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MCC Aplicado a sopladoras de PET

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by

Cristhian Silva

on 8 September 2016

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Transcript of MCC Aplicado a sopladoras de PET

28
TRASLADO DE PREFORMAS
SISTEMAS PRINCIPALES
SEMINARIO DEL SECTOR ELÉCTRICO PARAGUAYO

Aplicación de Mantenimiento Centrado en Confiabilidad a la Producción de Envases PET
Autores:
Cristhian Alberto Silva Monges
Alexi Gustavo Benítez Frutos

Orientadores:
Prof. Ing. Vanderley Espínola Oliveira
Prof. Ing. Rolando A. Rodríguez Agüero

Noviembre 2015
Contenido
1. Naturaleza del Proyecto

2. Marco Teórico

3. Situación Actual

4. Ingeniería de Diseño

5. Evaluación Económica

6. Conclusiones y Recomendaciones

Actividades Realizadas
NATURALEZA DEL PROYECTO
Justificación
Finalidad del Proyecto
Elaborar un plan basado en la metodología (MCC), estableciendo los elementos y pasos que deben estar presentes en el mantenimiento dado, para que este sea realmente un proceso de MCC, demostrando su viabilidad económica, por medio del análisis estadístico de Monte Carlo.
Objetivo General
Proponer un plan de Mantenimiento Centrado en Confiabilidad (MCC) en una planta procesadora de plástico, a fin de reducir costos de mantenimiento, mejorando la confiabilidad operacional dentro de los rangos preestablecidos.
Objetivos Específicos
1.Seleccionar una máquina sopladora de PET (Polietileno Tereftalato) a la cual aplicar el proceso MCC, que mejore todos los sistemas de la máquina, con la finalidad de lograr estándares de funcionamiento adecuados.

2.Desarrollar una metodología para la implementación del MCC, a modo de seleccionar las tareas y frecuencias más efectivas de mantenimiento.

3.Evaluar la viabilidad económica por medio del análisis de Monte Carlo.
Beneficiarios
Industrias Plásticas
Industrias en General
Alcance
MARCO TEÓRICO
¿Qué es el MCC?
Beneficios del MCC
Mejora la seguridad.

Mejora el rendimiento operacional de los equipos.

Mejora la relación costo/riesgo-efectividad del mantenimiento.

Genera una base de datos de Mantenimiento.

Proceso de Implementación del MCC
1. En las reuniones del ENT se responden las 7 preguntas del MCC.

2. El grupo es el responsable de determinar las frecuencias y los tipos de mantenimiento (preventivas, predictivas, entre otros).

3. El éxito del MCC depende en gran medida del ENT.
Planilla de Modos y Efectos de Falla
Árbol Lógico de Decisión
Hoja de Decisión
RESPONDE LA 6TA Y 7MA PREGUNTA DEL MCC
SITUACIÓN ACTUAL
Paradas por Mantenimiento Correctivo
REGISTRO DE ORDENES DE TRABAJO
Tiempos de Parada
HORAS DE PRODUCCIÓN: 5691 Hs

HORAS DE PARADAS POR MANTENIMIENTO: 1212 Hs

DISP =

____________
5691 - 1212
5691
=
0.787 o bien 78,7 %
En el periodo 2014, según registros de órdenes de trabajo, se han realizado un total de 24 hs de mantenimiento preventivo lo que equivale solo a un 2% de las horas de parada. De este modo la confiabilidad actual es muy baja.

Comparación de Situaciones
Los programas de producción no se cumplen en los tiempos establecidos.
Calidad deficiente del producto final.
Baja disponibilidad.
Aparición de fallas recurrentes.
COMO ESTAMOS HOY
CON MCC
EVALUACIÓN ECONÓMICA
Simulación por Monte Carlo
Es un método que utiliza números aleatorios y probabilidades para resolver problemas tales como estimación de disponibilidad, TMEF, TMPR, políticas correctas de mantenimiento.
La base principal del método de MC es la generación de números aleatorios entre 0 y 1. Por ello, se debe garantizar la mayor aleatoriedad posible en la generación de estos números. Esta variará según la función de distribución de probabilidad usada para cada una de las variables.
Tiende a ser utilizado cuando calcular resultados exactos es imposible.

Alcanzar una Disponibilidad del 90%
Determinación de Variables
1- Horas de Producción: Según el gráfico de tendencia de aumento de producción, el aumento de las HsProd. es de aproximadamente 10% anual

2 - Horas de Mtto. Proactivo: 402 hs
Determinación de Variables
Las desviaciones estándares de las HsMP son de un 30%, considerando la experiencia de los técnicos de mantenimiento en la ejecución de las tareas.
Para las HsMC se consideró el peor escenario posible, esto es que la desviación sea igual a la de las Horas de mantenimiento antes de la aplicación del MCC.
Variables de Entrada Para la Simulación
HORAS DE MANTENIMIENTO PROACTIVO
Horas de Mantenimiento Correctivo
Horas Programas de Producción
Resultados de la Simulación
Beneficios Económicos
Costos de la Implementación
Disminución en costos asociados al Mtto.: 33.597.302 Gs

Aumento en Costos de la Producción: 59.392.148 Gs

Producción de Botellas
Aumento de la Producción en: 20,5%
Aumento en:
403.674.469
¿Cuál es la probabilidad obtener una Utilidad de 403.674.469 Gs con el proyecto?
Resumen Económico
La probabilidad de alcanzar una disponibilidad del 90 % es del 63,8 %. Esto según el análisis de Monte Carlo.
La probabilidad de obtener una ganancia de 403.674.469 Gs es del 67,7%.

Podemos considerar que el costo de implementación del proyecto es igual a 83.978.725 Gs. La probabilidad de obtener una ganancia inferior a dicho monto es del 0%.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES
Conclusiones
1. Se eligió una máquina sopladora de PET la cual fue sometido el proceso de MCC, se analizaron todas las posibles condiciones de falla, asignando la tarea de mantenimiento más adecuada de manera a mejorar los estándares de funcionamiento, con una confiabilidad más aceptable considerando las anteriores condiciones de operación.
2. Se realizó un estudio exhaustivo de todos los fundamentos teóricos de la aplicación del MCC, así como del funcionamiento básico de la máquina, por medio de las reuniones con el equipo natural de trabajo; mediante ello, se pudo abarcar la mayor cantidad de modos de falla, lo que permitió elegir tareas efectivas de mantenimiento con frecuencias óptimas.
3. Se realizó un estudio de la viabilidad económica por medio del análisis estadístico de Monte Carlo, considerando los costos de implementación, costos asociados a la producción y los costos en Horas Hombres por mantenimiento correctivo, así como también las horas proyectadas para el año de aplicación. Con esto se realizó la simulación a modo de obtener la probabilidad del aumento de la Utilidad. Así también la probabilidad de recuperar la inversión.
Recomendaciones
En este proyecto se realizó la implementación del Mantenimiento Centrado en Confiabilidad en un conjunto de sopladoras de envases PET, por lo que se recomienda para futuros trabajos de investigación la evaluación de los siguientes temas:
Analizar la implementación del MCC a todos los equipos de la planta para una evaluación global de todos los equipos.

Realizar la revisión del MCC al cabo de un año de implementación.

Evaluar la implementación de otros métodos de mantenimiento en los equipos, tales como Mantenimiento Productivo Total, Análisis Causa Raíz, entre otras.

Norma SAE JA 1011
Establece los requisitos que debe cumplir un procedimiento de análisis de fallas para que pueda denominarse MCC.
Surge porque durante los años 90 empiezan a aparecer muchos métodos de análisis.
El hecho de cumplir o no la norma SAE JA 1011 no implica que el método sea más o menos efectivo, solo que si debe o no llamarse MCC.
La norma SAE JA 1012 es una guía de implementación del MCC.
Este proyecto pretende desarrollar un plan basado en la filosofía del Mantenimiento Centrado en Confiabilidad (MCC), que sirva como guía al equipo de mantenimiento para mejorar la confiabilidad operacional y aumentar los estándares de funcionamiento del equipo.
En la actualidad existe un alto porcentaje de paradas en el equipo estudiado por no contar con un plan de mantenimiento.
Las 7 preguntas del MCC
Consideraciones Sobre Desviaciones Estandares de HsMP y HsMC
Costos Asociados a la Producción
Utilidad con el MCC en Guaraníes
Análisis de los Resultados Económicos por el Método Monte Carlo
CARGA DE PREFORMAS
Sistema Hidráulico
SISTEMAS PRINCIPALES
HORNOS DE CALENTAMIENTO
MOLDEO
Resultados de la Planilla AMEF
Análisis de Criticidad
Resultados del Analisis de Criticidad
LUBRICACIÓN
Inspecciones
CAMBIO POR TIEMPO
MANTENIMIENTO POR CONDICIÓN
TERMOGRAFÍA
VIBRACIONES
ANÁLISIS DE ACEITE
Ejemplo de Hoja de Decisión
Ingeniería de Diseño
Sistemas Principales
Fase 2. Análisis Técnico
Fase 3. Establecimiento de procedimientos de mantenimiento
Fase 1. Planeamiento
Selección del Equipo
Conformación del ENT
Fase 2. Análisis Técnico
Inspecciones y Lubricación
Cambio por tiempo y Condición
Aplicación de la planilla AMEF
Análisis de Criticidad
Caracterización del Equipo
Muchas Gracias
1.¿Cuáles son las funciones del equipo y los niveles de desempeño asociados en su contexto operativo?
2.¿En qué sentido falla en el cumplimiento de sus funciones?
3.¿Cuál es la causa de la falla funcional?
4.¿Qué ocurre al presentarse la falla?
5.¿De qué modo afecta cada falla?

6.¿Qué puede hacerse para prevenir o predecir la falla?
7.¿Qué debe hacerse si no se encuentra una tarea proactiva adecuada?
2
3
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55

Alimentación: 380 V
3 F+N+T
Pot. Instalada: 56 kW
Aire de baja presión: 7 a 10 bar
Aire de alta presión: 27 a 40 bar
Producción Nominal 2500 Bot./hora

*SAE: Society of Automotive Engineers
Análisis de Criticidad
Dos Técnicos de Mantenimiento
Un Planificador de Mantenimiento
Un Operador de Máquina
Un Ing. de Mantenimiento
Un Ing. de Proceso
Dos Facilitadores
18
28
Árbol Lógico de Decisiones
Justificación
Laminas Auxiliares
Marco teórico
Evaluación Económica
Los Resultados Obtenidos con la Simulación sobre la Situación Actual de la Máquina no Satisfacen para una Disponibilidad Ideal
44
1 - Horas de Producción: 6260 hs
3 - Horas de Mtto. Correctivo: 224 hs
Motivación
Medio Ambiente
Seguridad
Medio Ambiente
Producción
Costos de Mantenimiento
Probabilidad de Falla
Factibilidad de Detectar
Sistemas del Equipo
1. Sistema de Carga de Preformas
2. Sistema de Traslado
3. Sistema de Calentamiento
4. Sistema de Moldeo
5. Sistema Hidráulico
6. Sistema de Extraccón
7. Sistema Neumático de Baja Presión
8. Sistema Neumático de Alta Presión
9. Sistema de Estiramiento
Nivel de Gravedad
Fase 1. Planeamiento
Selección del Equipo
Conformación del Equipo Natural de Trabajo
Fase 2. Análisis Técnico
PARÁMETROS A ANALIZAR DE LOS MODOS DE FALLA
Caracterización del Equipo
Planilla AMEF
4
5
26
27
32
29
30
56
Conclusiones
Conclusiones
Aumento en Gs: 429.469.315
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