El proyecto profesional tiene como propósito que las empresas cuyo rubro es la minería y se encargan de la perforación en la etapa de exploración cuenten con una herramienta para la correcta planificación del mantenimiento de sus maquinarias, ya que los reprocesos en la operación de perforación son sumamente costosos y ocurren cuando el equipo tiene una falla irreparable en el sitio. La empresa dedicada a la perforación de exploración tiene un rígido plan de mantenimiento (overahul) que debido al amplio margen en el pasado era viable, sin embargo, en la actualidad el margen se ha reducido obligando a ser cada vez más eficiente en todos los aspectos.
El modelo presentado propone el cambio de plan de mantenimiento a uno predictivo y para ello se utilizan las siguientes herramientas: 5S’s para la limpieza y el orden de los espacios de trabajo a tratar; SLP para reducción de transito inútil en la operación de mantenimiento; MTBF para la confiabilidad del mantenimiento de los equipos; y por último MRP para controlar los repuestos y componentes en el abastecimiento.
Los reprocesos llegaban a un número de 77 anuales equivalentes a 26 equipos de los 130; luego de desarrollado el modelo se corrigieron 24 equipos dando una disponibilidad del 98.46% con la metodología PdM (Predictiva), además, se obtuvo un 29.84% de ahorro en costo de almacenaje de repuestos y componentes. / This professional project has as a purpose that mining companies in charge of drilling which are in the exploration phase may have a tool for precise planning of their machinery maintenance, since reprocessing in drilling operations is very costly and happens when there is an irreparable damage on-site. The drilling and exploration company has an extremely strict overhauling plan which -due to a vast bottom line in the past- used to be viable, however these days that margin has been reduced which forces us to be more efficient in every aspect.
This model proposes a change in the maintenance plan towards a predictive nature and for that we use the following tools: SS for cleaning and order in our working space for treating; SLP for a reduction in useless transit in maintenance operations; MTBF for the reliability of equipment maintenance: and, at last MRP to control spare parts and supply components.
Reprocessing gets to a total of 77 yearly, which equates to 25 machines out of 130; after this model is applied 24 machines were corrected providing an availability of 98.46% with PdM (Predictive) methodology, besides that, we get a total of 29.84% of saving on spare parts and components storage costs. / Trabajo de Suficiencia Profesional
| Identifer | oai:union.ndltd.org:PERUUPC/oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/657685 |
| Date | 06 August 2021 |
| Creators | Alvarez Castellanos, Luis Enrique |
| Contributors | Llontop Jesús, José Alberto |
| Publisher | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), PE |
| Source Sets | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC) |
| Language | Spanish |
| Detected Language | Spanish |
| Type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis |
| Format | application/pdf, application/epub, application/msword |
| Source | Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC), Repositorio Académico - UPC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International, http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ |
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