Diagnóstico de fallos y costos evitados mediante técnicas de mantenimiento predictivo bajo la Norma ISO 17359 aplicado en Molinos SAG 36 ft x 26.6 ft DE Minera Hudbay Peru S.A.C.

• Autor: Laura Huamani, Jhonatan Rodolfo
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional del Centro del Perú
• Repositorio: UNCP - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/5341
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12894/5341
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Norma ISO 17359; Molinos SAG; Diagnóstico de fallos

El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar las herramientas y técnicas del Mantenimiento Predictivo o Mantenimiento Basado en Condición (CBM) para diagnosticar fallos en maquinarias rotativas críticas como los molinos SAG los que forman parte importante en el proceso de molienda en la industria minera. Así mismo determinar los costos evitados cuando se detectan fallos/anomalías tempranamente que podrían poner en riesgo a las máquinas y a la producción, considerando que la industria minera se ha visto expuesta a un mercado cada vez más exigente por lo que es necesario establecer estrategias avanzadas de mantenimiento. En este trabajo se aborda el caso de molinos SAG (36ft x 26.6ft) con potencias nominales de 16MW de la minera Constancia-Hudbay Perú, siendo una de sus principales características el accionamiento (piñón-corona) que presentan algunas desventajas, como el presentar fallas que otros molinos no tienen; considérese por ejemplo un mayor riesgo de rotura de dientes de engranajes, fallas de rodamientos y riesgos de fallas eléctricas en los motores eléctricos. Se aborda también los modos de falla en los molinos, sus características técnicas de funcionamiento, descripción de su contexto operacional, uso de tecnología para colectar información, normas internacionales ISO aplicables, adquisición de datos, análisis y diagnóstico de fallos y cálculo de los costos evitados. El desarrollo de este documento pretende ser una base para estudios futuros, asociados a búsquedas y detección temprana de anomalías en otras maquinarias aplicando técnicas avanzadas de monitoreo de condición.