Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnología de Información / El presente informe considera a la empresa matriz Sigdo Koppers como prestadora de servicios integrales a la minería e industria, sus definiciones estratégicas y su estructura corporativa y de negocios. Asimismo, se presenta al grupo de empresas SKC y a una de sus componentes (SKC Maquinarias), como objetos del estudio principal enfocándose en el área de Servicio Técnico y su relación clave y estratégica con el cliente. Cabe mencionar que Sigdo Koppers ya tiene una posición estratégica como proveedor de servicios a la minería que quiere profundizar a partir de los innumerables proyectos de inversión que se están realizando en Chile y en la región y el constante crecimiento de esta industria. El objetivo del proyecto es poder implementar una oferta inteligente a través de un servicio completo al cliente que permita dar un mantenimiento integral al parque de máquinas y unidades adquiridas, por lo que se incorporan herramientas tecnológicas que permiten, a partir de la interpretación de alarmas/fallas y su priorización, llevar a cabo servicios de mantenimiento proactivo, que reemplacen los servicios actuales de mantenimiento preventivo y correctivo. Estas alarmas/fallas son generadas directamente desde el software instalado en las distintas unidades de comando de cada una de las unidades en estudio y permiten, a partir de su interpretación y priorización, definir planes de acción inmediatas para cada una de éstas. La metodología utilizada corresponde a la aplicación del Rediseño de los Procesos de Negocios basado en Patrones de Macroprocesos sustentada en herramientas tecnológicas, de manera de llevar a cabo el alineamiento estratégico respecto de los pilares fundamentales determinados por Sigdo Koppers como Proveedor Estratégico para la Minería y la Industria y permite acercarse a los fundamentos básicos determinados por SKC Maquinarias, como son los pilares de Orientación a la Excelencia y Servicio al Cliente . Todo lo anterior, se plasma en la incorporación de una Oferta Inteligente de Mantenimiento Proactivo , que encamina los primeros pasos hacia un posicionamiento estratégico de Integración Total con el Cliente. La prueba de concepto llevada a cabo durante el 2014, generó un incremento promedio de las horas disponibles de casi un 5% para los equipos estudiados, respecto del último cuatrimestre del 2013, horas que van directamente a producción y que en términos de servicio cumplen con los objetivos trazados para el proyecto.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Eléctrica / Las estrategias de mantenimiento, ya sean correctivas, preventivas o predictivas, son fundamentales para extender el tiempo de vida de los equipos y maquinas en la industria. En particular, la monitorización y mantenimiento de la calidad de aceites en los transformadores está asociado al desarrollo de una serie de métodos tanto teóricos como aplicados. El más usado, tanto por costos como por los tiempos involucrados, es el tratamiento por regeneración de características químicas y dieléctricas. La mayoría de estos métodos requieren una monitorización en línea para estimar el tiempo exacto en que un aceite se regenera y logra una calidad adecuada para asegurar una larga duración. Sin embargo, en muchos casos este tipo de enfoques no se aplica, dependiendo el análisis de resultados que son obtenidos en pruebas de laboratorio; con la consiguiente extensión de los tiempos y costos asociados a esquemas de mantenimiento plani cado. El presente trabajo plantea el diseño e implementación de un sistema para la estimación y pronóstico del proceso de regeneración del aceite en transformadores de media potencia. Dicho sistema se basa en una caracterización del estado del aceite calculada a través de un ltro de partículas (clase de algoritmos Bayesianos de procesamiento secuencial de información), debido a la capacidad que exhibe este algoritmo en el manejo de modelos no-lineales con fuentes de incertidumbre no-Gaussianas. Con el n de obtener los valores óptimos a utilizar en el proceso de pronóstico, se consideran datos de muestras de aceite tomadas en un período de tiempo bien establecido. Las condiciones iniciales se determinan por medio de algoritmos de enjambre de partículas (PSO por sus siglas en inglés). El resultado son los valores más apropiados para el número de partículas y realizaciones del ltro a ser utilizadas en una implementación general. La validación del este trabajo se efectúa con datos obtenidos aplicados a otro transformador con similares características de potencia y voltaje. Los resultados de nidos demuestran que mejoran notablemente el pronóstico de regeneraci ón de aceites en términos de exactitud y precisión, mostrando un margen de error de 0;0521 en los valores pronosticados, este valor se obtiene, debido a mejores condiciones iniciales para el vector de estados que se usa en la implementación del ltro de partículas, permitiendo una plani cación más efectiva en el mantenimiento