Los tiempos han cambiado. El monitoreo de condición tradicional está siendo fuertemente desafiado. Las nuevas tecnologías asociadas con el término conocido como “Industria 4.0”, prometen una nueva dinámica entre las personas, los activos y los sistemas de vigilancia, detección y diagnóstico de fallos. Para enfrentar el desafío de implementar y sacar provecho de tales tecnologías, se requiere un perfil de experto con familiaridad en conceptos de análisis estadístico, modelizado probabilístico, sensórica, monitoreo de condición, normas y estándares sobre monitoreo de condición, y otros temas asociados. Nuestro curso: fundamento del análisis sintomático de datos le brinda al estudiante una revisión profunda sobre los conceptos esenciales de la estadística utilizada en la evaluación automática de datos aplicado al monitoreo de condición. Es la mejor forma de introducir al estudiante a las necesidades de implementación de sistemas expertos de diagnóstico, análisis predictivo y diagnóstico automático de condiciones.
Requisitos previos: Ninguno
Formato de evaluación: exámenes cortos durante las lecciones y examen final del curso con 20 preguntas.
Lineamientos Generales del Proceso de Diagnóstico
•Enfoque basado en datos
•Enfoque basado en conocimiento
Fundamentos del análisis basado en datos
Análisis sintomático de único parámetro
Fase previa a la implementación: elementos habilitadores
•Taxonomía (MAL y BOM) ejemplos
•Ranking de Criticidad, ejemplos
•CMMS básico
•Proceso básico de planeación
•Buenas prácticas de mantenimiento ¿cuáles son?
•Restricciones de ingreso
•Gestión básica de repuestos
•Cuido de repuestos (5S´s y rutinas de cuido)
•Cuido proactivo básico (rutinas VOSO)
•Trabajando en equipo con mantenimiento
•¿Qué es el modo reactivo de CM?
•Técnicas predictivas en un Ingenio Azucarero
•Resultados iniciales del CM
Gestión de confiabilidad llevada al siguiente nivel
•Enfoque hacia la eliminación de defectos
•Análisis financiero y análisis RAMS
•Especificaciones de confiabilidad y mantenibilidad
•Pruebas de aceptación
•Mejorando la gestión básica
•Planificación y Programación
•CMMS avanzado
•Procedimiento de Gestión de Cambios
•Desarrollando matrices RACI (ejemplos)
•Gestión de competencias: planes de capacitación y
certificación
•Prácticas de clase mundial: control de contaminación,
fijación de precisión, filtrado de aceite lub,
profesionalizando el almacén de lubricantes, alineación
láser, equilibrado de precisión
•Mejorando la gestión básica
•Implementando SOP, IOW y confiabilidad dirigida por el
operador
•Desarrollando estrategias de gestión de fallos: FTA, FMEA,
RCM
•Análisis estadístico de fallos
•Análisis de causa raíz RCFA
•Desarrollando y monitorizando KPI´s
•Llevando al Monitoreo de condición al siguiente nivel (modo
proactivo)
•Lubricación por condición
•Proyectos de mejora continua
•Procesos de disposición por fin de vida útil
•Estrategias de hibernación, ejemplos
•Analítica predictiva automatizada (tecnologías de industria
4.0)
Cierre, resumen y conclusiones
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