11.-Dr.Andres Zúñiga - Indicadores Claves de Desempeño.pptx

7/25/2019 11.-Dr.Andres Ziga - Indicadores Claves de Desempeo.pptx

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INDICADORES CLAVE DE DESEMPEO KPIS:

APLICACIN EN BOMBAS

Blas J. GalvnDir!"#r

An$r%s A. &'(i)aInvs"i)a$#r As#!ia$#

Divisin de Computacin Evolutiva y Aplicaciones CEANI

Instituto Universitario de Sistemas inteligentes y Aplicaciones SIANI

Universidad de Las Palmas de Gran Canaria ULPGC

Islas Canarias, Espaa


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CON*ENIDO

Motivacin

Necesidad de indicadores

!ormulacin de indicadores "MI

Casos de estudio# An$lisis de vida de %om%as

&iscusin de resultados# optimi'acin

&iscusin de resultados# simulacin

Conclusiones


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MO*IVACIN

KPI + In$i!a$#r !lav $ $s,-(#: Un indicador seconsidera clave cuando mide la progresin reali'ada en la

consecucin de un o%(etivo estrat)gico* &e%e dar una visin

clara de la evolucin de un o%(etivo estrat)gico a seguir*

Ejemplo: primer KPI conocido de la Historia.

Assouan - primera presa del Nilo, en tiempos del Faran Ptolme VI apro!. "## $C%&

'e(istra)an todos los a*os la altura de las a(uas indicador%. Indicador permit+a inerir si el a*o ser+a rtil, anticipar cosecas, predecir el stoc en (raneros y anticipa

am)runas o conlictos sociales. Permit+a ma!imi/ar los impuestos y minimi/ar el ries(o de mot+n.


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E+isten mucos -PI.s de uso com/n# M01!, M00!, &isponi%ilidad, etc*

Si tiene 2333 -PI.s, tendr$ di4icultades para mantener %a(o control el comportamiento de la compa5a respecto

a un o%(etivo#

&i4icultad de o%tener conclusiones glo%ales so%re el estado de los activos &i4icultad para identi4icar acciones correctivas Generan incertidum%re adicional al tomador de decisiones

En conclusin, tra%a(ar con demasiados -PI.s complica el proceso de toma de decisiones so%re las acciones a

considerar en la plani4icacin del mantenimiento y complican la evaluacin posterior a la e(ecucin de la

intervencin*

S#l!i/n: -PI.s capaces de com%inar varia%les de diversa naturale'a 6incluso com%inar otros -PI7, serepresentativos 6pensamiento umano 8 pol5ticas de e+plotacin de activos7 y tener 4orma o aspecto adecuado*

MO*IVACIN


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CON*ENIDO

Motivacin






Conclusiones


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NECESIDAD DE INDICADORES

Uno de los puntos 4undamentales para poder e(ercer un e4iciente Mantenimiento Preventivo 1asado en la

Condicin es la determinacin del estado actual 69estado de salud: o 9condicin de operatividad:7 de cada

componente, su%sistema o sistema t)cnico considerado*

Pas# 0:An$lisis de Modos de !alla, E4ectos y Criticidad 6AM!EC7

Pas# 1: &eterminar e+istencia de patrones de degradacin en los datos reci%idos desde el monitoreomediante el emsem)lede di4erentes t)cnicas 6clustering o aplicaciones de I*A, Sistemas E+pertos, "edes

Neuronales o Lgica &i4usa7*

Pas# 2:Consiste en relacionar los s5ntomas del AM!EC con los patrones de degradacin 4usionadosidenti4icados en los datos de monitoreo*

El paso ; es comple(o y re


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Los -PIs aportan in4ormacin clara, medi%le y compara%le para el operario y adem$s permiten reali'ar una

gestin ptima de los activos industriales*

No es 4$cil encontrar indicadores realmente e+presivos


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CON*ENIDO

Motivacin






Conclusiones


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"MI > "epair and Maintenance Indicator

Permiten re4le(ar los resultados de las actividades de reparacin y mantenimiento "MA

Estos indicadores permiten conocer el estado del sistema en cual


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3ORM4LACIN DE INDICADORES RMI

Indicador '0I tipo 1a2de un sistema > suma ponderada de los tiempos operativos de sus kcomponentes 6edad

virtual del sistema considerando las reparaciones7*

&onde#

son los componente cr5ticos

son los pesos asigna%les a cada parte del sistema 6 7

&onde# es el tiempo acumulado de operacin del componente

es el tiempo de intervencin del componente

es el tiempo operativo acumulado por el componente

( ) ( )1

k

a i i

i

RMI t w s t=

=

( ) ( ) ( )ii i iN ts s t t T e t= = +

( )i

s t

( )iN tT

i

i

( )ie t i

k

iw1

0 1, 1k

i i

i

w w=

=


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Evolucin del indicador


( )aRMI t


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Indicador '0I tipo 1)2de un sistema > re4le(a el nivel de actividad de reparacin y la edad glo%al del sistem

6consumo de vida del sistema anali'ado7*

&onde#

es una 4uncin no creciente en 4uncin del tiempo t*

es una 4uncin no decreciente en 4uncin del tiempo t.

vectores de posi%les par$metros complementarios


( ) ( )

( )( )

( )

,1

1 ,

b RMIa t

j tRMI t

g t

=

+

( ) ( )0 1, , 0 1j j c c= =

( ) ( )0 0,g g= =


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Evolucin del indicador


( )bRMI t

( ) ( ) ( )

( )( )1 1

1b t

j tj t RMI t

g t

+


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CON*ENIDO

Motivacin






Conclusiones


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Cas# $ s"$i#: anlisis $ vi$a n 5#,5as

Es6,a $ 5#,5a# %asado en ?"E&A 6?44sore "elia%ility &ata @t edition7*


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Ds!ri-!i/n $ 7-ri,n"#s:

?%(etivo# determinar los re


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Dis(# 7-ri,n"al:

Los escenarios de e+plotacin se an modelado mediante tres rectas


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Dis(# 7-ri,n"al:

Se a de4inido el indicadorRMIbcomo#

Se an considerado D modos de 4allo 6ocurrencia de 4allo tomada de ?"E&A7#

Con4iguracin optimi'ador# 23 individuos, elitismo, operador de mutacin gaussiana, ;@ generaciones*

Modo de falloTasa de fallo

(h!"

MTT#

(h"

Peso

($i"

#otura 2.035x10-5 66 0.3125

#uido 3.81x10-6 68 0.0625

%ibracin 1.73x10-6 56 0.0625

&e'ciencia

estructural 7.48x10-6 5,7 0.1875

allo al comen)ar elproceso

1.431x10-5 27 0.3125

Sobrecalentamiento 2x10-6 2 0.0625

( )

1( ) 1

(1 ) ab

RMI t

RMI t t

a

= -

+


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CON*ENIDO

Motivacin






Conclusiones


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Dis!si/n $ rsl"a$#s: #-"i,i8a!i/n

"esultados optimi'acin del indicadorRMIbpara escenario de 7-l#"a!i/n n#r,al

Modo

de fallo

*e+ de

probabilidad de

fallo

,eta (-" Eta (."

*e+ de

probabilidad de

reparacin

Media (/"&es0iacin

t1pica (2"

! Weibull 1.448124 581.7317 Normal 72.40773 14.40362

3 Weibull 0.80006 1248.184 Normal 67.7428 0.508334

4 Weibull 1.07671 6480.73 Normal 56.12652 0.508334

5 Weibull 1.0285 1055.842 Normal 5.766845 0.853877

6 Weibull 1.666523 362.028 Normal 25.25355 6.10636

7 Weibull 0.51281 151.45 Normal 1.033017 0.2207237


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"esultados optimi'acin del indicadorRMIbpara escenario de s#5r97-l#"a!i/n

Modo

de fallo

*e+ de

probabilidad de

fallo

,eta (-" Eta (."

*e+ de

probabilidad de

reparacin

Media (/"&es0iacin

t1pica (2"

! Weibull 1.13635 386.2541 Normal 64.3316 .225081

3 Weibull 1.66012 2357.635 Normal 68.6238 0.657563

4 Weibull 1.735742 5306.55 Normal 56.414 0.751

5 Weibull 1.437027 1482.414 Normal 6.248325 0.661281

6 Weibull 1.647533 458.3838 Normal 27.78682 7.52551

7 Weibull 1.063225 550.43 Normal 1.836421 0.2012363


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"esultados optimi'acin del indicadorRMIbpara escenario de s597-l#"a!i/n

Modo

de fallo

*e+ de

probabilidad de

fallo

,eta (-" Eta (."

*e+ de

probabilidad de

reparacin

Media (/"&es0iacin

t1pica (2"

! Weibull 1.221643 23.510 Normal 66.3752 11.16556

3 Weibull 1.6826 2 351.57 Normal 68.56587 0.8877216

4 Weibull 0.775073 3283.871 Normal 56.82451 0.8526777

5 Weibull 1.566288 828.538 Normal 5.664377 0.7118562

6 Weibull 1.127874 373.5085 Normal 28.4758 8.7214

7 Weibull 1.6880 4 676.42 Normal 1.528106 0.2418477


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CON*ENIDO

Motivacin






Conclusiones


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Dis!si/n $ rsl"a$#s: si,la!i/n

"esultados simulacin del indicadorRMIbpara escenario 5na )s"i/n $l ,an"ni,in"#;


25/29


"esultados simulacin del indicadorRMIbpara escenario r)lar )s"i/n $l ,an"ni,in"#;


26/29


"esultados simulacin del indicadorRMIbpara escenario ,ala )s"i/n $l ,an"ni,in"#;


27/29

CON*ENIDO

Motivacin






Conclusiones


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CONCL4SIONES

Mucos -PI > di4icultad para la toma de decisiones &e4inir los me(ores -PI de acuerdo a las pol5ticas de e+plotacin y gestin de activos* &eterminacin y8o optimi'acin de nuevos -PIs mediante Inteligencia Arti4icial 6IA7 disponi%le

actualmente para la industria* IA permite captar el conocimiento de e+pertos 6internos y e+ternos7 > produce resultados

cercanos a la 4orma de pensar umana* ?ptimi'acin multio%(etivo permite esta%lecer el me(or indicador para determinar los re


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INDICADORES CLAVE DE DESEMPEO KPIS:

APLICACIN EN GENERADORES ELsiani.s

An$r%s A. &'(i)a

a8ni)a>siani.s

M!?as Gra!ias -#r s a"n!i/n@@@
mailto:[email protected]:[email protected]:[email protected]:[email protected]

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