Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)Guillín Estrada, WilsonVillamil Bravo, Gustavo AdolfoCáceres León, Dimar2025-09-022025-09-022025-08-112025-08-11https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/46135Este estudio desarrolló un modelo predictivo de mantenimiento basado en análisis tribológico de aceites lubricantes para equipos diésel de Concremóvil SAS. Mediante el monitoreo sistemático de parámetros clave (viscosidad, metales de desgaste, oxidación y TBN), se establecieron patrones de degradación que permitieron extender los intervalos de mantenimiento de 700 a 1000 horas sin comprometer la integridad de los equipos, mediante la identificación de tendencias en las variables tribológicas medidas en análisis históricos de la muestra, consistente en un conjunto definido de vehículos de la flota de Concremóvil SAS. La implementación piloto mostró reducciones del 20-25% en costos operativos (lubricantes, filtros y mano de obra), con potencial de ahorros mayores al escalarse a toda la flota. El enfoque se alinea con estándares ISO 55001 y combina accesibilidad técnica (bajo requerimiento de infraestructura IoT) con adaptabilidad a condiciones operativas reales. Como limitación, el modelo requiere recalibración para distintos tipos de equipos y entornos, sugiriendo futuras mejoras con integración de machine learning u otros modelos de aprendizaje automático, al igual que la realización de nuevas mediciones que aporten robustez al modelo. Este caso evidencia el valor de las estrategias predictivas para la gestión de activos en la industria pesada, y abre la puerta a futuros desarrollos orientados a la mejora de la gestión de activos de Concremóvil SAS.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessMantenimiento predictivoAnálisis de aceiteTribologíaGestión de flotasIndustria 4.0Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - EspecializaciónUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coPredictive MaintenanceOil AnalysisTribologyFleet ManagementIndustry 4.0http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)