ALFA.
Revista de Investigación en Ciencias Agronómicas y Veterinarias
Mayo-agosto 2024 /
Volumen 8, Número 23
ISSN: 2664-0902 /
ISSN-L: 2664-0902
https://revistaalfa.org
pp. 559 - 575
Gestión de mantenimiento de
maquinaria y equipos en diferentes sectores agroindustriales: Revisión
sistemática
Machinery and equipment
maintenance management in different agroindustrial
sectors: Systematic review
Gestão da manutenção de máquinas e equipamentos em
diferentes sectores agro-industriais: uma revisão sistemática
Jaime
Eduardo Vasquez Caceres
jvasquez@lamolina.edu.pe
https://orcid.org/0000-0001-8741-3841
Jose
Antonio Orellana Pardave
aorellana@lamolina.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-1357-0833
Alfredo
Carlos Rebaza Pino
arebaza@lamolina.edu.pe
https://orcid.org/0009-0002-9340-4583
Luis
Alberto Altamirano Chunga
laltamirano@lamolina.edu.pe
https://orcid.org/0000-0002-9265-2713
Universidad Nacional Agraria La Molina. Lima,
Perú
Artículo recibido
20 de marzo 2024 | Aceptado 12 de abril 2024 | Publicado 2 de mayo 2024
Escanea en tu
dispositivo móvil o revisa este artículo en:
https://doi.org/10.33996/revistaalfa.v8i23.286
RESUMEN
La importancia del mantenimiento en el sector
agroindustrial requiere un plan estratégico para garantizar el rendimiento
óptimo de la maquinaria. Esta investigación tiene como objetivo analizar
la producción científica sobre la gestión eficiente del mantenimiento de
maquinaria y equipos en diferentes sectores agroindustriales. Se utilizó el método
PRISMA para reducir el sesgo, realizando una búsqueda exhaustiva en Scopus y
Google Scholar que arrojó 535 artículos. Después de un proceso de filtrado, se
seleccionaron 14 estudios que aportaron información sobre cálculos económicos,
modelos de registro, categorización de riesgos y medición de tiempos de falla.
Los hallazgos resaltan estrategias clave como la gestión por procesos, el
mantenimiento predictivo, la modelización Markov, la externalización de
trabajos complejos, la medición de capacidad eléctrica, la capacitación de
operarios y la gestión de recursos técnicos. Estas prácticas innovadoras, que
incluyen la digitalización y el uso de tecnologías avanzadas, permiten
optimizar la operatividad, reducir costos y aumentar la productividad en
entornos agroindustriales, anticipando y previniendo fallas, mejorando la
eficiencia operativa y mitigando riesgos laborales.
Palabras clave: Agroindustria;
Gestión; Mantenimiento; Maquinaria; Productividad
ABSTRACT
The importance of maintenance in the
agro-industrial sector requires a strategic plan to ensure optimal machinery
performance. This research aims to analyze the scientific production on
the efficient management of machinery and equipment maintenance in different
agro-industrial sectors. The PRISMA method was used to reduce bias,
conducting a comprehensive search in Scopus and Google Scholar that yielded 535
articles. After a filtering process, 14 studies were selected that provided
information on economic calculations, registration models, risk categorization,
and failure time measurement. The findings highlight key strategies such as
process management, predictive maintenance, Markov modeling, outsourcing of
complex tasks, measurement of electrical capacity, operator training, and
technical resource management. These innovative practices, which include
digitalization and the use of advanced technologies, allow for optimizing
operability, reducing costs, and increasing productivity in agro-industrial
environments, anticipating and preventing failures, improving operational
efficiency, and mitigating occupational risks.
Key words: Agribusiness;
Management; Maintenance; Machinery; Productivity
RESUMO
A importância da manutenção no setor
agroindustrial requer um plano estratégico para garantir o desempenho ideal da
maquinaria. Esta pesquisa tem como objetivo analisar a produção
científica sobre a gestão eficiente da manutenção de máquinas e equipamentos em
diferentes setores agroindustriais. O método PRISMA foi utilizado para
reduzir o viés, realizando uma pesquisa abrangente no Scopus e no Google
Scholar que resultou em 535 artigos. Após um processo de filtragem, foram
selecionados 14 estudos que forneceram informações sobre cálculos econômicos,
modelos de registro, categorização de riscos e medição do tempo de falha. Os
resultados destacam estratégias-chave, como gestão de processos, manutenção
preditiva, modelagem de Markov, terceirização de tarefas complexas, medição da
capacidade elétrica, treinamento de operadores e gestão de recursos técnicos.
Essas práticas inovadoras, que incluem a digitalização e o uso de tecnologias
avançadas, permitem otimizar a operacionalidade, reduzir custos e aumentar a
produtividade em ambientes agroindustriais, antecipando e prevenindo falhas,
melhorando a eficiência operacional e mitigando os riscos ocupacionais.
Palavras-chave: Agronegócio;
Gerenciamento; Manutenção; Maquinário; Produtividade
INTRODUCCIÓN
La gestión de mantenimiento de maquinaria y equipos
en el sector agroindustrial se refiere al conjunto de acciones y procesos
destinados a administrar y garantizar el correcto funcionamiento, la
disponibilidad y la vida útil de las máquinas, equipos e instrumentos
utilizados en la producción agrícola y ganadera. Esta gestión implica llevar a
cabo mantenimiento preventivo, predictivo y correctivo para prevenir fallas,
identificar posibles problemas, y reparar equipos de manera planificada.
Además, se enfoca en optimizar la eficiencia operativa de las instalaciones,
reducir costos de explotación, mejorar la calidad y cantidad de la producción,
y garantizar la seguridad de los trabajadores. La gestión de mantenimiento en
el sector agroindustrial es esencial para evitar averías, paradas no
programadas, accidentes industriales, y maximizar la productividad y
rentabilidad de las operaciones agrícolas y ganaderas.
En este
sentido, en el sector agroindustrial, existe un problema creciente acerca del
mantenimiento de los equipos de producción. El coste de las pérdidas de
funcionamiento operativo, la adquisición de repuestos y la inactividad son
aspectos delicados que una empresa agroindustrial no puede pasar por alto. Los cálculos
económicos deben ser eficientes para que la producción no se vea perjudicada
bajo ningún concepto (1). En países desarrollados, la agroindustria, alineada
con otras ramas, justifica la inversión en maquinaria moderna para reducir la
dependencia de mano de obra, mientras que, en naciones en desarrollo, se busca
replicar ingeniosamente equipos utilizados en países tecnológicamente avanzados
(2).
En países
como la Federación de Rusia la situación económica de los complejos
agroindustriales depende de factores macroeconómicos, siendo el Estado el
principal involucrado en tal proceso; no obstante, la planificación es producto
de la jefatura del complejo, la cual es menester efectuar eficientemente (3). En este sentido, el ámbito de la gestión de mantenimiento,
el cumplimiento de un plan se centra en optimizar los tiempos de operación,
reduciendo paradas imprevistas, a través del personal capacitado y el control
del plan, así como el aprovisionamiento de insumos para aumentar la
confiabilidad (4).
Por otra parte, las empresas agroindustriales
desempeñan un papel estratégico fundamental en las complejas cadenas de
producción, involucrándose en todas las etapas desde el suministro de insumos
hasta la transformación industrial de los productos agrícolas y ganaderos (5).
En este sentido, se enfrentan a diversos desafíos tanto en la eficiencia de la
producción como en la adopción de tecnologías innovadoras, lo que a su vez
genera complicaciones en el mantenimiento de la maquinaria y equipos utilizados
en sus operaciones diarias. La necesidad de mantener en óptimas condiciones las
máquinas agrícolas y equipos industriales se vuelve crucial para garantizar la
continuidad de las operaciones, maximizar la productividad y asegurar la
calidad de los productos finales. La constante evolución tecnológica y la
exigencia de procesos eficientes plantean retos adicionales en la gestión del
mantenimiento, requiriendo estrategias proactivas y una planificación cuidadosa
para minimizar tiempos de inactividad y optimizar el rendimiento de los activos
(6).
Los obstáculos tecnológicos representan un desafío
importante en el sector agroindustrial, donde los procesos de reparación se
vuelven una obligación constante dentro de la cadena de producción. Estas
brechas en la eficiencia operativa pueden generar problemas significativos a lo
largo de toda la cadena agroindustrial (7). Para hacer frente a estos retos, es
fundamental la incorporación de herramientas y tecnologías que faciliten el
mantenimiento del complejo operativo. Esto implica no solo la transformación de
los recursos naturales durante la manufactura, sino también la optimización de
los procesos de distribución de los productos finales (8). En este contexto,
una gestión eficiente del mantenimiento y reparación de equipos e instalaciones
puede generar un aumento sustancial en la productividad general del sector, lo
que a su vez se traduce en un incremento económico y una mejora en la
competitividad de las empresas agroindustriales. Estos esfuerzos por superar
los obstáculos tecnológicos y optimizar los procesos de mantenimiento son
cruciales para garantizar la sostenibilidad y el crecimiento a largo plazo del
sector agroindustrial. Al invertir en soluciones innovadoras y en la capacitación
del personal, las empresas pueden mejorar la eficiencia, reducir los costos y
fortalecer su posición en un mercado cada vez más exigente (9).
Por
consiguiente, el objetivo de esta investigación es analizar la producción
científica sobre la gestión de mantenimiento eficiente de maquinaria y equipos
en diferentes sectores agroindustriales.
METODOLOGÍA
La
presente constituye una investigación secundaria, y se desarrolló a partir de
una revisión sistemática, bajo un enfoque de tipo cualitativo. Para lo cual se
utilizó la declaración PRISMA, lo que permite reducir el sesgo de la
investigación. El período de búsqueda se definió entre año 2019 al 2023.
En este
sentido se partió de la siguiente pregunta de investigación: ¿Cuáles son los
aspectos determinantes de la gestión de mantenimiento integral en maquinaria y
equipos del sector agroindustrial? Lo cual permitió establecer los elementos
básicos para la consecución de la investigación.
En cuanto
a los criterios de elegibilidad para la inclusión y exclusión y agrupación de
los estudios para las síntesis: en tal sentido, la búsqueda de artículos
científicos se realizó sin restricciones de idioma y país; es pertinente
incorporar criterios de inclusión y exclusión de las mismas. Estos incluyen
desde fechas, títulos, hasta el idioma en el cual se presentan los textos; de
esta forma, se pueden analizar de forma efectiva si los estudios cumplen los
criterios y pasar a la etapa de análisis. Es así que, en el presente estudio,
en la descripción de los resultados se debe establecer si los diferentes
estudios incluidos son semejantes, a manera de contraste y verificación se
elaboraron los siguientes criterios mostrados en la Tabla 1.
Tabla 1. Criterios
de selección
|
Criterios de
inclusión |
Criterios de
exclusión |
|
Artículos que fueron publicados entre 2019
y 2023 |
Artículos que fueron publicados antes de
2019 |
|
Artículos que contienen los procesos de
mantenimiento de equipos agroindustriales |
Artículos que no posean una metodología
bien estructurada |
|
Artículos en inglés y español |
Artículos en diferentes idiomas (portugués,
chino, árabe, etc.) |
|
Artículos que presenten modelos de
reparación de las máquinas agroindustriales |
Artículos que no presenten la temática de
sector agroindustrial, así como el mantenimiento de los equipos y el buen
funcionamiento del complejo agroindustrial |
|
Artículos que presenten el proceso de
producción y sus defectos |
Artículos que no posean instrumentos para
medir y predecir las fallas de las máquinas |
Fuentes
de información: fue utilizada las bases de datos de Scopus y Scielo y Google
Académico.
Estrategia
de búsqueda: la estrategia de búsqueda consistió en la utilización de
operadores booleanos (AND, OR) para combinar los términos de búsqueda. En
particular se emplearon las siguientes fórmulas de búsquedas Tabla 2.
Tabla 2.
Bases de datos y fórmulas de búsqueda
|
Base de datos |
Fórmulas
de búsquedas utilizadas |
|
Scopus |
(("maintenance"[MeSH
Terms] OR "maintenance"[All Fields] OR "maintenances"[All
Fields]) AND ("machineries"[All Fields] OR
"machinery"[All Fields])) AND
"agro-industrial"[Title/Abstract] AND "english"[Language]
AND "journal article"[Publication Type] AND
1990/01/01:2024/12/31[Date - Publication] |
|
Google Académico |
Mantenimiento
sector-agroindustrial [Title/Abstract] AND english[LA] AND Journal
Article[PT] AND 1990:2024[DP] |
|
Scielo |
"equipos"[Title/Abstract]
AND "english"[Language] AND "journal article"[Publication
Type] AND 1990/01/01:2024/12/31[Date - Publication] |
Proceso
de selección: Los artículos se recopilaron de las bases de datos, los mismos
que fueron examinados por dos revisores de manera independiente; además se
consultó a un tercer revisor responsable de la revisión final del artículo. En
primera instancia se procedió a la selección en base al título y el resumen
(abstract) de cada documento de las bases de datos. Los resultados obtenidos
fueron recopilados en una base de datos. Fue empleado el proceso evaluación de
los criterios de inclusión, el cual consiste en evaluar cada estudio según los
criterios de inclusión establecidos previamente. Esto asegura que solo los
estudios que cumplieron con los requisitos específicos fueron incluidos en la
revisión. En los casos en los que el título y el resumen no fueron suficientes
para realizar la clasificación, se procedió a la lectura a texto completo. Una
vez identificados los artículos de estudio, se realizó una lectura detallada de
los documentos seleccionados como «preválidos» o «no válido». El flujograma de
trabajo empleado en este proceso se muestra en la Figura 1.
Figura 1. Flujograma
Proceso de recopilación
de datos: la recopilación de datos se desarrolló a través de la documentación
de las decisiones, donde se documentaron todas las decisiones tomadas durante
el proceso de recopilación de datos, incluyendo las razones detrás de cada
decisión. Se compiló de cada artículo: base de datos de procedencia, área de
estudio del artículo, fecha de publicación, autores, título de los artículos y
hallazgos de los mismos y el Mantenimiento Basado en el Riesgo (MBR).
Evaluación del riesgo
de sesgo del estudio: Para evaluar el riesgo de sesgo se utilizó la escala de
riesgo de sesgo de Cochrane. La cual una herramienta utilizada para evaluar la
metodología y la validez de la evidencia científica en revisiones sistemáticas.
Esta escala se centra en identificar posibles sesgos en los estudios incluidos
en las revisiones, lo que permite analizar críticamente la calidad de la
evidencia, evaluar la calidad de los estudios y la confiabilidad de los
resultados obtenidos en las revisiones sistemáticas.
DESARROLLO
Y DISCUSIÓN
En la Figura 2, se muestra un diagrama de flujo con
el proceso de selección de los artículos en el estudio. El diagrama muestra
diferentes etapas, incluyendo selección, identificación, citado, idoneidad e
inclusión. En cada etapa, se muestran los pasos que se llevaron a cabo y la
cantidad de artículos que se encuentran en cada paso del proceso. Por ejemplo,
se comienza con la selección de artículos de diferentes fuentes, un total de
535 luego se eliminan 360 por no coincidir con el área de estudio, se eliminan
los 48 artículos duplicados, posteriormente se excluyen 75 por incumplimiento
de la fecha de publicación y por otros criterios fueron excluidos 38,
finalmente se comprobó que cumplen los criterios de inclusión 14 artículos.
Figura 2. Flujograma
de resultados
En la representación gráfica Figura 3, se observa
la distribución porcentual de los artículos encontrados en cada base de datos.
Se destaca que la mayor proporción se encontró en Scopus, representando el 43%
del total, seguido por Google Académico con un 36%, y finalmente, Scielo con un
21% de los artículos identificados.
Figura 3.
Porcentaje de artículos obtenidos de cada fuente
En la Tabla 3, se destacan hallazgos claves en el
mantenimiento de la maquinaria y equipos en el sector agroindustrial como la
importancia de la gestión por procesos para la productividad, el uso del
mantenimiento predictivo basado en análisis de vibraciones, la utilidad de la
modelización Markov para la disponibilidad de máquinas, la transferencia de
trabajos de mantenimiento a empresas especializadas para mejorar la
productividad y reducir fallas, la relevancia del entrenamiento de operarios y
estrategias como el mantenimiento predictivo y basado en riesgo, el impacto
positivo de la digitalización y tecnologías como la inteligencia artificial en
la detección de averías, la viabilidad de empresas externas especializadas en
mantenimiento, y la necesidad de una logística y planificación efectivas en el
mantenimiento de vehículos en el sector agroindustrial.