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dc.contributor.advisorEndara Vélez, Iván David, Director-
dc.contributor.authorSerrano Zavala, William German-
dc.contributor.authorQuito Cujilema, Bill Jilmar-
dc.creatorESPOL.FIEC-
dc.date.accessioned2024-10-16T13:48:48Z-
dc.date.available2024-10-16T13:48:48Z-
dc.date.issued2024-
dc.identifier.citationSerrano Zavala, W. G. y Quito Cujilema, B. J. (2024). Optimización de Procesos de Mantenimiento en la Industria Camaronera mediante la Implementación de un Sistema de Mantenimiento Basado en Condición (CBM) apoyado en el Análisis de Datos Históricos. [Proyecto Integrador]. ESPOL.FIEC .-
dc.identifier.urihttp://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/62243-
dc.descriptionEsta tesis se enfoca en la optimización de los procesos de mantenimiento en una empresa camaronera mediante la implementación de un sistema de Mantenimiento Basado en Condición (CBM). El objetivo principal es reducir los costos operativos, minimizar los paros no planificados y mejorar la eficiencia operativa utilizando análisis de datos históricos. El trabajo comienza con el desarrollo de un marco teórico que sustenta la implementación del CBM, basado en la recopilación y análisis de datos históricos sobre el rendimiento de los equipos. Se identifican los parámetros críticos de degradación, como la tasa de fallos ?, y se establecen modelos predictivos que permiten determinar el momento óptimo para realizar mantenimientos preventivos y correctivos. Además, se desarrolla un sistema de análisis predictivo que utiliza los parámetros de degradación específicos de cada equipo. Los resultados obtenidos muestran que el ciclo óptimo de detección para los equipos varía entre 120 y 144 horas, con costos mínimos de mantenimiento que oscilan entre 35.14 $/h y 39.43 $/h. Este enfoque ha resultado en una reducción del 20% en los costos operativos y una mejora del 15% en la rentabilidad operativa de la empresa. Finalmente, la tesis ofrece un conjunto de recomendaciones prácticas para la ampliación del CBM en otros equipos de la planta, la capacitación continua del personal, y la actualización constante de los modelos predictivos. Palabras claves: Mantenimiento Basado en Condición (CBM), Análisis de datos históricos, Optimización de procesos de mantenimiento, Industria camaronera-
dc.formatapplication/pdf-
dc.format.extent63 página-
dc.language.isospa-
dc.publisherESPOL.FIEC-
dc.rightsopenAccess-
dc.subjectMantenimiento Basado en Condición (CBM)-
dc.subjectAnálisis de datos históricos-
dc.subjectOptimización de procesos de mantenimiento-
dc.subjectIndustria camaronera-
dc.titleOptimización de Procesos de Mantenimiento en la Industria Camaronera mediante la Implementación de un Sistema de Mantenimiento Basado en Condición (CBM) apoyado en el Análisis de Datos Históricos-
dc.typeIngeniero en Electricidad-
dc.identifier.codigoespolT-76944-
dc.description.cityGuayaquil-
dc.description.degreeEscuela Superior Politécnica del Litoral-
dc.identifier.codigoproyectointegradorINGE-2459-
dc.description.abstractenglishThis thesis focuses on the optimization of maintenance processes in a shrimp processing company through the implementation of a Condition-Based Maintenance (CBM) system. The main objective is to reduce operational costs, minimize unplanned downtime, and improve operational efficiency by using historical data analysis. The work begins with the development of a theoretical framework that supports the implementation of CBM, based on the collection and analysis of historical data on equipment performance. Critical degradation parameters, such as the failure rate ? are identified, and predictive models are established to determine the optimal timing for preventive and corrective maintenance. Additionally, a predictive analysis system is developed that utilizes specific degradation parameters for each piece of equipment. The results show that the optimal detection cycle for the equipment varies between 120 and 144 hours, with minimum maintenance costs ranging between $35.14/h and $39.43/h. This approach has resulted in a 20% reduction in operational costs and a 15% improvement in the company?s operational profitability. Finally, the thesis offers a set of practical recommendations for expanding CBM to other equipment in the plant, continuous staff training, and the constant updating of predictive models. Keywords: Condition-Based Maintenance (CBM), Historical data analysis, Maintenance process optimization, Shrimp industry-
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