Control Estadístico de Procesos Metalúrgicos con Minitab, Statgraphics–Centurion y Ms. Excel
- Descripción
- Currículum
La estadística y control de procesos es una herramienta útil dado que su aplicación se establece al momento de hacer la evaluación, puede decirse que esta herramienta contribuye a la mejora de la calidad. Permite también aumentar el conocimiento del proceso (Puesto que se le está tomando “el pulso” de manera habitual), lo cual en algunos casos puede dar lugar a la mejora del mismo.
Para su entendimiento no es necesario ser un experto en estadística, ya que con el curso se llevará conceptos de: Distribución normal o campana de gauss, teorema del límite central. Distribución de las medias muestrales, pruebas de hipótesis, regresiones, etc.; herramientas necesarias para el ingeniero de procesos y/o laboratorio (Metalúrgico, Químico, técnico metalúrgico), pueda establecer decisiones efectivas como: Evaluación de reactivos en flotación, comparación y correlación entre muestras proveniente de mina (Sea ley, dureza, abrasión, etc) llevado a la par con el MS Excel /Statgraphics/ Minitab.
Dirigido a
Ingenieros metalurgistas, ingenieros de minas, geólogos, ingenieros químicos, ingenieros industriales, ingenieros ambientalístas, consultores, profesionales de entidades gubernamentales, empresas mineras, empresas contratistas, docentes e investigadores, estudiantes de posgrado, estudiantes de pregrado y público en general, que tengan conocimiento de procesamiento de minerales.
Objetivos
- Efectuar un análisis de los tipos de procesos existentes en su planta y/o laboratorio.
- Efectuar diversos estudios estadísticos y gráficos para hacer la evaluación con variación en los procesos.
- Aplicar las diferentes metodologías para calcular la eficacia y eficiencia de un proceso.
- Estudiar todas las herramientas estadísticas necesarias que tienen el Excel y Minitab para el control estadístico de procesos y aplicarlas.
Plan de estudios
Introducción al control de procesos estadístico utilizando Microsoft Excel y Minitab
- Introducción a la estadística y control de procesos.
- Medidas de tendencia central y Medición de la variabilidad de los datos.
- Tipos de distribución de datos.
- Distribución estándar z.
- Ejemplo de aplicación de distribución Z en un proceso de refinación.
- Ejemplo de aplicación de distribución Z en molienda de minerales.
- Probabilidad y nivel de confianza.
Estadística del control de variables de operación
- Conceptos y atributos de control.
- Ejemplo de aplicación de la gráficas X y R en monitoreo de una especie valiosa.
- Gráficas de control de tendencia central y de variación de proceso.
- Ejemplo de aplicación de la gráficas de control de valores de un Conc. de Fe.
- Gráficas de control de valores individuales.
- Determinación de la capacidad de la confiabilidad de variables.
Procedimientos de estimación de valores estadísticos
- Determinación de intervalos de confianza para datos promedio de pruebas metalúrgicas.
- Determinación de intervalos de confianza para valores de variabilidad.
- Determinación de intervalos de tolerancia para ensayes de muestras.
- Ejemplo de aplicación para intervalos de confianza cuando se conoce sigma – contaminación de CN.
Pruebas de Hipótesis para comparar grupos de datos
- Pruebas para diferenciar valores medios de dos muestras diferentes.
- Pruebas para diferenciar la variabilidad de dos muestras diferentes.
- Pruebas para comparar dos poblaciones de datos.
- Ejemplo de aplicación – Comparación de muestras provenientes de varios concentrados.
Análisis de Varianza y Regresión estadística de datos.
- Definición de ANOVA.
- Ejemplo de aplicación para la Evaluación de ANOVA para prueba de varios reactivos como el Xantato para la recuperación de Cu.
- Ejemplo de aplicación para la evaluación de eficiencia de 4 ciclones.
- Ejemplo de Aplicación-Regresión estadística de datos para evaluaciones de leyes vs profundidad de minado.
- Ejemplo de Aplicación-Regresión estadística de datos para evaluaciones de dureza vs composición de mineral de Cu.
Ponente
Ernesto A. Vizcardo Cornejo
Ingeniero Metalúrgico, Actualmente trabaja como Asistente Técnico en Minería en la Empresa SIDERPERU, Ex Ingeniero Especialista – en MEPSA/Aceros Chilca, Docente de la Escuela Profesional del Ingeniería Metalúrgica y del Instituto de Informática de la Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa, posee el grado de Magister en Mecánica Computacional del Instituto Balseiro –Bariloche/Universidad de Cuyo -Argentina. Egresado de la Maestría en Ingeniería Geometalurgica en la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, actualmente lleva un Diplomado en la UNI en Big Data y Business Intelligence y una especialidad en Estadística Aplicada a la Analítica Predictiva en la SME.
Dicta cursos relacionado a balances metalúrgicos a empresa mineras como: Cerro Verde, Southern Perú, Glencore Antapaccay, Shougang, Grupo Volcan, Minera Bateas, Grupo Hochschild.
Expositor en diferentes universidades del Perú como: Universidad Nacional de Ingeniería (UNI), Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM), Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (UNSA), Universidad Nacional de San Antonio del Cusco (UNSAAC), Universidad Nacional Jorge Basadre (UNJBG).
Domina diferentes softwares de balances metalúrgicos como: METSIM, MODSIM, JKSIMMET, Software Estadístico con aplicación a Procesos Metalúrgicos como: MINITAB, Design Expert , Statistical, Statgraphics Centurión, Origin, especialista en programación como : Phyton, Matlab, C++.
Certificado en software Aplicativo como: Sistemas Geográficos y Geo estadísticos (ARCGIS, QGIS), Di seño y Si mul aci ón por El ementos Fi ni tos: SOLIDWORKS, SOLIDWORKS SIMULATIONS, ANSYS, Simulación Por Elementos Discretos: ROCKY DEM, E-DEM AC-Tek NEWTON, Especialista en metodologías numéricas y Métodos Numéricos.
