Modelamiento del sistema de mantenimiento predictivo de tableros eléctricos para reducir el impacto de cortes de energía en edificios corporativos de la empresa V&C Profesionales en Tecnología SAC – 2025

• Autor: Yauri Santiago, Luis Alberto
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Tecnológica del Perú
• Repositorio: UTP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/14113
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12867/14113
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Mantenimiento predictivo; Value Stream Mapping; Disponibilidad operativa; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.01

La presente investigación busca minimizar los cortes de energía a través de la implementación de un modelo de mantenimiento predictivo para tableros eléctricos, a fin de reducir el impacto de los cortes de energía en los edificios corporativos administrados. El estudio empleó registros históricos de fallas, encuestas al personal y datos de monitoreo. Además, se modelaron distintos escenarios mediante simulación de eventos discretos en Python. La propuesta integra tres ejes: (i) mapeo de flujo de valor (Value Stream Mapping, VSM) para identificar y eliminar actividades sin valor; (ii) monitoreo en tiempo real de variables críticas, tales como la temperatura, corriente y vibración); y (iii) estandarización de tiempos de respuesta con protocolos basados en confiabilidad. La metodología propuesta fue aplicada en edificios corporativos ubicados en Lima. Los resultados muestran que, respecto a la línea base, el modelo logra reducciones promedio del 8 % en el procedimiento, 15 % en el tiempo de espera y 25 % en el ciclo completo de mantenimiento predictivo. En conjunto, el tiempo medio de reparación (MTTR) disminuyó 28 % y la relación de tiempo medio de ciclo completo y respuesta correctiva sube de 93.65 % a 98.05 %. Los resultados demuestran que la metodología empleada proporciona una estrategia robusta para transitar de un mantenimiento reactivo a uno predictivo, con beneficios técnicos y económicos. El modelo es flexible y puede ser aplicado a infraestructuras similares.