Implementación de un modelo analítico no supervisado para la predicción de fallas en camiones fábrica del servicio integral de voladura de Exsa ubicados en la Mina Yanacocha

• Autores: Huarniz Colunga, Jessica Liliana, Miranda Quezada, Fabio Nazario
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2019
• Institución: Universidad Ricardo Palma
• Repositorio: URP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/2804
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14138/2804
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Camión Fábrica; Modelo Analítico no Supervisado; Mantenimiento Predictivo; EXSA; SAP S/4; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02

La presente investigación describe la “Implementación de un Modelo Analítico no Supervisado para la Predicción de Fallas en Camiones Fábrica del Servicio Integral de Voladura de EXSA Ubicados en la Mina Yanacocha”. Como precedente, se basó los cambios en la teoría del mantenimiento que se viene realizando en la actualidad, ha motivado esta investigación, en la cual se busca aminorar costos en repuestos y tener mayor disponibilidad en las máquinas. Este se vio reflejado dentro de la gestión de mantenimiento que se tenía en la empresa EXSA con sus camiones fábrica. El diseño para la implementación de la tesis se realizó en 4 partes, desarrollándose primero el análisis de criticidad, obteniendo los equipos más críticos; luego el diseño y gestión de un sistema de telemetría, con el cual se realizó la recaudación de datos del camión; el modelo de datos, para que el ingreso a nuestro modelo analítico sea más eficiente y finalmente el diseño del modelo analítico no supervisado para la predicción de fallas. Después de haber ejecutado los objetivos propuestos, cada uno sometidos a pruebas específicas; validación de modelo de criticidad, transferencia y calidad de datos, confianza, soporte y elevación de las predicciones de nuestro modelo analítico. Se validó en un 100% el modelo de criticidad, donde se obtuvo que los sistemas propuestos son los más críticos, se logró el correcto funcionamiento del sistema de telemetría, con un 100% de eficacia, pudiendo rastrear al camión fábrica en tiempo real durante su funcionamiento en mina, así mismo, se comprobó la transferencia de datos a la plataforma web y se obtuvo un 100% en la calidad de datos, según el patrón propuesto, y 43 predicciones, con una confianza máxima del 100%, soporte máximo de 5,435% y elevación máxima del 4,6%, los cuales son resultados favorables y concluyentes.