Este documento describe un curso sobre decisiones de mantenimiento técnico y desempeño de activos. El curso cubre temas como confiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad de sistemas, así como modelos de decisión para el reemplazo e inspección de sistemas. Finalmente, el curso enseña el análisis de árboles de falla usando herramientas computacionales.

1. Desempeño de activos y decisiones de
servicios técnicos
Información general
Nuestra sociedad depende en buena medida del desempeño de sus sistemas técnicos. La
confiabilidad, la mantenibilidad y la disponibilidad son índices (Key Performance Indicators ­
KPIs) utilizados típicamente para medir el desempeño de estos sistemas. Este curso estudia
las decisiones que impactan estos índices, tanto en la teoría como en la práctica. El candidato
navega elementos fundamentales de los modelos de decisión para reemplazo e inspección de
sistemas multicomponente. Asimismo, desarrolla actividades que le familiarizan con el estado
del arte. Finalmente, se hace uso de una herramienta que permite desarrollar un caso del
análisis de árboles de falla para un sistema real.
Planificación curricular
Materia Tutoreada del Doctorado en Ciencias Aplicadas.
Semana Fechas Hora Salón
1 J 18feb2016 10:00 ­ 11:50 Postgrado
2
L 22feb2016
M 23feb2016
10:00 ­ 11:50 Postgrado
3
L 29feb2016
M 01mar2016
10:00 ­ 11:50 Postgrado
Docentes
Docente Encargado: J.E. Parada Puig, PhD MSc Ing
Información: M. Vergara, PhD

2. Evaluación
4 Tareas Discusión de literatura 40%
1 Proyecto Discusión de literatura e
implementación de
simulación
60%
La calificación del curso es el resultado del promedio ponderado de la calificación promedio de
las tareas y la calificación del proyecto. El proyecto se entrega un mes luego de finalizado el
curso con un reporte de caso de estudio y su presupuesto de implementación.
Conocimientos previos requeridos
Teoría de confiabilidad básica
Procesos estocásticos y probabilidad
Modelos de Optimización en mantenimiento de sistemas simples
Contenido del programa
Módulo 1: Teoría de confiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad
Competencias:
­ El candidato reflexiona sobre las bases teóricas de los índices de mantenimiento.
­ El candidato conoce los elementos fundamentales del mantenimiento de sistemas
técnicos complejos.
­ El candidato conoce las bases probabilísticas de la confiabilidad de sistemas
multicomponente.
­ El candidato clasifica los diferentes tipos de decisiones asociadas a las métricas de
mantenimiento.
Contenido del módulo
El módulo comienza con la teoría de mantenimiento, y continúa con procesos de decisiones.
Abordamos primero la teoría de confiabilidad de sistemas complejos. Seguidamente,
estudiamos la mantenibilidad de un sistema, y ofrecemos las distintas posiciones sobre la
medición de la efectividad del servicio, en contraste con la mantenibilidad intrínseca del

3. sistema. Finalmente analizamos la relación entre la disponibilidad y el costo de servicios. Este
último apartado lo utilizaremos como base de discusión sobre las decisiones de mantenimiento.
Material de apoyo
Artículos científicos.
Libro:
1. Andrew K.S. Jardine, Albert H.C. Tsang (2013). Maintenance, Replacement, and
Reliability: Theory and Applications, Second Edition. CRC Press.
2. Parada Puig, Jorge Eduardo (2015). Serviceability of passenger trains during acquisition
projects. Tesis de PhD, Cap. 2. DOI: 10.3990/1.9789036538671
Módulo 2: Decisiones de mantenimiento
Competencias:
­ El candidato conoce las decisiones estratégicas, tácticas y operativas de la organización
de servicios técnicos.
­ El candidato puede diferenciar modelos prescriptivos de los modelos de redes de
decisiones.
­ El candidato puede relacionar la teoría con las prácticas comunes de una empresa de
servicios de clase mundial.
Contenido del módulo
­ Las decisiones de mantenimiento.
­ El experto y los procesos de decisión.
­ Caso de estudio: NedTrain.
Este módulo comienza discutiendo los diferentes tipos de decisiones que competen a la
organización de servicios técnicos. Estudiaremos decisiones en función de su horizonte de
planificación, a saber, estratégicas, tácticas y operativas. Seguidamente estudiaremos la
estructura de los procesos de decisión, y el rol del experto en ese proceso. Finalmente,
estudiaremos un caso práctico de estudio sobre decisiones que intentan brindar mejoras al
desempeño de los servicios técnicos de un sistema complejo, su disponibilidad, su confiabilidad
y su mantenibilidad.
Material de apoyo
Artículos científicos.
Libro:
1. Liliane Pintelon y Frank van Puyvelde (2006). Maintenance Decision Making. Acco,
Leuven.

4. 2. Parada Puig, Jorge Eduardo (2015). Serviceability of passenger trains during acquisition
projects. Tesis de PhD, Cap. 5 & 6. DOI: 10.3990/1.9789036538671
Módulo 3: Mantenimiento óptimo de sistemas complejos
Competencias:
­ El candidato conoce los modelos de reemplazo óptimo.
­ El candidato conoce los modelos de inspección óptima.
­ El candidato conoce el estado del arte de modelos de reemplazo e inspección para
sistemas complejos.
Contenido del módulo
­ Modelos de optimización en las decisiones de mantenimiento.
­ El reemplazo óptimo vs. la inspección óptima.
­ Modelos de reemplazo e inspección multicomponente.
Comenzaremos el módulo con la tipificación de los modelos óptimos de decisión para
mantenimiento. Se estudian modelos de reemplazo e inspección, primero revisando caso de
componentes simples, luego continuando para el caso multicomponente.
Material de apoyo
Artículos científicos.
Libro:
1. Andrew K.S. Jardine, Albert H.C. Tsang (2013). Maintenance, Replacement, and
Reliability: Theory and Applications, Second Edition. CRC Press.
2. Robin P. Nicolai y Rommert Dekker (2008). Optimal Maintenance of Multi­component
Systems: A Review. En Complex System Maintenance Handbook, Khairy A. H. Kobbacy
y D. N. Prabhakar Murthy, Eds, Cap. 11, p. 263­286. DOI:
10.1007/978­1­84800­011­7_11
Módulo 4: Análisis de árboles de falla
Competencias:
­ El candidato conoce el estado del arte sobre los árboles de fallas y su análisis.
­ El candidato conoce los tipos de árboles de fallas y los índices asociados a su análisis

5. ­ El candidato puede hacer uso de herramientas computacionales para análisis de
árboles de fallas.
Contenido del módulo
­ Árbol de fallas estático y dinámico.
­ Modelos cualitativos y cuantitativos de árboles de falla.
­ Herramientas computacionales para el análisis de árboles de falla.
­ Ejemplo con DFTCalc (última clase).
El módulo comienza con la revisión del estado del arte. Se discute la literatura en base al
review de Stoelinga y Ruijters (2015) y se estructura en (1) tipos de árboles de falla, (2)
modelos y (3) herramientas. Una clase adicional tendrá corte netamente práctico. Se realiza un
ejemplo de un árbol dinámico de fallas utilizando una herramienta de licencia académica.
Material de apoyo
Artículos científicos:
1. Enno Ruijters, Mariëlle Stoelinga (2015). Fault tree analysis: A survey of the
state­of­the­art in modeling, analysis and tools. Computer Science Review,
15­16:Feb­May, p.29­62. doi:10.1016/j.cosrev.2015.03.001
2. S Junges, D Guck, JP Katoen, A Rensink, M Stoelinga (2015).Fault Trees on a Diet.
Automatic reduction by graph rewriting. Dependable Software Engineering: Theories,
Tools, and Applications, 3­18
Herramienta:
DFTCalc es una herramienta desarrollada por el grupo de Métodos y Herramientas Formales
­­Formal Methods and Tools (FMT) Group of the University of Twente­­ para el análisis de
árboles dinámicos de falla. Está disponible ​aquí​ bajo ​licencia académica del MIT​.