Presentará un nuevo modelo para evaluar la gestión del mantenimiento, poniendo el foco en el valor real que aporta cada intervención. Se analizará cómo integrar planificación, ejecución, confiabilidad y analítica para maximizar la disponibilidad de los activos y contribuir a los objetivos del negocio.
Expondrá la aplicación de Scrum como metodología ágil para implementar Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad (RCM) y mejorar la confiabilidad de los equipos. Se analizará su impacto en el OEE mediante la reducción de paradas no programadas y la optimización del desempeño operativo.
Analizará casos reales donde la tecnología se aplica para mejorar la confiabilidad y la gestión de activos. Se expondrán estrategias que permiten transformar datos en decisiones efectivas, combinando herramientas, experiencia y criterio técnico para obtener resultados medibles.
Mostrará cómo el mantenimiento ha evolucionado de una función operativa a un factor estratégico para la rentabilidad de las organizaciones. Se analizará el impacto de una gestión orientada por criticidad y las mejores prácticas en empresas de clase mundial.
Desarrollará una matriz de mantenibilidad aplicada a una planta de procesos para evaluar y priorizar mejoras en sus equipos. Se analizarán factores que impactan en los tiempos de reparación, la disponibilidad y la eficiencia del mantenimiento.
Describirá la gestión de integridad y mantenimiento de los muelles marítimos de una refinería, considerando los desafíos de operar en ambientes marinos exigentes. Se abordarán estrategias de inspección, monitoreo y mantenimiento para garantizar la seguridad, confiabilidad y continuidad operativa de estos activos críticos.
Destacará la importancia de diseñar activos considerando su futura operación y mantenimiento; se presentarán estrategias para reducir fallas, tiempos de reparación y costos a lo largo del ciclo de vida.
Un trabajo práctico y aplicable a distintos tipos de operaciones. Se presentará un enfoque basado en riesgo para definir intervenciones más eficientes, reduciendo impactos operativos y costos asociados.
Desarrollará una metodología para la gestión de activos de muy alta criticidad basada en la gestión del riesgo operacional y herramientas de confiabilidad. Se compartirá un caso real de aplicación en una planta siderúrgica, destacando estrategias para mejorar la disponibilidad y reducir riesgos operativos.
Analizará en un caso real las causas raíz de la falla de un transformador de potencia y las oportunidades de mejora en su gestión de mantenimiento. Se expondrá la importancia de avanzar hacia estrategias predictivas y basadas en condición para aumentar la confiabilidad de activos críticos.
Presenta un modelo práctico para evaluar la gestión de mantenimiento mediante 19 pilares y 47 ítems con criterios objetivos y ponderados. La metodología permite diagnosticar el nivel de madurez, visualizar brechas, definir metas de mejora y convertir los resultados en planes de acción concretos, favoreciendo un proceso sistemático de mejora continua.
A través de un caso real de molino de muelas en agroalimenticia de molienda de maíz, se muestra cómo la IA contribuye a la detección temprana de anomalías, optimizando la confiabilidad de los activos y la toma de decisiones en mantenimiento. Esta conferencia presenta una solución de monitoreo inteligente para máquinas críticas que integra sensores inalámbricos, análisis de vibraciones, inteligencia artificial y tecnologías de Industria 4.0.
Este trabajo analiza distintos modelos de pronóstico para anticipar el consumo de repuestos en contextos de demanda irregular e intermitente. A partir de datos reales de la gran minería, compara seis algoritmos y propone un nuevo modelo basado en redes transicionales, identificando qué alternativas se adaptan mejor a cada patrón de consumo. Los resultados muestran cómo una adecuada selección del modelo y del período de análisis puede contribuir a optimizar el stock y reducir costos sin comprometer la disponibilidad de los activos.
Esta presentación abordará casos prácticos de cómo el agente de IA mejora y agiliza la toma de decisiones en la Gestión de Activos y el Mantenimiento, como así también hace más efectiva la labor del técnico en campo.
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