Examinando por Autor "Coimbra Llerena, Alvaro Jimmy"

Mostrando 1 - 1 de 1
  • Miniatura
    Acceso Abierto
    Aplicación de técnicas de mantenimiento predictivo para mejorar la gestión de mantenimiento de la planta chancadora de agregados de la empresa Chapi 99 S.C.R.L. en la ciudad de Arequipa, 2024
    (Universidad Católica de Santa María, 2026-07-17) Coimbra Llerena, Alvaro Jimmy
    El estudio que lleva como nombre “Aplicación de técnicas de mantenimiento predictivo para mejorar la gestión de mantenimiento de la planta chancadora de agregados de la empresa CHAPI 99 S.C.R.L. en la ciudad de Arequipa, 2024” tiene como objetivo “Aplicar técnicas de mantenimiento predictivo para mejorar la gestión de mantenimiento de la planta chancadora de agregados de la empresa Chapi 99 S.C.R.L. en la ciudad de Arequipa”, para lo cual se ha estructurado de la siguiente manera. En el análisis situacional de la gestión de mantenimiento de la planta chancadora de agregados se aplicó herramientas como el análisis de las 6M´s, diagrama de Ishikawa, análisis de los registros de mantenimiento, identificación de los principales componentes de las máquinas y análisis de las fallas frecuentes que presenta cada máquina, se obtuvo los indicadores, de disponibilidad de las máquinas de 81% y confiabilidad de 85%. En el siguiente capítulo se clasificaron las técnicas predictivas más importantes que pueden ser aplicadas en los componentes de las máquinas de la planta chancadora como, Ultrasonido phase array (UTPA), Ensayos no destructivos (NDT), Vibraciones (VIB), Termografía (IR), Análisis de aceites (OIL), Pruebas de motor (MOT TST) y Pruebas eléctricas (ELE TST), realizando un trabajo de campo y análisis documental para conocer las confiablidad de cada técnica, la frecuencia de aplicación y el tiempo que demora en ejecutar las técnicas predictivas por cada falla frecuente que presentan los componentes de las máquinas. Por último, se realiza la evaluación técnica donde se ha mejorado los indicadores de disponibilidad y confiabilidad de las máquinas a un 92%. Y también la evaluación económica con indicadores como un VAN de 128.155,67; un B/C de 1,54 y un PRI de 1 año.