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Minería – Motor Motoniveladora CAT 140k
4 de enero de 2023
Manutencao-Preventiva-x-Manutencao-Preditiva
Mantenimiento Predictivo x Mantenimiento Preventivo
16 de enero de 2023
Estudios de caso

Reductor Mausa RDC 1.5000

Published by Ana Alberti on 5 de enero de 2023
Categories
  • Estudios de caso
  • Estudos de caso
Tags
  • estudios de caso
  • industria
ESTUDIO DE CASO: INDUSTRIA
 
 
 
 
 
 
 
 
 

99% DE ECONOMÍA

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Al recolectar los fluidos se pudo verificar problemas de contaminación, actuando ante el desgaste total de la pieza y parada no planificada del equipo.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Problemas de contaminación recurrente del agua y concentración moderada de hierro, que se encuentran con el monitoreo por análisis predictivo y se resuelven de manera confiable antes de causar problemas más costosos y mayores.

 
 
 
 
 
 

Contaminación por agua


Desgaste prematuro

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Análisis

Los informes señalaron al cliente la presencia de contaminación
por agua, que puede promover la oxidación de los componentes, la degradación del aceite y fallas en la lubricación del sistema, lo que puede provocar un desgaste prematuro.

También se señaló una concentración moderada de Hierro, lo que podría deberse a una falla en la lubricación por contaminación del agua.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Diagnóstico

Se recomendó comprobar los posibles puntos de paso del agua, como juntas defectuosas, y cambiar el lubricante. Como precaución, también evalúe el estado de los componentes.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Solución

El cliente informó que las condiciones del respiradero permitían la entrada de contaminantes y se llevó a cabo la acción de blindar / agregar un filtro al respiradero.

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Retorno de la inversión

Los costos de estas acciones de
inspección fueron de aproximadamente USD 17,60. Sin el monitoreo del mantenimiento predictivo, no se detectaría la contaminación del agua. Esto generaría una lubricación deficiente del sistema, con llevando a una falla prematura que podría costar aproximadamente USD 5.279,07. Los ahorros generados por el mantenimiento predictivo fueron de USD 5.261,47 (o 99,6%)

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

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