El análisis estadístico de confiabilidad como instrumento para optimizar la estrategia de la gestión de mantenimiento del sistema de embarque de minerales

Abstract

La gestión de la confiabilidad constituye actualmente uno de los pilares más importantes para el mantenimiento debido a que nos permite prevenir fallas con anticipación durante las fases de planificación y análisis. La aplicación de las técnicas de confiabilidad repercute significativamente en los índices de tiempo detenidos y eficiencia operativa. El desarrollo que ha presentado las ciencias e ingeniería en estos últimos años nos ha permitido tener una mayor cantidad de herramientas disponibles para asegurar una alta confiabilidad de los equipos. El desarrollo del presente estudio busca integrar estas herramientas cualitativas y cuantitativas con métodos estadísticos para mejorar los resultados medidos a través de los indicadores de confiabilidad. Esta metodología enlaza criterios y conceptos como el análisis de modos y efectos de falla (FMEA), modelamientos de sistemas por distribuciones, simulaciones de modelos estocásticos y cálculos de indicadores de confiabilidad. Los resultados y las conclusiones obtenidas confirman el impacto positivo de la metodología propuesta no solo para sistemas de embarque de minerales sino también para otros sistemas.

The reliability management is one of most important pillars for maintenance due to it can prevent failures during the phases of planning and analysis. The running of these techniques impact significantly in the downtime and efficiency indicators. The development of the science and engineering these lasts years allow us to have a large number of available tools to assure a high reliability in the assets. The development of this thesis looks for the integration of all these quantitative and qualitative tools with statistical methods in order to improve the outcomes measured by the reliability indicators. This methodology links criteria and concepts such as the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA), process modelling using distribution theories, stochastic models simulations and reliability indicators calculations. The outcomes and conclusions reached confirms the positive impact of the proposed methodology for not only the mineral shipping systems but also others systems.