Modelo de optimización para la planificación de actividades cíclicas de mantenimiento preventivo.

Abstract

En el presente trabajo se desarrolla un modelo de optimización para la planificación de actividades cíclicas de mantenimiento preventivo ejecutadas sobre un activo físico. El modelo toma como entrada la información proveniente de la aplicación de alguna metodología como lo es RCM, es decir, frecuencias de ejecución de cada actividad de mantenimiento, costos de ejecución de cada actividad, incluyéndoles una determinada tolerancia, de manera de aprovechar la oportunidad de agrupar actividades, y así minimizar la posible ineficiencia asociada. El problema es de alta complejidad computacional por lo que el modelo propuesto es a tiempo continuo de tal manera de disminuir su eficiencia, siendo formulado a través de programación lineal entera mixta, además para hacerlo abordable, fueron considerados dos supuestos: . No existen duraciones de las actividades (la reparación es instantánea). . Se cuenta con los recursos suficientes para ejecutar las actividades. Estos supuestos son incorporados en un posterior análisis. Para evaluar los potenciales beneficios de la utilización del modelo para la planificación de actividades cíclicas de mantenimiento preventivo, en términos de ineficiencia, se construyen tres casos de análisis, sensibilizando el nivel de tolerancia en cada caso. Los tres casos de análisis, son: . Caso I: Las frecuencias len la ejecución de las actividades son múltiplos entre sí. . Caso II: Las frecuencias en la ejecución de las actividades no son múltiplos entre sí. . Caso III: La combinación de los casos anteriores. El modelo de optimización desarrollado se programó en el lenguaje Python y fueron resueltas diversas instancias según los casos propuestos utilizando el solver Gurobi mediante la librería Pyomo. Para poder cuantificar y comparar la ineficiencia entre las distintas tolerancias, se construye un indicador (KPI), obteniéndose los siguientes resultados: . Caso I: No se obtiene una disminución de ineficiencia por la incorporación de tolerancias. . Caso II: La ineficiencia puede ser disminuida hasta en un tercio, al incorporar las tolerancias. . Caso III: Se disminuye la ineficiencia aproximadamente en un 18 %. La disminución de ineficiencia fue calculada a través de la situación base, en la que no existe una tolerancia asociada a las actividades. En base a los resultados obtenidos, se realiza un análisis a posteriori incluyendo la duración de las actividades y los recursos disponibles, de tal manera de ver el comportamiento del modelo frente a las planificaciones generadas, las agrupaciones formadas y los distintos ámbitos de la gestión. De esta manera, se llega a la conclusión de la utilidad del modelo bajo los diferentes escenarios propuestos, logrando resolver el problema de la planificación y generando resultados positivos frente a la ineficiencia por detenciones para ejecutar las actividades de mantenimiento. La herramienta puede llegar a ser una herramienta muy útil si se implementa de manera adecuada, puesto que amplía el potencial que entrega RCM, ampliando su valor y permitiendo crear planes de mantenimiento óptimos. Se recomienda implementar en conjunto con otras herramientas de manera de tener una herramienta sólida para la toma de decisiones.