Metodología de Data Science para el análisis de historiales de fallas y detenciones, para determinar modelos de confiabilidad y disponibilidad

Abstract

La gestión del mantenimiento ha evolucionado lo largo del tiempo. Uno de los campos que permitió grandes avances corresponde al análisis estadístico, el cual fue ampliando sus horizontes gracias al constante aumento de la cantidad de datos registrados y/o disponibles. Hoy en día ya se ha vuelto notablemente más complejo el análisis debido a la enorme cantidad de datos con los cuales se trabaja, volviéndose necesario utilizar herramientas que faciliten su transformación en información. Por esto se debe trabajar acorde a la evolución del mantenimiento, agregándole más valor a la información obtenida de los datos y facilitando dicho proceso teniendo en cuenta el manejo de grandes volúmenes de datos. Para lo cual se debe implementar una metodología de análisis de historiales de fallas y detenciones mediante técnicas de Data Science, con la cual se pueda generar un modelo de confiabilidad, disponibilidad y de costos que permitan obtener el tiempo óptimo de intervención visto desde diferentes criterios. Pudiendo observarse que al aplicar esta metodología a un historial de 1.040 datos, que solo presenta una clasificación correspondiente al equipo, se logran clasificar 29 componentes y obtener parámetros para los modelos de confiabilidad y de disponibilidad, junto con los tiempos óptimos de intervención. Gracias a este trabajo se pueden gestionar políticas de mantenimiento con un respaldo de información y conocimiento más amplio, además de permitir el cuestionamiento de factores que antes podían estar ocultos (calidad de la gestión de los datos, calidad de los instrumentos de medición). Tal como se menciona anteriormente, este análisis trabaja con un modelo para analizar datos de eventos, propio del RCM. El paso más lógico a continuar, tal como fue la evolución del mantenimiento, es complejizar el modelo analizado en esta metodología para incluir un modelo de CBM que permita el análisis por condición de los componentes.