白銀大家都知道吧，經常被用于貨幣，珠寶，器皿和家居裝飾品，但是其實白銀的用途遠不止于此，它在太陽能和水凈化到攝影和電子產品等行業中也具有重要的應用。并且據統計，白銀在維持全球經濟中的作用每年產生的需求超過數千億盎司，其中大部分是由墨西哥礦業公司Fresnillo Plc生產的，該公司擁有墨西哥最大的貴金屬土地儲備。該公司最有利可圖的礦山之一-位于薩卡特卡斯的Saucito礦山-從白銀回收中獲得了其收入的75％以上。

Fresnillo Plc也不滿足于此，他們想要提高該礦的白銀回收率，然后發現他們面臨了一些挑戰。他們很難在不影響質量的前提下提高產量，最后他們發現想要提高產量，必須增加不可控原材料的回收率。面對這個情況，Fresnillo Plc尋找到了Minitab，并且在精益六西格瑪方法和Minitab的幫助下，項目團隊確定了礦山銀回收率變化的根本原因，并且生成了方程式以預測回收率，并基于動態限制實施了新流程以最大化產量，同時保護了最終產品的檔次。

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挑戰

由于大多數銀是在還含有其他金屬的礦石中發現的，因此它是加工這些金屬的副產品。在Saucito礦山，他們從含鉛和含鋅礦石中回收銀，這需要使用兩個單獨的精煉工藝。首先，將礦石研磨成多孔的原材料，然后進行處理以提取鉛，鉛也提取了很多銀。然后處理剩余的材料以去除鋅，剩下的是銀的次要來源。去除雜質后，這兩個過程的銀產量決定了礦山的最終銀回收率。

無法控制的原礦質量對所含銀的回收率和品位起著至關重要的作用。但是分析表明，該公司可以將白銀回收率提高2％，而不會影響最終的白銀精礦-因此項目團隊著手做到這一點。

現在，該團隊需要找出可控的變化原因，并進行更改以提高白銀的回收率，減少浪費并降低每盎司生產的白銀的成本。

Minitab如何提供幫助

“整合所有可能的原因是我們面臨的最重要挑戰，”精益六西格瑪黑帶項目負責人RománCruz說。 “ Minitab使我們能夠分析眾多變量，從而為整個項目設定了方向。”

該團隊應用了一種稱為實驗設計（DOE）的統計技術，該技術可以同時評估鉛提取過程中多個變量之間的關系，例如原材料，水，空氣和將銀與鉛分離的化學試劑。

“某些互動產生了我們以前沒有意識到的效果，” Cruz繼續說道。 “有了DOE的結果，我們就可以開始調整和改進流程。”

研究小組發現，試劑ZnSO4、7310促進劑和起泡劑對銀的回收率和品位都有重大影響。該團隊通過為兩個響應變量創建等高線圖來檢查三種試劑之間的關系。

銀回收率和品位的等高線圖顯示出競爭結果。雖然起泡沫試劑的高設置提供了最佳的回收解決方案，但將起泡沫試劑的數量降至最低可產生最佳的分級結果。通過使用Minitab的Response Optimizer調和這些不同的要求，他們找到了可以確保最大程度地回收白銀并達到13500克/噸的目標銀等級的設置。

尋找最佳設置是朝正確方向邁出的一步，但礦山的自動控制系統仍未達到預期目標。在使用假設檢驗和Gage R＆R研究消除了許多潛在的變異原因之后，該團隊將重點放在了礦山的分布控制系統（DCS）上，該系統在從鉛礦石中去除雜質的過程中管理氣流和試劑。

操作員根據自己的判斷為DCS選擇試劑設置。初步分析表明，每個技術人員選擇的設置都相差很大。他們對試劑設置的修改以及判斷鉛精礦中銀級的個別標準，是影響DCS實現目標能力的主要因素。

該團隊能夠使用Minitab中的回歸分析來驗證這一發現。是由于鉛提取后剩余的銀品位與原礦石的品位密切相關，因此可以根據原料品位預測最終銀精礦的預期品位。但是，當團隊研究從相同等級的原材料生產的最終精礦時，他們的分析發現，即使原材料的等級相同，這些精礦也包含不同等級的銀。不一致證明，技術人員自行決定選擇的設置會導致結果變化。

結果

項目團隊使用Minitab的結果生成了一個新的DCS模型，并將其編程到控制系統中。新模型根據進入除鉛工藝的原銀的品位對試劑進行了修改，并使用了鉛精礦中的銀狀態等級來優化最終精礦中銀的品位。通過使用統計模型而不是依靠他們自己的判斷，技術人員可以以最佳劑量節省12％的試劑添加量-減少費用可以降低成本和浪費。

一項功能分析進一步驗證了這些改進，并證明了Saucito礦達到了其白銀回收率的目標-增加的收入使Fresnillo的每月收入增加了200萬美元。 這些變化導致平均回收率從87％提高到89％，而品位較低的白銀減少了68％。

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