Modelo de gestión del ciclo de vida basado en confiabilidad para el servicio postventa de una empresa del sector.

Abstract

En el presente trabajo se diseñó un modelo de gestión del ciclo de vida y mantenimiento basado en confiabilidad (CBM), alineado con los lineamientos de la norma ISO 55000, para fortalecer el servicio postventa de una empresa del sector comercial de soluciones de fluidos y energía. El estudio se desarrolló como un caso aplicado tomando como activo piloto un equipo de cribado HUBER Rotamat RoK4 500/7, ampliamente utilizado en sistemas de tratamiento de aguas residuales. La metodología incluyó la caracterización técnica del activo mediante su taxonomía basada en ISO 14224, un análisis de riesgos y criticidad orientado a identificar los componentes y riesgos más relevantes, y la formulación de un plan de mantenimiento basado en condición soportado en mediciones reales (E-Time) y en la estimación de costos operativos. Asimismo, se definieron indicadores clave de desempeño (KPI) enfocados en confiabilidad, disponibilidad y costo, con el fin de facilitar la validación futura del modelo propuesto en entornos operativos reales. Los resultados permitieron establecer una estructura de monitoreo eficiente, priorizar la gestión de repuestos y proyectar el impacto del CBM en la continuidad operativa del activo. Se concluye que el modelo favorece la toma de decisiones basada en datos, desde la adquisición del activo hasta su disposición final, mejora la planeación del mantenimiento e incrementa el valor ofrecido al cliente en el servicio postventa.

Abstract This work presents the design of a life cycle and reliability-based maintenance model (CBM), aligned with ISO 55000 standards, to strengthen the after-sales service of a commercial company in the fluid and energy solutions sector. The study was carried out as an applied case, selecting a HUBER Rotamat RoK4 500/7 screening unit, which is widely used in wastewater treatment systems, as the pilot asset. The methodology included the technical characterization of the equipment through a taxonomy based on ISO 14224, a criticality analysis to identify relevant risks and components, and the development of a condition-based maintenance plan supported by real time measurements (E-Time) and operational cost estimation. Additionally, key performance indicators (KPIs) focused on reliability, availability, and maintenance cost were defined to enable future validation of the model under real operating conditions. The results enabled the establishment of an efficient monitoring structure, prioritization of spare parts management, and projection of the impact of CBM on operational continuity. It is concluded that the proposed model enhances data-driven decision-making, improves maintenance planning, and increases customer value in after-sales services.