Incluye anexos.

Tesis (Maestría) Universidad Nacional del Callao, Escuela de Posgrado, Unidad de Posgrado de la Facultad de Ingeniería Mecánica y de Energía, Maestro en Gerencia del Mantenimiento, 2024

Incluye referencias bibliográficas.

Resumen. Resumo. Introducción. Planteamiento del problema. Marco teórico. Hipótesis y variables. Metodología del proyecto. Resultados. Discusión de resultados. Conclusiones. Recomendaciones. Referencias bibliográficas. Anexos.

El objetivo de esta investigación fue elaborar e implementar un plan de mantenimiento basado en la metodología de Análisis de Modo y Efecto de Falla (AMEF) para mejorar la productividad del sistema de muestreo robótico de la empresa impala terminales SA Desde la instalación de los robots desarrollados por MIRS en 2019, se registraron incrementos en los tiempos de muestreo y en el número de camiones muestreados. No obstante, las fallas recurrentes en los equipos afectarán significativamente el rendimiento y la eficiencia del proceso. El estudio, de enfoque descriptivo y explicativo, utilizó un método inductivo. Se analizaron datos de camiones muestreados, tiempos de muestreo entre 2023 y 2024, e informes de fallas registrados por el supervisor y el equipo de mantenimiento. Dos herramientas fueron claves: el diagrama Causa-Efecto, para identificar factores como desgaste de equipos y errores operativos; y la matriz AMEF, para priorizar acciones correctivas mediante el análisis de modos de falla y sus efectos. Los resultados obtenidos mediante SPSS, mostraron inicialmente un aumento en las fallas y una disminución en el número de camiones muestreados, reflejando la ausencia de un plan de mantenimiento adecuado. Tras la implementación del plan basado en AMEF, la productividad incrementó un 19.34%, gracias al mejor rendimiento operativo; la eficiencia mejoró en un 7,40%, al reducirse la frecuencia de fallas; y la eficacia aumentó un 14.25%, debido a menores tiempos de reparación y mejores condiciones operativas. Estos resultados validan la efectividad de un enfoque estructurado para reducir fallas, optimizar tiempos y garantizar un rendimiento sostenible del sistema de muestreo robótico.

Texto en español.