El documento presenta diferentes métodos para analizar la eficiencia y priorizar equipos en sistemas en serie. Se explica cómo el análisis Pareto y Jack-Knife son útiles para equipos individuales pero no consideran el sistema completo. Se introduce el concepto de factor de influencia y se muestra cómo a través de diagramas puede priorizarse en base a la eficiencia del sistema. Finalmente, se ilustran los métodos con ejemplos numéricos de líneas de producción.
Presentación del director geólogo Julio Fierro Morales en el panel "Territorio, agua y minería", del VIII Seminario de Desarrollo Sostenible, Energía y Paz. Medellín, 18 y 19 de octubre de 2012.
Los numeros tambien son sexys. Benchmarking de fp. la unocinco.aecccJose Fco. Correa
Fue utilizado en la presentación Los números también son Sexys, que explica el valor de las estadísticas y datos para desarrollar comunicación efectiva.
Presentación del director geólogo Julio Fierro Morales en el panel "Territorio, agua y minería", del VIII Seminario de Desarrollo Sostenible, Energía y Paz. Medellín, 18 y 19 de octubre de 2012.
Los numeros tambien son sexys. Benchmarking de fp. la unocinco.aecccJose Fco. Correa
Fue utilizado en la presentación Los números también son Sexys, que explica el valor de las estadísticas y datos para desarrollar comunicación efectiva.
1. David Godoy Ramos
Pontificia Universidad Católica
VI Encuentro en Gestión de Activos Físicos Centro Internacional de Ciencia
Campus San Joaquín, 9 de julio de 2009 y Tecnología para la Minería
Pontificia Universidad Católica
de Chile
2. Análisis Pareto
40 100%
35 90%
80%
30
70%
25 60%
20 50%
15 40%
m
%
30%
A
o
d
u
a
c
l
10
20%
5 10%
0 0%
m
o
h
d
u
p
e
T
a
v
S
F
c
r
)
(
i
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
1
1
2
1
3
1
4
1
5
1
Equipos
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de Chile
3. Análisis Pareto
40 100%
35 90%
30
80% Análisis Jack-Knife (Dispersión
70%
25 60% Logarítmica)
100
20 50% Aguda Aguda y Crónica
15 40%
m
1
%
30%
A
o
d
u
a
c
3 2
l
10
20%
5 10
10% 4
0 0% 5
m
7 6
o
h
d
u
p
e
T
a
v
S
F
c
r
8
)
(
i
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
1
1
2
1
3
1
4
1
5
1
10 11
Equipos 1
9
12
14 13
15
Crónica
De gran utilidad para
m
o
0,1
priorización por h
d
u
p
e
T
a
v
S
c
r
f
)
(
i
1 10 100
equipos, pero… Frecuencia (1/h)
¿Qué sucede con el
Sistema completo? Fuente: Knights, P.F., "Rethinking Pareto Analysis: Maintenance
Applications of Logarithmic Scatterplots", Journal of Quality in
Maintenance Engineering, Vol. 7, No.4, pp. 252-263, 2001.
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4. Sistema en Serie (Sin Pilas Intermedias)
X Y Z
Disponibilidad
de Sistema
(A)
DX
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5. Sistema en Serie (Sin Pilas Intermedias)
X Y Z
“Lo que se produce”
DX DY DZ
Eficiencia =
“Lo que podría producir”
Disponibilid
ad de
Sistema
(A)
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6. Sistema en Serie (Sin Pilas Intermedias)
X Y Z
1
Eficiencia =
DX DY DZ 1 + Suma IndisponibilidadesI
Eficiencia
Di : Indisponibilidad cuando NO hay
Disponibilid acumuladores
ad de (por ej.: pilas)
Sistema
Fuente: J. A. Buzacott and L. E. Hanifin, “Models of automatic
(A) transfer lines with inventory banks: A review and comparison”.
AIIE Trans., vol.10, no. 2, pp. 197-207, 1978.
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7. Sistema en Serie (Con Pilas Intermedias)
B1 B3
B2
E-2
E-3 E-4
E-1
1
Eficiencia ≈
1 + SumaSρi × Dii
Factores de Influencia
del Sistema
Fuente: Pascual, R., “El Arte de Mantener”. Course Notes, Pontificia
Universidad Católica de Chile, Capítulo 5 “Diagramas de
Priorización”, pp. 1099-1125, 2009.
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8. Fuente: Dallery, Y., David, R., Xie, X.L., “Approximate Analysis of
Transfer Lines with Unreliable Machines and Finite Buffers”.
IEEE Transactions on Automatic Control, 34(9), 943-953, 1989.
9. Parámetros:
Tasa de Falla = [.04 .02 .03 .02] (1/h)
TFS = [12.5 25.0 16.7 25.0] (h)
Capacidad = [20 0 20] (ton)
Tasa de Producción =1 (ton/h)
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10. Parámetros: Diagrama Jack-Knife
Tasa de Falla = [.04 .02 .03 .02] (1/h) D=50%
TFS = [12.5 25.0 16.7 25.0] (h)
Capacidad = [20 0 20] (ton)
Tasa de Producción =1 (ton/h)
2
4
3
1
10
0,01 Tasa de Falla (1/h) 0,1
¡Pero interesa priorizar en función de la eficiencia del sistema
completo!
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de Chile
11. 90% 83%
78%
80%
70% 66%
60%
50%
40%
37%
30%
%
20%
u
n
e
a
c
f
ρ(
)
I
i
l
10%
0%
Eq.1 Eq.2 Eq.3 Eq.4
Equipos del Sistema
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12. 1
Eficiencia ≈
90%
80%
83%
78% 1 + SumaSρi × Dii
70% 66%
60% Diagrama de Influencia
100%
50%
40%
37%
30% ρD
80%
%
20% =4
u
n
e
a
c
f
ρ(
)
I
i
l
ρD 2 %
10%
0% =3
ρD 9 %
Eq.1 Eq.2 Eq.3 Eq.4 60% =3
3 %
Equipos del Sistema 50% 1 4 3 2
40% ρD
=1
9 %
20%
0
0.2 0.4 0.6 0.8 1
Factor de Influencia (ρi)
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13. Fuente: H. Tempelmeier, “Practical considerations in the
optimization of flow production systems”. International Journal of
Production Research, 41(1), 149-170, 2003.
14. Parámetros:
0,0025 35
30
0,0020
25
0,0015 20
0,0010 15
10
0,0005
5
m
1
T
d
n
e
a
/
s
f
)
(
i
l
0,0000 0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Equipo Pila
80
60
40
20
m
n
o
e
v
c
s
0
r
)
(
i
m
T
d
p
u
o
e
a
r
f
i
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Equipo
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15. 7%
6%
Diagrama Jack-Knife
5%
4% 100
3%
2%
m
7
n
13
)
(
i
1%
18 3
0% 1 5
16 17 19 9
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2
14
15
Equipo
12
4 6
d
u
o
e
a
S
F
v
c
r
i 11
8
10
m
T
p
o
e
i
10
0,0001 0,001 0,01
Tasa de Falla (1/min)
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16. 79%
Factor de Influencia 7 5
18 3 13 9
(ρi) 16 14
32% 12171 2
4 15 6
Ti
em 100 11 10
19
po 8
Fu
er
a 0,01
de
Se
r vi 0,001
in )
ci
o a(1/m
(m 10 F all
de
0,0001
in asa
) T
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de Chile
17. 10% ρ D=0
. 04
5
ρ D=0
. 01 9
8 13
19 15
1 26
17 3
7
14 16
1%
18
4
12 10
11
0,1%
0 Factor de Influencia (ρi) 1
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18. VI Encuentro en Gestión de Activos Físicos Centro Internacional de Ciencia
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