Este trabalho tem seu foco no problema de sequenciamento e programação da lavra em mina a céu aberto, com alocação de equipamentos de carregamento. Neste estudo considera-se a existência de uma frota heterogênea de equipamentos de carga e dois tipos de material lavráveis, sendo minério ou estéril. Para a lavra de minério são considerados requisitos de qualidade a serem atingidos pela mistura de minério, um britador, uma capacidade de operação atribuída à usina de beneficiamento e uma pilha de estoque objetivando abastecer a usina quando faltar minério nas frentes de lavra, denominada pilha de ROM. Em uma mina o carregamento pode ser gerido por um plano de lavra que descreve a movimentação e a produção horária de cada equipamento de carga ao longo do tempo. Neste contexto, apresenta-se um modelo matemático apoiado por um algoritmo responsável por mover o horizonte de tempo a cada execução do modelo com intuito de gerar ordens de lavra resolvidas com otimalidade. Juntas, essas ordens descreverão o plano de lavra dos equipamentos de carga. Os experimentos computacionais, realizados utilizando dados de uma jazida de cobre, mostram a efetividade da proposta considerando um horizonte de médio prazo.

This paper focuses on the mining scheduling problem in open pit, considering the allocation of loading equipment. This study considers the existence of a heterogeneous fleet loading equipment and two types of mineable material, namely ore or waste. For the mining of ore are considered quality requirements to be met by the ore blending, a crusher, the capacity of operation of the processing plant and a stockpile which feed the plant when there is lack of ore in mining fronts, called ROM stockpile. In a mine, loading can be managed by a mining plan that describes the movement and the schedule of each load equipment over time. In this context, we present a mathematical model supported by an algorithm that is responsible for moving the time horizon for each model run, with the goal of generating mining orders till resolved to optimality. Together, these orders describe the mining plan of the loading equipment. The computational experiments, conducted using data from a copper deposit, show the effectiveness of the proposal considering a medium-term horizon.