Cavando fundo: A Fresnillo aumenta a recuperação de prata com Lean Six Sigma

As pessoas usam prata todos os dias para criar moedas, joias, utensílios e itens de decoração doméstica. Mas a prata também tem aplicações importantes em setores que vão desde a geração de energia solar e purificação de água à fotografia e equipamentos eletrônicos.

A função da prata na sustentação de uma economia global cria uma demanda que ultrapassa milhares de bilhões de onças todos os anos, e maior parte disso é produzido pela Fresnillo Plc, uma empresa mineradora do México que possui as maiores reservas de metais preciosos no país.

Uma das minas mais lucrativas da empresa (a mina de Saucito, localizada em Zacatecas), recebe mais de 75% de sua receita com a recuperação da prata.

Quando a Fresnillo procurou aumentar a taxa de recuperação da prata, ela enfrentou alguns desafios únicos. Eles não podiam simplesmente criar mais prata, portanto, como eles podiam aumentar a produção sem comprometer a qualidade? Como eles poderiam aumentar a recuperação de uma matéria-prima não controlável?

Os dados continham a resposta. Com ajuda de metodologias Lean Six Sigma e do Minitab Statistical Software, uma equipe de projeto identificou a causa principal das variações da taxa de recuperação de prata da mina, gerou equações para prever a recuperação e implantou um novo processo baseado em limites dinâmicos para maximizar a produção, protegendo, ao mesmo tempo, o nível do produto final.

Como a maioria da prata é encontrada nos minérios que também contêm outros metais, ele é um subproduto do processamento desses metais. Na mina de Saucito, a prata é recuperada dos minérios de chumbo e zinco, o que exige o uso de dois processos de refino separados.

A Fresnillo Plc avaliou o processo de recuperação de sua mina em Saucito para maximizar a produção de prata sem comprometer a qualidade. A análise de dados com o Minitab Statistical Software aumentou a receita mensal da mina em mais de US$ 2 milhões.

Primeiro, o minério é moído em uma matéria-prima porosa e processado para extrair o chumbo, o que também extrai a maior parte da prata. O material restante é então processado para remover o zinco e o que permanece é uma fonte secundária de prata. A prata produzida por ambos os processos, após a remoção de impurezas, determina a taxa de recuperação final da prata da mina.

A qualidade do minério bruto, que não pode ser controlada, desempenha um papel crucial na taxa de recuperação e grau da prata que ele contém. Mas as análises revelaram que a empresa poderia aumentar a taxa de recuperação de prata em 2% sem afetar o concentrado final de prata. Assim, a equipe de projeto se preparou para isso.

Agora, a equipe precisa identificar causas controláveis de variação e implantar alterações para aumentar a recuperação da prata, reduzir dejetos e reduzir custos por onça de prata produzida.

Os técnicos na mina de Saucito usam cartas de controle para monitorar indicadores-chave de desempenho e resultados de produção. A análise de dados com o Minitab Statistical Software sustenta o aumento de 2% na recuperação de prata da mina e receita adicional mensal de mais de US$ 2 milhões.

“Integrar todas as causas possíveis era o desafio mais importante enfrentado”, diz Román Cruz, líder de projeto e Black Belt Lean Six Sigma. “O Minitab permitiu que analisássemos muitas variáveis, que definiram o curso de todo o projeto”.

A equipe aplicou uma técnica estatística chamada de planejamento de experimentos (DOE), que avalia simultaneamente as relações entre várias variáveis no processo de extração de chumbo, como matéria-prima, água, ar e reagentes químicos que separam a prata do chumbo.

"Algumas interações produzem efeitos que antes não conhecíamos", continua Cruz. "Com os resultados do DOE, pudemos começar a ajustar e melhorar o processo".

A equipe descobriu que os reagentes ZnSO4, promotor 7310 e flotadores tiveram um impacto significativo na recuperação e grau da prata. A equipe examinou a relação entre os três reagentes criando gráficos de contorno para ambas as variáveis de resposta.

Os gráficos de contorno exibem uma relação tridimensional em duas dimensões. No gráfico acima, os contornos representando o valor de resposta revelam que altos níveis dos reagentes representados nos eixos X e Y maximizam a taxa de recuperação da prata.

Os gráficos de contorno da taxa de recuperação da prata e grau da prata revelaram resultados concorrentes. Embora as altas configurações do reagente de flotação fornecessem a solução ideal para recuperação, minimizar o reagente flotador produziu os melhores resultados para o grau da prata. Usando a Otimização de Resposta do Minitab para reconciliar essas diferentes exigências, eles descobriram configurações que garantiam a máxima recuperação da prata e cumpriam a meta de grau de prata de 13.500 g/ton.

Encontrar as configurações ideais foi um passo na direção certa, mas o sistema de controle automatizado da mina ainda não estava cumprindo as metas desejadas. Após usar testes de hipóteses e um estudo de R&R da medição para eliminar causas potenciais de variação, a equipe se concentrou no sistema de controle de distribuição da mina (DCS), que gerencia o fluxo de ar e reagentes durante a remoção de impurezas do minério de chumbo.

Os operadores selecionaram as configurações de reagente para o DCS baseando-se em seus próprios critérios. Uma análise inicial mostrou que as configurações de cada técnico selecionado variavam muito. Suas modificações às configurações de reagente e seus critérios individuais para julgar o grau de prata no concentrado de chumbo eram os principais fatores que afetavam a capacidade do DVS de cumprir as metas.

A equipe conseguiu validar essa descoberta usando análise de regressão no Minitab. Como o grau da prata restante após a extração de chumbo está intimamente relacionado com o grau na matéria-prima, o grau esperado do concentrado final de prata pode ser previsto dependendo do grau da matéria-prima. Mas quando a equipe examinou os concentrados finais produzidos a partir da matéria-prima de mesmo grau, sua análise descobriu que os concentrados continham diferentes graus de prata, mesmo que os graus da matéria-prima fossem os mesmos. A inconsistência provou que as configurações que os técnicos selecionavam a seu critério estavam contribuindo para a variabilidade nos resultados.

A equação gerada através da análise de regressão é expressa no gráfico de linha ajustada acima. O gráfico mostra as relações entre o grau da matéria-prima e os concentrados finais.

A equipe de projeto gerou um novo modelo de DCS usando os resultados do Minitab e programou-o no sistema de controle. O novo modelo modificou os reagentes de acordo com o grau da prata bruta que entrava no processo de remoção de chumbo e usou o nível de status da prata no concentrado de chumbo para otimizar o grau da prata no concentrado final. Ao utilizar um modelo estatístico em vez de recorrer a seu próprio julgamento, os técnicos economizaram 12% de adição de reagente por dosagem ideal, uma redução que reduziu os custos e os desperdícios.

Uma análise de capacidade validou também as melhorias e provou que a mina de Saucito atingiu sua meta de taxa de recuperação de prata, um aumento que acrescentou mais de US$ 2 milhões à receita mensal da Fresnillo. As mudanças resultaram em um aumento médio na recuperação de 87 a 89% e uma redução de 68% na prata abaixo do grau.

A comparação de capacidade do processo de recuperação da prata, tanto antes quanto após as mudanças implantadas, é resumida no relatório acima do Assistente do Minitab. A análise mostra como deslocar a média do processo mais perto do alvo e reduzir significativamente o desvio padrão produziram melhorias significativas.