Desarrollo modelo de mantenimiento predictivo para equipos mineros en Distribuidora Cummins Chile S.A.
Professor Advisor
dc.contributor.advisor
Muñoz Krsulovic, Ezequiel
Author
dc.contributor.author
Santibáñez Espinoza, Alberto Matías
Associate professor
dc.contributor.other
Contreras Villablanca, Eduardo
Associate professor
dc.contributor.other
Jiménez Molina, Ángel
Associate professor
dc.contributor.other
Hernández Leyton, Karen
Admission date
dc.date.accessioned
2017-04-21T15:16:48Z
Available date
dc.date.available
2017-04-21T15:16:48Z
Publication date
dc.date.issued
2016
Identifier
dc.identifier.uri
https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/143704
General note
dc.description
Proyecto de grado para optar al grado de Magíster en Ingeniería de Negocios con Tecnologías de Información
es_ES
Abstract
dc.description.abstract
Este proyecto busca la optimización del servicio de mantenimiento en una de las unidades de negocios más importantes de Distribuidora Cummins Chile: el Mining Group.
El Mining Group concentra aproximadamente el 50% de la venta y el 50% del margen de la empresa entregando servicios a la minería, es por lo anterior, que esta área es considerada estratégica para la búsqueda de oportunidades de mejora a través de sus procesos productivos, además de encontrarse en un periodo de recesión en cuanto a la carga de trabajo por la contracción actual del mercado, lo que genera oportunidades de mejora que deben ser aprovechados de la mejor forma posible.
Basado en las líneas de desarrollo que Distribuidora Cummins Chile S.A. ha definido en su estrategia corporativa, se ha decidido como objetivo la búsqueda de un modelo de predicción de fallas en la flota de motores Cummins que se encuentran en funcionamiento en las distintas faenas mineras a lo largo de Chile, esto permitirá optimizar los procesos productivos relacionados a los servicios de mantención de motores, cuyo efecto, ofrecerá beneficios de forma indirecta a las distintas faenas, siendo su principal consecuencia la búsqueda de disminución de costos de mantenimiento correctivo mediante la identificación de patrones de falla en la flota total de la empresa, lo anterior, desarrollado bajo la metodología de Macroprocesos definida por el profesor Oscar Barros.
es_ES
Patrocinador
dc.description.sponsorship
CONICYT-PCHA/Magíster Nacional/2014 - 22140129 Powered@NLHPC: Esta investigación fue parcialmente apoyada por la infraestructura de supercómputo del NLHPC (ECM-02) Powered@NLHPC: This research was partially supported
by the supercomputing infrastructure of the NLHPC (ECM-02