Evaluación de los indicadores de gestión (kpi) en el mantenimiento basado en la confiabilidad para el periodo 2024

Descripción del Articulo

La industria minera en el Perú se enfrenta actualmente a un entorno altamente competitivo y exigente en términos de producción, seguridad y protección ambiental. Por ello, es fundamental que los equipos de producción mantengan un alto nivel de eficiencia operativa, asegurando su funcionamiento conti...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Justo Quispe, Joel Yhordan
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2025
Institución:Universidad Nacional de San Agustín
Repositorio:UNSA-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unsa.edu.pe:20.500.12773/21522
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.12773/21522
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Disponibilidad inherente
MTTR
MTBF
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02
Descripción
Sumario:La industria minera en el Perú se enfrenta actualmente a un entorno altamente competitivo y exigente en términos de producción, seguridad y protección ambiental. Por ello, es fundamental que los equipos de producción mantengan un alto nivel de eficiencia operativa, asegurando su funcionamiento continuo y evitando fallos inesperados. Este informe tiene como objetivo evaluar la relevancia de los indicadores clave de rendimiento (KPI) relacionados con el mantenimiento basado en la confiabilidad, con especial énfasis en la disponibilidad inherente, que mide la eficiencia de la producción en términos de porcentaje. Además, se aborda la relación de estos indicadores con el MTTR (Tiempo Medio de Reparación), que facilita la planificación de los programas de mantenimiento al cuantificar el tiempo requerido para reparar los equipos, y el MTBF (Tiempo Medio Entre Fallas), que mide la efectividad de las reparaciones y el tiempo promedio entre fallas. todo esto permite evaluar y hacer planes de acción para organizar y planificar el objetivo. El análisis se centra en los datos correspondientes al período 2024, con el fin de identificar los meses con mayor MTBF, así como los equipos que han registrado las mayores horas de inactividad y las frecuentes paradas. Esta información será clave para desarrollar un plan de acción orientado a mejorar la eficiencia operativa y optimizar los procesos de mantenimiento.
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