Mantenimiento predictivo en los cucharones de excavadoras hidráulicas Komatsu PC4000 para mejorar su disponibilidad en una minera, Bayóvar 2022

Descripción del Articulo

El presente trabajo de investigación denominado Mantenimiento predictivo en los cucharones de excavadoras hidráulicas Komatsu PC4000 para mejorar su disponibilidad en una minera, Bayóvar 2022 tuvo como objetivo mejorar la disponibilidad. La investigación es de tipo aplicada, el enfoque cuantitativo,...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Villanueva Huaman, Denis Roberto
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2022
Institución:Universidad Cesar Vallejo
Repositorio:UCV-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/100974
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12692/100974
Nivel de acceso:acceso embargado
Materia:Mantenimiento industrial
Eficiencia industrial
Planificación estratégica
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#3.03.02
Descripción
Sumario:El presente trabajo de investigación denominado Mantenimiento predictivo en los cucharones de excavadoras hidráulicas Komatsu PC4000 para mejorar su disponibilidad en una minera, Bayóvar 2022 tuvo como objetivo mejorar la disponibilidad. La investigación es de tipo aplicada, el enfoque cuantitativo, el diseño pre experimental y el nivel es explicativo. La población del estudio está determinada por los mantenimientos predictivos con sus datos cuantitativos de los Indicadores (KPI) de la variable disponibilidad y sus dimensiones confiabilidad y mantenibilidad de las 7 excavadoras hidráulicas PC4000, que serán calculados de manera diaria y consolidados semanalmente tomados en un periodo de 3 meses antes (setiembre 2021 – noviembre 2021) y 3 meses (febrero 2022- abril 2022) después de aplicar el mantenimiento predictivo. La técnica empleada fue la observación mediante instrumentos físicos y documentales aplicados a través ensayos no destructivos y registrados en formatos de inspección. La validación de los instrumentos se realizó a través de los juicios de expertos por el cual influye para los análisis de datos el software SPSS versión 22. En conclusión, el mantenimiento predictivo mejora la media de la disponibilidad de 78.9 % antes a 83 % después, teniendo una mejora de 4.1 %.
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