Estudio de confiabilidad de los equipos críticos de la línea de producción planta 1 de Propilco S.A. y la línea de producción compuestos 3 de Ajover S.A.

Abstract

Esta monografía desarrolla un modelo integral para identificar cuales son los equipos críticos de una planta de producción con el objetivo de realizar la estimación y análisis de los parámetros de confiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad de estos equipos, y recomendar unas estrategias adecuadas de mantenimiento que se vean reflejadas en el aumento de la producción y disminución de los costos de reparación convirtiendo a mantenimiento en un departamento que genera valor a la empresa. Como caso de estudio se toma una planta petroquímica (Propilco S.A.) y una planta manufacturera (Ajover S.A.) para abarcar dos sectores fundamentales de la industria, sin embargo esta metodología puede ser aplicada a cualquier empresa del sector industrial y de servicios que quieran mejorar el mantenimiento. Inicialmente se desarrollan los conceptos teóricos de criticidad, distribución de Weibull, indicadores de confiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad, método i-kaésimo y teorías de mantenimiento (correctivo, preventivo, TPM y RCM) para luego ser aplicados a los casos de estudio. Para cada caso se realiza una descripción del proceso de producción identificando las variables físico-químicas y los equipos que componen cada planta; estos se tienen en cuenta para llevar a cabo el estudio de criticidad; de esta forma se reduce el número de equipos que se toman para el estudio de confiabilidad. El siguiente paso consiste en recopilar los datos de tiempos entre fallas y tiempos de reparación de los equipos críticos, entregados por el departamento de mantenimiento de cada empresa, con estos se calculan los indicadores de confiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad a través del método i-kaésimo, la distribución Weibull y la formula del tipo de disponibilidad deseada. Los indicadores calculados permiten analizar el comportamiento de cada equipo crítico teniendo en cuenta su ubicación en la curva de Davies, por lo que finalmente se proponen estrategias de mantenimiento para mejorar la confiabilidad.