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Record W2755034653

Implementación del mantenimiento centrado en la confiabilidad (RCM) al sistema de izaje mineral, de la compañía minera Milpo, unidad El Porvenir

2015· dissertation· es· W2755034653 on OpenAlexaboutno aff
Palomares Quintanilla, Elvis David

Bibliographic record

VenueUniversidad Nacional de Ingeniería · 2015
Typedissertation
Languagees
FieldHealth Professions
TopicQuality and Safety in Healthcare
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Tradicionalmente en las plantas de equipos estacionarios existen planes de mantenimiento basados en recomendaciones del fabricante, determinados en periodos fijos, basados en politicas internas de la planta o simplemente aplicando un mantenimiento correctivo, es decir, reparar hasta que falla. Sin embargo, el objetivo de toda jefatura del mantenimiento contemporanea es siempre el de mantener sus equipos o activos en la maxima disponibilidad y confiabilidad, a fin de poder garantizar una continua produccion. En la investigacion se abordo el siguiente problema ?Que tecnica y/o metodologia se debe aplicar para mejorar el plan de mantenimiento del Sistema de Izaje Mineral de Cia. Milpo, unidad “El Porvenir”?. Participaron 18 tecnicos pertenecientes al area de Mantenimiento de Izaje de Cia. Milpo, unidad “El Porvenir”, la Empresa Especializado Tiley de Canada y la Empresa Especializa Peruvians Hydraulic SAC de Peru, se efectuo el desarrollo del plan a partir del 10 de enero del 2011 hasta el 31 diciembre del ano 2011 en la Cia. Milpo Unidad: El Porvenir”. Alli se realizaron 6 reuniones presenciales y visitas a campo para finalmente llegar a culminar el plan de mantenimiento basado en la confianza. Se trato de una investigacion cuantitativa, cuyas etapas fueron de recoleccion de datos, evaluacion y elaboracion del plan aplicando la metodologia del RCM. Se ha empleado un analisis de riesgo, aplicando la metodologia de analisis de modos de falla, efectos y criticidad (FMECA o AMFEC) con el objetivo de identificar los modos de falla que representan un mayor riesgo, para posteriormente seleccionar la mejor tarea de mantenimiento, ya sea preventiva, predictiva, correctiva o en su caso rediseno de sistemas. Dentro de esta evaluacion se realizo la clasificacion de los activos criticos, del sistema de Izaje para seleccionar los clases de mantenimiento preventivo, predictivo y correctivos a ser aplicados por cada equipo que formar parte el Sistema de Izaje Mineral de Cia. Milpo, unidad “El Porvenir”. Luego de culminar esta aplicacion del plan de mantenimiento elaborado por efecto del RCM, se ha mejorado los intervalos de mantenimiento programado, considerando que antes se intervenia 3 veces por semana y hoy solo se interviene 2 veces por semana. El detalle de esta reduccion se sostiene en realizar actividades efectivas y necesarias para cada tipo de activos que conforma el Sistema de Izaje Mineral. Palabras clave: Mantenimiento Basado en la Confianza (RCM), Analisis de Modos de Falla, Efectos y Criticidad (AMFEC), Plan de Mantenimiento, Criterios de Riesgo y Confiabilidad., Costo de Ciclo de vida de un activo (LCC).

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.024
metaresearch head score (Gemma)0.019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.054
Threshold uncertainty score0.129

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0240.019
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0090.005
Open science0.0030.005
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0120.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.423
Teacher spread0.388 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2015
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