Fresnillo 採礦公司透過精實六標準差提升銀回收率

銀的應用廣泛,小至日常生活用品,如:貨幣、珠寶、器具、室內裝置物品;大至產業上的應用更是舉足輕重,如:太陽能、水質淨化、攝影,以及電子產業等。

 

銀的廣泛用途維繫全球經濟,創造了每年超過數千億盎司的需求。其中,大多數的銀是由一家位於墨西哥的採礦公司 Fresnillo Plc 所製造。Fresnillo Plc 採礦公司擁有墨西哥最大的貴重金屬保留區之所有權。

 

該公司獲利最高的礦區─Saucito 礦區位於 Zacatecas─透過銀回收為公司賺進 75% 以上的收入。

 

然而,當 Fresnillo 公司亟欲提升礦區的銀回收率時,卻也面臨不凡的挑戰。該公司既無法直接生產更多的銀,那麼該如何同時提升產量卻不犧牲品質?又要如何才能提高無法控制原料的銀回收呢?

 

數據透露了答案。藉由精實六標準差與 Minitab 統計軟體,專案團隊確定了礦區銀回收率的變異根本原因、建立方程式來預測回收率,並基於變動的限制條件,發展出新的流程,在最大化產量的同時,維護終端產品的評級。

 

 

挑戰

 

 

 

 

Fresnillo有限股份公司評估其Saucito礦區的銀回收流程,在最大化銀產出的同時不犧牲品質。應用Minitab統計軟體進行數據分析,該公司每月增加2百萬美金的收入。

 

由於大部分的銀儲藏於礦石中,而礦石含有其他金屬成分,在處理這些金屬的同時便產出副產品─銀。在Saucito 礦區,銀的還原來自含有鉛以及鋅金屬的礦石,後續需使用兩種個別的提煉程序。

 

首先,將礦石研磨成多孔原料,並加以處理提煉出鉛,同時亦提取出銀。然後再處理剩餘物質除去所含之鋅,餘下產物便是回收銀的第二來源。銀的產出來自於此兩種流程,而當雜質完全被剔除後,便能夠評估礦石最終的銀回收率。

 

儘管無法控制原生礦石的品質,其品質卻對回收率與礦石所含銀的評級,具關鍵性之影響。但分析報告指出,Fresnillo 公司能在不影響最終的銀精礦之前提下,提升 2% 的銀回收率,而專案團隊亦決議朝此目標邁進。

 

如今,專案團隊需要找出可掌控的變異原因透過調整與改善,來提升銀的回收率、減少損耗浪費,以及降低產出每盎司銀的成本。

 

 

Minitab 如何協助

 

專案領導者與精實六標準差黑帶大師 Román Cruz 表示:「我們面臨到最大的難題是整合所有可能的原因。」「Minitab協助我們能進行分析多種變數,並幫助我們為整個專案建立架構。」

 

專案團隊利用統計方法─實驗設計 (DOE),在鉛提取過程中,同時評估多種變數之間的關係,諸如:原料、水、空氣,和用來將銀從鉛中分離的化學試劑。

 

Cruz 繼續說道:「有些交互作用所產生的效應是我們過去從未曾預料的。根據實驗設計 (DOE) 的結果,我們就可以藉此開始調整並改善流程。」

 

專案團隊發現,硫酸鋅 (ZnSO4)7310 催化劑和起泡劑對於銀回收率與評級兩者具有顯著的影響。該團隊藉由繪製這兩個反應變數的等高線圖,來探討此三種試劑之間的關係。

 

反應值的等高線圖顯示,在X軸和Y軸上提高的試劑最大化銀回收率。

 

 

銀回收率與評級的等高線圖顯示出相競的結果。儘管提高起泡試劑的設定能最佳化回收率,然而,最小化起泡試劑的設定卻能最佳化評級。藉由 Minitab 的反應最佳化 (Response  Optimizer) 功能,專案團隊終於找到最佳設定,不僅最大化銀回收率,還能達到符合 13,500 /噸的銀評級目標。

 

尋找最佳設定是朝著正確方向邁進的一步,但是礦區的自動控制系統仍未能達成期望的目標。在執行假設檢定與 Gage R&R 分析,以排除許多潛在的變異原因之後,專案團隊聚焦於礦石的分配管制系統 (DCS),其控管剔除鉛礦石雜質期間,空氣體的流動與試劑。

 

操作員們根據自身的判斷,調整分配管制系統 (DCS) 的試劑設定。最初的分析顯示,每位技術人員調整設定的變化相當大。他們對試劑設定的調整和自身對於鉛精礦中銀評級的標準,為主要影響分配管制系統 (DCS) 達成目標能力的重要因素。

 

專案團隊使用 Minitab 的迴歸分析來驗證此項論述。因為鉛提取完成後所獲得的銀,其評級與原生礦石的等級具有緊密的相關性,因此,能夠根據原料等級來預估最終的銀精礦的預期評級。然而,當專案團隊察看同一原料等級所提煉出的終端精礦,其分析顯示即使原料等級相同,精礦卻涵蓋不同的銀評級。此不一致性證明技術員根據自身判斷來調整設定,會造成結果的變異性。

 

配適線圖顯示出原料等級與最終精礦間的關係。

 

 

結果

 

 

專案團隊根據 Minitab 得出的結果,設定新的分配管制系統 (DCS) 模型,並寫入控制系統的程式中。新模型修正了試劑需依據原生銀在進入鉛去除過程時的評級而定,並依照鉛精礦中銀的狀態程度,來優化終端精礦的銀的評級。藉由統計模型而不是依靠技術員的自身判斷,藉此,技術員省下最佳劑量外 12% 的額外試劑量─同時降低成本與資源的浪費。

 

製程能力分析更進一步驗證改善的成果,並證明 Saucito 礦區達成銀回收率的目標,此提升替 Fresnillo 公司增加一個月超過兩百萬美金的收入。這項改善將回收率從 87% 平均提升至 89%,並將銀評級標準下的產出降低了 68%

 

Minitab的報告顯示出流程的改善如何引領個案公司朝目標前進、大幅的降低標準差並達成顯著的改善。

 

為了要維持已執行的改善,技術員利用 Minitab 的管制圖來監控關鍵績效指標與產出結果。

 

但是專案團隊使用 Minitab 與數據分析來提升礦石的回收率,具有更深遠的影響:應用這些工具來改善自然資源在其他處境下的效能,並能使得無數產業與人們受益無窮。

 

Cruz 提出:「我們獲得令人驚訝的結果並在流程中產生新的發現。這是應用 Minitab 做數據分析所獲得的美好體驗─Minitab 改變了我們的觀點。」

 

 

 

 

 

 

 

概述

 

Ÿ   全球最大銀供應商

Ÿ   墨西哥第二大金供應商

Ÿ   擁有墨西哥最大的貴重金屬保留區之所有權

Ÿ   在墨西哥開採六大礦區

Ÿ   最大礦區的開採歷史達500年之久

 

品質的挑戰

 

在不影響最終的銀精礦評級之前提下最大化銀回收率。

 

使用的產品

 

Minitab®統計軟體

 

結果

 

Ÿ   每月增加超過2百萬美金之收入

Ÿ   提升2%銀回收率

Ÿ   銀評級標準下的產出降低 68%

Ÿ   減少2%銀耗損

Ÿ   降低12%試劑消耗

 

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