Ingeniero/a de fiabilidad
Responsabilidades:
Diseñar los planes de mantenimiento de las instalaciones de superficie mediante metodología RCM, evaluando y mejorando los planes existentes.
Coordinar el cumplimiento del plan de mantenimiento (inspecciones, engrases, preventivo, predictivo y a condición) junto con los equipos de planificación y ejecución.
Revisar y actualizar de forma continua los planes de mantenimiento para asegurar su efectividad.
Evaluar el estado de condición de los equipos para anticipar averías y planificar intervenciones de mantenimiento.
Analizar el funcionamiento de grandes equipos mediante sistemas de monitorización en continuo.
Aplicar técnicas Six Sigma (6σ) para determinar probabilidades de fallo, modelar fiabilidad y gestionar fallos (Weibull, árboles de fallas, control estadístico…).
Participar en la gestión de activos durante todo su ciclo de vida, manteniendo historiales y bases de datos actualizadas.
Colaborar con Producción para realizar análisis del desempeño de los activos (disponibilidad, utilización, OEE, vida útil restante, confiabilidad y costes).
Realizar y evaluar ensayos y análisis sobre el estado y condiciones operativas de equipos estáticos y dinámicos.
Participar en análisis RCA y en estudios AMFE para identificar causas raíz de fallos y proponer acciones correctivas.
Implantar y hacer seguimiento de indicadores de fiabilidad y KPIs del plan de mantenimiento.
Identificar e implementar nuevas tecnologías que mejoren la confiabilidad y eficiencia energética de los equipos.
Requisitos:
Grado en Ingeniería Mecánica, Eléctrica, Mecatrónica, Industrial (rama mecánica/eléctrica), Química o Energética.
Certificación en Vibraciones Categoría II (mínimo); valorable Cat. III.
Conocimientos en tribología y gestión de rutas de engrase.
Formación o experiencia demostrable en Six Sigma (Green o Black Belt valorable).
Valorable Máster en Mantenimiento.
Experiencia mínima de 3 años en inspección y diagnóstico de equipos estáticos y dinámicos en plantas de tratamiento de mineral, químicas, refinerías u otros entornos industriales similares.
Experiencia con mantenimiento predictivo y sistemas de monitorización.