Formats Construction Machinery Co., Ltd.

Fabricante Profesional de Trituradora y Molino

Mantenimiento Predictivo de Trituradoras de Piedras o Rocas Foramts

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Basado en inspecciones periódicas, ajustes y reemplazos de partes desgastadas, también incluye arme y desarme de equipo programado en mantenimiento. Este tipo de mantenimiento es ciertamente mejor que el anterior pero eventualmente resultará en mayores costos por:
Reemplazo de partes en buen estado.
ƒCambio de fluidos y componentes de mayor vida útil.
ƒDaños de partes buenas debido a inapropiada instalación después de una inspección.

Planta de Trituración de Piedra

Planta de Trituración de Piedra

 

Mantenimiento predictivo

Monitoreo regular de la condición de la máquina, permitiéndole trabajar hasta justo antes de un mantenimiento programado.

Métodos de mantenimiento predictivo implican la habilidad de conocer cuando una máquina o componente puede necesitar mantenimiento ó reparación. Este método excluye paradas e inspecciones en equipos con buenas condiciones de operación programadas en mantenimiento preventivo.

Programas de mantenimiento en maquinaria rotativa, basados en muestras e inspecciones periódicas han sido mejorados por la adición de instrumentos y monitores de vibración. Aunque el mantenimiento preventivo ha sido valioso para aumentar la producción y disminuir tiempos de parada imprevistos, la filosofía del mantenimiento ha evolucionado y la medición directa de la condición de la máquina es ahora la base de programas de mantenimiento predictivo.

El análisis de vibraciones, análisis de aceite, análisis de ruidos etc, como parte del mantenimiento predictivo, han probado ser una técnica que aumenta la confiabilidad operativa, que disminuye los costos de operación, que aumenta los tiempos de producción y que previene fallas catastróficas en máquinas.

La introducción de nuevas técnicas de medición y monitoreo han ayudado al personal de mantenimiento en el análisis y diagnóstico de problemas en maquinaria rotativa.

Apoyados en criterios económicos, tecnológicos y utilizando información significativa, podemos decidir la implementación de programas de mantenimiento predictivo.


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