Optimización de estrategia de mantenimiento mediante la utilización de autómatas programables en adquisición de datos

Descripción del Articulo

Automatas Vs Humanos en la Adquisicion de Datos Es común observar el registro de información de los eventos de cualquier tipo sea alarmas, ruidos, temperaturas, humo, etc en cualquier maquina sometido a un estado productivo nos indican que algo esta pasando, muy a pesar de haber estado siguiendo las...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Tinoco Yurivilca, Edgar Eden
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2013
Institución:Universidad Nacional del Centro del Perú
Repositorio:UNCP - Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/3904
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/20.500.12894/3904
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:TPM
Autómatas
Adquisición de datos
Estrategia de mantenimiento
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description Automatas Vs Humanos en la Adquisicion de Datos Es común observar el registro de información de los eventos de cualquier tipo sea alarmas, ruidos, temperaturas, humo, etc en cualquier maquina sometido a un estado productivo nos indican que algo esta pasando, muy a pesar de haber estado siguiendo las recomendaciones de los fabricantes, que muchas veces exageran las actividades de mantenibilidad para proteger sus equipos, son realizados de manera manual. Muchas metodologías han intentado corregir comprometiendo a todo el personal e involucrarlos más activamente, pero sin embargo esta mejora es temporal. En muchas ocasiones durante las operaciones de mantenibilidad se observa errores de registros en cartilla, la alta rotación de personal administrativo ocasiona la pérdida de conocimiento de los procesos administrativos obviando en muchos casos el registro de fallas graves teniendo maquinas paralizadas incluso hasta 1 semana y en algunos casos hasta meses. Errores en información vital para el planeamiento mecánico, ocasiona una restricción o un valor alto en stock de repuestos; muchas estrategias se enfocan a reparaciones por fallas sobretodo en equipos críticos cuya disponibilidad es alta. El mantenimiento preventivo es escaso y predictivo no existe. ¿Como se podría planificar adecuadamente ante la falta de información proveniente de los centros de producción? ¿Como se podría confiar en los indicadores de disponibilidad productiva, si la calidad de la información esta en duda?. Se intentaron soluciones administrativas contratándose personal de apoyo para registrar los eventos de fallas y acciones correctivas, sin embargo las duda sobre la calidad de la información hacia que estos esfuerzos no causen mejorías. Consientes que los errores involuntarios y/o voluntarios hechos por humanos, se plantea una nueva estrategia para diseñar un autómata programable que se encargue de realizar el registro de todos los eventos de errores y fallas en los subsistemas de los equipos, cuya finalidad sería reemplazar el proceso de llenado de “hojas de registro de fallas”. Aplicando conceptos de TPM, Jack Knife y Weibull hicimos una comparación de ambos registros obteniendo indicadores alarmantes. Con registro manual la disponibilidad fue 97%, con el autómata esta disminuye a 76%. La priorización de reparación de subsistemas cambiaron de acuerdo a este nuevo análisis. “Errar es humano”, una frase muy utilizado y muchas veces para justificar lo injustificable, pero podrías avalar que los errores humanos llegan a costar bastante en aspecto productivo.
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En muchas ocasiones durante las operaciones de mantenibilidad se observa errores de registros en cartilla, la alta rotación de personal administrativo ocasiona la pérdida de conocimiento de los procesos administrativos obviando en muchos casos el registro de fallas graves teniendo maquinas paralizadas incluso hasta 1 semana y en algunos casos hasta meses. Errores en información vital para el planeamiento mecánico, ocasiona una restricción o un valor alto en stock de repuestos; muchas estrategias se enfocan a reparaciones por fallas sobretodo en equipos críticos cuya disponibilidad es alta. El mantenimiento preventivo es escaso y predictivo no existe. ¿Como se podría planificar adecuadamente ante la falta de información proveniente de los centros de producción? ¿Como se podría confiar en los indicadores de disponibilidad productiva, si la calidad de la información esta en duda?. Se intentaron soluciones administrativas contratándose personal de apoyo para registrar los eventos de fallas y acciones correctivas, sin embargo las duda sobre la calidad de la información hacia que estos esfuerzos no causen mejorías. Consientes que los errores involuntarios y/o voluntarios hechos por humanos, se plantea una nueva estrategia para diseñar un autómata programable que se encargue de realizar el registro de todos los eventos de errores y fallas en los subsistemas de los equipos, cuya finalidad sería reemplazar el proceso de llenado de “hojas de registro de fallas”. Aplicando conceptos de TPM, Jack Knife y Weibull hicimos una comparación de ambos registros obteniendo indicadores alarmantes. Con registro manual la disponibilidad fue 97%, con el autómata esta disminuye a 76%. La priorización de reparación de subsistemas cambiaron de acuerdo a este nuevo análisis. “Errar es humano”, una frase muy utilizado y muchas veces para justificar lo injustificable, pero podrías avalar que los errores humanos llegan a costar bastante en aspecto productivo.Tesisapplication/pdfspaUniversidad Nacional del Centro del Perúinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/Universidad Nacional del Centro del PerúRepositorio institucional - UNCPreponame:UNCP - Institucionalinstname:Universidad Nacional del Centro del Perúinstacron:UNCP TPMAutómatasAdquisición de datosEstrategia de mantenimientoOptimización de estrategia de mantenimiento mediante la utilización de autómatas programables en adquisición de datosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisSUNEDUIngeniería MecánicaUniversidad Nacional del Centro del Perú.Facultad de Ingeniería MecánicaTitulo ProfesionalIngeniero MecánicoTHUMBNAILTinoco Yurivilca.pdf.jpgTinoco Yurivilca.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg7254http://repositorio.uncp.edu.pe/bitstream/20.500.12894/3904/4/Tinoco%20Yurivilca.pdf.jpg779ea976b35e59573994e9afc3c67d21MD54ORIGINALTinoco Yurivilca.pdfTinoco Yurivilca.pdfapplication/pdf1121931http://repositorio.uncp.edu.pe/bitstream/20.500.12894/3904/1/Tinoco%20Yurivilca.pdfdb04666385b6c289d7f1b90aea77f169MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81327http://repositorio.uncp.edu.pe/bitstream/20.500.12894/3904/2/license.txtc52066b9c50a8f86be96c82978636682MD52TEXTTinoco Yurivilca.pdf.txtTinoco Yurivilca.pdf.txtExtracted texttext/plain82327http://repositorio.uncp.edu.pe/bitstream/20.500.12894/3904/3/Tinoco%20Yurivilca.pdf.txt311b424631ab034a74ee69b4c0c03d3bMD5320.500.12894/3904oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/39042024-10-17 16:53:03.369DSpacerepositorio@uncp.edu.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