Minitab이 가져다 준 황금: Newcrest Mining Limited

Kovac과 그의 프로젝트 팀은 트럭 속도에 영향을 미칠 수 있는 변수를 파악하는 것으로 시작했습니다. Minitab을 사용하여 데이터 수집 프로세스를 계획하고, 필요한 표본 크기를 결정하고, 통계 가설을 검증하여 가장 큰 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 데이터를 수집했습니다. 그런 다음 온보드 데이터 수집을 위해 5대의 트럭을 선택했습니다. 팀원들은 2주 동안 트럭을 타고 노트북, GPS 장치 및 기타 장비를 사용하여 집약적인 데이터를 수집했습니다.

두 요인, 즉 경사로 경사와 트럭의 연료 분사기가 트럭 속도에 큰 영향을 미친다는 결론을 내렸습니다.

팀은 이제 솔루션을 테스트하고 결과를 확인하기 시작했습니다. 이들은 운반 램프의 작은 구간의 등급을 변경한 다음 변경된 구간의 트럭 속도를 측정했습니다. 전후 속도를 Minitab의 2-표본 t-검정과 비교한 결과, 등급 조정으로 트럭 속도가 크게 증가했습니다.

Minitab의 강력한 그래픽은 트럭의 연료 인젝터 중 하나가 작동하지 않는 경우를 빠르고 명확하게 보여줍니다.

또한 이 팀은 결함이 있는 연료 분사기를 식별할 수 있는 명확한 방법을 고안했습니다. 이들은 각 트럭을 700RPM으로 운전하고 16개의 실린더 모두에서 인젝터 타이밍을 측정했습니다. 그런 다음 각 실린더를 차례로 끄고 나머지 15개는 700RPM을 유지했습니다. 나머지 실린더를 끌 때 큰 영향을 받지 않았다면 해당 실린더의 성능이 저하되어 새 연료 분사기가 필요했습니다. 이제 이 테스트는 Minitab 매크로로 생성된 관리도를 사용하여 결과를 빠르게 표시하는 차량 유지관리 절차에 통합되었습니다.

결과

Kovac과 그의 팀은 Minitab의 통계력과 이해하기 쉬운 그래픽을 십분 활용해 Newcrest의 Cadia Hill 광산에서 생산량을 증대시키는 의미 있는 성공을 거두었습니다.

Minitab을 사용하여 실험을 계획하고 각 단계에서 데이터를 분석한 결과, 테스트 섹션에서 홀 램프의 등급을 10.22%에서 9.9%로 줄이면 트럭 속도가 2.6% 증가하고 트럭 속도의 변동이 7% 감소한다는 사실을 입증했습니다. 이제 전체 운송 램프를 점검 및 개선하고 있으며 등급이 10%를 초과하는 구간은 10% 이하로 줄일 예정입니다. 이 조정은 전체 오르막길 주행당 최소 8.3초를 절약할 것으로 예상됩니다.

Minitab이 팀의 연료 분사기 데이터를 분석한 결과, 선단 트럭의 10%가 최고조에 이르지 못한 것으로 나타났습니다. 결함이 있는 연료 분사 장치를 식별하고 교체하기 위한 새로운 절차를 개발하는 일환으로, 팀은 트럭 한 대의 분사 장치 하나만 ​​교체해도 사이클 시간이 5.6% 향상된다는 것을 발견했습니다. 이는 하루에 트럭 한 대당 피트에서 한 번 더 왕복하는 데 충분한 수준입니다.

이러한 개선으로 인해 Cadia Hill 광산의 생산성과 효율성이 향상되고 있습니다. Newcrest Mining은 Kovac과 그의 팀, Six Sigma 방법론, Minitab의 힘 덕분에 이러한 변화를 구현한 첫 해에 835,000달러 이상을 절약할 것으로 예상합니다.