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Mejora de metodología RCM a partir del AMFEC e implantación de mantenimiento preventivo y predictivo en plantas de procesos

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Mejora de metodología RCM a partir del AMFEC e implantación de mantenimiento preventivo y predictivo en plantas de procesos

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dc.contributor.advisor Amendola ., Luis José es_ES
dc.contributor.author Gardella González, Marc es_ES
dc.date.accessioned 2011-02-11T11:26:27Z
dc.date.available 2011-02-11T11:26:27Z
dc.date.created 2010-11-23T09:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2011-02-11T11:26:23Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/9686
dc.description.abstract La tesis doctoral que nos acontece, muestra las premisas básicas acerca de la investigación que se realiza sobre la implantación de Mantenimiento Preventivo y Predictivo en industrias de Proceso, gracias al desarrollo y personalización de la metodología RCM a partir del AMFEC. La metodología RCM, sirve para determinar las actividades de mantenimiento reactivas y proactivas, con objeto de optimizar la fiabilidad de los activos industriales. Como antecedentes de la tesis doctoral se comenta que la metodología RCM, sirve para determinar las actividades de mantenimiento reactivas y proactivas, con objeto de optimizar la fiabilidad de los activos industriales. Se basa en la obra de John Moubray, donde se basa la implantación del RCM en 7 preguntas. Los métodos de cálculo de criticidades que actualmente se reflejan en los estudios actuales, denotan la oportunidad de desarrollo de métodos de cálculo donde se tengan en cuenta multitud de variables. El número de ponderación del riesgo (NPR) para cada modo de fallo, viene calculándose en función de tres parámetros gravedad, frecuencia de fallos y detectabilidad, siendo habitualmente valorados de 1 a 10, pero invariantes ante variaciones de parámetros técnicos y de operación. Los planes de mantenimiento, aunque bien definidos por las obras de expertos, se vislumbra la oportunidad de desarrollarlos en función de tipos de equipo, tipos de mantenimiento y criticidad de NPR de modos de fallos. Los estudios de indicadores de gestión, son amplios y muy bien desarrollados, aunque para la detección de repeticiones de incidencias en el Mantenimiento Correctivo, se requiere de una definición o desarrollo. El objetivo principal del presente estudio es ayudar a la implantación de un método de gestión técnica y económica de activos, basado en la actual implantación de RCM, Mantenimiento Peventivo e indicadores de gestión y definir un método para implantar Mantenimiento Preventivo y Predictivo, controlar las incidencias, costes y aplicar soluciones técnico-económicas. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet
dc.subject Ingeniería de mantenimiento es_ES
dc.subject Indicadores económicos es_ES
dc.subject Ingeniería de procesos es_ES
dc.subject Equipos y máquinas industriales es_ES
dc.subject Amfec es_ES
dc.subject Rcm es_ES
dc.subject Criticidades es_ES
dc.subject Gestión de activos es_ES
dc.subject Mtbf es_ES
dc.subject Kpi es_ES
dc.subject Mantenimiento es_ES
dc.subject Proceso es_ES
dc.subject.classification PROYECTOS DE INGENIERIA es_ES
dc.title Mejora de metodología RCM a partir del AMFEC e implantación de mantenimiento preventivo y predictivo en plantas de procesos
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.subject.unesco 331004 - Ingeniería de mantenimiento es_ES
dc.subject.unesco 331005 - Ingeniería de procesos es_ES
dc.subject.unesco 331312 - Equipo y maquinaria industrial es_ES
dc.subject.unesco 530201 - Indicadores económicos es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/9686 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Proyectos de Ingeniería - Departament de Projectes d'Enginyeria es_ES
dc.description.bibliographicCitation Gardella González, M. (2010). Mejora de metodología RCM a partir del AMFEC e implantación de mantenimiento preventivo y predictivo en plantas de procesos [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/9686 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/acceptedVersion es_ES
dc.relation.tesis 3387 es_ES


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