Implementación del mantenimiento centrado en la confiabilidad (RCM) al sistema de izaje mineral, de la compañía minera Milpo, unidad El Porvenir
Bibliographic record
Abstract
A mi madre: Cristina por el enorme esfuerzo y sacrificio que hizo para estudiar y concluir la carrera de Ingeniería Mecánica, además por la confianza que me ha tenido siempre.También doy gracias a mi padre que Dios lo tenga en su gloria, quien fue la imagen para desarrollarme en el ámbito de la ingeniería mecánica.Agradezco sinceramente a todos mis hermanos, que me han ayudado y acogido en los momentos difíciles, con ejemplos y valores que ayudaron a mi desarrollo.Finalmente este trabajo va dedicado a Elida, que sin su ayuda no tendría ese empeño en superación y constancia en salir adelante y con su alegría llena mi vida de tanta felicidad.iii RESUMEN Tradicionalmente en las plantas de equipos estacionarios existen planes de mantenimiento basados en recomendaciones del fabricante, determinados en periodos fijos, basados en políticas 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 contemporánea es siempre el de mantener sus equipos o activos en la máxima disponibilidad y confiabilidad, a fin de poder garantizar una continua producción.En la investigación se abordó el siguiente problema ¿Qué técnica y/o metodología se debe aplicar para mejorar el plan de mantenimiento del Sistema de Izaje Mineral de Cía.Milpo, unidad "El Porvenir"?. Participaron 18 técnicos pertenecientes al área de Mantenimiento de Izaje de Cía.Milpo, unidad "El Porvenir", la Empresa Especializado Tiley de Canadá y la Empresa Especializa Peruavians Hydraulic SAC de Perú, se efectuó el desarrollo del plan a partir del 10 de enero del 2011 hasta el 31 diciembre del año 2011 en la Cía.Milpo Unidad: El Porvenir".Allí se realizaron 6 reuniones presenciales y visitas a campo para finalmente llegar a culminar el plan de mantenimiento basado en la confianza.Se trató de una investigación cuantitativa, cuyas etapas fueron de recolección de datos, evaluación y elaboración del plan aplicando la metodología del RCM.Se ha empleado un análisis de riesgo, aplicando la metodología de análisis 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 rediseño de sistemas.iv Dentro de esta evaluación se realizó la clasificación de los activos críticos, 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 Cía.Milpo, unidad "El Porvenir".Luego de culminar esta aplicación del plan de mantenimiento elaborado por efecto del RCM, se ha mejorado los intervalos de mantenimiento programado, considerando que antes se intervenía 3 veces por semana y hoy solo se interviene 2 veces por semana.El detalle de esta reducción se sostiene en realizar actividades efectivas y necesarias para cada tipo de activos que conforma el Sistema de Izaje Mineral.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.013 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".