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Thesis
IDENTIFICACIÓN DE EQUIPOS CRÍTICOS EN LUBRICACIÓN DE COMPONENTES EN PLANTA CONCENTRADORA DE COBRE Y MOLIBDENO

dc.contributor.advisorMENA YANSSEN RAFAEL GERARDO (Prof. guía)
dc.contributor.authorROMÁN GAJARDO, FELIPE ANDRÉS
dc.contributor.departmentUniversidad Tecnica Federico Santa Maria UTFSM INGENIERÍA MECÁNICAes_CL
dc.contributor.otherTOLEDO TORRES, MARIO GONZALO (prof. correferente)
dc.coverage.spatialUniversidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Casa Central Valparaísoes_CL
dc.date.accessioned2024-10-31T08:35:08Z
dc.date.available2024-10-31T08:35:08Z
dc.date.issued2017
dc.descriptionCatalogado desde la version PDF de la tesis.es_CL
dc.description.abstractLa optimización de costos de mantenimiento se basa en gran medida en dejar atrás los trabajos correctivos, dando énfasis a actividades preventivas, adelantándose a las fallas y cubriendo eficientemente las necesidades de cada máquina y sus componentes, donde el mantenimiento predictivo monitorea y diagnostica el comportamiento operacional, a partir de diferentes técnicas como análisis de aceite, espectros de vibraciones y termografías, entre otras, advirtiendo la futura presentación de una condición no deseada y entregando amplia ventaja para planificar las medidas necesarias para solucionar el problema y la causa raíz.La presencia de trabajos correctivos evidencia un comportamiento operativo diferente a lo establecido en el plan y algunas necesidades especiales no consideradas inicialmente, por lo que un correcto análisis de datos permite la priorización de aquellos elementos que tengan mayor incidencia en cada variable de interés. Para este estudio, se utilizaron los datos correctivos pertenecientes a actividades de lubricación de la planta concentradora de Minera Sierra Gorda SCM, los cuales fueron revisados cuidadosamente y validados con apoyo del personal de terreno para obtener resultados confiables, pues el 17% del universo estudiado fue rechazado por estar incompleto. La identificación de equipos críticos se desarrolló a partir del análisis Jack Knife en las áreas seca, húmeda, selectiva y suministro de agua. Posteriormente, seleccionando los componentes con mayor aporte de horas hombre mediante el análisis de Pareto, cuyos resultados fueron estudiados a fondo en base a toda la información almacenada en ordenes de trabajo, registros históricos, y reportes de las diferentes técnicas de monitoreo para diagnosticar el estado en general, la causa de las intervenciones correctivas y el efecto en el proceso productivo para luego analizar el comportamiento en el tiempo mediante la distribución estadística Weibull, revelándose la necesidad de crear o ajustar los planes existentes, según la necesidad de cada componente estudiado. Finalmente, el cálculo de los costos globales de mantenimiento permitió determinar la estratega óptima para cada caso, entregando como resultado un beneficio económico anual de $68.397.- [USD], de los cuales el 63% pertenecen a la reparación de fugas de lubricante, por lo que la implementación de los planes propuestos significa un balance final, medido en horas hombre, consistente en una disminución del 5% de la carga anual, lo que promete un impacto positivo en la gestión de los recursos y el aumento de la disponibilidad de los activos involucrados.es_CL
dc.description.abstractOptimizing maintenance costs is based largely outrun the corrective work, emphasizingpreventive activities, anticipating failures and efficiently meet the needs of each machine and itscomponents, where predictive maintenance monitors and diagnoses the operational behavior , usingdifferent techniques such as oil analysis, thermography and vibration spectra, among others, notingthe future presentation of an unwanted condition and delivering large advantage to plan thenecessary measures to solve the problem and the root cause measures.The presence of corrective work reveals a different set out in the plan and some specialneeds not initially considered operational behavior, so a correct analysis of data allows theprioritization of those elements which most directly affect each variable of interest. For this study,the corrective data pertaining to activities lubrication of the concentrator plant Minera Sierra GordaSCM, which were carefully reviewed and validated with the support of field personnel to obtainreliable results were used for 17% of the universe studied was rejected as incomplete. Theidentification of critical equipment was developed from analysis Jack Knife in dry, wet, selectiveand water supply areas. Then selecting the components with the greatest contribution of man hoursby Pareto analysis, the results were studied thoroughly based on all the information stored on workorders, historical records, and reports of different monitoring techniques to diagnose the state ingeneral, the cause of remedial interventions and the effect on the production process and thenanalyze the behavior over time by Weibull statistical distribution, revealing the need to create oradjust existing plans, according to the need of each component studied.Finally, the calculation of the overall maintenance costs allowed to determine the optimalstrategist for each case, delivering results in an annual economic benefit of $ 68.397.- [USD], ofwhich 63% belong to repair leaks lubricant, so the implementation of the proposed plans mean afinal balance, measured in man, consisting of a decrease of 5% of annual charge, which promises apositive impact on the management of resources and hours increased availability of assets involved.eng
dc.description.degreeINGENIERO CIVIL MECÁNICOes_CL
dc.format.mediumCD ROM
dc.identifier.barcode3560900231589
dc.identifier.urihttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/64873
dc.rights.accessRightsB - Solamente disponible para consulta en sala (opción por defecto)
dc.subjectJACK KNIFEes_CL
dc.subjectLUBRICACIONes_CL
dc.subjectMANTENIMIENTO PREDICTIVOes_CL
dc.subjectPARETOes_CL
dc.subjectWEIBULLes_CL
dc.subject.otherINGENIERIA CIVIL MECANICA
dc.titleIDENTIFICACIÓN DE EQUIPOS CRÍTICOS EN LUBRICACIÓN DE COMPONENTES EN PLANTA CONCENTRADORA DE COBRE Y MOLIBDENOes_CL
dc.typeTesis de Pregradoes_CL
dspace.entity.typeTesis
usm.date.thesisregistration2016
usm.identifier.thesis4500012350

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