Modelo de gestión de mantenimiento predictivo en el área de elaboración de la cervecería de Barranquilla, Bavaria S.A

Con el fin de aumentar la confiabilidad y la disponibilidad de los equipos del área de elaboración de la Cervecería de Barranquilla, nace la necesidad de plantear un modelo de gestión de mantenimiento predictivo, a través de la identificación de los equipos críticos, que impactan directamente en el...

Full description

Autores:
Fernandez Galvis, Larissa Fernanda
Garavito Hernandez, Andrea Lissette
Tipo de recurso:
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Fecha de publicación:
2017
Institución:
Universidad Industrial de Santander
Repositorio:
Repositorio UIS
Idioma:
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OAI Identifier:
oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/36403
Acceso en línea:
https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/36403
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Palabra clave:
Mantenimiento
Mantenimiento Predictivo
Análisis De Criticidad
Técnicas Predictivas.
Maintenance
Predictive Maintenance
Criticality Analysis
Predictive Techniques.
Rights
License
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description Con el fin de aumentar la confiabilidad y la disponibilidad de los equipos del área de elaboración de la Cervecería de Barranquilla, nace la necesidad de plantear un modelo de gestión de mantenimiento predictivo, a través de la identificación de los equipos críticos, que impactan directamente en el proceso, monitoreando las condiciones básicas de los parámetros medibles. El modelo de gestión planteado fue basado en la norma ISO 17359:2011, and diagnostics of machines-1, norma que establece los lineamientos generales que se deben seguir para implementar adecuadamente una estrategia de monitoreo por condición. Inicialmente se identificaron los equipos que hacen parte del proceso, para luego determinar la criticidad de cada uno ellos, teniendo en cuenta criterios como la producción, el mantenimiento y la seguridad, con el fin de definir los equipos a los cuales se les plantearía el modelo de gestión de mantenimiento predictivo. Con la definición de los equipos críticos, se procede a identificar sus funciones y analizar cada uno de los modos de fallas, para luego determinar el tipo de mantenimiento, seleccionar la técnica predictiva y la frecuencia inicial a emplear. Con esta información se genera la matriz de predictivos para cada uno de los equipo. Adicionalmente se definieron los indicadores de gestión para las diferentes etapas de ejecución del mantenimiento predictivo, lo anterior con el fin de identificar oportunidades de mejora para el proceso. 1 INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION. Condition monitoring and diagnostics of machines. ISO 17359:2011, 2 ed. Geneca, Suiza: ISO, 2011. 26 p.
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El modelo de gestión planteado fue basado en la norma ISO 17359:2011, and diagnostics of machines-1, norma que establece los lineamientos generales que se deben seguir para implementar adecuadamente una estrategia de monitoreo por condición. Inicialmente se identificaron los equipos que hacen parte del proceso, para luego determinar la criticidad de cada uno ellos, teniendo en cuenta criterios como la producción, el mantenimiento y la seguridad, con el fin de definir los equipos a los cuales se les plantearía el modelo de gestión de mantenimiento predictivo. Con la definición de los equipos críticos, se procede a identificar sus funciones y analizar cada uno de los modos de fallas, para luego determinar el tipo de mantenimiento, seleccionar la técnica predictiva y la frecuencia inicial a emplear. Con esta información se genera la matriz de predictivos para cada uno de los equipo. Adicionalmente se definieron los indicadores de gestión para las diferentes etapas de ejecución del mantenimiento predictivo, lo anterior con el fin de identificar oportunidades de mejora para el proceso. 1 INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION. Condition monitoring and diagnostics of machines. ISO 17359:2011, 2 ed. Geneca, Suiza: ISO, 2011. 26 p.EspecializaciónEspecialista en Gerencia de MantenimientoIn order to increase the reliability and availability of the equipment in elaboration area of Bavaria brewery in Barranquilla, the need arises to propose a management model of predictive maintenance. This management model consists in the identification of critical equipment which impact directly in the process measurable parameters. The management model was based on ISO standard 17359: 2011, Condition monitoring and diagnostics of general guidelines 2, which establishes the general guidelines that must be followed to adequately implement a condition monitoring strategy. In order to define the equipments to which the management model would be applied, the equipments that were part of the process were identified. Then, we determined the criticality of each of them following the criteria such as production, maintenance and safety. Once the definition of critical equipment was made, we proceeded to identify its functions and analyze each its failure mode. Thus, we determined the type of maintenance it needed and selected the predictive technique and the initial frequency that must be used. With this information we proceeded to generate the predictive matrix for each of the equipment. In addition, in order to identify opportunities for improvement of the process, we defined management indicators for the different stages of predictive maintenance execution. 2 INTERNATIONAL ORGANIZATION FOR STANDARDIZATION. Condition monitoring and diagnostics of machines. ISO 17359:2011, 2 ed. Geneca, Suiza: ISO, 2011. 26 papplication/pdfspaUniversidad Industrial de SantanderFacultad de Ingenierías FisicomecánicasEspecialización en Gerencia de MantenimientoEscuela de Ingeniería MecánicaMantenimientoMantenimiento PredictivoAnálisis De CriticidadTécnicas Predictivas.MaintenancePredictive MaintenanceCriticality AnalysisPredictive Techniques.Modelo de gestión de mantenimiento predictivo en el área de elaboración de la cervecería de Barranquilla, Bavaria S.AManagement model for the predictive maintenance in the elaboration area of bavaria brewery in barranquillaTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceORIGINALCarta de autorización.pdfapplication/pdf71737https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/12078028-b145-422a-8dc8-25a38d42c4e3/downloade8a8ab95b0b1f8957681d21a2df0360cMD51Documento.pdfapplication/pdf3074244https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/8129b197-235e-40d4-a6d1-f40ea99fd923/download7fdfd0ba5fee6004688d905244abb8aeMD52Nota de proyecto.pdfapplication/pdf135023https://noesis.uis.edu.co/bitstreams/8d312543-3d61-44fa-af4c-305e841dbdf2/downloada0c0b437a0ac2ff12c5e4026d7f0d8ffMD5320.500.14071/36403oai:noesis.uis.edu.co:20.500.14071/364032024-03-03 18:20:21.076http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/open.accesshttps://noesis.uis.edu.coDSpace at UISnoesis@uis.edu.co