Gestión Del Mantenimiento de Equipo Pesado 2009 MIN268

8/12/2019 Gestin Del Mantenimiento de Equipo Pesado 2009 MIN268

1/86

1

1

Availabilty&Utilization

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

40

50

60

70

80

90

100

%

AvailabilityUtilization

Target

ReliabilityMTBF

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

0

20

40

60

80

100

MTBF(Hours)

MTBF

Target

Mean TimetoRepairMTTR

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

1

2

3

4

5

6

7

MTTR(hours)

MTTR

Target

MTTRw/o Delays

MaintenanceRatio MR

January

February

March

April

May

June

July

August

September

October

November

December

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Labor/Op.hours

MR

Target

Availabilty &Utilization

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

40

50

60

70

80

90

100

%

Availabilit yUtilization

Target

Reliability MTBF

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

0

20

40

60

80

100

MTBF(Hours)

MTBFTarget

Mean Time to RepairMTTR

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

1

2

3

4

5

6

7

MTTR(hours)

MTTRTarget

MTTRw/o Delays

Maintenance Ratio MR

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Labor/Op.hours

MR

Target

5 25 45 65 85 105 125 142 162 18260

70

80

90

100

Disponibilidad%

GESTION ESTRATEGICA deGESTION ESTRATEGICA de

FLOTAS DE ACARREOFLOTAS DE ACARREOGESTIGESTIN DELN DELMANTENIMIENTO DEMANTENIMIENTO DEEQUIPO PESADO MIN 268EQUIPO PESADO MIN 268

Ing.AugustoIng.Augusto AyestaAyesta

2

Parte 1 : Los Modelos de Gestin, Estrategia General ,Estrategias para el Mantenimiento e Integracin.

Parte 2 : Integracin de las Estrategias : El Modelo

- La Aplicacin define la Estrategia de Mantenimiento- EL Sistema de Mantenimiento

- El Planeamiento y Programacin- La Ejecucin

- El Benchmarking, Indicadores y Reportes

Parte 3 : La Mejora Continua: Six Sigma DMAIC

Parte 4 : El manejo de la Confiabilidad :Weibull

GESTION ESTRATEGICA de FLOTAS DE ACARREOGESTION ESTRATEGICA de FLOTAS DE ACARREO


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2

3

Parte 1

Los Modelos de Gestin ,La Estrategia General y

Las Estrategias parael Mantenimiento

La Integracin : El Modelo

4

Los Modelos de Gestin de Alto Nivel

Deming : Japn 1950 Malcolm Baldrige : USA 1987

http://baldrige.nist.gov/ EFQM : Europa 1991

http://www.tqm.es/ Redibex : Iberoamerica 2000

Premio Nacional a La Calidad Per 1993http://cdi.org.pe/premio_presentacion.htm


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3

Satisfaccinde clientes

Resultados

RecursosHumanos

Procesos

Modelo de Gestin Estratgica y Herramientas

Sistemas de

InformacinPlaneamientoEstratgico

BSC ERP6 SIGMA

CRM

VBM / EVA

KM

DE

BPM / ISO

EAM

6

Los Procesos Fundamentales

Procesos

Planeamiento de Producin

Produccin / Operaciones

Mantenimiento de Activos

Logstica


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4

7

Las Estrategias de Mantenimiento

8

Estrategia :Mantenimiento Correctivo

Reparo lo que falla. Son reparaciones no programadas Generan alto costo de mantenimiento

Deben ser menores al 20 % ( para flotas) Altos % de no programados indican falta de

gestin. Son eventos no detectados por el monitoreo

de condiciones e inspecciones. Necesitan accin inmediata y soporte en

campo.


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5

9

Estrategia :Mantenimiento Preventivo

Programo y Reparo en funcin a intervalo Es accin preventiva antes que ocurra la

falla. Se establece en funcin a experiencia,

estadstica o recomendacin del fabricante. Riesgo de no uso de vida remanente y

aumento del costo horario Incluye los mantenimientos peridicos

recomendados por el fabricante.

10

Mantenimiento Predictivo

Reparo ,si la condicin que define la funcinestndar falla o est debajo del estndar.

Es el mantenimiento basado en la condicin . Necesita programa de inspecciones y monitoreo de

la condicin por inspectores especialistas Usa diferentes tecnologas.( anlisis de vibracin,anlisis de aceite, inspecciones especializadas coninstrumentos, mediciones de temperatura, presin ,rpm...computador en cabina..VIMS.. ms de 260variables)

Se enfoca en el Monitoreo de la Aplicacin y Saluddel equipo .


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6

11

Mantenimiento Productivo Total Cero accidentes y cero fallas integrando toda la

empresa para lograr la confiabilidad de la planta. Pilares:

Mantenimiento autnomo Mejora enfocada Educacin y Capacitacin Mantenimiento Planificado

Mantenimiento de Calidad... Seguridad y Medio Ambiente ...http://www.ceroaverias.com

12

Mantenimiento Basado en la Confiabilidad RCM

y Optimizacin del Mantenimiento PMO

Proceso para tomar acciones que eviten las fallasfuncionales y logren maximizar la confiabilidad en elentorno operacional al mnimo costo.

RCM nace en el propio diseo del equipo con

anlisis de modos de fallo efecto y soluciones quese integran al producto .

PMO analiza las fallas funcionales del producto ycompara las acciones actuales de Mantenimiento vslas que faltan para evitar estos Modos de falla; definela accin y el intervalo.


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7

13

Gestin Estratgica de Activos

Compromiso visible de la gerencia paramaximizar la confiabilidad de la planta enequilibrio sostenible.

Utiliza todas las estrategias conocidas demantenimiento integrndolas en unplaneamiento de largo plazo:

Alinea la Planta con los objetivosestratgicos del negocio. Sigue un Modelo de Gestin

14

Parte 2

Integracin de las Estrategias : El Modelo


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8

15

La Estrategia Aplicada : La Aplicacin y

Operacin

El equipo adecuado, Seleccin.

Aplicacin Controlada y Predecible

Mantenimiento Proactivo adaptablea los cambios de Aplicacin

La Aplicacin o Condiciones de OperacinDefinen La estrategia de Mantenimiento.

16

MquinaOperativa

Reportes deProduccinDisponibilidadUtilizacin

Informacin DiariaOperaciones

ActualizacinHistoria Equipos

Orden Trabajo

InspeccinOperador

ProduccinHrs Operacionales

DetencinImprevista

Inspeccin DiariaMantenimiento

Inspeccin

Campo

Resultado

ReparaCampo

Resultado

Planeacin

Produccin

ReportesAdministracinEquipos

DetienelaMquina

Partes

Disponibilidad,Entrega

ReunionesCoordinacin

Semanales

Prod./Mant.

Realiza ReparacionesProgramadas y NoProgramadas

ControlCalidad

Cierra OT

Diagrama Lgico de Operacin S istema Mantenimiento

Backlog ProgramacinTendencias,PruebasRendimiento

Identificacin deProblemas & Plan deAccin

AnalizaInformacin

Crtico

No Crtico

Campo

TallerOK

Cumple

No Cumple

Administracin de Problemas Centros Reparacin

Control Componentes

La Estrategias Aplicada : El Proceso lgico


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9

17

La Estrategia Aplicada : Los indicadores y

Reportes

1 MachineHistory(Hours/SMU/WorkDone)

Records:-SMU

-ServiceHistory-Components Control

Ageof Equipment(& kindofLife)

YES

2 AvailabilityOperationHoursControl

MaintenanceHours ControlMine operationrequirementssatisfactionlevel

92 % nuevos88 % viejos

3 Utilization

A =OperationHours + Maint. Hours

OperationHoursx 100 (%)

U =OperationHours

ProgrammedH oursx 100 (%) OperationHoursControl

Equipment Use.Labor/Parts, Burdenestimation

90 %

4

5 MTTR

Mean Time to Repair

MTBS

Mean Time BetweenFailure

MTBS=OperationHours

Ns. ofFailures or Shutdowns

MTTR=Repair Hours

Ns. of Failures or Shutdowns

OperationHoursControl

Shutdowns counter

Repair HoursControlShutdowns counter

Reliability

Turnaround

(Effectiveness&Response ofRepairs)

A=MTBS

MTBS+ MTTRx 100 (%)

80 hrs new60 hrs old

3 - 6 hrs

6MR

MaintenenceRatioMR=

MaintenanceMan-Hours

OperationHours

MaintenanceMan-Hours ControlOperationHoursControl

Effort invested

Qualityof repairs/labor

0.2 new0.3 old

7 % SCHEDULED WORK SW=Ns. of scheduledrepairs

Ns. of Failuresor Shutdownsx 100 (%)

Shutdownscounterwith Scheduled/unscheduledidentification

Whois in control !The MaintenanceOrganization orthe Machine

80 %

8Listof TopTen Problems

TOP TEN PROBLEMS

SHUTDOWNS PERSYST. / COMPONENTS

9

10 SERVICE ACCURACY

11 BACKLOGSCONTROL

12 RECORD KEEPING

13 TRENDS

Shutdowns Record identifying :Component/Sympton/Times:Repair/Waiting/Parts & materials used/ Labor/Causeifitsknown.Analysis priorities:- Costs/ Availability/ Reliability/Labor

PAIN Location & Severity.

Correctresponse to failures:- PartsInventory- MechanicsTraining

-Improve inspectionPrograms-Operators/PitSupervisorstraining-...Fundamental information for thePROBLEM MANAGEMENT TEAM(Customer/ Dealer / Factory)

YES

YES

SA= SHP -SHESHP

x 100 (%)SHP: ServiceHoursProgrammedSHE: ServiceHoursExecuted

PM / Services Program(Hours)PM / Services Executed(Hours)

Planning / SchedulingEfficiencyRepair Centers followingplannedactivities?General planning accomplishment

Within 10 %

Are I'mstandingon a solidbase ?YES

Formsdesigned tocapture thenecessaryInformation / Computarized SystemOrganizationpersonnel commitment

InformationSourceof theMaintenanceOperation

100 %

Consummables controlS.O.S. - Results InterpretationTests / VIMS Results. . .

PrognosticsComponent Life ManagementProblem Management

YES

METRICS CALCULATION WHAT IS NEEDED TO WHAT CAN I OBTAIN WITHWorldClass Mines

18

La Estrategia Aplicada : Los Reportes

Produccin Condiciones de Operacin Costos Indicadores Generales

Nivel de Planeamiento Top Ten Problems Administracin de Backlog Ejecucin de PM Anlisis de demoras Programa de Reparaciones Administracin de Repuestos Entrenamiento Anlisis de Tendencias.

GENERAL PERFORMANCE METRICS

Major Drivers

Major Actions

Availabilty & Utilization

J anuar yF ebr uar y

M ar c hA pr i l

MayJ une

J ulyA ugus t

S ept em berO c t ober

Nov em berDec em ber

40

50

60

70

80

90

100

%

A v ai labi l i t y

Ut i l iz at ion

T ar get

Rel i ab i l i ty (MTBS)

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

0

20

40

60

80

100

MTBS(hours)

MTBS

Target

Mean T i me to Repai r MTTR

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

1

2

3

4

5

6

7

MTTR(hours)

MTTR

Target

MTTR w/o Delays


JanuaryFebruary

M a rchApril

MayJu n e

JulyAugust

SeptemberOct o b e r

NovemberDecember

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Labor/Op.hours

MR

Target


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10

19

Estrategia

La Aplicacin define laEstrategia de Mantenimiento

20

Trabajar Juntos haciaMETAS COMUNES ...

El mejor diseo para la Aplicacion

Equipo operando en Aplicacin

controlada y predecible

Mantenimiento Proactivo

adaptable a los cambios en Aplicacion


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11

21

La RECETA :

Definir las Condiciones de Operacin Claves ...

(identificar parmetros crticos y frecuencia de anlisis).

Usar fuentes de monitoreo existentes

Reporte resultados periodicamente... Use tendencias

Reacione de acuerdo a la situacin.

Evaluacin ms avanzada y profunda

Modifique su Operacin - Aplicacin

Modifique su Estrategia de Mantenimiento.

22

Veloc.

GVW=EVW + Payload*Suelo:-RR-% Pendiente

LaSeveridadde la Aplicacin depende de ?

Ahora..van a pensarque soy el culpable..!!


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12

23

Definicin de Parmetros de Aplicacin

Carga Payload Velocidad Distancias Pendientes y condicion del suelo Ciclos

Eficiencia productiva Condiciones ambientales

24

Ejemplo de Aplicacin :Alta velocidad &bajo torqueImpacto en :

NeumticosRodamientosSuspensionCojinete bastidor A

Rodamientos diferencial


13/86

13

25

Ej: Aplicacin Baja Velocidad - Alto Torque...Impacto en :

Rodamientos Mandos FinalesMotor DieselFrenosEmbragues de Trasmision

26

Definicin de Parametros

Camiones: Ton-km/hrConsumo D2

Distancia Ciclo

% en Pendiente

Ciclos / hr

% Sobrecarga# Shifts T. / Ciclo

Shifts Time

Velocidad media

TKPH de Llantas

...

Cargadores Ton / hrConsumo D2

Tiempo Carga

# de Pasadas

Vida GET

Vida Llantas ...

TT Tractors: ProduccionConsumo D2

Vida GET

Vida Tren Rodado

...


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14

27

Efectos de Aplicacin en Costos Operativos

Tires MandosFinales

Bastidor & Estructura Cilindros Suspension

FrenosTrasmision

28

Use sus Recursos para monitorear

Observacin en campo

Nueva tecnologa (CAES)

data del VIMS

Sistemas en la Cabina,

Sistema Dispatch

Reportes de Produccion others.


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15

29

Recoleccin de Datos

Modo deOperacion Viaje Parada Carga Descarga

(4) Presion en Cilindros deSuspension

Rack de Maquina Pitch de Maquina Load Bias

Fuente de datosVIMS

Parametros del equipo * RPM de Motor Consumo Comb. Aplicacin Frenos Temperaturas Freno Trasmision Shifts Solo Vims

30

PROMEDIO TON./ HOR. CAMIONES CAT 793C

4 55 .7 5 4 58 .0 8433.53 425.23 409.61

366.07

0

100

200

300

400

500

SEPT. OCT. NOV. DIC. ENE. FEB.

PERIODO SEP. 98FEB. 99

TON./HOR.

CICLOS POR HORA CAMIONES CAT 793C

0

0.5

1

1.5

2

2.5


PERIODO SEP. 98 FEB.99

CICLOS/HR.

DISTANCIA DEL CICLO KM. CAMIONESCAT 793C

4.514.71

4.91

5.34 5.45.21

4

4.5

5

5.5


PERIODO SEP. 98 FEB. 99

KM.

% DE SOBRECARGA CAMIONES CAT793C

9.61 9.858.33

9.98

16.62

20.91

0

5

10

15

20

25



%SOBRECARCA

CONSUMO DE COMBUSTIBLE LT./HR.CAMIONES CAT 793C

214.16

227222.69

224.69 223.53

207.69

190

200

210

220

230



LT./HR.

VELOCIDAD PROM. KM./HR. CAMIONESCAT 793C

12.3512.62 12.62

13.19

12.86

11.93

11

11.5

12

12.5

13

13.5



VELOCIDADKM./HR.


16/86

16

31

PROMEDIO TON./HOR. CAMIONES CAT 793C

4 5 8 . 0 8 4 3 3 . 5 3 4 2 5 . 2 3 4 0 9 . 6 13 6 6 . 0 7

6 0 1 . 7 6

0

100

200

300

400

500

600

700

OCT. NOV. DIC. ENE. FEB. MAR.

PERIODO OCT.98 MAR.99

TON./HOR.

CICLOS POR HORA CAMIONES CAT 793C

2.11 2.01 1.94 1.831.61

2.8

0

0.51

1.5

2

2.5

3

OCT. NOV. DIC. ENE. FEB. MAR.PERIODO OCT.98 M AR.99

CICLOS/HOR.

DISTANCIA CICL O V/S % PENDIENTE

4 . 7 1 4 . 9 15 . 3 4 5.4 5 . 2 1

6 . 6 3

8 . 0 6 8 .42 8 .4 8 .4 8 . 0 6 8 . 4 2

0

2

4

6

8

10

O CT. NO V. DIC. ENE. FEB . MA R.


DITANCIACICLO

VELOCIDADPROM. KM./HOR. CAMIONES CAT793C

12 .6 2 1 2.6 21 3 . 1 9 1 2 . 8 6

1 1 . 9 3

1 3 . 1 4

11

12

13

14



VELOCID

AD

KM./HR

.

% DESOBRECARGA CAMIONES CAT 793C

9 . 8 58 . 3 3

9 . 9 8

1 6 . 6 2

2 0 . 9 1

9 . 7 9

0

5

10

15

20

25



%SOBRECARGA

CONSUMO DECOM BUSTIBLELT./HOR.CAMIONES CAT 793C

22 7 2 2 2 . 6 9 2 2 4. 69 2 2 3. 532 0 7 . 6 9

1 6 9 . 8

0

50

100150

200

250


PERIODO OCT.98 M AR.99

LT./HO

R.

32

Etapa de Carga ...


17/86

17

33

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

STRUTPRESSURES

(kPa)

Etapa de CargaDel.Derecho Del.Izquierdo Post.Izquierd Post.Derecho

34

Etapa de Acarreo...


18/86

18

35

Formulas ...

Machine Rack = (Lt.F + Rt.R) - (Rt.F+ Lt.R)

Machine Pitch = (Lt.F + Rt.F) - (Lt.R + Rt.R)

Machine Bias = (Lt.F + Lt.R) - (Rt.F + Rt.R)

36

Acarreo Cargado ...


19/86

19

37

Acarreo Cargado ...

38

0 27 99 175 243 310 380 456 530 589 657 733 809 885 945 998 1056 1094 1105 1127 1182 1258 1306 1314 1327

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

20000

Distancia del Camino Acarreo (m)

StrutPressures

(kPa

)

Giros

Acarreo Cargado ...

RIGHT REAR LEFT REAR


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20

39

Effect of Super-Elevation on speed in corners

CornerRadius(meter)

Speed (Kph)

30

46

61

92

152

16 24 32 40 48 567 15 27

4 10 18 28

3 8 13 21 30

2 5 9 14 20 27

1 3 5 8 12 16

% Super

Elevation

40

Acarreo Cargado

1 47 122 226 304 356 417 582 790 1026 1303 1 59 2 1 82 4 1 94 7 2 01 8 2095 2187 2270 2364 2465 2525 2556 2 55 6 2 59 6 2 64 2-20,000

-18,000

-16,000

-14,000

-12,000

-10,000

-8,000

-6,000

-4,000

-2,000

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

16,000

18,000

20,000

Distance Along HaulRoad (meters)

CompositeStrutPressures(kPa)

Payload = 111.2 tonnes Travel time = 10.8 min

Management Line


21/86

21

41

037 107 186 248 325 426 540 685 802 884 946 1021 1091 1143 1183 1223 1268 1334 1420 1496 1576 1613 1629 1635

-20,000

-18,000

-16,000

-14,000

-12,000

-10,000

-8,000

-6,000

-4,000

-2,000

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

16,000

18,000

20,000

DISTANCEALONG HAULROAD (meters)

COMPOSITE

STRUT

PRESSURES(kPa)

Management Line

Management Line

1 93 201 319 432 552 660 768 876 986 1096 1206 1315 1423 1532 1640 1749 1832 1934 2043 2177 2369 2531 2571 2605

-20,000

-18,000

-16,000

-14,000

-12,000

-10,000

-8,000

-6,000

-4,000

-2,000

0

2,000

4,000

6,000

8,000

10,000

12,000

14,000

16,000

18,000

20,000

DISTANCEALONG HAULROAD (meters)

COMPOSITE

STRUT

PRESSURES(kPa)

Management Line

Management Line

42

Planeamiento y ProgramacinLa Estrategia Fundamental


22/86

22

43

PRINCIPIOS DE PLANEAMIENTO YPROGRAMACIN DEL MANTENIMIENTO

Las Matemticas del Planeamiento:105 mec x 35 % eff = 37 % eff

Tomemos 5 de los mejores tcnicos supervisorescomo planners :

5 planners x 0 % eff + 100 mec x 55 %=55 %Incremento Productividad: 55/37= 1.50**

Ratio Planners/Mecanicos 1 a 20 30 100 Mecnicos trabajan como 150 **Horas productivas con la mismas personas

44

LA VISIN DEL PLANEAMIENTO Y SU MISIN

La misin del planeamiento est en hacer que los trabajos pendientesestn listos para realizarse.

La administracin del mantenimiento usa el planeamiento como unaherramienta para reducir las demoras.

La visin del planeamiento es aumentar la productividad del trabajo. Sumisin, preparar los trabajos para ello. El planificador recibe unrequerimiento de trabajo y desarrolla un plan de trabajo que consiste eninformacin ensamblada para el tcnico que lo ejecutar. Algunas firmas llamanal plan de trabajo, el paquete de trabajo o el paquete planeado.

Al menos un plan de trabajo debe contener:- Un alcance del trabajo- identificacin de la destreza del oficio requerida- estimaciones de tiempo programado.Tambin puede incluirse:- Un procedimiento para realizar el trabajo- Identificacin de partes y herramientas requeridas


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23

45

PRINCIPIOS DEL PLANEAMIENTO PARA ELMANTENIMIENTO

Hay seis principios que contribuyen al xito del planeamiento del mantenimiento:

Organizacin de los planificadores en un departamento separado.

Los planificadores se concentran en el trabajo futuro.

Los planificadores basan sus archivos a nivel de componente de sistema.Los planificadores reconocen los requerimientos y recursos necesariospara elaborar un programa realista.

Los planificadores reconocen el nivel de habilidad requerido.

El muestreo del tiempo de trabajo productivo de mantenimientoproporciona una medida de la efectividad de la Planificacin delmantenimiento.

46

EL PORQU DE LA PROGRAMACIN DELMANTENIMIENTO

La programacin es parte del mantenimiento moderno e indispensablepara mejorar el mantenimiento.

Implica dar trabajo suficiente a los grupos de mantenimiento paralas horas pronosticadas disponibles durante la semana.

Lo bsico de la programacin es la asignacin de trabajo y no laespecificacin detallada de personal y tiempos.(recursos)


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24

47

ESTRATEGIA

El Sistema y los Procesos queintegran las estrategias.

MquinaOperativa

Reportes deProduccinDisponibilidadUtilizacin

Informacin DiariaOperaciones

ActualizacinHistoria Equipos

Orden Trabajo

InspeccinOperador

ProduccinHrs Operacionales

DetencinImprevista

Inspeccin DiariaMantenimiento

Inspeccin

Campo

Resultado

ReparaCampo

Resultado

Planeacin

Produccin

ReportesAdministracinEquipos

DetienelaMquina

Partes

Disponibilidad,Entrega

ReunionesCoordinacin

Semanales

Prod./Mant.

Realiza ReparacionesProgramadas y NoProgramadas

ControlCalidad

Cierra OT

Diagrama Lgico de Operacin Sistema Mantenimiento

Backlog ProgramacinTendencias,PruebasRendimiento

Identificacin deProblemas & Plan deAccin

AnalizaInformacin

Crtico

No Crtico

Campo

TallerOK

Cumple

No Cumple

Administracin de Problemas Centros Reparacin

Control Componentes


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25

49

Funciones de la Gerencia de Mantenimiento

Prevencin de Consecuencias de las Fallas Mantener al equipo enexcelentes condiciones operativas por periodos de tiempo extensos eininterrumpidosmaximizarUTILIZACION y MTBS

Accin correctiva inmediata :Mantener un grupo de personas,facilidades,herramientas, tcnicas, comunicaciones y sistemas con el objetivode retornar rpidamente al equipo a produccin despus de una paralizacinprogramada o no programada : MINIMIZAR Paralizaciones /Optimizar MTTR

Uso eficiente de recursos Administrar activos y gastos para lograr objetivo

de produccion con un EQUILIBRIO entre confiabilidad y costo

Optimizar la vida econmica de los activos"Planificar y optimizar la vida delequipo en un proceso de mejora continua :APLICAR el RCM

50

Optimo Costo de PM

ResultadoOptimo

Costo

de Falla

Costo

del PM

Minimo PM Maximo PM


26/86

26

51

La experiencia ha mostrado la necesidad de ciertas

funciones en todo Sistema de Administracin delMantenimiento congruentes con las estrategias:

Mantenimiento Preventivo

Monitoreo de Condiciones

Administracin de backlogs

Administracin de Componentes

Administracin de Repuestos Taller de Mantenimiento,Campo,Taller Reparacion

Sistema de Informacin / CMMS ERP Anlisis de Rendimiento del Sistema,Kpi Administracin de Problemas o Anlisis RCM/PMO

Planeamiento y Programacin

52

Mantenimiento Preventivo

Actividades de alta frecuencialavado,lubricacin,ajustes

Ejecucion a intervalos conocidos

PM1,PM2,PM3,PM4,PM5

Rutinas establecidasChecklist

Alto impacto en disponibilidad

La ms importante de nuestras Actividades Programadas


27/86

27

53

Monitoreo de Condiciones

Permite a la organizacin la estrategia mas proactivay considera el monitoreo de La Aplicacin y Buen

estado del Equipo

Aplicacin

Estado de la mquina

54

Monitoree el Estado de la Mquina

Inspecciones del Operador

Inspecciones de Campo

Inspecciones en PM Muestreo fluidos

Sistemas propiosVIMS, EPCTII,...

Pruebas de Rendimiento


28/86

28

55

Reparacin Antes de Falla

Condicion

Horas

Tiempo Optimo

Falla

Algunas fallas son al azar

Determine Causa Raiz (Root Cause Analisis

Regla = Inspeccion a 1/3 del MTBS

56

Sntoma inicial del Problema Existe

(Problema Potencia) Falla

tiempoRecurso$ Costo...

tiempo

Etapas en el desarrollo de una Falla

Sntoma inicialdel ProblemaNo esdetectado y el sintoma vaCreciendo.


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29

57

Tiempo

El Sistema deMantenimientoDebe ser capaz de:

DetectarProblemaspotenciales

Administrar lasReparaciones paraPrevenir las fallas

Aprender delas fallas

58

tiempo

MONITOREO DE CONDICIONES

ADMINISTRACION DE BACKLOGS

ADMINISTRACIN DE PROBLEMAS


30/86

30

59

tiempo

INSPECCIONES OPERADORINSPECCIONES DIARIAS MANTENIM.INSPECCIONES EN PMS

PRUEBAS DE DIAGNOSTICOANALISIS DE ACEITEVIMS, ECM

REACCION EFECTIVAPARA

PREVENIR PARADASNO PROGRAMADAS

TODA LA ORGANIZACINTRABAJANDO PARA

ENCONTRAR SOLUCIONES.BUENOS REGISTROSREPORTES EFECTIVOS.

MONITOREO DE CONDICIONES

ADMINISTRACION DE BACKLOGS

ADMINISTRACIN DE PROBLEMAS

60

El Monitoreo de Condiciones debe estarsustentado en un buen Sistema de Backlog

Organizado y entendido por todos

TRATAMIENTO DE SOLICITUD DE BACKLOGS

REGISTRA BACKLOGEN CONTROL BLf= Cuandoexistan

BACKLOGS

ABRE O/T

NO

GENERASOLICITUD DE REPUESTOS DEACUERDOA URGENCIA DELBACKLOG

MCS

GENERAPEDIDODEREPUESTOS

COMPRUEBAEXISTENCIA

SI SOLICITUDRPTOS SE UNE A BACKLOG

SOLICITUDRPTOS SE UNE A BACKLOG

RECIBE REPUESTOS

PROGRAMA TRABAJO DIFERIDO (BACKLOG)

ENVIAADPTO. PARTES

INGRESA BL EN CARPETASEGUIMIENTO

BACKLOG EN PROCESOPASA A AREA AZUL

BACKLOG EJECUTABLEPASA A AREA VERDE

CARPETA ROJO - AZUL - VERDE


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31

61

Administracin de Componentes

Filosofa:Reparar antes de Falla

Los Componentes manejan el Costo

Seguimiento de Componentes Component Tracking para optimizacinde Programa de Reparaciones.

La Administracin de Componentesdebe ser formulada considerando el conocimiento de :

Aplicacin, Caracteristicas de Diseo,Mantenimiento.

ElMonitoreo de Condiciones de la Aplicaciny el estado de la Mquina es clave parala Administracin de Componentes: ESTRATEGIARCM / PMO

62

Administracin de Repuestos

Funcion logstica crtica

Debe coordinarse directamente

con el Area de Planeamiento

Alta inversin 8 % a 10 %

Inventario de Calidad

Almacenaje adecuado

Nivel de Servicio > 90%

Tiempo de Respuesta


32/86

32

63

Administracin de Repuestos

Ayuda al Mantenimientoa mantener el MTTR bajo control

64

Campo:Inspecciona, Detecta fallassoluciona problemas no programados

Si el Campoes bin manejado el Mantenimiento dedicar susesfuerzos a las reparaciones programadas


33/86

33

65

Facilidades y Recursos :

Facilidades:Area de LavadoTaller de Mantenimiento , Neumticos, SoldaduraTaller especialista en Reparaciones Programadas

Recursos-Equipamiento-Herramientas-Personal Entrenado-Equipo auxiliar

- Repuestos y componentes-Centros de Reparacin-Control Contaminacin

INVERSION no gasto

66

Datos / Registro de Datos/ Historial de equipo

100 % de lasactividades en el equipo DEBE estar registrado-Usar CMMS ERP-Manejo de Orden de Trabajo ,clave


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34

67

Anlisis de Rendimiento del Sistema de Mantenimiento

Establesca Medidas de rendimiento (Kpi)

Presente Resultados en forma Clara y entendible

Comunique Resultados

Haga Participar a la Organizacion en:

Anlisis de la situacin y Plan de Accin

Informacion>Analisis RCMPMO>Interpretacin> Plan de Accin

68

Estrategia

Evaluando la Gestion delMantenimiento

Benchmarking Medidas de Rendimiento....

...Kpi (Key Performance indicators)


35/86

35

69

La diferencia........

Mina A: B: C: D: Disponibilidad 92 92 88 95

70

Benchmarksson ...

standards, medidas, metrics,kpis key performanceindicators,indicadores claves de gestin ,queidentifican la mejor forma de una operacion

o funcion dentro de una operacion

usados para medir el rendimiento relativoexterno o para monitorear el progreso haciametas intenas especficas.

Lo que se puede medir se puede administrar.


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36

71

1 MachineHistory(Hours/SMU/WorkDone)

Records:

-SMU

-ServiceHistory

-Components Control

Ageof Equipment(& kindofLife)

YES

2 Availability


MaintenanceHours Control

Mine operation requirements

satisfactionlevel

92 % nuevos

88 % viejos

3 Utilization

A = OperationHours + Maint. Hours

OperationHours

x 100 (%)

U =OperationHours

ProgrammedH oursx 100 (%) OperationHours Control

Equipment Use.

Labor/Parts, Burdenestimation90 %

4

5 MTTR

Mean Time toRepair

MTBS

Mean Time BetweenFailure

MTBS=OperationHours

Ns. of Failuresor Shutdowns

MTTR=RepairHours

Ns. of Failures or Shutdowns


Shutdowns counter

Repair HoursControl

Shutdowns counter

Reliability

Turnaround

(Effectiveness&

Response of Repairs)

A=MTBS

MTBS+ MTTRx 100 (%)

80 hrs new60 hrs old

3 - 6 hrs

6MR

MaintenenceRatioMR=

MaintenanceMan-Hours

OperationHours

MaintenanceMan-Hours Control


Effort invested

Qualityo f repairs/labor

0.2 new0.3 old

7 % SCHEDULED WORK SW=Ns. of scheduledrepairs

Ns. ofFailures or Shutdownsx 100 (%)

Shutdownscounterwith Scheduled/

unscheduledidentification

Whois in control !

TheMaintenanceOrganization or

theMachine

80 %

8Listof TopTen Problems

TOP TEN PROBLEMS

SHUTDOWNS PERSYST. / COMPONENTS

9

10 SERVICE ACCURACY

11 BACKLOGSCONTROL

12 RECORD KEEPING

13 TRENDS

Shutdowns Record identifying :

Component/Sympton/Times:Repair/Waiting/

Parts & materials used/ Labor/Causeifitsknown.Analysis priorities:

- Costs/ Availability/ Reliability/

Labor

PAIN Location & Severity .

Correct response to failures:

- PartsInventory

- MechanicsTraining

- ImproveinspectionPrograms

- Operators/PitSupervisorstraining

- ...Fundamental information for the

PROBLEM MANAGEMENT TEAM(Customer / Dealer / Factory)

YES

YES

SA=SHP -SHE

SHPx 100 (%)

SHP: ServiceHoursProgrammedSHE: ServiceHoursExecuted

PM / Services Program(Hours)

PM / Services Executed(Hours)

Planning / SchedulingEfficiency

RepairCentersfollowingplannedactivities?

General planning accomplishment

Within 10 %

Are I'm standingon a solidbase ?YES

Formsdesigned tocapture thenecessary

Information / Computarized System

Organizationpersonnel commitment

InformationSourceof theMaintenance

Operation

100 %

Consummables control

S.O.S. - Results Interpretation

Tests / VIMS Results . . .

Prognostics

Component Life Management

Problem Management

YES

METRICS CALCULATION WHAT IS NEEDED TO WHAT CAN I OBTAIN WITHWorldClassMines

Benchmarks

E Q U I P M E N T M A N A G E M E N T

Backlogs age

Quantity

Estimated hoursto perform

Backlogs

72

1.) Historial de Maquina:

Horas mquina (smu), registro de servicio/ reparaciones (incluye costos), Datos de vida de componentes.

Benchmark: SI (subjetivo) registros tiles & orientados a la accin

Precisos/ Completos/ a tiempo

collecione datos cada turno; registre diario; analizemensualmente;monitoree/ tendencias en toda la vidadel equipo.


37/86


38/86

38

75

Reliability Confiabilidad

R=e-T/MTBF

Donde T = intervalo de tiempo

MTBF :tiempo medio entre fallas

76

Efectividad del Mantenimiento

Programa de MantenimientoMantenimiento Preventivo

Inspecciones & Monitoreo

Planeamiento & Programacin

Reparacin antes de falla

MTBS

Edad

Diseo

Aplicacin

& Operacin

Mas Complejo

Mas Severa


39/86

39

77

5.) Mean Time To Repair:

MTTR (hours) =

Tiempo Medio para Reparar:Benchmark (OHTs): = 3 to 6 horas(nueva/madura)

criterio de paralizacin tiene reglas iguales que MTBS, todas las demoras / tiempo de espera se incluyen como paralizacion. Monitoreo por flota, maquina & componente/ systema, indicador de Facilidad y eficiencia del mantenimiento MTTR < 3 horas indica parchado y/o alto porcentaje de

reparaciones no programadas , MTTR > 6 horas indica ineficiencias y/o excesivas demoras

Horas Paralizacin (Dm)numero paralizaciones (#p)

78

2a) Disponibilidad mecanica :

Indice de Disponibilidad Mecnica (%) =

Benchmark (OHTs): = 88 to 92% (madura/ nueva)

igual a disponibilidad mecnica = Ho/(Ho + Dm)

permite comparacin entre diferentes operaciones(benchmark standardizado ), registro diario; analize mensual;monitoreo/tendencia

MTBSMTBS + MTTR


40/86

40

79

Porqu MTBS?

La disponibilidad puede comprarse >>> mano obra enexceso,facilidades , repuestos, etc. = bajo MTTR omanejarse.

MTBS debe ganarse >>> Sistema administracinde equipo eficiente, i.e. mantenimiento, inspecciones,backlog, planeamiento/ programacin, repuestos,herram.etc

Alto MTBS = Confiabilidad = eficiente uso de recursos

80

Effect of MTTR on Availability

MTBS 80 80 80 80

60606060

40404040

20202020

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2040

45

50

55

60

65

7075

80

85

90

95

100

MTTR - (hours)

Availability

-(%)


41/86

41

81

Availability %

MTBS vs. MTTR for various Availabilities

10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

5

10

15

20

MTBS - (hours)

MTTR-(hours)

85%

86%

87%

88%

89%

90%

91%

92%

93%

94%

95%MTTR3 - 6 hrs

MTBS60 - 80 hrs

target operating range

82

6.) Maintenance Ratio:

MR =

Relacion de MantenimientoBenchmark (OHTs): = .30 (directo)

.50 (total) directo incluye la M.O.de todas las OT, total incluye horas de OT ms administracin ,staff, supervisiny horas muertas, incluye R&I de componentes; excluye reparacin de componentes& neumticos , herramienta para presupuesto de mano de obra, indicacion de eficiencia de la fuerza laboral

Horas-h de mantenimiento & reparacinHoras - mquina


42/86

42

83

7.) % Trabajos Programados:

%Programado=

Benchmark = 80% Horas Programadas

50% eventos paralizaciones programadas, indica quin que est controlando la situacin,

reporte mensual; monitoreo/ tendenciaen 12 meses

Paralizaciones programada(horas)total horas paralizacin Dm

84

8.) Precisin de Servicio:

precisin de servicio >>> ejecucin a tiempo de PMs(fluids, filters & lubrication)

Benchmark = 95% dentro del +/_ 10% delintervalo en horas objetivo

asume una distribucion normal (campana),

indicacion de la eficiencia de planeamiento y programacin

reporte mensual ; monitoreo/ tendencia en 12 meses.


43/86

43

85

9. & 10.) Diez principales problemas

&Paralizaciones por Sistema:

Benchmarks: (subjective)

Principales problemas identificados y priorizados,

Se usa diagrama decisin RCM

# paralizaciones y tiempos de paralizacin ordenados porcomponente y por sistema

esfuerzo enfocado a la Administracin de Equipo,

reporte mensual; monitoreo /tendencias en 12 meses.

86

Ranking de Paralizaciones codificadoFlota OHT Jan-June 2001

Horas Horas Operacin=14769Codigo Descripcin Paralizacin# Paralizac. MTTR MTBS5000 Hydraulic System 824.44 130 6.34 1144209 Tires & Rims 298.58 92 3.25 161

1429 Lights 70.26 67 1.05 220

9600 Wait on Mechanic 78.61 48 1.64 3084250 Wheel Brake System 328.28 46 7.14 3217300 Oper. Compartment 75.75 43 1.76 3431000 Engine 248.68 41 6.07 3607319 Mirrors 15.04 37 0.41 3999100 Aux. Equipment 43.51 36 1.21 4109500 PM 1553.88 32 48.56 4624200 Wheel System 595.34 32 18.60 4621350 Cooling System 262.49 29 9.05 5097200 Suspension 39.83 29 1.37 509


44/86

44

87

11.) Administracin de Backlog :

Benchmark: (subjetivo)

existe un sistema de administracin de backlog en sitio, los registros incluyen la urgencia y edad del problema, no se registran problemas de nivel 1o emergencias como backlog no deben existir registros de ms de 30 das, los registros incluyen una estimacin de costo de repuestos & mano deobra .

El Sistema de Administracin de Backlogs es : indicador de la eficiencia de inspecciones & planeamiento , facilita el uso de Ventanas de Oportunidad, recoleccin ,ingreso y revisin diario; analisis mensual; monitoreo/tendencia mensual (por flota ,por mquina) en 12 meses .

88

12.) Sistema de Registros :CMMS/ERP

Benchmark:

100% de todas las actividades de mantenimiento y reparacinestn documentadas por ordenes de trabajo OT /WO

los formatos estn diseados para registrar la informacin necesaria

informacin y registros de calidad son los fundamentospara una efectiva Administracin de Equipos ,

fallas = fallas del equipo , aplicacin RCAla meta es PREVENCION via INTERVENCION y ANALISISdiagrama lgico RCM

Recolecione diarimente y registre adecuadamente .


45/86

45

89

13.) Tendencias :

Benchmark: (subjectivo)

100% de los parmetros de monitoreo de condiciones sonregistrados y su tendencia es analizada,

como resultado del anlisis se toman decisiones y acciones yse usa el proceso y diagramas lgicos del RCM PMO comoherramienta para la toma de las mismas.

la capacidad de pronosticar proporciona lo bsico para laestrategia de manejo de componentes y reparacion

antes de falla. analisis mensual ; monitoreo/tendencia

90

La diferencia........

Mina A B C D

Disponibilidad 92 92 88 95 MTBS 70 23 80 20 MTTR 6 2 9 1


46/86

46

91


JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

40

50

60

70

80

90

100

%

Availability

Utilization

Target

Reliability MTBF

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

0

20

40

60

80

100

MTBF(Hours)

MTBF

Target

Mean Time toRepair MTTR

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

1

2

3

4

5

6

7

MTTR(hours)

MTTR

Target

MTTR w/o Delays

MaintenanceRatio MR

January

February

March

April

May

June

July

August

September

October

November

December

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Labor/Op.hours

MR

Target


JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

40

50

60

70

80

90

100

%

Availabilit y

Utilization

Target

Reliability MTBF

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

0

20

40

60

80

100

MTBF(Hours)

MTBF

Target

Mean Time to RepairMTTR

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

1

2

3

4

5

6

7

MTTR(

hours)

MTTRTarget

MTTRw/o Delays


JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Labor/Op.hours

MR

Target

5 25 45 65 85 105 125 142 162 18260

70

80

90

100

Disponibilidad%

EstrategiaEstrategia:: ReportesReportes parapara lalaGestiGestinn deldel MantenimientoMantenimiento

92

Actual versus Target Ton/day

January February March April May June July August September October November December0

50

100

150

200

Tons

Thousands

Tons/day.Target

Tons/day.Actual

Ore. Actual

Ore. Target

ProduccionProduccion 11

Analysis


47/86

47

93

OPERATION CONDIT IONS

Cyc les pe r Hour

JanuaryFebruary

MarchApr il

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

No v e m b e rDecember

0

0.5

1

1.5

2

2.5

3

3.5

Cyclesperhour

Aver age Speeds

JanuaryFebruary

MarchApr il

Ma yJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

6

8

10

12

14

16

18

20

km/hr

Cycle

Loaded

Empty

% of Over l oad

JanuaryFebruary

Ma r chApr i l

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

5

10

15

20

25

30

%

ofOverload

Fuel Consumption

JanuaryFebrua ry

MarchApri l

MayJune

Ju lyAugus t

Sep temberOc tober

NovemberDecember

120

140

160

180

200

Lts/hr

Average Payload

JanuaryFebruary

MarchApr il

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

190

200

210

220

230

240

Load

(Tons)

Power Tra i n Sh i f t CounterLock Up C lutch Engagement per Cyc le

JanuaryFebruary

MarchApri l

Ma yJune

JulyAu g u s t

Se p t e m b e rOctober

N o v e m b e rD e c e m b e r

20

40

60

80

100

120

140

Nu

mberofLUEng.

Situat ion Analys is

CondicionesCondiciones dede OperaciOperacinn 22

94

COST REPORT

Major Drivers Major Actions

Operat ing Cost

6

8

10

12

14

J an ua ry Fe bruar y M arc h A pril M ay Ju ne J uly Au gu st Sep te mb er O ctob er N ovem be r D ec emb er

8.99 9.23 9.29 9.41 9 .29 9.76 9.88 10.59 10.53 1 0.59 10.65 10.77

USc/Ton-km

Budget vs Actual Maintenance Cost

0

10 0

20 0

30 0

40 0

50 0

0

0. 51

1. 5

2

2. 5

3

3. 5

Budget

Actual

Budget

Actual

Prog. Hr..

Op. Hr.

D ec em be r J an ua ry F eb ru ar y M ar ch A pr il M ay J un e J ul y A ug us t S ep te mb er O ct ob er N ov em be r D e ce mb er

1 36 ,3 73 1 54 ,1 16 1 70 ,8 02 2 49 ,5 04 2 58 ,7 04 2 50 ,2 40 3 07 ,7 28 3 04 ,6 30 3 14 ,8 72 4 02 ,7 81 3 62 ,4 04 3 79 ,6 81

0 1 09 ,0 98 1 30 ,9 99 1 45 ,1 82 2 49 ,5 04 2 45 ,7 69 2 25 ,2 16 2 92 ,3 42 2 98 ,5 38 3 14 ,8 72 4 22 ,9 20 3 98 ,6 44 4 74 ,6 02

0 1 36 , 37 3 2 9 0, 4 89 4 61 , 29 1 7 10 , 79 5 9 6 9, 4 99 1 , 21 9, 7 39 1 , 52 7 ,4 6 7 1 , 83 2 ,0 9 7 2 , 14 6, 9 69 2 , 54 9 ,7 50 2 , 91 2 ,1 5 4 3 , 29 1, 8 35

0 1 09 , 09 8 2 4 0, 0 97 3 85 , 27 8 6 34 , 78 2 8 8 0, 5 51 1 , 10 5, 7 67 1 , 39 8 ,1 0 9 1 , 69 6 ,6 4 7 2 , 01 1, 5 18 2 , 43 4 ,4 38 2 , 83 3 ,0 8 3 3 , 30 7, 6 85

0 1 60 ,7 04 1 63 ,2 96 1 80 ,7 92 1 83 ,6 00 2 00 ,8 80 1 94 ,4 00 2 00 ,8 80 2 41 ,0 56 2 33 ,2 80 3 01 ,3 20 2 91 ,6 00 3 01 ,3 20

0 1 36 ,3 73 1 54 ,1 16 1 70 ,8 02 1 87 ,1 28 1 94 ,0 28 1 87 ,6 80 2 30 ,7 96 2 28 ,4 73 2 19 ,6 78 2 81 ,0 10 2 52 ,8 40 2 64 ,8 94

US$

Thousands

Millions

Program m ed Hours showed f or re f erence purposes

Operating Hours showed for reference purposes

ReporteReporte dede CostosCostos 33


48/86

48

95

GENERAL PERFORMANCE M ETRICS

Major Drivers

Major Actions

Availabilty & Utilization

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

40

50

60

70

80

90

100

%

Availability

Utilization

Target

Reliability (MTBS)

JanuaryFebruary

MarchApril

MayJune

JulyAugus t

Sep temberOc tober

NovemberDecember

0

20

40

60

80

100

MTBS(hours)

MTBS

Target

Mean Time to Repair MTTR

JanuaryFebruary

MarchApri l

MayJune

JulyAugus t

Sep temberOc tober

NovemberDecember

1

2

3

4

5

6

7

MTTR(hours)

MTTR

Target

MTTR w/o De lays

Maintenance Rat io MR

JanuaryFebruary

MarchApr il

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

Labor/Op.hours

MR

Target

IndicadoresIndicadores GeneralesGenerales 44

96

P LANNE D W ORK LE V E L

Major Drivers

Major Actions

Service Accuracy

01/03/9602/ 09/ 96

03/18/9604/ 18/ 96

05/ 18/ 9606/30/96

07/ 27/ 9609/07/96

10/24/96100

150

200

250

300

350

400

450

Services Performed

Intervals(hours)

Lower Limit

Upper Limit

Services

Service Accuracy

JanuaryFebruary

Ma r chApril

Ma yJune

Ju lyAugust

SeptemberOctober

N o ve mb e rDecember

0

20

40

60

80

100

%ServiceswithinRange

Service Accuracy

Target

% Scheduled Shutdowns

JanuaryFebruary

MarchApril

Ma yJune

JulyAugust

SeptemberOctober

Nov emberDecember

20

40

60

80

100

%

ScheduledShutdowns

% Scheduled

Target

NivelNivel deldel PlaneamientoPlaneamiento 55


49/86


50/86

50

99

DESIGN IMPROVEM ENTS

Product Improvement Programs

Expiration Date

Factory Programs (PSP/PIP)

Target Date

Local Programs

Observat ions

% of Completion

% of C ompletion

R ef.No . Im pac t O N

P#

P#

P#

P#

P#

Ranking No.Title Date

Ref.N o. Im pact O N

LP #

LP #

LP #

LP #

LP #

Ranking No.Title Date

P#1

P#2

P#3

P#4

P#5

0 20 40 60 80 100

LP#1

LP#2

LP#3

LP#4

LP#5

0 20 40 60 80 100

MejorasMejoras alal ProductoProducto 77

100

Situat ion Analys is

-The Benchmarks or Targets for Quan t i ty , ETTR w i l l be es tabl ished. I t is not iceable the inc rease of B ack logs and es t imated t ime to repai r t hem (ETTR).This is very dangerous ; we have to improve our reac t ion (c lean BL L is t ) . The Nbr . o f BL executed is low and cons tant . The quant i t y o f Back logs wai t ing forbeing process is a f fec ted by the locat ion of t he warehou se. The BL wai t ing for par t s are af fec t ing d i rec tly on the age of them, BL (>30)

Correct ive Act ions- Cons ider ing the amount o f BL " ready to go" (Green) we w i l l s tar t schedul ing more BL w i th in the p lanned ac t iv i t ies and ins t ruc t ing the superv isors toinc rease the use of t he w indow of oppor tun i t ies of t he unscheduled repai rs .

- We are work ing in the re locat ion of t he warehouse.- We w i l l inc rease the schedul ing of BL and the shop w i l l be ins t ruc ted to executed 100 % of the p lanned jobs .

Backlogs per System

2 .44

1 .47

3 .240 .770 .59

2.4

0 .93

3.04

4.110 .65

3 .04

1 .03

1 .35

E ng ineElectr icalTr ans mis s ionHy dr au l i c sS tee r ingAir Sys.PMTiresD i f fe r en t ia lF ina l D r iv esB r ak esS us pens ionsF.Whee lsF i r e S up .A c c iden tsA i r /Cond

Backlog Status240 Ton Truck F leet

AprilMa y

JuneJuly

AugustSept em ber

Oct oberN o v e m b e r

Decem ber0

20

40

60

80

100

Percentage%

Backlogs Q uant i t y240 Ton T ruck F leet

AprilMay

JuneJu ly

A ugustS ep tember

OctuberN oviember

D ecember0

100

200

300

400

QuantityofBL

Quant i t y

E xecu ted

E st imat ed T ime t o Repai r240 Ton T ruck F leet

AprilMay

JuneJu ly

A ugustS ep tember

OctoberN ovember

D ecember0

200

400

600

800

1000

Downtime(hrs)

Bl ogs > 30 Days (% of Tota l )240 Ton Truck F leet

Ap r i lMay

JuneJuly

AugustSe p te mb e r

Oc to b e rNo v e mb e r

De c e mb e r30

40

50

60

70

80

90

100

Percentage%

AdministraciAdministracinn de Backlogs 8de Backlogs 8


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52/86

52

103

PARTS

Situation Analysis

Warehouse - Su pplier Service Level

JanuaryFebruary

MarchApr i l

Ma yJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

40

50

60

70

80

90

10 0

0

20

40

60

80

Months

ServiceLevel(%)

PartsDelay(hours)

Target

Warehouse

Supplier

Parts

Parts + Comp.

Warehouse Parts Stock / Truck

JanuaryFebruary

MarchApril

Ma yJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

0

20

40

60

80

Months

Stock/Truck(US$)

Thousands

Parts Stock. Distribution per System.

July August Se ptem ber O ctober Novem ber December0

10

20

30

40

Months

%o

fTotalStock

EngineXm sn/T CDiff/F inals

ElectricalF ram eHydraul icsPM sOthers

RepuestosRepuestos 1111

104

TRAINING

Results Analysis

Outstanding Performance

Contribution to support Maintenance Operation

Training Hours per System

JanuaryFebruary

MarchApril

Ma yJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

0

50

100

150

200

250

300

Months

Hours

Engine

XMSN/TC

Diff/Finals

Electrical

Frame

Hydraulics

Tires

PMs

Others

Total Hours

Target

Total Training Hours (Year)

24.3%32.1%

8.5%

14.7% 4.2%7.9%

8.4%

EngineXMSN/TCDif/FinalsElectricalFrameHydraulicTiresPMsOthers

% of Redo

JanuaryFebruary

MarchApr il

MayJune

JulyAugust

SeptemberOctober

NovemberDecember

0

2

4

6

8

10

12

14

Months

%Redo

Target

% Redo

EntrenamientoEntrenamiento 1212


53/86

53

105

COMPONENT REPLACEMENT PROGRAM

Situation Analysis

COMPONENTS REPLACEMENT PROGRAM

January Februa ry March April May June July Augus t Septembe rOctober November D ece mberEngines 3 0 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0

1st Priority Eng 7T.Converters 1 0 0 0 1 0 1 2 0 0 0 0

1st Priority TC8Transmissions 1 1 0 0 1 2 1 0 0 0 0 2

1st Priority xmsn 7Differentials 2 1 0 1 0 2 1 0 0 0 0 1

1st Priority Diff 8Final Drives 6 0 0 0 4 0 0 1 0 2 0 0

1s t Priority FD11 /FD12

Man Hours 760 72 0 32 376 144 216 224 0 96 0 112Downtime 380 36 0 16 188 72 108 112 0 48 0 56

Availability influence (%) * 3.78 0.40 0.00 0.16 1.87 0.74 1.08 1.12 0.00 0.48 0.00 0.56Availability influence (%) ** 4.30 0.45 0.00 0.19 2.13 0.84 1.22 1.27 0.00 0.54 0.00 0.63

Backlogs estimated hrs 116 58Man Hours 151 75Added Downtime 29 0

Availability influence (%) * 0.29 0.00

Availability influence (%) ** 0.33 0.00

Note: * Influence on Target Availability 90.00 %* * I nf lu en ce o n l as t Mo nt h c on di ti on Ava il ab il it y 7 9. 12 %

ProgramaPrograma dede ReparacionesReparaciones 1212

106

COMPONENTS ACCUMULATED HOURS

Target

Differentials

Diff1

Diff2

Diff3

Diff4Diff5

Diff6

Diff7

Diff8

Diff9

Diff10

Diff11

Diff12

Diff13

Diff14

Diff15

0 5 10 15

HoursThousands

Target

Transmissions

xmsn1

xmsn2

xmsn3

xmsn4xmsn5

xmsn6

xmsn7

xmsn8

xmsn9

xmsn10

xmsn11

xmsn12

xmsn13

xmsn14

xmsn15

0 5 10 15

HoursThousands

Vida deVida de ComponentesComponentes 1313


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55/86

55

109

o Es una filosofa y cultura organizacional quepermite alcanzar la excelencia operacional.

o Es satisfacer a nuestros Clientes a travs de lamejora de procesos, reduciendo y eliminando losdefectos y mejorando los resultados netos delnegocio.

o Es una metodologa disciplinada que solucionaproblemas, basada en toma de decisiones conhechos y datos, usando tcnicas y herramientasestadsticas para detectar y eliminar las causas dela variacin en los procesos.

Qu es el 6 Sigma?

110

o Es alcanzar 3.4 defectos en un milln deoportunidades o un proceso con 99.99966% deeficiencia. Un proceso dnde los lmites deespecificacin estn distantes 12 desviaciones

estndar, o sea el objetivo est a +- 6 desviacionesestndar considerando la variacin normal delproceso en + - 3 desviaciones estndar.

o El proceso de mejora DMAIC que viene de laspalabras Define, Measure, Analyze, Improve yControl, el DFSS o Design For Six Sigma paradiseo de nuevos productos.

Qu es el 6 Sigma?


56/86

56

111

o El 6 Sigma es una herramienta moderna de gestin, esun proceso disciplinado que aplicado y desarrolladoadecuadamente en cualquier organizacin, permitirtener clientes satisfechos y deleitados con productos yservicios de excelencia, va la mejora constante de losprocesos y con resultados financieros sostenibles en eltiempo para la empresa, que beneficien a clientes,accionistas, proveedores y trabajadores.

o El 6 Sigma, requiere del compromiso de todos loscolaboradores en la empresa. El primer comprometidocon ser una empresa 6 SIGMA debe ser su ldermximo, acompaado de su grupo gerencial.

Qu es el 6 Sigma?

112

Proceso de Alto Nivel de 6 Sigma


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57

113

El Enfoque del 6 Sigma:

o El 6 Sigma se inicia con El Cliente, quien es el quedefine los puntos crticos para su satisfaccin (CTS:Critical To Satisfaction) o expectativas con relacin alproducto o servicio que recibe de nosotros.

o El cliente define El Defecto VOC (Voice of theCustomer) y debemos traducirlo en un CCR (CriticalCustomer Requirement) o CTQ (Crtico para Calidad),

CTD (Crtico para Entrega... Tiempo), o CTC (Crticopara el Costo) del Proceso .

114

El Enfoque del 6 Sigma:

o Los defectos son producidos por la variabilidad en lasentradas de los procesos, y stas (las Xs,xsmalas) causan salidas malas (las Y's, ys) que sonlas caractersticas de nuestros productos o servicios

que el cliente percibe.

o El 6 Sigma se centra en reducir la variabilidad en lasXs y optimizarlas para que las ys y la gran Y denuestro producto y servicio cumpla con lo que elcliente desea y espera.

Y=f (x)


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58

115

El Enfoque del 6 Sigma y los 7 CSF :

116

Para obtener los resultados sustanciales, 6 Sigma focaliza sus esfuerzosde mejora en el control del proceso (las Xs); no en la inspeccin del

producto (las Ys)

Y

Dependiente

Salida

Efecto

Sntoma

Monitoreo

X1 - - - Xn Independiente

Entrada

Causa

Problema

Control

f (X)f (X)Y =Y =

Enfoque de 6 Sigma : Control del Proceso

Producto,Producto,

Servicio, oServicio, oTransacciTransaccinn ProcesoProceso


59/86

59

117

Mercado

Entradas ProcesosProveedoresRequisitos determinantes

del clienteResultados

del proceso

Defectos

La variacin del resultadodel PROCESO causadefectos que son percibidospor el cliente

La variacin del resultado escausada por la variacin de lasentradas del proceso y por lavariacin en el proceso mismo

Reducir lavariacin

Y

xsys

Y

118

Defecto:Producto o

Servicioinaceptable al

cliente

Media

Variacin

Resultado del producto oservicio Y

Requisito determinante delcliente CTS (CTQ,CTD,CTC)


60/86

60

119

Resultado del producto o servicio

CTQ =CTP= Y

Defecto

MediaMedia

120

Nivel de Calidad 6 Sigma:

El proceso que tiene un nivel de calidad 6 Sigma, tiene3.4 DPMO, defectos por milln de oportunidades .

-6s -3s -2s -1s x +1s +2s +3s +6s

LSL Normal Distribution Centered USL

Spec Limit Percent Defect. PPM

+/-1 sigma 68.27 317,300

+/-2 sigma 95.45 45,500

+/-3 sigma 99.73 2,700

+/-4 sigma 99.9937 63

+/-5 sigma 99.999943 0.57

+/-6 sigma 99.9999998 0.002

LSL Normal Distribution Centered USLwith Shift 1.5 sigma

-6s -3s -2s -1s x +1s +2s +3s +6s

Spec Limit Percent Defect. PPM

+/-1 sigma 30.23 697,700

+/-2 sigma 69.13 308,700

+/-3 sigma 93.32 66,810

+/-4 sigma 99.3790 6,210

+/-5 sigma 99.97670 233

+/-6 sigma 99.9996600 3.4


61/86

61

121

El Proceso de Mejora DMAIC del 6 Sigma:

DMAICSon las siglas de las etapas que rigurosamente se debenseguir en la mejora del proceso cuando se implementa lametodologa 6 Sigma:1. Define :Definir el problema u oportunidad de mejora.2. Measure :Medir el rendimiento actual del proceso yobjetivo.3. Analyze :Analizar y confirmar el problema y las causasraces del problema.4. Improve :Mejorar, propone la mejor solucin y elproceso mejorado.5. Control :Controlar para que las soluciones y propuestade valor se mantenga a lo largo del tiempo.

122

DMAIC: Definir

Fase 1: DEFINIR

o Se define la necesidad o insatisfaccin del cliente.o Se identifican los procesos que deben mejorarse.

o Se identifica el equipo de mejora y BB.Pasos clave:Pasos clave:

Crear un enunciado claro del problema . Identificar la VOC y CCR (CTQs). Definir objetivos y estndares de desempeo CTP Proceso de alto nivel: SIPOC


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62

123

Fase 2: MEDIR

o Se documenta a detalle el Proceso que se va a mejorar,identificando la entradas y salidas en cada paso delproceso. Se determinan las caractersticas del productoque son crticas para la satisfaccin del cliente(caractersticas crticas para la satisfaccin CTQs, Ys).

o Se buscan las variables claves del proceso (entradasXs) que explican la variacin indeseable de lascaractersticas CTQs.

DMAIC: Medir

124

o Completar un anlisis del sistema de medicin.Medir R & R

o Establecer una lnea de base: estimar la capacidad delproceso a corto y largo plazo. El % de defecto actual . ElCosto de baja Calidad COPQ.

o Una estimacin de los beneficios del proyectos si sealcanza el Objetivo

DMAIC: Medir


63/86

63

125

o Algunas de las herramientas:

Mapa del proceso.

AMFE (Anlisis de Modo de Falla y Efectos)

Grficos de Control

MSA / Gage R&R (Repetibilidad y reproducibilidad de la

medicin). Capacidad de proceso.

DMAIC: Medir

126

DMAIC: Analizar

Fase 3: ANALIZAR

o Confirmar la Definicin del Problema y sus CausasRaces, se centra en la bsqueda de las variables clave

del proceso (Xs) que producen la variabilidad.

o Confirmar las mtricas necesarias para medir los CTQs(Ys)


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64

127

DMAIC: Analizar


Intervalos de confianza. Potencia y tamao de la muestra. Anlisis multi variables. Ensayo de hiptesis. Correlacin/regresin. Anlisis de la varianza (ANOVA).

128

DMAIC: Mejorar

Fase 4: MEJORAR (IMPROVE)

o Confirmar y validar las variables X's clave del procesoKPIV

o Usa DOE (Diseo de Experimentos) o Piloto paradeterminar el efecto de las variables claves del procesoKPIV en la variacin no deseada de las caractersticasCTQ o KPOV.

o Confirma y optimiza los niveles de especificacin paralas variable claves KPIV


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66/86

66

131

DMAIC: Controlar


Planes de Control Control estadstico de Procesos. Anlisis de capacidad de Proceso.

132

Responsable de la visin,direccionamiento,integracin y resultados.Lidera el cambio.

Responsable de losproyectos.

Implementasoluciones.

Gerencia Black Belt.

Capacita y hace coaching a losBlack y Green Belt.

Provee soporte experto a laresolucin de problemasestadsticos. (tiempo completo)

Lder del Proyecto. Experto en la Metodologa,

agente de cambio. Entrena y desarrolla al equipo. Dedicacin a tiempo completo

Respaldan proyectosespecficos.

(tiempo parcial)

TODOSTODOS

Se comprometen con lavisin de 6 Sigma

Usan 6 Sigma en el da a da

Asisten a los Black Belt.Pueden guiar ycapacitar equipos deproyecto menores.

(tiempo parcial)

Roles en 6 Sigma


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68/86

68

135

Ancho del Proceso

Ancho de las especificaciones

Voz delProceso

Voz delCliente

La voz del cliente debecontener la voz del proceso

La Relacin Crtica: La Capacidad del Proceso

136

Demo Minitab : Capacidad de Proceso datos continuos

87.572.557.542.527.512.5-2.5

20

15

10

5

0

LB USL

Z.Bench -3.218

Z.LB *

Z .US L -3 .2 18Ppk -1.073

Cpm *

Overall

87.572.557.542.527.512.5-2.5

100

75

50

25

0

LB USL

Z.Bench 4.918

Z.LB *

Z .US L 4 .9 18

Ppk 1.639

Cpm *

Overall

Capability Histograms of Antes, Despues

Ant es

Despues


69/86

69

137

Demo Minitab : Capacidad de Proceso datos atributo

9181716151413121111

0.3

0.2

0.1

0.0

Sample

Proportion

_P=0.1383

UCL=0.2413

LCL=0.0352

100806040200

20.0

17.5

15.0

12.5

10.0

Sample

%Defective

U pper C I: 1.1193

% De fe ctiv e : 13. 83

Lower CI: 13.15

Upper CI: 14.52

Target: 0.00

PPM Def: 138274

Low er C I: 131514

U pper C I: 145249

P rocess Z: 1.0881

Lower C I: 1.0570

(95.0% confidence)

Summary Stats

12010080

30

20

10

0

Sample Size

%Defective

2824201612840

12

9

6

3

0

%Defective

Frequency

Tar

1

11

11

1

1

1

11

1

11

1

1

111

1

1

111

Capacidad Proceso Binomial

P Chart

Tests performed with unequal sample sizes

Cumulative %Defective

Rate of Defectives

Histogram

138

ProblemaProblema

Mano de obraMano de obra

MaquinasMaquinas

MaterialesMateriales

MMtodostodos

MedicionesMediciones

NaturalezaNaturalezaMadreMadre

Diagrama Causa EfectoDiagrama Causa EfectoDiagrama Causa Efecto

o Organiza las teoras de Causa Raz

Diagrama Causa Efecto


70/86

70

139

Diagrama de Pareto

Scuffs

Tears

Dents

Holes

Scratch

es

47920160

2.03.54.510.080.0

100.098.094.590.080.0

200

100

0

100

80

60

40

20

0

Defect

Count

Percent

Cum %

Percent

C

ount

Pareto Chart for Defects

Se usa enfocar la atencin en los poco importantes ms que en losmuchos triviales.

Principio de Pareto: 80% de los defectos son causados por el 20% delas categoras de defecto.

140

o Muestra la distribucin de datos de variables

o Modo o frecuencia con mayor ocurrencia :5.

o Rango o distancia del valor ms bajo al valor ms alto: (3 a 9).

o Sesgo o asimetra sobre el modo: (positivo)

Histograma

9876543

20

10

0

x1

HISTOGRAMA DE DATOSHISTOGRAMA DE DATOSDE VARIABLESDE VARIABLESFr

ecuencia

La mediana de estosdatos es 6,0 y la media

es tambin 6,0


71/86

71

141

Hoja de inspeccin

Mary Carla Luis Pepe Maria

08:30 b b09:30 b b10:30 b b b b11:3012:3013:30 b b b14:30 b b15:30 b16:30 b

HoraPersonal Trabajando

- Usada para recolectar datos.

- Requiere un mmimo trabajo

142

Grfico de Control

302010Subgroup 0

105

100

95SampleMean

Mean=100.6

UCL=106.9

LCL=94.23

20

10

0SampleRange

R=10.97

UCL=23.20

LCL=0

Xbar/R Chart for Variable

Usado para identificar las causas especiales de variacin.

Los lmites de control superior e inferior son los lmites para las causascomunes de variacin.


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73/86

73

145

o Muestra la relacin entre dos variables.

o No use los diagramas de dispersin sin el anlisis de correlacin,los resultados visuales pueden dar otra impresin.

800700600500400

800

700

600

500

400

Math

er

al

SCATTER PLOT FOR VERBAL AND MATH SCORES

Diagrama de dispersin (Scatter Plots)

146

Herramientas AVANZADAS : Mapa del Proceso

Recibir

Orden

PrepararOrden

X, ordensolicitada

Y, orden del

cliente lista para

despachar

y1 Orden Tomada correcta

Orden Tomada Incorrecta

- - -

El proceso de llenar un pedido, el proyecto involucra : operacin de tomade orden y operacin de preparacin de orden

x1 Lista recibida correcta

Lista recibida incorrecta

- - -

y2 Orden Preparada correcta

Orden Preparada incorrecta

- - -

x2 Caja recibida correcta

Caja recibida incorrecta

- - -


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74

147

Herramienta : FMEA

MODO DEFALLA

EFECTO DEFALLA

SEVERIDAD CAUSA

OCCUR-RENCIA CONTROL

DETECT-ABILIDAD

NMEROPRIORIDADDE RIESGO

Ordentomadaincorrecta

Temoraccinlegal 8

NuevoEmpleado 8 Ninguno 10 640

Ordentomadaincorrecta

Carta conqueja 4

NuevoEmpleado 8 Ninguno 10 320

--- --- --- --- --- --- --- ------ --- --- --- --- --- --- ------ --- --- --- --- --- --- ---

ANLISIS DE MODO DE FALLA Y EFECTO PARA TOMAR Y PREPAR ORDEN

148

0

21

210

0

:a,AlternativHiptesis

:Nula,Hiptesis

#2EmpleadoporMedia#1EmpleadoporMedia:HNula,Hiptesis

=

=

aH

H

Diferencia = Empleado #1 - Empleado #2Diferencia estimada: -1.9995% IC para la diferencia: (-5.34, 1.36)

T test de diferencia = 0 (vrs no =): Valor T= -1.26Valor p = 0.225 GL = 151

1 ?2?2

La hipLa hiptesis nula se aceptatesis nula se aceptaverdadera: no hay diferenciaverdadera: no hay diferenciaestadestadsticamente significativasticamente significativa

Hiptesis: Dos Medias son Iguales


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75

149

o Se quiere predecir la resistencia de los Cases en funcinde las Piezas de Prueba usando regresin-

Un RUn R--SqSq ((adjadj))

cerca al 100%cerca al 100%puede indicar unapuede indicar unarelacirelacinnsignificativasignificativa

Ejemplo de herramienta de anlisis: Regresin

Test Piece

Cases

100908070605040

100

90

80

70

60

50

40

S 11.5131

R-Sq 49.4%

R -Sq(ad j) 4 7. 7%

Fitted Line PlotCases = 22.47 + 0.7546 Test Piece

Worksheet: cases.MTW

150

Anova

Subscripts

StackedData

DCBA

72.5

70.0

67.5

65.0

62.5

60.0

57.5

55.0

Boxplot of Stacked Data by Subscripts

Worksheet: Dataentry.MTW

El valor P es menor que 0.05, por lo querechazamos Ho yaseguramos queal menos unade las es diferente.

Stat>ANOVA>One-Way ANOVAResponse: Stacked DataFactor: Subscripts>Graphs: Dot Plot

One-way ANOVA: Stacked Data versus Subscripts

Analysis of Variance for Stacked

Source DF SS MS F P

Subscrip 3 228.00 76.00 13.57 0.000

Error 20 112.00 5.60

Total 23 340.00

Individual 95% CIs For Mean

Based on Pooled StDev

Level N Mean StDev ----+---------+---------+---------+--

A 6 61.000 1.897 (-----*------)

B 6 66.000 2.828 (------*------)

C 6 68.000 1.673 (------*-----)

D 6 61.000 2.828 (-----*------)

----+---------+---------+---------+--

Pooled StDev = 2.366 60.0 63.0 66.0 69.0

Stat>ANOVA>One-Way ANOVA (Unstacked)Response: A-D>Graphs: Dot Plot

O

El valor P es menor que 0.05, por lo querechazamos Ho yaseguramos queal menos unade las es diferente.

Stat>ANOVA>One-Way ANOVAResponse: Stacked DataFactor: Subscripts>Graphs: Dot Plot

One-way ANOVA: Stacked Data versus Subscripts

Analysis of Variance for Stacked

Source DF SS MS F P

Subscrip 3 228.00 76.00 13.57 0.000

Error 20 112.00 5.60

Total 23 340.00

Individual 95% CIs For Mean

Based on Pooled StDev

Level N Mean StDev ----+---------+---------+---------+--

A 6 61.000 1.897 (-----*------)

B 6 66.000 2.828 (------*------)

C 6 68.000 1.673 (------*-----)

D 6 61.000 2.828 (-----*------)

----+---------+---------+---------+--

Pooled StDev = 2.366 60.0 63.0 66.0 69.0

Stat>ANOVA>One-Way ANOVA (Unstacked)Response: A-D>Graphs: Dot Plot

O

Ho Las medias son igualesHa por lo menos una esdiferente

Queremos seleccionar un formatoDe facil llenado.


76/86

76

151

Doe (Design of Experiments)

Term

Standardized Effect

AC

AB

ABCD

ACD

ABC

ABD

BC

BCD

B

CD

AD

BD

A

C

D

2520151050

2,04

A MastilB Tope

C Elastico

D Angulo

Fa ct or Na me

Pareto Chart of the Standardized Effects(response is Y, Alpha = ,05)

MeanofY

32

200

150

10043

42

200

150

100180150

Mastil Tope

Elastico Angulo

Main Effects Plot (data means) for Y

Factorial Fit: Y versus Mastil; Tope; Elastico; Angulo

Estimated Effects and Coefficients for Y (coded units)

Term Effect Coef SE Coef T P

Constant 167,60 2,718 61,66 0,000

Mastil -49,04 -24,52 2,718 -9,02 0,000

Tope -5,92 -2,96 2,718 -1,09 0,285

Elastico -58,79 -29,40 2,718 -10,81 0,000

Angulo 118,88 59,44 2,718 21,87 0,000

Mastil*Tope -0,92 -0,46 2,718 -0,17 0,867

Mastil*Elastico 0,04 0,02 2,718 0,01 0,994

Mastil*Angulo -16,79 -8,40 2,718 -3,09 0,004

Tope*Elastico -2,25 -1,12 2,718 -0,41 0,682

Tope*Angulo 18,67 9,33 2,718 3,43 0,002

Elastico*Angulo -15,46 -7,73 2,718 -2,84 0,008

Mastil*Tope*Elastico 1,67 0,83 2,718 0,31 0,761

Mastil*Tope*Angulo 2,08 1,04 2,718 0,38 0,704

Mastil*Elastico*Angulo -1,04 -0,52 2,718 -0,19 0,849

Tope*Elastico*Angulo -4,33 -2,17 2,718 -0,80 0,431

Mastil*Tope*Elastico*Angulo -1,00 -0,50 2,718 -0,18 0,855

S = 18,8320 R-Sq = 95,68% R-Sq(adj) = 93,65%

Residual

Percent

50250-25-50

99

90

50

10

1

N 48

AD 3.110

P-Value


77/86

77

153

Life (hrs)

Percent

10000010000100010010

99

90

8070605040

30

20

10

53

2

1

Table of Statistics

10 10

1.72135 1102.39 0.980 15 4

Shape Scale Corr F C

1.31199 8279.35 0.975

When

Aft er

Before

Probability Plot for Life (hrs)

Censoring Column in Type - LSXY Estimates

Weibull - 95% CI

Concepto general

DespusAntes

154

Curva de confiabilidad de "tina de bao"

Frec

uencia

de

repa

racin

La curva de la tina de baoes una combinacin de tresdiferentes distribuciones defalla

Disminu

cin Au

mento

Constante

Horas de

operacin


78/86

78

155

Regin I de la curva de "Tina de bao"

Frec

uencia

de

repa

racin

Horas de operacin

En la regin tiempo inicial el producto falla menos a medidaque envejece. Estas fallas son causadas con frecuencia porarmado o procesos deficientes y son rpidamente observadas.

Morta

lidadenelreade

tiemp

oinicial

156

Regin II de la curva de "Tina de bao"

En la regin de vida til la tasa de fallas es relativamenteconstante. Estas fallas son causadas por restriccin del diseode ingeniera. Las piezas se rompen debido a que no son losuficientemente resistentes.

Mortalid

adenelreade

tiem

poinicial

Frec

uencia

de

repa

racin

Horas de operacin

Vida til


79/86

79

157

Regin III de la curva de "Tina de bao"

Vida til

Morta

lidadenelreade

tiemp

oinicial

Frec

uencia

de

repa

racin

Horas de operacin

Desgaste

final

En el rea de desgaste final la tasa de fallas aumenta. Estasfallas son dependientes tanto del diseo de ingeniera y de losprocedimientos de mantenimiento del usuario como de laestrategia de reconstruccin o reparacin

158

Confiabilidad: Causas de la falla

Dominio de la mortalidad infantil Errores de manufactura Errores de armado Materiales deficientes

Dominio de la vida til Errores de ingeniera Errores de desarrollo de productos Errores de aplicacin uso de productos

Dominio del desgaste final Deterioro: Desgaste, fatiga, edad, etc. Lmite de diseo de ingeniera Mantenimiento y prcticas de reparacin deficientes


80/86

80

159

Curva de confiabilidad de "tina de bao

Objetivo GestinFre

cuencia

de

rep

aracin

Horas de operacin

Calidad

Duracinconfiabilidad

160

Medicin de la duracin: Vida B

La vida B10 en el tiempo (edad, horas, millas, etc.)por el cual el 10% de la poblacin ha fallado

La vida B aplica a cualquier porcentaje, por

ejemplo, B50 es el tiempo por el cual el 50% de lapoblacin ha fallado La vida B puede usarse para los requerimientos d

diseo o de lneas de referencia

1.000 2.000 3.000

10%

50%

Horas de operacin

% de la poblacin Fallas

B10


81/86


82/86

82

163

Parmetros Weibull - Localizacin

Parmetro de localizacin X0 X0 se usa slo cuando la vida til de un

producto comienza en algn nmero diseadode horas de operacin tales como los datosrelacionados con la fatiga

No se usa cuando el punto de inicio es cero ysimplifica en gran medida el uso de la

distribucin Weibull

164

Parmetros Weibull - Forma(Shape)

Parmetro de forma describe la forma de la distribucin y, a su vez,

indica el tipo de problemas inherentes con lapoblacin menor que uno indica que hay una tasa de fallas

decreciente igual a uno indica que hay una tasa de fallas

constante mayor que uno indica que hay una tasa de fallas en

aumento


83/86

83

165

Parmetro Weibull de Caractersticas de

vida til (Scale o Pivote)

Parmetro de caracterstica es la vida til del 63,2% de la poblacin que

puede estar en trminos del nmero de horas o

millas o resistencia, etc.

es el punto pivote de la distribucin y permaneceas para cualquier valor o cambio en

Es anlogo a la media en la distribucin normal

166

Grfica Weibull

Weibull C.D.F. puede realizarsela grfica en trminos de unarelacin de lnea recta en unpapel especial llamadoWeibull

La lectura de esta grficaWeibull es una parte clave delanlisis

])([)(

01xx

expxF

=

Life (Hours)

Percent

1000100

99

90

80

70

60

5040

30

20

10

5

3

2

1

Probability Plot for Life (Hours)Weibull


84/86

84

167

Life (Hours)

Percent

1000100

99

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

3

2

1


Grfica Weibull con parmetros

X0

63,2

168

Life (Hours)

Percent

1000100

99

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

3

2

1


Grfica Weibull y Vida B

B10

Trabaja delmismo modo

que otra Vida B

10


85/86

85

169

Life (Hours)

Percent

10000100010010

99

90

8070605040

30

20

10

5

3

2

1

Table of Statistics

Median 890.970

IQR 798.175

Failure 15Censor 4

AD* 17.702

Shape

Corr ela tion 0.980

1.72135

Scale 1102.39

Mean 982.789

StDev 588.346

Probability Plot for Life (Hours)

Censoring Column in Before - LSXY Estimates

Weibull - 95% CI

Ejemplo Weibull: Antes

X0 = 0= 1,72 = 1.102,4horas(63,2% de lapoblacin falla alas 1.102,4horas)

B10 = 298,2 horas

170

Life-Hours

Percent

100000100001000100

99

90

8070605040

30

20

10

5

3

2

1

Table of Statistics

Median 6261.43

IQR 7416.68

Failure 10Censor 10

AD* 68.130

Shape

Corre la tion 0.975

1.31199

Scale 8279.35

Mean 7632.68

StDev 5869.89

Probability Plot for Life-Hours

Censoring Column in After - LSXY Estimates

Weibull - 95% CI

Ejemplo Weibull: Despus

B10 = 1.489,7 horas

X0 = 0 = 1,31 = 8.279,4 horas(63,2% de la

poblacin falla alas 8.279,4

Gestión Del Mantenimiento de Equipo Pesado 2009 MIN268

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