EL REPOSITORIO SE ENCUENTRA EN MARCHA BLANCA

 

Thesis
Modelos lineales generalizados aplicados a la confiabilidad de sistemas

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Date

2023-03

Journal Title

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Volume Title

Program

DEPARTAMENTO DE MATEMÁTICA. INGENIERÍA CIVIL MATEMÁTICA

Campus

Casa Central Valparaíso

Abstract

El análisis de supervivencia puede ayudar en gran medida a planificar la mantención de los activos móviles presentes en una compañía. Es común que los mantenimientos preventivos se realicen luego de una determinada cantidad de horas de uso, de acuerdo a lo indicado por el fabricante del equipo, o bien según lo estipulado por el encargado de la mantención de estos. En cualquiera de estos casos lo que se busca es evitar que los equipos presenten fallas cuando están operativos y/o en terreno. Sin embargo, fijar de esta manera los mantenimientos introduce ineficiencias en la operación pues equipos que operan en condiciones favorables para su funcionamiento se ven obligados a detener su producción e ir a una revisión, siendo que probablemente faltaban muchas horas para su siguiente falla, o incluso para los equipos que operan condiciones adversas las fallas pueden presentarse antes del siguiente mantenimiento que ten´ıan programado. Buscando pasar de este tipo de mantenimiento preventivo a uno de índole predictiva, se involucran variables exogenas para estudiar los tiempos entre fallas en dos tipos de modelos en particular: Weibull de tasa de fallas acelerada (AFT) y modelos de Cox. Los datos en esta ocación corresponden a los tiempos entre fallas de 9 subsistemas (o simplemente sistemas) identificados en los camiones Komatsu 930E de la Compañía Minera Doña Inés de Collahuasi. Al definir la decisión de realizar o no un mantenimiento como un problema de clasificación binaria, se encontró que un modelo tipo regresión de Weibull presenta menor cantidad de falsos negativos (Errores Tipo II) en 5 de los 9 sistemas, mientras que los modelos de Cox presentaron en su totalidad menor cantidad de falsos positivos (Errores Tipo I) en 6 de los 9 sistemas.

Description

Keywords

CONFIABILIDAD, REGRESION WEIBULL, REGRESION COX

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