El documento presenta una optimización del soporte logístico basado en la confiabilidad. Se discuten conceptos como soporte logístico, política de mantenimiento óptima, análisis de confiabilidad y falla. Se explican métodos para analizar la tasa de falla y confiabilidad de equipos, incluyendo ajustes de distribuciones de Weibull a datos de falla. El objetivo es establecer una política de mantenimiento predictiva utilizando el análisis de confiabilidad.
The document summarizes the history and capabilities of ANSYS simulation software. It describes how ANSYS was founded in 1970, was later purchased and renamed in 1994. Today ANSYS has over 1,600 employees, distributes software to over 40 countries, and aims to provide an extensive simulation platform. The document also highlights key capabilities of ANSYS Workbench such as simplified modeling, graphical workflows, meshing tools, and accuracy in stress analysis comparisons with other software.
Este documento describe el diseño de un programa de mantenimiento basado en la confiabilidad para una planta. El objetivo general es mejorar la efectividad de los activos rotativos mediante el uso de tecnologías predictivas como la vibración, ultrasonido y termografía. Se realizará un análisis de criticidad para identificar los equipos más críticos y se aplicarán estas herramientas para diagnosticar su condición y detectar fallas de manera anticipada. El programa ayudará a planificar el mantenimiento de forma oportuna y mejorar la disponibil
El documento resume la metodología propuesta por la Superintendencia de Valores para determinar el Capital Basado en Riesgo (CBR) de las compañías de seguros. Explica cómo valorar activos y pasivos, calcular el patrimonio disponible y determinar el CBR considerando los riesgos de mercado, crédito y operacional. Para el primer grupo, el CBR se calcula agregando los requerimientos por riesgo de acciones, renta fija, bienes raíces, fondos y monedas extranjeras usando factores de requerimiento,
Este documento presenta las buenas prácticas de mantenimiento en la industria farmacéutica, incluyendo la optimización de la estrategia de mantenimiento, los requisitos regulatorios y técnicos, y los desafíos como la aplicación adecuada de la gestión de riesgos y el conocimiento basado en el mantenimiento. También cubre temas como la clasificación de criticidad, el apoyo de sistemas computarizados, la gestión de repuestos, el impacto de lubricantes y refrigerantes, y el uso de herramientas
Este documento recopila los apuntes de la asignatura de "Aplicación de herramientas de análisis avanzadas al diseño mecánico" impartida por Miguel Sánchez.
Este texto proporciona una guía para aprender cómo funciona el lagoritmo en el que se basa el análisis por elementos finitos y, en concreto, contiene información sobre cómo trabajar con el software ANSYS.
CUVICAD es una empresa peruana que ofrece servicios de diseño CAD y simulación CAE utilizando software especializado. Proporcionan diseños 3D detallados, simulaciones mecánicas y cálculos estructurales para proyectos de ingeniería industrial. Además, distribuyen software CAD/CAM y CAE, y ofrecen capacitación en su uso.
Análisis computacional de un mezclador estático mediante FluentRoberto Sanz Benito
Este documento presenta la simulación computacional del flujo en un mezclador estático de dos entradas y una salida utilizando el software Fluent. Se describe el diseño de la malla, las condiciones de contorno y los resultados obtenidos, incluyendo distribuciones de velocidad, presión y líneas de flujo. La simulación muestra la mezcla gradual de la resina y el catalizador a lo largo del mezclador y proporciona información sobre la dinámica del flujo en su interior.
Este documento presenta una guía de buenas prácticas para la gestión y mantenimiento de equipos electromédicos. Explica el ciclo de vida de los equipos, incluyendo la adquisición, puesta en marcha, plan de mantenimiento, obsolescencia y enajenación, y gestión de residuos. También cubre temas de seguridad del paciente, usuario y calidad asociada al uso de equipos médicos. El objetivo es abordar de forma integral la gestión y mantenimiento de equipos siguiendo técnicas de gestión
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El ITCS lanza un curso sobre soldadura de espárragos para cubrir las necesidades formativas en este campo en la industria y el sector automovilístico. La formación se centra en procesos de soldadura por arco inducido y aspectos de calidad como la cualificación de procedimientos y operadores y ensayos destructivos y no destructivos.
Taller Especializado ESTACIONES TOTALES, impartido en el Colegio de Ingenieros Civiles, Capítulo Nor-Occidental, San Pedro Sula, Honduras, por LAZARUS & LAZARUS, 19-20 Junio 2015.
DATA E - Estudio Movilidad Eléctrica - FolletoDATA E
Estudio Movilidad Eléctrica es un estudio cuyo objetivo principal es evaluar la percepción/adhesión del automovilista portugués a los vehículos eléctricos e híbridos.
El programa de Movilidad Eléctrica pretende introducir el vehículo eléctrico como medio de transporte y contribuir al cumplimiento de las metas portuguesas de reducción de la dependencia energética y combate a las alteraciones climáticas, a través de la sustitución progresiva de los combustible fósiles por electricidad y la consecuente reducción de las emisiones de gases con efecto invernadero, procedentes del sector de los transportes.
Este documento describe un diplomado en el manejo del software Digsilent Power Factory. El diplomado consta de 4 módulos que cubren temas como modelamiento de flujo de carga, estudios de cortocircuito, armónicos y automatización. Se llevará a cabo entre febrero y junio de 2023. El diplomado otorgará un certificado válido por 384 horas pedagógicas expedido por el Colegio de Ingenieros del Perú y CCITEC Ingeniería y Tecnología.
Entrenamiento bajo lineamientos OSHA (Occupational Safety and Health Agency) de E.U.A. para la industria de la Construcción, para personal de la empresa Constructora CALONA de Tegucigalpa, Honduras, impartida en la ciudad de SPS, Honduras, Enero 2015.
Informe de Gestón Dr. Luis Antonio Lozada 2015-Isistemasuts
Este documento presenta información sobre la población estudiantil, el personal docente y las actividades realizadas por las diferentes escuelas de la universidad en los periodos 2014-2015. También resume la situación laboral del personal docente y administrativo, así como los proyectos de obra en la planta física de la universidad y las metas para el futuro.
El TPM o Total Productive Maintenance (Mantenimiento Productivo Total) es una metodología o estrategia de mantenimiento industrial. Esta trata de afrontar las tareas de mantenimiento de una forma participativa y colectiva, en lugar de dejar este trabajo solamente en mano de los técnicos especializados.
Este documento presenta el marco de referencia para evaluar estrategias formuladas e implementadas, la planeación de contingencias y la auditoría de estrategias. Incluye un caso de estudio sobre el uso de un Cuadro de Mando Integral para evaluar el desempeño de la empresa ETB en Colombia y otro caso sobre el plan de contingencias de la empresa Cálidda en Perú. El documento contiene tablas, figuras y explicaciones detalladas sobre estos temas de planeación estratégica.
El documento describe las nuevas herramientas y enfoques para la gestión del mantenimiento industrial y sus aplicaciones. Se discuten los comités de mantenimiento en Cuba y América Latina, y la importancia dada al mantenimiento en los lineamientos económicos de Cuba. También se definen el mantenimiento y sus diferentes métodos, estrategias como el SAM y TPM, con el objetivo de mejorar la disponibilidad, confiabilidad y reducir costos para ser más competitivos.
El documento presenta dos tablas de registro de asistencia al aula de innovación pedagógica y centro de recursos tecnológicos para nivel primario y secundaria en 2015. Cada tabla incluye las columnas de número, apellidos y nombres del docente, actividad o contenidos a desarrollar, recurso TIC a utilizar, grado y sección, número de estudiantes, hora y firma. El documento proporciona información sobre las actividades y recursos tecnológicos utilizados por los docentes de primaria y secund
La empresa EASY AND SMART ADVISORS C.A. ofrece servicios de asesoría, capacitación y auditoría en sistemas de gestión de calidad, recursos humanos, responsabilidad social y medio ambiente. Fue fundada por los ingenieros Aracelis Rivero y Pascual Gómez para ayudar a las organizaciones a mejorar sus procesos, certificarse en normas internacionales y desarrollar su capital humano. La empresa tiene experiencia trabajando con clientes nacionales e internacionales en diferentes sectores.
Este documento describe el programa de titulación del año 2015 del Instituto Tecnológico Superior de El Grullo. Ofrece 10 modalidades para obtener el título de licenciatura, como tesis, proyectos de investigación, exámenes y escolaridad. También incluye los requisitos, fechas y procesos para cada modalidad como la entrega de documentos, revisiones, actos de recepción y trámites de título.
La gestión del mantenimiento es un componente fundamental para la sostenibilidad de las operaciones industriales, las cuales han ido evolucionando hacia un mayor grado de complejidad y automatización, en este contexto se hace necesario hacer una revisión y actualización de las prácticas y metodologías más utilizadas y cómo deben ser apropiadamente implementadas para que tengan un impacto en la operación.
El documento presenta un capítulo introductorio sobre los procesos industriales. Define un proceso como un conjunto de actividades relacionadas que toman insumos y les agregan valor para producir un producto final. Explica que los procesos se pueden clasificar en diferentes niveles de acuerdo a su complejidad, desde procesos hasta operaciones elementales.
SESIÓN N°13 - PLANIFICACIÓN DE OBRA VIAL_METRADOS Y RECURSOS.pdfAbelQuispe34
Este documento presenta información sobre la planificación de obras viales, incluyendo el cálculo de metrados, recursos requeridos y materiales. Explica cómo calcular los metrados de cortes, rellenos, explanaciones y otras actividades de obras viales. También describe los principales materiales utilizados como asfalto, cemento, acero de refuerzo y alcantarillas, así como el cálculo de distancias medias y rendimientos. El objetivo es proporcionar las herramientas necesarias para la elaboración de presupuest
Secretario General de FAMAE
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Administración y Finanzas
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Recursos Humanos
Gerencia Legal y
Contraloría
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Gerencia de
Tecnología de la Información
Gerencia de
Auditor
El documento describe el progreso de varias obras de construcción e inversiones en terminales logísticos en Bogotá, Colombia en septiembre de 2015. Se mencionan actividades como la construcción de box culverts, vías, parqueaderos, bordillos, plataformas de acceso y otras obras civiles. También incluye un párrafo sobre las obligaciones de los profesionales de bolsa en la gestión de carteras colectivas y los riesgos asociados a las inversiones.
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Días: 3, 4 y 5 de Agosto 2016 (6:15 pm. A 9:45 pm.)
Infórmate Aquí: http://bit.ly/1KDezP5
Temas claves:
La importancia del SIGA-MEF en la gestión pública.
Configuraciones previas del SIGA.
Registrar los pedidos en los Centros de Costo.
Los procesos y fases dentro del almacén.
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RPC: 987-972-131
Fijo: (01) 2661067 Anexo 101
Oportunidades de mejora en sistemas de información de la ArmadaRodrigo Mendoza
El documento presenta una discusión sobre las oportunidades de mejora en los sistemas de información de la Armada de Chile. Se motiva la necesidad de mejora citando ejemplos de fuerzas armadas y policiales de otros países que enfrentan problemas de disponibilidad de equipos y suministros debido a limitaciones presupuestarias. Luego, se describe el contexto de los sistemas de gestión de activos físicos que han evolucionado desde los años 50, mencionando ERP, EAM y otros. Finalmente, se identifican algunas oportunidades especí
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Optimización de soporte logístico basado en confiabilidad
1. ASETTI
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Rodrigo Mendoza T
COO, AC&RG Engineering
Consultant, Asetti
Dr. Marcos Orchard
Associate Professor
Department of Electrical Engineering
Faculty of Physical and Mathematical Sciences
Universidad de Chile
OPTIMIZACIÓN DE SOPORTE
LOGÍSTICO BASADO EN
CONFIABILIDAD
2. MOTIVACIÓN
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Concepto de “operador de mantenimiento”
- Se privilegia el control por sobre la fuerza de trabajo para trabajos correctivos
- Anticiparse a los hechos
- Lenguaje simple y directo, entendible por todos, que facilita la capacitación
Hacia donde todos queremos llegar….
9. CONCEPTOS
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Soporte
Logístico
Política de
mantenimiento
óptima
Análisis de
confiabilidad
Análisis de
Falla
Cuál es el objetivo?
10. CONCEPTOS
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Soporte
Logístico
Política de
mantenimiento
óptima
Análisis de
confiabilidad
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Falla
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Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Soporte
Logístico
Política de
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óptima
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confiabilidad
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Falla
12. CONCEPTOS
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Soporte
Logístico
Política de
mantenimiento
óptima
Análisis de
confiabilidad
Análisis de
Falla
𝝀 𝒕 , 𝒛𝒊 𝒕
13. CONCEPTOS
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Soporte
Logístico
Política de
mantenimiento
óptima
Análisis de
confiabilidad
Análisis de
Falla
𝑹(𝒛𝒊 𝒕 )
14. CONCEPTOS
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Soporte
Logístico
Política de
mantenimiento
óptima
Análisis de
confiabilidad
Análisis de
Falla
𝑴𝑻𝑩𝑰(𝑹 𝒛𝒊 𝒕 , 𝑪𝒓, 𝑪𝒊)
15. CONCEPTOS
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Soporte
Logístico
Política de
mantenimiento
óptima
Análisis de
confiabilidad
Análisis de
Falla
𝜶 𝝀 𝒕
𝜶 𝑴𝑻𝑩𝑭
𝜶(𝑴𝑻𝑩𝑰)
16. CONCEPTOS
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
• Estrategias de mantenimiento
• Mantenimiento correctivo
• Mantenimiento preventivo
• Mantenimiento predictivo
• Tiempo Medio entre Fallas (MTBF)
• Vida media
• Tiempo medio para reparar (MTTR)
• Tiempo medio para intervenir (MTTI)
• Tasa de riesgo
• Confiabilidad
Hablemos el mismo idioma…
17. CONCEPTOS
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
“ya sabemos en qué consisten las pruebas, debemos entender qué significan…”
19. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
• FMECA
COMPONENTE
MODODEOPERACIÓN
MODODEFALLA
CAUSA
EFECTO
DETECCIÓN
SALVAGUARDIA
GRAVEDAD
FRECUENCIA
ACCIÓNCORRECTIVA
• Ishikawa
20. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Relevancia de la información: Qué guardar? Cada cuánto guardar?
21. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Relevancia de la información: Qué guardar? Cada cuánto guardar?
22. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Ejemplo
23. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Subsistema Variable medición
GRUPO MOTOPROPULSOR Horas uso
ALIMENTACIÓN DE COMBUSTIBLE Horas uso
FRENOS Kms.
RODADURA Kms.
CONTROL DE CONDUCCIÓN Kms.
HIDRÁULICA Disparos
ARMAMENTO Disparos
CONTROL DE FUEGO Disparos
OBSERVACIÓN Y PUNTERÍA Disparos
NAVEGACIÓN Horas uso
COMUNICACIÓN Tiempo calendario
INDICACIÓN Y REGISTRO Horas uso
GENERACIÓN Y DISTRIBUCIÓN ELÉCTRICA Horas uso
ILUMINACIÓN Horas uso
ACONDICIONAMIENTO DE AIRE Horas uso
EXTINCIÓN DE INCENDIO Horas uso
ANFIBIO Y VADEO -
UNIDAD AUXILIAR DE POTENCIA Tiempo calendario
ESCOTILLAS Y PUERTAS Horas uso
LIMPIEZA DE CRISTALES Horas uso
EQUIPAMIENTO Tiempo calendario
ESTRUCTURA Tiempo calendario /horas de uso
Ejemplo
24. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Diferencia entre tasa de falla y de demanda a taller
Equipo falla
25. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Diferencia entre tasa de falla y de demanda a taller
Equipo falla Llega la
orden a taller
26. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Diferencia entre tasa de falla y de demanda a taller
Equipo falla Llega la
orden a taller
Comienza
reparación
27. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Diferencia entre tasa de falla y de demanda a taller
Equipo falla Llega la
orden a taller
Comienza
reparación
Entrega de
componente
28. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Diferencia entre tasa de falla y de demanda a taller
Equipo falla Llega la
orden a taller
Comienza
reparación
Entrega de
componente
Tasa de llegada a taller o de falla?
29. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Diferencia entre tasa de falla y de demanda a taller
• El último registro de mantenimiento
fue hace 70 años
• Lo enciendo hoy y me doy cuenta que
falla y lo envío a reparar
La tasa de falla es 1 falla / 70 años?
30. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Diferencia entre tasa de falla y de demanda a taller
• El último registro de mantenimiento
fue hace 70 años
• Lo enciendo hoy y me doy cuenta que
falla y lo envío a reparar
La tasa de falla es 1 falla / 70 años?
Interesa saber cuándo falló, no cuando se generó la orden de reparar.
Censura de los datos
31. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
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Diferencia entre tasa de falla y de demanda a taller
Equipo falla Llega la
orden a taller
Comienza
reparación
Entrega de
componente
MTBF MTBO MTTR
32. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
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Diferencia entre tasa de falla y de demanda a taller
Equipo falla Llega la
orden a taller
Comienza
reparación
Entrega de
componente
MTBF MTBO MTTR
33. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
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Ejemplo
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
N(t)
Días
34. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
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Ejemplo
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
N(t)
Días
Vacaciones
Régimen normal
Maniobras
35. ANÁLISIS Y TASA DE FALLA
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- Tal que:
A = conjunto de órdenes recibida en el i-ésimo año
El modelo es ajustable
Ejemplo
37. ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD
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Todo no puede ser tan simple… muajajajajaja
38. ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD
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Densidad de falla empírica:
Función de riesgo empírica:
0 50 100 150 200 250 300
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
x 10
-3
f
d
(t)failures/hour
Operational Time [hour]
0 50 100 150 200 250 300
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
x 10
-3
Operational Time [hour]
z
d
(t)failures/hour
39. ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD
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1
( ) ( ) / ( )
t
t f t S t
Distribución de WeibullDistribución exponencial
(t)
t
Mortalidad aleatoria VejezMoratlidad
infantil
( ) exp( )f t t
( ) exp( ) 1 ( )S t t F t
( ) 0, 0t t
1
MTTF
1
( ) , 0, 0, 0
tt
f t e t
( ) 1 ( )
t
S t e F t
1
(1 )MTTF
40. ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD
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Retomemos…
- Data relevante
- Cálculo de falla
- Análisis de Weibull
R(t) se relaciona a cosas como:
• Tipo de desgaste
• Modo de uso
• Efectividad de la reparación
• Ciclo de vida de los componentes
41. ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD
Seminario Área Logística 2015
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Academia Politécnica Militar
Cómo se usa?
Ajuste lineal
Uso
Tiempo calendario
42. ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD
Seminario Área Logística 2015
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Academia Politécnica Militar
Cómo se usa?
Ajuste lineal
Uso
Tiempo calendario
Sobrestimación
Uso
Tiempo calendario
Subestimación
43. ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD
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Por hora de uso:
Beta 3.3
Eta 27.6 h-uso
MTBF = 48,64 h-uso
Por tiempo calendario:
0
0.5
1
0 100 200 300 400 500 600
T(días)
R(t)
Beta 2.3
Eta 336.4 días
0
0.5
1
0 20 40 60
Horas de uso
R(u)
Para filtro…
44. ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD
Seminario Área Logística 2015
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Academia Politécnica Militar
Pero cómo se justifica
hacer todo esto?...
45. ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD
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Academia Politécnica Militar
Pero cómo se justifica
hacer todo esto?...
Agregándole costos y
viendo ahorros
47. POLÍTICA ÓPTIMA
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𝛼(𝑡) =
𝐶𝑟(𝑡)
𝐶𝑖(𝑡)
Qué componentes pueden existir en el costo?
- Costo de operación y mantenimiento
- Costo de reparación
- Costo de intervención
- Lucro cesante
- Multas
𝐶𝑟𝑒𝑝 𝑡 = 𝑅 𝑡 𝑐𝑖 + 𝐹(𝑡)𝑐 𝑟
48. POLÍTICA ÓPTIMA
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- Gravedad de la falla
- Detenciones mayores
- Mayor ILS asociado
- Lucro cesante
- Sub utilización del
recurso
- Mayor ILS asociado
no utilizada (carga
ociosa)
𝑇∗
49. POLÍTICA ÓPTIMA
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Volviendo al ejemplo.
¿Cuánto cuesta un equipo de
artillería detenido?
50. POLÍTICA ÓPTIMA
Seminario Área Logística 2015
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Volviendo al ejemplo.
¿Cuánto cuesta un equipo de
artillería detenido?
52. NIVEL DE SERVICIO
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Definición de nivel de servicio
- Probabilidad de tener el repuesto en caso de falla para asegurar disponibilidad.
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
0 10 20 30 40 50 60 70
Nivel de servicio
Para una flota de:
- 10 móviles
- 1 unidad por móvil
- Misión de 1 semana de
duración
56. PROGNOSIS
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Academia Politécnica Militar
0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
Crack Length [inches]
NormalizedProbability
PDF Estimate of Crack Length: Fleet-wide Data at 30%, 40% and 50% Torque Values
PDF Estimate of Crack Length: PAX River Test at 40% Torque Values
Time of Failure [ToF]
NormalizedPDF
Prior vs. Posterior Knowledge
Prior Failure
Density Posterior
Failure
Density
Proceso de toma de decisiones
57. Preprocessing
Sensor Data
• De-noising
• Filtering
Feature
Extraction
Preprocessed
Data
• Signal statistical
processing
• Parameter
estimation
(Enhanced)
Diagnostics
Features
• Fault status
• System
capabilities
Decision
Management
Diagnosis
• Maintenance
planning
•Mission planning
Remaining
Useful Life
Prognostics
• Future capabilities
•
•Component RUL
System
Decisions
PROGNOSIS
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Proceso de toma de decisiones
58. PROGNOSIS
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System
Sensor Data
0 0.5 1 1.5 2 2.5
x 10
4
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
De-Noising
Feature
Extraction
Particle
Filter
Preprocessed
Data
0 0.5 1 1.5 2 2.5
x 10
4
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
Prognosis
Particle
Filters
Experimental Data
0 0.5 1 1.5 2 2.5
x 10
4
-0.6
-0.4
-0.2
0
0.2
0.4
0.6
0.8
System Model for
Diagnosis
McFadden
RUL
Simulated
Data
Noise Models
Feature
Extraction &
Mapping
Techniques
Data Driven
Methods
De-Noising
Techniques
Diagnosis
Offline Modules
Online Modules
Fault
Growth
Flight Regime Data &
Model Parameter
Tuning
Loading Profile
System Model for
Prognosis
Features &
Mapping
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
crack length
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
crack length
012345678
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
cracklength
0 1 2 3 4 5 6 7 8
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
crack length
Stress Table
Crack
Length Kmin Kmax
1.5 30.29 27.92
2 27.25 25.68
2.5 21.52 21.23
3 19.47 17.82
HUMS
Proceso de toma de decisiones
59. PROGNOSIS
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Estimation Stage
(Filtering System Identification)
Filtro y estimación de estado
60. PROGNOSIS
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1
2
( 1) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
( 1) ( ) ( )
( ) Load( ), ( )
( ) Load( ), ( )
Feature( ) ( ( )) ( )
m m
inboard outboard
inboard inboard
outboard outboard
L t L t C t K t K t t
t t t
K t f t L t
K t f t L t
t h L t v t
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
GAG cycle number
FeatureValue
Feature: AHR
20%
40%
93 / 100%
Loading Profile
Pretest mapping of
Feature Crack Length
Updated mapping of Feature
Crack Length
2” crack
@ GAG #36
Filtro y estimación de estado
61. PROGNOSIS
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t t + 1t - 1
Kalman Filter:
• Predict the “prior” PDF, using the
system model
• Update to obtain the “posterior”
PDF, using online measurements
actual state value
measurement
𝑥 𝑡
𝑃𝑡
𝑥 𝑡+1|𝑡
𝑃𝑡+1|𝑡
𝑥 𝑡+1
𝑃𝑡+1
𝑥 𝑡+1 = 𝐴𝑥 𝑡 +𝐵𝑢 𝑡 +𝑤𝑡
𝑦𝑡 = 𝐶𝑥 𝑡 +𝑣 𝑡
𝑥 𝑡+1|𝑡 = 𝐴 𝑥 𝑡 +𝐵𝑢 𝑡
𝑃𝑡+1|𝑡 = 𝐴𝑃𝑡 𝐴 𝑇 +𝑄 𝑤
𝐾𝑡+1= 𝑃𝑡+1|𝑡 𝐶 𝑇
𝐶𝑃𝑡+1|𝑡 𝐶 𝑇
+ 𝑄 𝑣
−1
𝑥 𝑡+1 = 𝑥 𝑡+1|𝑡+𝐾𝑡+1 𝑦𝑡+1 − 𝑦𝑡+1
𝑃𝑡+1 = 𝐼 − 𝐾𝑡+1 𝐶 𝑃𝑡+1|𝑡
Filtro y estimación de estado
62. PROGNOSIS
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Prognosis Stage
Predicciones y propagación de incertidumbre
63. PROGNOSIS
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Time (t)
FaultDimension
tnow
Failure Threshold (aFT)
Effects of Measurement Uncertainty
Band of uncertainty
around measurement
points
Many possible Models
may “fit” the
measurements
Use statistics to
extrapolate the
uncertainty into the
future
)(tpEOL
End of Life PDF
Resulting PDF can be
used to determine the
probability of EOL
occurring between
two future time points
tDP
Decision Point
Probability of
Failure (π)
DP
now
t
t
EOL dttp )(
Risk vs POF
Risk
POF
Higher POF
but lower risk
Predicciones y propagación de incertidumbre
64. PROGNOSIS
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95%
FaultDimension
Failure PDF
Time [cycles]
Failure Threshold
95% area shaded red
tpred(k)
tmin tmax
Just-in-Time Point
(JITP)
Conditional Expectation
𝐸 𝑇𝑜𝐹/𝑦1:𝑡 𝑝𝑟𝑒𝑑
Probability Interval
Predicciones y propagación de incertidumbre
65. PROGNOSIS
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Academia Politécnica Militar
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
0
1
2
3
4
5
6
Particle Filters: Non-Linear System State Estimation
Time [cycles]
FaultDimension
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000
0
0.005
0.01
0.015
0.02
0.025
Probability Density Function of TTF [cycles]
Time [cycles]
ProbabilityDensity
Online Feature Data
Online PF Estimate
Hazard Zone
95% Confidence Interval
Failure Data (known
post-test)
Prediction Window
Online PF-based Estimate
of TOF pdf
TOF Expectation
Predicciones y propagación de incertidumbre
66. PROGNOSIS
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
- Particle filtering based prognostic routines allow the use of uncertainty measures to
characterize the sensitivity of the system respect to changes in future load
distribution.
RULBRULW RUL
T
ToF W ToF
T
ToF B
Minimum
Load
Maximum
Load/Overload
Baseline
Load
Mean
Load
ToF M
Caracterización estadística de perfil de uso
67. PROGNOSIS
Seminario Área Logística 2015
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Academia Politécnica Militar
- An ToF PDF can be estimated as weighted sum of kernels, where each
kernel represent the PDF estimated of a known use profile. If the a priori
distribution of future operating conditions is given by:
𝑃𝑟 𝑈 = 𝑢 = 𝑗=1
𝑁 𝑢
𝜋𝑗 𝛿 𝑢 − 𝑢𝑗
where the probability of failure at a future time 𝑡 is given by:
𝑃𝑟 𝑇𝑜𝐹 = 𝑡𝑜𝑓 =
𝑗=1
𝑁 𝑢
𝜋𝑗
𝑖=1
𝑁
𝑃𝑟 𝐹𝑎𝑖𝑙𝑢𝑟𝑒 𝑋 = 𝑥 𝑡𝑜𝑓
𝑥(𝑖)
, 𝑢 = 𝑢𝑗 ∙ 𝑤𝑡𝑜𝑓
(𝑖)
- This particular research considered a statistical characterization of future
operation that assumed constant loading profiles for each of the
deterministic time function.
Caracterización estadística de perfil de uso
68. PROGNOSIS
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Caracterización estadística de perfil de uso
Markov-Chain-based Characterization:
Future is independent of Past, given Present (Memory-less)
1021 |Pr,...,,|Pr kkkkk xixxxxix
01p
00p
10p
11p
ixjxp kkij 1|Pr
= Probability to jump from state i to state jijp
0
1
ij
j
ij
p
p i
ji,
69. ASETTI
Seminario Área Logística 2015
15 de octubre
Academia Politécnica Militar
Rodrigo Mendoza T
COO, AC&RG Engineering
Consultant, Asetti
Dr. Marcos Orchard
Associate Professor
Department of Electrical Engineering
Faculty of Physical and Mathematical Sciences
Universidad de Chile
OPTIMIZACIÓN DE SOPORTE
LOGÍSTICO BASADO EN
CONFIABILIDAD
Notas del editor
Se pretende pasar de un mantenimiento basado en la reparación con una fuerza de trabajo más operativa hacia una orientada al monitoreo, donde se utiliza sólo lo que se requiere y se anticipan a las fallas.
Optimización de recursos en fuerza de trabajo, repuestos, ya que sólo se hacen tareas preventivas.
Idealmente se quiere llegar a un mantenimiento proactivo, vale decir, todo controlado con lo cual se pueden atacar otro tipo de variables exógenas que afectan el comportamiento de los móviles
¿dónde estamos ahora?:
Predictivo? Se tienen identificadas las variables de comportamiento? Perfiles de uso? Etc? Se puede conocer en cuánto tiempo más y con qué probabilidad ocurrirán los eventos?
Preventivo? Se hacen tareas previas a la falla conociendo la justificación? (por qué se hace cada x horas) Se conoce cuándo ocurre cada falla?
Correctivo? Se repara ante la falla.
Cada estrategia puede ser válida según que se quiera obtener pero tiene su efecto en los costos asociados para su ejecución.
Idealmente se quiere llegar a un mantenimiento proactivo, vale decir, todo controlado con lo cual se pueden atacar otro tipo de variables exógenas que afectan el comportamiento de los móviles
¿dónde estamos ahora?:
Predictivo? Se tienen identificadas las variables de comportamiento? Perfiles de uso? Etc? Se puede conocer en cuánto tiempo más y con qué probabilidad ocurrirán los eventos?
Preventivo? Se hacen tareas previas a la falla conociendo la justificación? (por qué se hace cada x horas) Se conoce cuándo ocurre cada falla?
Correctivo? Se repara ante la falla.
Cada estrategia puede ser válida según que se quiera obtener pero tiene su efecto en los costos asociados para su ejecución.
Idealmente se quiere llegar a un mantenimiento proactivo, vale decir, todo controlado con lo cual se pueden atacar otro tipo de variables exógenas que afectan el comportamiento de los móviles
¿dónde estamos ahora?:
Predictivo? Se tienen identificadas las variables de comportamiento? Perfiles de uso? Etc? Se puede conocer en cuánto tiempo más y con qué probabilidad ocurrirán los eventos?
Preventivo? Se hacen tareas previas a la falla conociendo la justificación? (por qué se hace cada x horas) Se conoce cuándo ocurre cada falla?
Correctivo? Se repara ante la falla.
Cada estrategia puede ser válida según que se quiera obtener pero tiene su efecto en los costos asociados para su ejecución.
Idealmente se quiere llegar a un mantenimiento proactivo, vale decir, todo controlado con lo cual se pueden atacar otro tipo de variables exógenas que afectan el comportamiento de los móviles
¿dónde estamos ahora?:
Predictivo? Se tienen identificadas las variables de comportamiento? Perfiles de uso? Etc? Se puede conocer en cuánto tiempo más y con qué probabilidad ocurrirán los eventos?
Preventivo? Se hacen tareas previas a la falla conociendo la justificación? (por qué se hace cada x horas) Se conoce cuándo ocurre cada falla?
Correctivo? Se repara ante la falla.
Cada estrategia puede ser válida según que se quiera obtener pero tiene su efecto en los costos asociados para su ejecución.
Qué se hace hoy? Por dónde se parte a trabajar? (consultar)
Llegar a determinar el soporte de en función de la confiabilidad
Sigue un camino secuencial, tiene que tener una serie de etapas anteriores.
Del análisis de falla se obtienen las variables predictoras y la tasa de falla asociada.
En función de las variables se obtiene el análisis de confiabilidad
Las variables predictoras dependen del perfil de uso
La política de mantenimiento se basa en la confiabilidad y en los costos que se tengan de reparación y de intervención
Finalmente se obtiene el nivel de soporte en función de:
Tasa de falla (para una política correctiva)
Tiempo medio entre falla (para una política preventiva)
Tiempo medio de intervención (para una política predictiva)
Estrategias de mantenimiento
Mantenimiento correctivo (basado sólo en la reparación ante una falla)
Mantenimiento preventivo (cuando se conoce el tiempo entre fallas)
Mantenimiento predictivo (cuando se monitorea y se conoce el estado del equipo en función de un modelo de predicción)
Tiempo Medio entre Fallas (MTBF). El inverso de la tasa de falla / resultado en función de la confiabilidad
Vida media (cuando se cumple el 63% de la confiabilidad)
Tiempo medio para reparar (MTTR)
Tiempo medio para intervenir (MTTI)
Tasa de riesgo (h0)
Confiabilidad
Estrategias de mantenimiento
Mantenimiento correctivo (basado sólo en la reparación ante una falla)
Mantenimiento preventivo (cuando se conoce el tiempo entre fallas)
Mantenimiento predictivo (cuando se monitorea y se conoce el estado del equipo en función de un modelo de predicción)
Tiempo Medio entre Fallas (MTBF). El inverso de la tasa de falla / resultado en función de la confiabilidad
Vida media (cuando se cumple el 63% de la confiabilidad)
Tiempo medio para reparar (MTTR)
Tiempo medio para intervenir (MTTI)
Tasa de riesgo (h0)
Confiabilidad
El análisis permite entender de qué se está hablando. Qué variables son las relevantes de medir o entender y cuáles deben ser guardadas. Define aspectos como:
Temporalidad de la medición
Variables principales
Variables secundarias
Independencia
Asociación con perfil de uso
Si se tiene un paciente diabético no saco nada con guardar variables como el tamaño del pie, hacer radiografías, etc. Cada enfermedad tiene variables que son relevantes.
En mantenimiento es lo mismo, no se saca nada con llenar el sistema de información de datos que no van a pronosticar lo que se desea.
Si se tiene un paciente diabético no saco nada con guardar variables como el tamaño del pie, hacer radiografías, etc. Cada enfermedad tiene variables que son relevantes.
En mantenimiento es lo mismo, no se saca nada con llenar el sistema de información de datos que no van a pronosticar lo que se desea.
Para el caso de un equipo de artillería cada sistema se mide de una manera diferente y probablemente con más de una variable
Pero no todos se encuentran en operación siempre
De la misma manera, las OT no son genéricas desde el punto de vista de las tablas de datos que consultan. Decir que la misma me sirve para todo es un error (campos configurables)
Para el caso de un equipo de artillería cada sistema se mide de una manera diferente y probablemente con más de una variable
Pero no todos se encuentran en operación siempre
De la misma manera, las OT no son genéricas desde el punto de vista de las tablas de datos que consultan. Decir que la misma me sirve para todo es un error (campos configurables)
Los datos que presenten problemas se pueden censurar pero no descartar de plano, pueden entregar información relevante.
SI el modelo de frecuencias no es normalizable el ajuste de weibull no es aplicable.
Explicar el concepto de N(t) ejemplificado en weibull
No todos los componentes se comportan de la misma forma
Algunos presentan diferentes tipo de mortalidad y aparte, según sea el tipo de componente, aplican diferentes tipos de distribución, por ejemplo:
Exponencial para componentes eléctricos
Weibull la más general
Erlang para desgaste acelerado
Pueden haber diferentes comportamientos que se mezclan según los estados de la curva de la batea. Usando Weibull se tendría por ejemplo:
B<1, equipo falla a temprana edad por ajuste o necesidad de entrar en régimen, etc.
B=1, la falla es aleatoria. No necesita planes de mantenimiento.
B>1, equipo falla por uso o vejez.
Se puede considerar un uso constante en el equipo?
Sub o sobre estimaciones a la larga produce que nos sobren o falten recursos. Estos errores pueden ser grotescos si no se considera bien la unidad de medida que corresponde.
Se puede considerar un uso constante en el equipo?
Sub o sobre estimaciones a la larga produce que nos sobren o falten recursos. Estos errores pueden ser grotescos si no se considera bien la unidad de medida que corresponde.
Si se comparan ambos métodos la diferencia resulta considerable
Aparte, las curvas entregan información con respecto a el proceso de desgaste asociado en conjunto con el Beta
La variable de uso corresponde para este caso. En estricto rigor, es la variable que indica el desgaste, no necesariamente ha de ser una relacionada con el tiempo (dar ejemplo de equipos durmientes)
No siempre se puede calcular por costo. En teoría si se puede en el mundo civil, pero en caso de guerra siempre están los recursos, por lo cual, deja de tener validez lo que se plantea.
¿cómo hacerlo entonces?