Maximizar la disponibilidad de generadores eléctricos mediante la implementación de la gestión por procesos y el mantenimiento predictivo en una empresa de alquiler de generadores eléctricos en Lima, Perú

• Autores: Medina Nieto, Aida Migcelly, Tolentino Salazar, Freddy
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/674056
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/674056
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Gestión por procesos; Gestión de mantenimiento; Mantenimiento predictivo; Gestión de la Cadena de Suministro (CSM); Internet de las cosas; Process management; Maintenance management; Predictive maintenance; Supply Chain Management (CSM); Internet of Things (IoT); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00

El trabajo se elaboró un modelo de gestión por procesos acompañado del mantenimiento predictivo. La empresa que nos apoyó para el estudio se dedica al alquiler de los generadores eléctricos, donde se identificaron problemas con la ejecución de los mantenimientos, la disponibilidad de inventarios y procesos deficientes. La gestión por procesos es la base para lograr el diseño del modelo propuesto, el mapa de procesos permitirá una visión clara de la secuencia de estos, un manual de procesos como soporte documentado, la implementación de indicadores para el seguimiento y monitoreo respectivo. El mantenimiento predictivo como fuente principal de información de los diferentes componentes críticos de los generadores eléctricos van a servir de input a los procesos internos para optimizarlos y proyectar los inventarios mínimos necesarios. El ingreso remoto a los datos en tiempo real que caracteriza a estos dispositivos inteligentes proporcionará el input que generar valor al modelo propuesto. La empresa tiene la necesidad de maximizar la disponibilidad de sus generadores eléctricos, este indicador ha disminuido, en el 2019 fue del 86,3% y en el 2022 fue del 78,9%, se identifica como principal motivo del problema la deficiente gestión del mantenimiento. Con el modelo propuesto se espera obtener 90% de disponibilidad de generadores.