Gestión de mantenimiento predictivo basado en la ISO 17359 y su efecto en la eficiencia energética del sistema de aire acondicionado del Aeropuerto Internacional del Callao, periodo 2023

• Autor: Morales Rivera, Jhonny Leonidas
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Nacional del Callao
• Repositorio: UNAC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unac.edu.pe:20.500.12952/9048
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12952/9048
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Mantenimiento predictivo; ISO 17359; Eficiencia; Energía; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.01

La tarea de investigación se fundamenta en la Gestión de Mantenimiento predictivo basado en la Norma ISO 17359 y su efecto en la eficiencia del sistema de aire acondicionado del Aeropuerto Internacional del Callao. Se describe el marco teórico el cual nos ayudan a definir y entender las definiciones de mantenimiento, eficiencia, indicadores de mantenimiento y energía, análisis de criticidad, ciclo de vida, análisis de modos de fallas y efecto (FMEA), distribución de Weibull, metodología mantenimiento basado en condición (MBC). Se menciona el estado de la organización en estudio, en donde se da a conocer el problema a resolver como el área donde se desarrolla la investigación y el sistema de aire acondicionado donde se aplica el mantenimiento predictivo basado en la ISO 17359, mediante la aplicación de la nueva gestión, cumpliendo los pasos de la ISO, como el análisis de criticidad, FMECA, plan de monitoreo permitió a la empresa obtener datos cuantitativos reales, el cual permitió un mejor análisis mediante el software SPSS. El objetivo principal es determinar como la nueva Gestión de mantenimiento da solución a los problemas del sistema de aire acondicionado, como la baja eficiencia de los indicadores OEE y altos consumos de energía. Para nuestro análisis los datos de referencia que se tomen serán por el periodo de un semestre antes y un semestre después de aplicada la nueva gestión del mantenimiento, donde se evidenció que la eficiencia operativa del equipo mejoró en 1.93%, y el consumo de energía se reduce en 2.3%. Para dar veracidad a nuestros resultados utilizaremos la prueba estadística de normalidad en donde la información analizada continua con una distribución normal, que quiere decir que son paramétricos, para corroborar las hipótesis utilizamos la prueba T de Student.