Sistema de anàlisis de falla para la programaciòn del mantenimiento preventivo del sistema elèctrico en el IESTP Magul Orcotuna

• Autor: Canez Archi, William Agustin
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional del Centro del Perú
• Repositorio: UNCP - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/5487
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12894/5487
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Análisis de falla; Modos de falla; Índice de riesgo de falla; Sistema eléctrico

La investigación se desarrolló con el objetivo de desarrollar un programa de Mantenimiento Preventivo del Sistema Eléctrico en el IESTP “MAGUL” – Orcotuna, en base a la influencia de un sistema de Análisis de Falla utilizando la metodología del “Análisis de los Modos, Efectos, y criticidad de las Fallas” – FMECA (Failure Mode, Effects and Criticality Analysis). El estudio de investigación se realizó con la metodología del enfoque sistémico, que estudia y entiende los fenómenos de forma global y específica, sintetizando las relaciones estructurales de sus elementos personas, máquinas, y contexto; siendo la investigación tipo básico y nivel explicativo. El diseño de investigación es descriptivo correlacional, porque se orienta a identificar las fallas potenciales con un sistema de análisis de falla basado en la metodología del FMECA (análisis de los modos de falla, efectos y criticidad de las fallas), las variables de Severidad (S), Ocurrencia (O), y Detección (D), influyen en la evaluación del nivel de riesgo (RPN) de la falla, evaluándose con la técnica de correlación múltiple. La clasificación del Nivel de riesgo de las fallas potenciales, permite plantear acciones predeterminadas de Mantenimiento Preventivo bajo la filosofía del Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad (RCM). Finalmente, la técnica de procesamiento de datos para la prueba de hipótesis, fue el estadígrafo paramétrico de correlación múltiple, el coeficiente de determinación (R2), y la de regresión lineal para la evaluación del nivel de influencia de las variables.