Thesis
Estado del arte de la norma ISO 13379-1:2012: análisis de publicaciones y aplicaciones en el diagnóstico de condiciones de máquinas

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Date

2025

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Journal ISSN

Volume Title

Program

Ingeniería en Mantenimiento Industrial

Campus

Sede Viña del mar

Abstract

En el presente estudio se analizó el estado del arte de distintos tipos de documentos técnicos que utilizan como referencia la norma ISO 13379-1:2012 “Monitorización del estado y diagnóstico de máquinas – Técnicas de interpretación y diagnóstico de datos” (Organización Internacional de Normalización (ISO)). A través de una revisión sistemática de literatura, complementada con estudios de caso, se identificaron las prácticas más relevantes vinculadas a la aplicación de la norma mencionada anteriormente. La búsqueda se realizó en bases de datos académicas, lo que permitió obtener inicialmente 21 documentos relacionado: posteriormente mediante criterios de inclusión y exclusión definidos en función de pertinencia temática, idioma y acceso al texto completo, se depuró la muestra hasta obtener un total de 11 estudios analizados en profundidad. Los resultados muestran que la manufactura y la energía obtuvieron mejoras en confiabilidad y reducción de costos de mantenimiento, mientras que la minería y las telecomunicaciones aún enfrentan barreras de capacitación y digitalización. Así mismo se comprobó la efectividad de técnicas como el análisis vibracional, el monitoreo en línea y el uso de redes neuronales para optimizar la detección de fallas. En conclusión, la norma ISO 13379-1:2012 “Monitorización del estado y diagnóstico de máquinas – Técnicas de interpretación y diagnóstico de datos”, se confirma un estándar estratégico con alto potencial de aplicación, sobre todo cuando se integra con tecnologías emergentes como Big data, loT e inteligencia artificial. No obstante, se identifican limitaciones derivadas de la escasa aplicación en contexto latinoamericanos, lo que plantea la necesidad de estudios adicionales en la industria chilena. Su adopción presenta una oportunidad concreta para reforzar la confiabilidad de los equipos y avanzar hacia un mantenimiento predictivo coherente con los principios de la industria 4.0.

Description

Keywords

Diagnóstico de máquinas, Revisión sistemática de literatura, Monitorización del estado, Mantenimiento predictivo, Digitalización industrial, Casos de estudio

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