Indicadores de gestión de maquinaria pesada y su influencia en el mantenimiento preventivo en una empresa minera local

• Autor: Valverde Obregon, Abel Dino
• 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:20.500.12773/22416
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12773/22416
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Indicadores de gestión de maquinaria pesada; mantenimiento; disponibilidad; utilización y rendimiento; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.03.02

En la actualidad, las principales unidades mineras cuentan con flotas de maquinaria y/o equipos pesados, los cuales forman parte de las áreas de perforación, carguío y acarreo, operando de acuerdo con su vida útil. Durante los meses del AF.2023, los niveles de disponibilidad, utilización y rendimiento de la flota analizada no alcanzaron los objetivos establecidos, volviendo a la flota poco confiable dentro del ciclo productivo de la unidad minera local. FERREYROS CATERPILLAR, representante de la marca de las flotas de perforación, carguío y acarreo, brinda soporte a las unidades mineras locales en la gestión del mantenimiento de equipos, cubriendo todas sus áreas operativas bajo contrato, con el propósito de mejorar y cumplir los indicadores de mantenimiento planificados en la atención y reparación de equipos que pertenecen a un propietario distinto del proveedor del servicio (Operaciones Mineras – Servicio Técnico Minero). Los objetivos principales se centraron en alcanzar una disponibilidad operativa superior al 85% y una disponibilidad técnica del 90%. Los equipos fueron entregados conforme a las condiciones del contrato, lo que implicó realizar un diagnóstico previo del sistema de mantenimiento aplicado por la empresa minera local, con el fin de identificar sus deficiencias y proponer mejoras basadas en los indicadores de desempeño de maquinaria pesada. Con el propósito de optimizar las etapas del ciclo de mantenimiento, se implementaron herramientas de análisis de fallas, como los diagramas de Pareto y el árbol de causas, que permitieron determinar los sistemas y componentes responsables de la mayor cantidad de horas improductivas y paradas por mantenimiento correctivo, además de identificar sus causas principales. A partir de estos resultados, se establecieron planes de acción orientados a reducir o eliminar las causas principales de fallas y averías en el corto plazo. Como consecuencia de la optimización del plan estratégico de mantenimiento diseñado, se potenciaron los indicadores claves de gestión de maquinaria pesada los mismos que comprenden la disponibilidad, utilización y rendimiento, logrando cumplir los objetivos proyectados para el AF.2024.