Confiabilidad de una flota de cargadores de bajo perfil aplicando el modelo estocástico de Crow Amsaa - Unidad Minera Arcata, Arequipa

• Autor: Casilla Vargas, Adolfo Armando
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional del Callao
• Repositorio: UNAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/6051
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12952/6051
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Confiabilidad; Modelo estocástico; Sistemas reparables; Diagrama de Jack Knife; Modos y efectos de fallas; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01

En la presente tesis se realizó el estudio de la mejora de la confiabilidad de una flota de cargadores de bajo perfil de 0.75 yd3 usando el modelo estocástico de Crow Amsaa, ya que permite analizar y modelar la confiabilidad de sistemas reparables que son sometidos a procesos de reparaciones mínimas, y de esa forma poder tomar las mejores decisiones en post de mejorar la confiabilidad de la flota. Para mejorar la confiabilidad de la flota de cargadores de bajo perfil se tuvo que analizar cuál de los sistemas que componen este cargador de bajo perfil le causa mayores paradas correctivas y por ende una baja confiabilidad, es así que se evaluó cuáles eran los sistemas más críticos con apoyo del Diagrama de Jack Knife, el cual es un diagrama que analiza la criticidad de cualquier equipo en base a la tasa de fallas, tiempo medio para reparar y la indisponibilidad. Posterior a eso se usó el Análisis de modos y efectos de fallas para poder evaluar el nivel de riesgo de las posibles causas que originen la falla de los sistemas críticos, y así poder proponer acciones que minimicen, controlen o eliminen el nivel de riesgo de casa posible causa de falla. Luego de un seguimiento de la implementación de las acciones de mejora, se realizó nuevamente un análisis de la confiabilidad de la flota haciendo uso del modelo estocástico de Crow Amsaa, teniendo como resultado que la confiabilidad mejoro en el tiempo. Esto nos hizo concluir que el uso apropiado del modelo estocástico de Crow Amsaa mejora la confiabilidad de un sistema reparable ya que nos da una visión más exacta de la confiabilidad de un sistema reparable y así poder tomar decisiones antes del colapso de un sistema.