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Título: Propuesta de mejora en la gestión de mantenimiento para aumentar la confiabilidad de los equipos críticos en la empresa Agroindustrial Laredo S.A.A.
Asesor(es): Flores Lezama, Carlos
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
Fecha de publicación: 1-ene-2012
Institución: Universidad Privada del Norte
Resumen: RESUMEN El presente trabajo de investigación ha sido desarrollado en la Empresa Agroindustrial Laredo S.A.A para solucionar la problemática actual referente a las grandes pérdidas que se generan por el mantenimiento inadecuado de las máquinas que están en operación. La metodología que se ha seleccionado para resolver el problema consiste en desarrollar un Programa de Mantenimiento Predictivo por análisis de Vibraciones en los equipos críticos. Los fundamentos básicos en los que se basa el análisis de vibraciones son el movimiento armónico simple de los cuerpos y el Teorema de Fourier para poder realizar análisis de vibraciones en las máquinas de la empresa azucarera Laredo S.A.A. La Empresa Agroindustrial Laredo S.A.A. posee una gran cantidad de equipos rotativos de diferentes grados de criticidad. Para determinar su grado de criticidad, se toman en cuenta los siguientes criterios: el costo del equipo, importancia dentro del proceso y complejidad de mantenimiento. El mantenimiento predictivo considera a cada máquina por separado. sustituyendo las revisiones periódicas por medidas periódicas que pueden seguir en detalle el desarrollo del estado de funcionamiento de cada máquina en concreto. Con la medida regular de las vibraciones se puede detectar el nacimiento de irregularidades de las máquinas. Un plan de mantenimiento predictivo (PMP) basado en análisis de vibraciones aplicado a máquinas rotativas en la empresa del presente estudio trae consigo muchas ventajas, tanto desde el punto de vista económico, como técnico. El Plan de Mantenimiento Predictivo por Analisis de Vibraciones mejorará la confiabilidad del mantenimiento al tener las máquinas y los equipos en buenas condiciones de funcionamiento, no existirán paros imprevistos, se cumplirán con las fechas de las programaciones, no se gastará dinero fuera de lo programado, los costos de producción seran competitvos.

ABSTRACT This research work has been developed in the Agroindustrial Laredo S.A.A to solve the current problems concerning the large losses that are generated by improper maintenance of the machines are in operation. The methodology selected to solve the problem is develop a Predictive Maintenance Program by analysis of Vibrations in critical equipment. Basic fundamentals that underpin the analysis of vibrations are simple harmonic motion of bodies and the Fourier Theorem to perform vibration analysis equipment for the sugar company Laredo S.A.A La empresa Agroindustrial Laredo S.A.A. has a lot of rotating equipment of varying degrees of criticality. To determine the degree of criticality, are taken into account the following criteria: the cost of equipment, importance and complexity within the maintenance process. Predictive maintenance considers each machine separately, replacing regular periodic review by measures that can follow in detail the development of the operating status of each particular machine. With the regular measurement of vibrations can be detected irregularities in the birth of the machines. A predictive maintenance plan (PMP) based on vibration analysis applied to rotating machines in the company of this study brings many advantages, like a economically, and technically. Predictive Maintenance Plan to improve Vibration Analysis maintenance reliability by having the machines and equipment in good working condition, no unscheduled will exist, it will meet the dates of the programs, not spend money out of schedule, production costs will be competitive.
Enlace al repositorio: https://hdl.handle.net/11537/10785
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Industrial
Institución que otorga el grado o título: Universidad Privada del Norte. Facultad de Ingeniería
Grado o título: Ingeniero Industrial
Fecha de registro: 24-ago-2017



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