Implementación de un plan de mantenimiento basado en RCM para mejorar la confiabilidad de empernadores de AESA en Minera RAURA

• Autor: Peña Ávila, Fred Charlie
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Universidad Nacional del Centro del Perú
• Repositorio: UNCP - Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.uncp.edu.pe:20.500.12894/8529
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12894/8529
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Plan de Mantenimiento; RCM; Confiabilidad; Análisis de Criticidad; AMFE; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.00

En el último semestre del 2020, la empresa “Administración de Empresas S.A.C” perdió US$ 62,644.78 por sanciones económicas por incumplimiento del contrato de sostenimiento y US$ 172,604.42 por dejar de instalar elementos de sostenimiento programados, en ambos casos la causa fundamental fue por las paradas de los equipos empernadores por falla funcional, asimismo un deficiente sostenimiento en el socavón expone a riesgo de accidente por caída de roca a todo personal que trabaja en interior de mina; por ello se realizó la presente investigación que tuvo por objetivo: Implementar un plan de mantenimiento basado en RCM para mejorar la Confiabilidad de Empernadores de AESA en minera Raura, con la finalidad de disminuir las paradas por fallas funcionales de dichos equipos, para ello se realizó la selección del objeto de estudio mediante un árbol jerárquico y el análisis de Criticidad, también se determinó los sistemas, subsistemas, y componentes del equipo a los cuales se definió sus funciones y a través del Análisis de Criticidad y del histórico de Fallas se seleccionó las partes críticas al cual se aplicó el AMFE y como resultado se estableció un plan de mantenimiento detallado, al aplicar este plan se logró mejorar la confiabilidad de los Empernadores de 81.3 % a 88.5%; el tipo y nivel de investigación fue el tecnológico y aplicado, el diseño de la investigación fue de un grupo con pre prueba y post prueba, el análisis estadístico que se utilizó para validar la hipótesis fue la T de Student.