Modelo de criticidad basado en método semicuantitativo para mejorar los indicadores de mantenimiento en plantas concentradoras polimetálicas

Abstract

El presente estudio propone el desarrollo e implementación de un modelo semicuantitativo de criticidad para optimizar los indicadores de mantenimiento en la planta concentradora polimetálica de la Unidad Minera María Teresa. Mediante un enfoque de investigación aplicada, se adapta la teoría del análisis de criticidad para diseñar estrategias de mantenimiento en los equipos críticos del área de chancado. El diseño es experimental: primero se obtienen los datos de disponibilidad, confiabilidad (tiempo medio entre fallas, MTBF) y costos; luego se aplica la matriz de criticidad; finalmente, se recolectan nuevamente los indicadores para evaluar el impacto del estudio. El trabajo adopta un enfoque cuantitativo y explicativo, pues cuantifica las variaciones en los indicadores y esclarece la relación de causa efecto entre la aplicación del modelo y el desempeño de los equipos. Las fuentes de información incluyen registros ERP, bitácoras de horómetros y reportes de actividades. La población abarca los equipos de chancado, y la muestra seleccionada por criterio experto agrupa aquellos de mayor criticidad. Los resultados evidencian que la disponibilidad de las chancadoras críticas aumentó entre 1 % y 4 % en el primer trimestre evaluado; el MTBF mejoró entre un 2 % y 10 %; y los costos asociados a la no disponibilidad de la chancadora cuaternaria se redujeron en aproximadamente USD 390 000. Estos hallazgos confirman que el estudio realizado gestiona eficientemente los recursos de mantenimiento. En conclusión, el modelo semicuantitativo de criticidad demostró ser una herramienta eficaz y replicable para optimizar los indicadores de mantenimiento en plantas concentradoras polimetálicas.

This study presents the development and implementation of a semi-quantitative criticality model aimed at optimizing maintenance performance indicators in the polymetallic concentrator plant of the María Teresa Mining Unit. Through an applied research methodology, criticality analysis theory is adapted to design targeted maintenance strategies for critical equipment within the crushing area. The research follows an experimental design: initially, baseline data on equipment availability, reliability (mean time between failures, MTBF), and maintenance-related costs are collected. Subsequently, a criticality matrix is applied, and post-implementation indicators are gathered to assess the model’s impact.The study employs a quantitative and explanatory approach, as it quantifies variations in key indicators and elucidates the cause-effect relationship between the implementation of the criticality model and equipment performance outcomes. Data sources include ERP system records, hour meter logs, and maintenance activity reports. The population comprises all crushing equipment, with a purposive sample—based on expert judgment—focusing on the most critical assets. Results indicate that the availability of critical crushers increased by 1% to 4% during the first quarter following implementation; MTBF improved by 2% to 10%; and costs associated with the unavailability of the quaternary crusher were reduced by approximately USD 390,000. These outcomes demonstrate that the proposed model enables more efficient maintenance resource management. In conclusion, the semi-quantitative criticality model proved to be an effective, scalable, and replicable tool for enhancing maintenance indicators in polymetallic concentrator operations.