Implementación de un plan de mantenimiento predictivo en la gestión del mantenimiento de equipos críticos en el área de molienda de la mina Tajus Perú 2021

• Autor: Dávalos Manrique, Melvin Elio
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad San Ignacio de Loyola
• Repositorio: USIL-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.usil.edu.pe:20.500.14005/14944
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14005/14944
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Confiabilidad; Disponibilidad; Fallas; Plan de mantenimiento predictivo; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

El estudio tiene como objetivo diseñar e implementar un plan de mantenimiento predictivo para ser empleado en la mina Tajus Perú, con el propósito de mejorar la gestión de mantenimiento que realiza RELENG CORP en área de molienda y remolienda. Se realizó un diagnóstico donde se determinó que los equipos que conforman el subsistema de molienda tenían una disponibilidad de 80,66% y que el 55,31% de las fallas ocurridas en el 2020 se presentaban en estas maquinarias. El análisis de la criticidad permitió conocer de la existencia de 5 equipos críticos entre los que se encontraban el molino de bolas y remolienda, la celda cleaner y las bombas de alimentación de los ciclones primarios con una disponibilidad de 94,81%. El análisis de las fallas permitió identificar tantos las técnicas de monitoreo de condiciones como las variables de control a considerar en el plan de mantenimiento predictivo. Se precisa la necesidad de adquirir el equipamiento tecnológico necesario para análisis de vibraciones, medidor ultrasónico, análisis de aceites y termografía con una inversión de 107.770,56 USD. Como resultados obtenidos permitieron una disminución de las fallas en un 41,07%, un incremento de la disponibilidad de los equipos críticos de 96,97% y una confiabilidad a 120 días que pasó de 61,54 a 75,60%. La propuesta es viable y factible económicamente una relación B/C que oscila entre 3,22 y 3,38 USD por cada dólar invertido.