Modelo de indicadores de mantenimiento y confiabilidad en complejo industrial aserradero y remanufactura

Abstract

Para el apoyo en la toma de decisiones de las personas involucradas en la gestión de mantenimiento se entrega una serie de indicadores que permiten medir el desempeño de las actividades desarrolladas durante el proceso de mantención, concerniente a mantener los activos operativos para las labores productivas, y los resultados que estas generan para las plantas de Aserradero Horcones 1 y Remanufactura Horcones de Aserraderos Arauco S.A. De acuerdo a este modelo se establecen los responsables, el nivel organizacional, el tipo de indicador y una serie de otras características agrupadas en fichas técnicas de indicadores, de manera tal que cada nivel pueda realizar gestión y así concretar sus objetivos propuestos, alineados a la estrategia organizacional. Se obtienen valores mensuales de KPI’s para un tiempo de 4 años y 6 meses según datos entregados por el sistema de información de la empresa (SAP logon) y obtenidos en terreno, esto con el fin de evaluar la gestión del departamento de mantención, oportunidades de mejorar y su evolución durante los últimos años. Los indicadores calculados se emplean en el análisis de confiabilidad y de desempeño, determinando áreas, sistemas y subsistemas que resulten críticos y prioritarios para la consecución de logros de producción. De acuerdo a los resultados obtenidos los desempeños más bajos se tienen en las áreas de Aserradero y Secado para la planta Aserradero Horcones 1, mientras que para la planta de Remanufactura Horcones las áreas son Finger y Molduras. La variable que afecta en mayor grado la Disponibilidad de los procesos productivos es la Confiabilidad determinada por los bajos TMEF debido a la alta frecuencia de fallas de operación y propias del proceso. En Confiabilidad se calculan las curvas del indicador para subsistemas de la Línea principal de Aserradero y para Remanufactura sobre los subsistemas de la Moldurera 22 (B) consiguiendo valores distorsionados debido a los múltiples modos de fallas presentes en los datos.