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En el actual entorno empresarial altamente competitivo, las organizaciones buscan continuamente estrategias para aumentar la productividad y disminuir costos. Una práctica común es la reducción de costos en actividades de mantenimiento, especialmente en equipos críticos como las bombas. Históricamente, el mantenimiento se ha enfocado en enfoques correctivos y preventivos basados en las especificaciones del fabricante. Sin embargo, la creciente importancia operativa, económica y de seguridad de las fallas ha motivado un cambio hacia estrategias más avanzadas, como el mantenimiento predictivo.

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Los datos necesarios para implementar el Mantenimiento Preventivo Basado en la Condición (MPBC) se obtuvieron a través de un proceso multifacético. En primer lugar, se llevó a cabo un exhaustivo análisis de Modos de Falla, Efectos y Criticidad (AMFEC), identificando modos de fallo, mecanismos y síntomas críticos. Posteriormente, se emplearon técnicas especializadas de monitoreo en los equipos o sistemas, utilizando metodologías específicas como el análisis de clusters, Inteligencia Artificial, Redes Neuronales y Lógica Difusa. La fusión de los resultados de estas diversas metodologías, a través de técnicas de "fusión/ensamblaje", proporcionó una comprensión más completa de los patrones de degradación. Finalmente, se estableció una conexión entre los síntomas del AMFEC y los patrones de degradación identificados, tarea compleja que requirió iteraciones y el conocimiento experto de ingenieros especializados. Además, se incorporaron Indicadores Clave de Desempeño (KPIs) y, como método sustitutivo, se introdujeron los Indicadores RMI (Repair and Maintenance Indicator) para evaluar la información generada y definir el rendimiento de consumo de vida de la maquinaria, proporcionando así una gestión óptima de los activos industriales.

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Se presentan tres escenarios distintos basados en la trayectoria del indicador RMIb (Repair and Maintenance Indicator) en relación con la gestión del mantenimiento. En el primer escenario, donde se implementó un buen programa de mantenimiento, la trayectoria del indicador permanece constantemente dentro de la franja correspondiente al 99% de confianza, indicando que la estrategia de mantenimiento es adecuada con un 99% de certeza. En el segundo escenario, con una gestión regular del mantenimiento, el indicador se encuentra el 50% del tiempo dentro de la franja del 99% de confianza y el otro 50% dentro de la franja del 95% de confianza, sugiriendo que la estrategia es buena pero no óptima durante todo el período de explotación. Por último, en el tercer escenario, caracterizado por una mala gestión del mantenimiento, el indicador está dentro de las franjas del 99% y 95% de confianza solo el 30% del tiempo, mientras que el 70% restante está fuera de ambos límites. Esto indica una estrategia pésima, con altos costos de mantenimiento en comparación con los escenarios anteriores. La conclusión principal es que la gestión del mantenimiento está directamente relacionada con los costos de ejecución, destacando la importancia de una estrategia eficiente para optimizar los recursos y minimizar los gastos asociados al mantenimiento.

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En este trabajo se ha mostrado la aplicación de indicadores de edad/condición para bombas caracterizados por diversos estados de operación y múltiples modos de fallo concurrentes. Estos indicadores permiten combinar diferentes modos de fallo en función de su importancia y contemplar diferentes políticas de explotación manteniendo una expresividad cercana a la forma de pensar de un ingeniero de producción o mantenimiento. Adicionalmente, los casos de estudio llevados a cabo muestran cómo, a partir de indicadores de consumo de vida (RMIb), es posible determinar los requerimientos mínimos de especificaciones de funcionamiento y reparación de los activos para conseguir los objetivos de explotación marcados; esto se puede identificar mediante los parámetros de las funciones de probabilidad que rigen cada uno de los modos de fallo. Esto se pudo evidenciar con las simulaciones del indicador para diferentes escenarios de gestión del mantenimiento. A partir de los resultados de este tipo de estudios, los responsables de la gestión de activos de la empresa deberán establecer una estrategia de acción de forma que se garanticen dichos requisitos (plan de mantenimiento, adquisición de equipos de mejores prestaciones de confiabilidad, etc.).

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Las conclusiones de este artículo resaltan la aplicación exitosa de indicadores de edad/condición en el contexto de bombas con diversos estados de operación y múltiples modos de fallo concurrentes. Estos indicadores permiten la combinación de diferentes modos de fallo, considerando su importancia y adaptándose a diversas políticas de explotación. La expresividad de estos indicadores se ha diseñado para ser intuitiva y comprensible para ingenieros de producción o mantenimiento.

Además, los casos de estudio demuestran que mediante indicadores de consumo de vida, específicamente el indicador RMIb, es posible determinar los requisitos mínimos de especificaciones de funcionamiento y reparación de los activos para alcanzar los objetivos de explotación establecidos. Estos requisitos pueden ser identificados a través de los parámetros de las funciones de probabilidad asociadas a cada modo de fallo. Las simulaciones realizadas para diferentes escenarios de gestión del mantenimiento respaldan la capacidad de estos indicadores para proporcionar información valiosa sobre el rendimiento y la vida útil de los activos.

En última instancia, se destaca la importancia de que los responsables de la gestión de activos en una empresa utilicen los resultados de este tipo de estudios para establecer estrategias de acción con el objetivo de garantizar los requisitos identificados. Esto podría incluir el desarrollo de planes de mantenimiento específicos, la adquisición de equipos con mejores prestaciones de confiabilidad, y otras medidas destinadas a optimizar la gestión de activos y minimizar los costos asociados al mantenimiento. En resumen, el artículo enfatiza la utilidad práctica de los indicadores de edad/condición en la toma de decisiones estratégicas para la gestión efectiva de activos industriales.

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KPI, I. C. D. D., & BOMBAS, A. E. 12º CONGRESO IBEROAMERICANO DE INGENIERÍA MECANICA.

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