Werte für das Schäummittel die besten Ergebnisse für den Feingehalt zur Folge. Das Team verwendete die Zielgrößenoptimierung in Minitab, um diese unterschiedlichen Anforderungen miteinander in Einklang zu bringen, und ermittelte Einstellungen, mit denen eine maximale Silberausbeute und der Zielfeingehalt von 13.500 g/Tonne erreicht wurde.

Das Ermitteln der optimierten Einstellungen war ein Schritt in die richtige Richtung, doch das automatisierte Steuerungssystem der Mine erzielte weiterhin nicht die gewünschten Zielwerte. Nachdem mit Hypothesentests und einer Messsystemanalyse eine Reihe von möglichen Ursachen für die Streuung eliminiert wurden, konzentrierte sich das Team auf das Verteilsystem (nach der englischen Bezeichnung Distribution Control System auch als DCS bekannt) der Mine, mit dem die Luftzufuhr und die Zugabe von Reagenzien während der Entfernung von Verunreinigungen aus dem Bleierz gesteuert werden.

Die Techniker wählten die Einstellungen für die Reagenzien im DCS nach eigenem Ermessen. Eine erste Analyse zeigte, dass die von den einzelnen Technikern festgelegten Einstellungen sich stark unterschieden. Die Änderungen bei den Einstellungen für die Reagenzien und die individuellen Kriterien bei der Beurteilung des Silberfeingehalts im Bleikonzentrat waren die Hauptfaktoren, die das Erreichen der Zielwerte durch das DCS beeinträchtigten.

Das Team konnte dieses Ergebnis mit einer Regressionsanalyse in Minitab belegen. Da der Silberfeingehalt nach der Bleiextraktion in engem Zusammenhang mit dem Feingehalt im Roherz steht, kann der erwartete Feingehalt des endgültigen Silberkonzentrats auf der Grundlage des Feingehalts im Ausgangsmaterial prognostiziert werden. Doch als das Team die Konzentrate betrachtete, die aus Rohmaterial mit dem gleichen Feingehalt gewonnen wurden, ergab eine Analyse, dass die Konzentrate unterschiedliche Silberfeingehalte aufwiesen, obwohl die Werte im Rohmaterial gleich waren. Diese Unstimmigkeit belegte, dass die von den Technikern frei gewählten Einstellungen zur Streuung in den Ergebnissen beitrugen.

Die mit der Regressionsanalyse ermittelte Gleichung wird in der Darstellung der Anpassungslinie oben gezeigt. Das Diagramm zeigt die Beziehung zwischen dem Feingehalt des Rohmaterials und dem Feingehalt des endgültigen Konzentrats

Das Projektteam generierte auf der Grundlage der Ergebnisse in Minitab ein neues DCS-Modell und programmierte das Steuerungssystem entsprechend. Im neuen Modell wurden die Reagenzien entsprechend dem Feingehalt des Rohsilbers angepasst, das der Bleiextraktion unterzogen wurde, und der Silberfeingehalt im Bleikonzentrat wurde verwendet, um den Silberfeingehalt des fertigen Konzentrats zu optimieren. Indem sie mit einem statistischen Modell arbeiteten und sich nicht auf ihre eigenen Einschätzungen der optimalen Dosierung verließen, konnten die Techniker 12 % weniger Reagenzien zugeben, wodurch Kosten und Verschwendung reduziert wurden.

Eine Prozessfähigkeitsanalyse bestätigte die Verbesserungen weiter und zeigte, dass die Saucito-Mine die Ziele für die Silberausbeute erreicht hatte – eine Steigerung, die den monatlichen Umsatz von Fresnillo um über 2 Millionen US-Dollar erhöhte. Die Änderungen führten zu einer durchschnittlichen Steigerung der Ausbeute von 87 % auf 89 % und eine Reduzierung des Silbers mit unzulänglichem Feingehalt um 68 %.

Der Vergleich der Prozessfähigkeit für die Silberausbeute vor und nach der Umsetzung von Änderungen wird im oben dargestellten Bericht aus dem Assistenten in Minitab zusammengefasst. Die Analyse zeigt, wie eine Verlagerung des Prozessmittelwerts näher zum Ziel und eine signifikante Senkung der Standardabweichung zu deutlichen Verbesserungen führten.