Diseño de un sistema de gestión de mantenimiento basado en el Riesgo (MBR) aplicado al pool de maquinaria pesada de la Municipalidad Provincial de Moyobamba para aumentar su disponibilidad y reducir los retrasos de la producción - Ortiz Montenegro, Fred Jhonatan (2017)
La presente tesis de estudio, tiene como finalidad aumentar la disponibilidad y reducir los retrasos de la producción del pool de maquinaria pesada de la Municipalidad Provincial de Moyobamba, a través del diseño de un sistema de gestión de mantenimiento basado en el riesgo (MBR). La municipalidad Provincial de Moyobamba, a la actualidad cuenta con 15 máquinas pesadas, tales como: Volquetes, excavadoras, motoniveladoras, cargadores frontales, rodillos compactadores, tractor oruga y retroexcavadora con martillo, los cuales poseen una disponibilidad entre el rango de 77.53% a 89.17%, confiabilidad entre 81.45% a 92.88% y mantenibilidad de 27.39% a 57.96%. Para incrementar los indicadores de mantenimiento, fue necesario realizar un análisis de criticidad a la maquinaria, agrupando las principales fallas en sistema como: lubricación, enfriamiento, combustible, admisión, escape y eléctrico. Dicho análisis de criticidad determino que los sistemas más críticos son el de lubricación y enfriamiento; los semicriticos combustible, admisión de aire y eléctrico y como único sistema no critico al escape. Se realizó un análisis de los sistemas, mediante la elaboración de las hojas de información y decisiones a todos los sistemas, posteriormente a través del número de prioridad de riesgo, evaluar las 81 fallas más relevantes de toda la maquinaria, determinando que 38 fallas son inaceptables, 24 fallas reducibles a deseables y 19 fallas aceptables. La metodología basada en el riesgo, permitió, aumentar la disponibilidad y confiabilidad, pero mantener constante la mantenibilidad. Disponibilidad de 88.32 a 94.25% y confiabilidad de 91.44 a 96.52%. La implementación de este proyecto tiene una inversión de 20300 US$, con un beneficio de 102250.411 US$/año, recuperando la inversión en 3 meses.