mantenimiento.confiabilidad.pdf

“Como hacer…”
Aprende nuevas y útiles herramientas, métodos y
técnicas.

“Cómo justificar herramientas de
la industria 4.0, aplicando
técnicas de Análisis de Costos de
Ciclo de Vida (ACCV)”
Carlos A. Parra M.
PhD. MSc. Eng. Gerente General de IngeCon
(Asesoría Integral en Ingeniería de Confiabilidad)
Gerente Técnico de INGEMAN Latinoamérica
www.confiabilidadoperacional.com
www.ingeman.net
E-mail: parrac@ingecon.net.in
2

Programa general de cursos Latinoamérica 2019:
https://www.linkedin.com/pulse/programa-de-cursos-2019-ingeniería-confiabilidad-y-gestión-parra/
Miami, Florida, Certificación en español RCA e ICOGAM 2019
15 al 18 de Octubre 2019:
https://app.box.com/s/9auegkxfd2vn9cgrkfnmrhyd31es4aq6
Información: Yolines Graterol: gyolines2@gmail.com, gyolines@ingecon.net.in
Teléfono: +507 64128570 (Panamá) Personal certificado ICOGAM: https://lnkd.in/e4x58Py
PhD. MSc. Eng. Carlos Parra
Gerente General de IngeCon (Asesoría Integral en Ingeniería de Confiabilidad)
Representante de INGEMAN Latinoamérica
www.ingeman.net
parrac37@gmail.com
Grupo de Ingeniería de Confiabilidad Operacional
https://www.linkedin.com/groups/4134220
Universidad de Sevilla, Escuela Superior de Ingenieros
Doctorado en Ingeniería de Organización Industrial
http://taylor.us.es/sim/index.php
www.linkedin.com/in/carlos-parra-6808201b

CONTENIDO
- Aspectos básicos sobre las técnicas de Análisis de Costes de Ciclo de Vida
(ACCV)
- Impacto de la Confiabilidad en el ACCV - revisión de modelos básicos:
- Modelo tasa de fallas constante (Woodward)
- Modelo de tasa de fallas determinístico (Fabrycky and
Blanchard)
- Modelo de tasa de fallas por distribución de Weibull
(Willians and Scott)
- Casos de estudio. Aplicación del Modelo de Woodward para la evaluación
de herramientas de Mantenimiento 4.0
- Limitaciones de los modelos evaluados
- Orientaciones futuras (líneas de investigacíón y desarrollo)
- Consideraciones finales
4

Universidad de Sevilla
Escuela Superior de Ingenieros
Doctorado en Ingeniería de Organización Industrial
http://taylor.us.es/sim/index.php
PATROCINADORES
www.ingeman.net
http://mga.usm.cl/
https://www.linkedin.com/groups/4134220
IngeCon
Asesoría Integral en Ingeniería de Confiabilidad
5

• Entre los años 1990 - 1992, Woodward (1993), de la Universidad de Staffordshire (Inglaterra, Gran Bretaña),
propone un modelo básico de análisis del impacto de la Confiabilidad.
• Año de 1992, dos investigadores de la Universidad de Virginia, Wolter Fabrycky y B.S. Blanchard, desarrollan
un modelo de ACCV (ver detalles en Fabrycky et al (1993)), en el cual incluyen un proceso estructurado para
calcular los costes de Confiabilidad - valores constantes de fallas por año.
• Año 1998, los ingenieros David Willians y Robert Scott de la firma consultora RM-Reliability Group,
desarrollan un modelo de ACCV basado en la Distribución de Weibull para estimar la frecuencia de fallas y el
impacto de los Costes de Confiabilidad, detalles en Willians et al (2000).
• Año 1999, el grupo asesor The Woodhouse Partnership - Proyecto Europeo EUREKA, línea de investigación
MACRO (Maintenance Cost/Risk Optimisation ‘MACRO’ Project), desarrollan un software de ACCV
denominado APT Lifespan, ver Riddell et al (2001) y Woodhouse (1999).
• Año 2000, The Woodhouse Partnership y el Instituto Tecnológico Venezolano del Petróleo (INTEVEP), ponen a
prueba este modelo, evaluando los Costes de Ciclo de Vida 56 sistemas de compresión de gas, utilizados
para la extracción del petróleo del Distrito San Tomé (Venezuela). Parra et al, (2001).
• En los últimos años, el área de investigación relacionada con el Análisis de Costes en el Ciclo de Vida, ha
continuado su desarrollo, tanto a nivel académico como a nivel industrial. Adicionalmente, es importante
mencionar, el desarrollo de Modelos Matemáticos para la simulación estocástica de modos de fallas
reparables, tales como: (Modelos Markovianos, Simulación de Monte Carlos, POR - proceso ordinario de
restauración, NHPP - proceso no homogéneo de Poisson y PGR- proceso generalizado de restauración).
Modelos que van a permitir que en un futuro muy cercano, se pueda disminuir la incertidumbre en la
estimación del impacto de la Confiabilidad en los costes totales del Ciclo de vida de un activo industrial.
6
ANTECEDENTES ACTUALES (1990-2000)

ACTIVOS “VIEJOS”: ¿POR QUÉ REEMPLAZAR ?
Justificación del reemplazo:
◼ Obsolescencia (técnica - económica)
◼ Cambios en el contexto operacional
◼ costes elevados (operación - mantenimiento)
◼ Aspectos de logística (repuestos)
◼ Baja confiabilidad-disponibilidad
◼ Aspectos de seguridad/ambiente
◼ Tecnologías actuales de la industria 4.0
◼ Feeling…..
7

1. Diferentes opciones (tipos, tamaños, costes, vida útil….).
2.El coste total del sistema no es visible, en particular
aquellos costes asociados con la operación, mantenimiento y apoyo del
sistema.
3. Inexactitudes en las estimaciones, predicciones y previsiones de
costes (fluctuaciones de la economía – inflación).
4. Cambios de ingeniería durante el diseño y el desarrollo.
5. Cambios en la producción, operación y/o construcción del sistema.
6. Calidad deficiente de los insumos durante su uso.
7. Variación de los procesos de deterioro, desconocimiento de los
fallas y sus probabilidades de ocurrencia (factor confiabilidad)????
ÁREAS DE INCERTIDUMBRE PARA
SELECCIONAR ACTIVOS
8

¿ CUÁL ES EL MEJOR ACTIVO A SELECCIONAR ?
◼ Gastar menos (baja
inversión inicial)
◼ Disminuir los costes de
operación y
mantenimiento
◼ Incrementar la vida útil
◼ Producir más
◼ Mayor Confiabilidad y
Disponibilidad
◼ Mejorar la eficiencia de
los activos
◼ Mejorar la calidad
de los productos
◼ Incrementar la
seguridad
◼ Cumplir regulaciones
ambientales
CONFLICTO ACTUAL EN EL PROCESO DE
SELECCIÓN DE UN ACTIVO

Costes Adquisición
Costes
Operación
Costes
Instalación
Costes
Mantenimiento
Costes
Entrenamiento Costes
Distribución
Costes
Fiabilidad
Costes Adquisición
Costes
Operación
Costes
Instalación
Costes
Mantenimiento
Costes
Entrenamiento Costes
Distribución
Costes
Fiabilidad
INCERTIDUMBRE EN LOS COSTES
Costes por baja
fiabilidad
10

• Woodhouse (1999), define el ACCV como un proceso
sistemático de evaluación técnico - económica, aplicada en
el proceso de selección y reemplazo de sistemas de
producción, que cuantifica el impacto real de todos los
costes (incluyendo los costes por fallas) a lo largo del ciclo
de vida de los activos ($/año).
En términos generales la metodología de ACCV, nos
permite seleccionar aquellos activos que generen los
menores costes, ayudando de esta forma a maximizar la
rentabilidad del proceso de producción.
CONCEPTO BÁSICO DE ANÁLISIS DEL
COSTE DEL CICLO DE VIDA (ACCV)
11

Fase 1:
Definición de
objetivos,
estrategias y
responsabilidades
de mantenimiento
(Fase de diseño)
Fase 2:
Jerarquización
de los equipos de
acuerdo con la
importancia de
su función
Fase 3:
Análisis de
puntos débiles
en equipos de
alto impacto
Fase 4:
Diseño de planes
de mantenimiento
preventivo y de los
recursos necesarios
Fase 5:
Programación del
mantenimiento y
optimización en la
asignación de
recursos
Fase 7:
Análisis de Costos de
Ciclo de vida y
posible
renovación de
los equipos
Fase 6:
Evaluación y
control de la
ejecución del
mantenimiento
Fase 8:
Implantación del
proceso de
mejora continua y
adopción de nuevas
tecnologías
Evaluación Eficiencia
Eficacia
Mejora
INTEGRACIÓN DEL PROCESO DE ACCV DENTRO DE UN
MODELO DE GESTIÓN DEL MANTENIMIENTO (MGM)
MGM
Parra and Crespo, 2015

13
IMPACTO DE LOS FACTORES CONFIABILIDAD Y
MANTENIBILIDAD DENTRO DEL COSTE DEL CICLO DE VIDA
CUANTIFICACION DEL RIESGO =
Frecuencia x Consecuencias =
Confiabilidad - Mantenibilidad
Fallos /Tiempo x Impacto = $/año
Confiabilidad
Frecuencia de fallo
(fallos/tiempo)
Mantenibilidad
Consecuencias
($)
Factores afectan la
Confiabilidad:
• diseño
• Procesos
• operaciones
• inspección
• Mantenimiento
(mantenibilidad)
- Histórico de fallos
RIESGO =
Posibilidad de ocurrencia de un evento que genera consecuencias que
afectan el entorno (ambiente, personas, activos).
Impacto en el Coste Ciclo
de Vida:
Mayor cantidad de fallos
(menor fiabilidad), gran
cantidad de tiempo de
reparación (menor
mantenibilidad):
.Incrementan los costes
(mantenimiento, operación,
penalización…)
.Afectan la expectativa
de vida del activo

VARIACIÓN DE COSTES A LO LARGO
DEL CICLO DE VIDA
COSTE MANT. CORRECTIVO + IMPACTO EN PRODUCCIÓN + IMPACTO AMBIENTAL
COSTES DE LA BAJA CONFIABILIDAD = RIESGO POR FALLAS
OPEX
COSTE OPERACIÓN + MANT. PLANIF.
COSTES DE
OPERACION
TIEMPO (AÑOS)
DESINCORPORACION
CAPEX
CONSTRUCCION.
INVESTIGACION
COSTES DE
DESARROLLO
COSTES DE
INVERSION
DISEÑO
ADQUISICIÓN.
Crespo, Parra, et.al, 2009,
Woodhouse, 1999
14

Metodología de AELCC : Costo anual equivalente del ciclo de vida
Metodología AELCC: Combina los análisis financieros tradicionales y la
evaluación del riesgo (confiabilidad /frecuencias fallas x consecuencias
de fallas) / Permite calcular el costo del activo a lo largo de su ciclo de
vida, expresado en: dinero/tiempo ($/año)
0
0.2
0.4
0.6
0.8
1
1.2
1.4
1.6
1.8
2
1 5 10 15 20 25
Opción B
Opción A
años
M$/año
CONFIABILIDAD Y EL PROCESO DE ACCV
Confiabilidad
4 fallas/año
Confiabilidad
1 falla/año
MM$
de ACCV
15

METODOLOGÍA DE ACCV
EXPRESIÓN GENERAL
ACCV(P) = Costes en valor presente (P) – Valor de Reposición en valor presente(P)
ACCV(P) =  CI + CO + CMP + TCPF + CMM - VR
Para período de vida útil en años (n) y una tasa de descuento (i)
◼ CI = Coste inicial de adquisición e instalación, normalmente dado en valor Presente.
◼ CO = Costes operacionales, normalmente dado como valor Anualizado**.
◼ CMP = Costes de Mantenimiento Preventivo, normalmente dado como valor Anualizado**.
◼ TCPF = Costes Totales por “fallas - baja Confiabilidad”,
normalmente dado como valor Anualizado. En este caso se asume
tasa de fallas constante, por lo cual el impacto en costes es igual en
todos los años **.
◼ CMM = Costes de Mantenimiento Mayor – Especiales, normalmente dado como valor Futuro**.
◼ VR = Valor de reposición, normalmente dado como valor Futuro**.
** Todas las categorías de costes se convertirán a valor presente (P).
16

COSTES TOTALES POR FALLAS
TCPF , EXPRESIÓN GENERAL
TCPF = Costes totales por fallas – baja Confiabilidad/($/año). El coste total
anualizado de penalización es la sumatoria del producto entre el
coste de penalización por año (paros de plantas, diferimiento de
producción, productos deteriorados, baja calidad, retrabajo) por el
número de eventos de fallas inesperadas:
m
TCPF =  (f x (TPPR x Cf))
i=1
f = frecuencia de ocurrencia de cada modo de falla para el año n =
fallas/año - (factor Confiabilidad)
TPPR = tiempo promedio para repararar = horas
Cf = Costes Mant. No Plan. + Costes Penal. = $/hora - (factor
mantenibilidad).
m = número de modos de fallas que ocurren al año.
17

COSTES TOTALES POR FALLAS, TCPF
MODELOS BÁSICOS
TASA DE FALLAS
CONSTANTE
(WOODWARD)
TASA DE FALLAS
DETERMINÍSTICO
(FABRYCKY &
BLANCHARD)
TASA DE FALLAS POR
DISTRIBUCIÓN DE
WEIBULL
(WILLIANS & SCOTT)
N = número total de fallas
T = número total esperado
de años de vida útil
f = frecuencia de fallas para
cada año – valor constante
para el total de años T
ft = número de fallas para
cada año (t) correspondiente,
desde t = 1 año hasta T
(número total esperado de
años de vida útil)
ft = f(1) …….. f(T)
f = frecuencia de fallas para
cada año – valor constante
para el total de años T
MTTF = tiempo promedio
entre fallas calculado con la
Distribución de Weibull
TCP f = Cf(1)xf(1) ...Cf(T)xf(T)
 
=
=
F
f
f
f
C
f
TCP
1

T
N
f =

 
=
=
F
f
f
f
C
f
TCP
1

MTTF
f
1
=







+


=
=



1
1
MTTF
(TPO = MTTF)

Modelo de Tasa de Fallos Constante (Woodward, 1997):
Este modelo propone que se consideren frecuencias de fallas constantes a lo largo del ciclo de vida del activo, lo
cual, en la realidad no ocurre de esta manera, ya que normalmente, la frecuencia de fallas cambia a medida que
van pasando los años por la influencia de diferentes factores (operaciones, mantenimiento preventivo,
calidad de materiales, procesos de deterioro, etc.).
Modelo de Tasa de Fallos Determinístico (Fabrycky and Blanchard, 1993):
Este modelo es un poco más realista que el anterior, ya que exige al diseñador que identifique patrones de
comportamiento de frecuencia de fallas de los sistemas que está evaluando, aunque sigue siendo un modelo básico
ya que la estimación de la frecuencia de fallas es totalmente determinista y depende directamente de la capacidad
del diseñador en conseguir buena información, sobre el comportamiento de los diferentes tipos de fallas que
pueden ocurrir en los sistemas a evaluar. La principal limitación de este método esta asociada con el proceso de
toma de información de frecuencia de fallas. En el caso de que la calidad de los datos estadísticos de fallas
recopilados no sea buena, es muy probable que no se hagan estimaciones de costes reales y se puedan tomar
decisiones equivocadas en el proceso de selección de activos.
Modelo de Tasa de Fallos por Distribución de Weibull (Willians and Scott, 2000):
Este modelo estima el valor esperado de variable tiempo operativo hasta la falla - MTTF) en
función de la distribución de Weibull. A partir del cálculo del MTTF, el modelo cuantifica la frecuencia de fallas
por año y los costes de estos fallas. Las principales limitaciones de este método son:
- El impacto de costes anuales por fallas se mantiene constante a largo de cada uno de los años de vida útil
esperada del activo.
- El modelo restringe el análisis de Confiabilidad, exclusivamente al uso de la distribución de Weibull,
excluyendo otras distribuciones estadísticas existentes tales como: Log Normal, Exponencial, Gamma, etc., las
cuales también podrían ser utilizadas para calcular los MTTF y las frecuencias de fallas.
LIMITACIONES DE LOS MODELOS BÁSICOS
19

CASOS PRÁCTICOS:
- Caso práctico. Modelo de Woodward (teórico)
Ejercicio a proponer a los participantes (utiizar la hoja en
Excel)
20

Seleccione la mejor propuesta de las siguientes dos opciones:
Opción 1:
Activo: Sistema de compresión Tipo A
Tipos Costes Frecuencia Costes
$
Operacionales Anuales 20.000
Mant. Preventivo Anuales 3.120
Mant. Mayor 3 años 10.000
Reposición 0
Inversión inicial: 450.000$
Vida útil esperada: 15 años
Tasa de interés: 10%
Datos de Confiabilidad y Mantenibilidad (diseño):
- Tiempo promedio de operación: 8 meses
- Frecuencia de fallas: 1,5 fallas/año
- Tiempo promedio de reparación: 20 horas
- Costes de penalización por fallas
inesperadas: 1.000$/hora
- Costes del mant. no planificado: 100$/hora
Opción 2:
Activo: Sistema de compresión Tipo B
Tipos Costes Frecuencia Costes
$
Operacionales Anuales 10.000
Mant. Preventivo Anuales 3.400
Mant. Mayor 3 años 5.000
Reposición 0
Inversión inicial: 300.000$
Vida útil esperada: 15 años
Tasa de interés: 10%
Datos de Confiabilidad y Mantenibilidad (diseño):
- Tiempo promedio de operación: 2 meses,
- Frecuencia de fallas: 6 fallas por año
- Tiempo promedio de reparación: 10 horas
- Costes de penalización por fallas
inesperadas: 1000$/hora
- Costes del mant. no planificado: 100$/hora
EJERICIO PROPUESTO. ACCV (MODELO DE
WOODWARD). TASA DE FALLAS CONSTANTE
Utilizar la hoja en Excel.
21

Factores Evaluados Alternativa 1 Alternativa 2
Total Costes en Valor Presente
ACCV(P) =
646.437,72$ 412.214,05$
Total Costes en Valor Equivalente Anual
ACCV(A) =
84.989,60$/año 54.195,33$/año
Inversión inicial = 450.000$ 300.000$
Costes Operacionales(P) = 152.121,,59$ 76.060,79$
Costes Mant. Preventivo(P) = 23.730,96$ 25.860,27$
Costes totales por Confiabilidad(P) = 251.000.62$ 502.001,25$
Costes Mant. Mayor(P)=
n=3
7.513,14$ 3.756,57$
n=6
5.64473,$ 2.822,36$
n=9
4.249.97$ 2.120,48$
n=12
3.186,30$ 1.593,15$
Valor de Reposición (P) = 0$ 0$
% Costes por Confiabilidad sobre los
Costes totales en valor presente =
27,9% 54,9%
COMPARACIÓN DE ALTERNATIVAS SIN
EVALUAR EL IMPACTO ECONÓMICO POR FALLAS
22

Opción 1:
Costes totales por Confiabilidad (CTPF) =
CTPF = # fallas/año x TPPR x (Costes Mant. No Plan. + Costes Penal.) =
CTPF = 1,5 fallas/año x 20 horas x (100$/hora +1000$/hora): 33.000$/año
Opción 2:
CTPF = # fallas/año x TPPR x (Costes Mant. No Plan. + Costes Penal.) =
CTPF = 6 fallas/año x 10 horas x (100$/hora +1000$/hora): 66.000$/año
CÁLCULO DE CTPF: COSTES
TOTALES POR FALLAS
23

Factores Evaluados Alternativa 1 Alternativa 2
Total Costes en Valor Presente
ACCV(P) =
897.438,35$ 914.215,29$
Total Costes en Valor Equivalente Anual
ACCV(A) =
117,98960$/año 120.195,33$/año
Inversión inicial = 450.000$ 300.000$
Costes Operacionales(P) = 152.121,,59$ 76.060,79$
Costes Mant. Preventivo(P) = 23.730,96$ 25.860,27$
Costes totales por Confiabilidad(P) = 251.000,62$ 502.001,25$
n=3
7.513,14$ 3.756,57$
n=6
5.64473,$ 2.822,36$
n=9
4.249.97$ 2.120,48$
n=12
3.186,30$ 1.593,15$
Valor de Reposición (P) = 0$ 0$
% Costes por Confiabilidad sobre los
Costes totales en valor presente =
27,9% 54,9%
COMPARACIÓN DE ALTERNATIVAS EVALUANDO
EL IMPACTO DE ECONÓMICO DE LAS FALLAS
25

CASOS PRÁCTICOS:
- Casos 1 y 2. Aplicación de las técnicas de ACCV para
evaluar la introducción de tecnologías de la industria 4.0.
26

CASO DE ESTUDIO 1: SELECCIÓN DEL SISTEMA DE COMPRESIÓN. ESTACIÓN
“PTS1”. ESCENARIO 1: CON PENALIZACIÓN POR PRODUCCIÓN (DEMANDA DE
TRANSPORTE DE GAS: 320 MMCFD)
Opción 1:
3 moto-compresores Caterpillar/Ariel (configuración 3 de 3, 60% del tiempo) para cubrir la
demanda de transporte de gas de 320 MMCFD. En este caso al perder una unidad
Caterpillar/Ariel, se producirá penalización por falta de transporte de gas (capacidad promedio
por día 120 MMCFD/unidad, potencia: 3.600 hp/unidad, pérdida de producción por perder un
equipo: 18.750 $/hora).
**Se incluyen sistemas básicos de monitorización en línea de las variables más importantes.
Opción 2:
2 compresores rotativos MOPICO (configuración 2 de 2, 60% del tiempo) para cubrir la
demanda de transporte gas de 320 MMCFD. En este caso al perder una unidad MOPICO, se
generará penalización por falta de transporte de gas (capacidad promedio por día 270
MMCFD/unidad, potencia: 13.410 hp/unidad, pérdida de producción por perder un equipo:
28.125 $/hora).
**Se incluye un sistema integral de herramientas de la industria 4.0: digitalización y
monitorización en línea.
27

CASO DE ESTUDIO 1: SELECCIÓN DEL SISTEMA DE
COMPRESIÓN. ESTACIÓN “PTS1”. ESCENARIO 1: CON
PENALIZACIÓN POR PRODUCCIÓN (DEMANDA DE
Datos Opción 1
Caterpillar/Ariel
Opción 2
MOPICO
CI: coste inicial (inversión) 52.656.000 $ 57.086.400 $**
CO: costes operacionales
(anual)
Operaciones
Lubricantes
Consumibles
Energía
1.704.594 $/año
131.701 $/año
459.680 $/año
3.898.383 $/año
**(Aprox. 4.000.000 $,
tecnologías de la Industria 4.0)
848.500 $/año
0 $/año
89.334 $/año
2.524.000 $/año
CMP: costes de
mantenimiento preventivo
(anual)
643.850 $/año 343.650 $/año
CMM: costes de overhaul
(mantenimiento mayor)
(futuro)
2.162.162 $, año 5
2.270.270 $, año 10
2.383.784 $, año 15
2.502.973 $, año 20
450.000 $, año 5
472.500 $, año 10
496.125 $, año 15
520.931 $, año 20
i: tasa de interés 16% 16%
T: periodo de vida útil
esperada
20 años 20 años
Datos Económicos. Caso 1.
28

Resultados Opción 1
Caterpillar/Ariel
Opción 2
MOPICO
f
TCP : costes totales por
fallos por año ($/año)
24.619.807,3 $/año 2.031.052,5 $/año
f
PTCP : costes totales en
valor presente ($)
Para (i=16%, T=20 años)
145.966.960,5 $ 12.041.787,1 $
Resultados de los costes por fallos.
29

Caterpillar/Ariel
Opción 2
MOPICO
CI: coste inicial (inversión) 52.656.000 $ 57.086.400 $
**(Aprox. 4.000.000 $, tecnologías
de la Industria 4.0)
CO: costes operacionales (valor presente)
Operaciones
Lubricantes
Consumibles
Energía
10.106.266,62 $
780.834,27 $
2.725.369,58 $
23.112.892,57 $
5.030.621.5 $
0 $/año
529.647,07 $
14.964.394,4 $
CMP: costes de mantenimiento preventivo
(valor presente)
3.817.284,21 $ 2.037.446,18 $
CMM: costes de overhaul (mantenimiento
mayor) (valor presente)
1.029.433,47 $, año 5
514.632,98 $, año 10
257.274,68 $, año 15
128.616,40 $, año 20
214.250,85 $, año 5
107.108,00 $, año 10
53.545,28 $, año 15
26.768,27 $, año 20
T: periodo de vida útil esperada 20 años 20 años
PTCPf (P): costes totales por fallos en valor
presente
145.966.960,5 $ 12.041.787,1 $
CTCV(P): Costes Totales de Ciclo de Vida en
valor presente, i: 16%, T: 20 años
241.095.525,4 $ 92.091.968,74 $
PTCPf (P) / CTCV(P) = % (costes totales por
fallos en presente / costes totales de ciclo de
vida en presente)
61% 13%
Resultados totales del ACCV. Caso 1. Escenario 1 (con
penalización por producción)
30

Caterpillar/Ariel
Opción 2
MOPICO
Mejor opción
CI: coste inicial (inversión) 52.656.000 $ 57.086.400 $
**(Aprox. 4.000.000 $, tecnologías
de la Industria 4.0)
presente
145.966.960,5 $
12.041.787,1 $
241.095.525,4 $ 92.091.968,74 $
vida en presente)
61% 13%
RESUMEN DE RESULTADOS DEL CASO DE ESTUDIO 1:
SELECCIÓN DEL SISTEMA DE COMPRESIÓN. ESTACIÓN
“PTS1”. ESCENARIO 1: CON PENALIZACIÓN POR
PRODUCCIÓN (DEMANDA DE TRANSPORTE DE GAS: 320
MMCFD)
Resultados totales del ACCV. Caso 1. Escenario 1 (con
penalización por producción)
31

RESUMEN DE RESULTADOS DEL CASO DE ESTUDIO 1:
SELECCIÓN DEL SISTEMA DE COMPRESIÓN. ESTACIÓN
“PTS1”. ESCENARIO 1: CON PENALIZACIÓN POR
PRODUCCIÓN (DEMANDA DE TRANSPORTE DE GAS: 320
MMCFD)
Analizando los resultados económicos obtenidos en el ACCV (tabla 4), la opción 2, sistema
de compresión MOPICO que incluye herramientas integrales de diagnóstico y análisis de fallas
de la Industria 4.0, se convierte en la mejor alternativa económica, comparada con la opción 1
(sistema de compresión Caterpillar/Ariel). El porcentaje de costos adicionales por agregar
herramientas de digitalización y monitorización inteligente es del 14,2% del costo total de
inversión inicial del sistema de Compresión MOPICO. La diferencia económica entre ambas
opciones es de 149.003.556,60 $ (esta cantidad representa el potencial ahorro por seleccionar la
opción del sistema de compresión MOPICO). Un aspecto de vital importancia a ser considerado en
este análisis, está relacionado con la evaluación de los costes totales por fallos (PTCPf), al incluir
esta categoría de costes en el proceso de evaluación económica, la misma se convierte en el factor
económico de mayor peso dentro del proceso de comparación de las dos alternativas evaluadas (la
posible minimización de los costes totales por fallos, están relacionados en gran medida, por el
uso eficiente que se le debe dar, a las herramientas de monitorización y diagnóstico inteligente
propuestas por la Industria 4.0, incluidas en el sistema de compresión MOPICO).
En resumen, la opción 2 (sistema de compresión MOPICO), la cual resultó ganadora en el
ACCV, la categoría de costes por fallos (PTCPf) sólo representa el 13% de los costes totales de
ciclo de vida, en comparación, con la opción 1 (sistema de compresión Caterpillar/Ariel), en la
cual, la categoría de costes por fallos (PTCPf) representa el 61% de los costes totales de ciclo de
vida.
Análisis de los resultados totales del ACCV. Caso 1.
Escenario 1 (con penalización por producción)
32

CASO DE ESTUDIO 2: COMPARACIÓN ENTRE EL PROCESO DE
MONITORIZACIÓN TRADICIONAL CON EQUIPOS PORTÁTILES (ESCENARIO ACTUAL)
VERSUS EL PROCESO DE MONITORIZACIÓN INTELIGENTE – HERRAMIENTAS DE LA
INDUSTRIA 4.0 (ESCENARIO FUTURO)
Información general del escenario a evaluar: Estación de Compresión Ventanas. Configuración: moto-
compresores Caterpillar Ariel (4 de 5). Sin penalización por producción. Se estima una demanda de
transporte de gas en la estación de Compresión Ventanas de: 390 MMCFD.
Opción 1: Monitorización tradicional con equipos portátiles a los moto-compresores Caterpillar/Ariel
(configuración 4 de 5, estación Ventanas, situación actual: grupo de mantenimiento por condición de T-
ENERGY, haciendo análisis con equipos y herramientas portátiles). En este caso al perder una unidad
Caterpillar/Ariel, no se producirá penalización por falta de transporte de gas (capacidad promedio por
día 120 MMCFD/unidad, potencia: 3.600 hp/unidad). Para este caso, se tomó como referencia la
siguiente frecuencia de monitoreo: 4 monitoreos/año, 3 horas de monitoreo y 6 horas de análisis por
máquina (180 horas/año de CBM x 5 máquinas).
Opción 2: Monitorización inteligente (incluyendo equipos de digitalización y análisis inteligente de las
variables críticas) a los moto-compresores Caterpillar/Ariel (configuración 4 de 5, estación Ventanas,
situación futura: introducir todo un sistema de monitorización en línea de apoyo al grupo de
mantenimiento por condición de T-ENERGY). En este caso al perder una unidad Caterpillar/Ariel, no
se producirá penalización por falta de transporte de gas (capacidad promedio por día 120
MMCFD/unidad, potencia: 3.600 hp/unidad).
33

MONITORIZACIÓN TRADICIONAL CON EQUIPOS PORTÁTILES
(ESCENARIO ACTUAL) VERSUS EL PROCESO DE MONITORIZACIÓN
INTELIGENTE – HERRAMIENTAS DE LA INDUSTRIA 4.0 (ESCENARIO FUTURO)
Datos económicos generales:
Datos Opción 1
Monitorización con equipos
portátiles (Wind Rock)
Opción 2
Monitorización en línea
(tecnología Wind Rock -
ABB para 5 máquinas)
CI: coste inicial
(adquisición equipos
portátiles para la opción 1
y adquisición e instalación
de los sistema de captura
de datos en línea para la
opción 2)
147.205,00 $ 698.425,00 $
CO: costes operacionales
(anual)
Operaciones
Lubricantes
Consumibles
Energía
10.844,00 $/año
685,00 $/año
8.601,00 $/año
CMP: costes de
mantenimiento preventivo
(anual)
5.800,00 $/año 800.00 $/año
CMM: costes de overhaul
(futuros)
Reemplazo de
acelerómetros
Repotenciación (+10% del
costo de adquisición)
Mant.-Actualiz.- 3 años
Mant.-Actualiz.- 5 años
2.500,00 $, año 2
161.926,00 $, año 5
6.666,00, año 3
3.330,00, año 5
T: periodo de vida útil
esperada
10 años 10 años 34

Monitorización tradicional
con equipos portátiles
(Wind Rock)
Opción 2
Monitorización inteligente (Wind
Rock – ABB para 5 máquinas)
f
TCP : costes totales por
fallos por año ($/año)
26.557,31 $ 18.415,26 $
f
PTCP : costes totales
en valor presente ($)
Para (i=16%, T=10 años)
128.357,53 $ 89.005,14 $
Resultados de los costes por fallos. Caso 2.
35

Resultados totales de ACCV. Caso 2.
Monitorización
tradicional con
equipos portátiles
(Wind Rock)
Opción 2
Monitorización inteligente
(tecnología Wind Rock -
CI: coste inicial (inversión) 147.205,00 $ 698.425,00 $
CO: costes operacionales (anual)
Operaciones
Lubricantes
Consumibles
Energía
52.411,51 $
3.310,76 $
41.570,58 $
CMP: costes de mantenimiento preventivo
(anual)
28.032,71 $ 3.866,58 $
CMM: costes de overhaul (futuros)
Reemplazo de acelerómetros
Repotenciación (10% del costo de
adquisición)
Mantenimiento de 3 años
Mantenimiento de 5 años
1.857,90 $, año 2
77.095,076 $, año 5
4.270,62 $, año 3
1.585,45 $, año 5
T: periodo de vida útil esperada 10 años 10 años
presente
128.357,53 $ 89.005,14 $
438.270,52 $ 838.723,39 $
vida en presente)
29,29% 10,61%
36

Resumen de los Resultados totales de ACCV. Caso 2.
Monitorización
tradicional con
equipos
portátiles
(Windrock)
Mejor Opción
Opción 2
Monitorización
inteligente en línea
(tecnología Windrock -
CI: coste inicial (inversión) 147.205,00 $ 698.425,00 $
presente 128.357,53 $
89.005,14 $
438.270,52 $ 838.723,39 $
vida en presente)
29,29% 10,61%
37

Análisis resumen de los Resultados totales de ACCV. Caso 2.
Analizando los resultados económicos obtenidos en el ACCV (tabla 12), la opción 1 (Monitorización
tradicional con equipos portátiles (Windrock)) se convierte en la mejor alternativa económica comparada
con la opción 2 (Monitorización inteligente en línea (herramientas de la Industria 4.0 - tecnología Windrock -
ABB)). La diferencia económica entre ambas opciones es de 400.452,87 $ (esta cantidad representa el
potencial ahorro por seleccionar la opción 1). En resumen, la opción 1 (Monitorización tradicional con
equipos portátiles (Windrock), la cual resultó ganadora en el ACCV, la categoría de costes por fallos (PTCPf)
es un poco mayor con respecto a la opción 2 y representa el 29,29% de los costes totales de ciclo de vida, en
comparación, con la opción 1 (sistema de monitorización en línea (tecnología Windrock)), en la cual, la
categoría de costes por fallos (PTCPf) representa el 10,61% de los costes totales de ciclo de vida (a pesar que
los costes por fallos de la opción 2 son menores con respecto a la opción 1, en términos de costes totales de
ciclo de vida, la opción 1 (Monitorización tradicional con equipos portátiles (Windrock) representa la mejor
alternativa técnico - económica.
En resumen, se recomienda mantener el escenario actual (Monitorización tradicional con equipos
portátiles (Windrock)) y no invertir en el proceso de monitorización inteligente (herramientas de la
Industria 4.0) para los sistemas de moto-compresión. A futuro, en el escenario que cambien los niveles de
exigencias, el factor de utilización y el impacto en producción (aumente), habría que realizar de nuevo el
ACCV de las 2 opciones evaluadas de monitorización por condición tradicional vs. Herramientas de la
Industria 4.0 y tomar la decisión en función de los nuevos resultados a obtener del ACCV.
38

Discusión de cierre……..
39

Oportunidades de reducción de Costes
Fuente: Yáñez, M., “Introducción a la Ingeniería de Confiabilidad”,
Curso de Adiestramiento, Petróleos de Venezuela.
OPORTUNIDADES DE AGREGAR VALOR
POR CONFIABILIDAD
15 - 40 %
oportunidades de
agregar valor
Fuente: Dowlatshahi, 1999
40

• Técnicas avanzadas de análisis de Confiabilidad que incluyan pruebas de
ajuste estadístico (Test de Kolmogorov), ver (Elsayed, 1982, Barlow, Clarotti
and Spizzichino, 1993, Ireson, et al., 1996, Elsayed, 1996, Scarf, 1997,
Ebeling, 1997 and Dhillon, 1999).
• Técnicas de simulación de Monte Carlo, ver (Barringer, 1997, Barringer and
Webber , 1996, and Kaminsky and Krivtsov, 1998).
• Métodos de simulación de Markov, ver (Roca, 1987, Kijima and Sumita, 1987
and Kijima, 1997).
• Modelos Estocásticos para equipos reparables (POR - proceso ordinario de
restauración, NHPP - proceso no homogéneo de Poisson y PGR- proceso
generalizado de restauración), ver detalles de estos modelos en (Tejms, 1986,
Karyagina et al., 1998, Bloch-Mercier, 2000 and Yañez et al., 2002), Parra and
Crespo, 2010.
• ISO 14044-2006 (Evaluar Ciclo de Vida)
TENDENDENCIAS A FUTURO
41

http://www.linkedin.com/groups?home=&gid=4134220&trk=groups_management_edit_group_info-h-logo
42 42

http://www.linkedin.com/groups?home=&gid=4134220&trk=groups_management_edit_group_info-h-logo
43

• Es muy importante que podamos definir e identificar los distintos factores
relacionados con la Confiabilidad de un activo (calidad del diseño,
tecnologías utilizadas, complejidad técnica, frecuencia de fallas, costes de
mantenimiento preventivo/ correctivo, niveles de mantenibilidad y
accesibilidad), ya que estos aspectos, tienen un gran impacto sobre el coste
total del ciclo de vida del activo, e influyen en gran medida sobre las posibles
expectativas para extender la vida útil de los activos a costes razonables.
• Finalmente, hay que tener en cuenta, que los métodos de ACCV tienen sus
características particulares, y es imposible desarrollar una metodología única
de ACCV que cubra todas las expectativas y exigencias técnicas. Sin embargo,
es necesario incluir dentro de las metodologías actuales de ACCV, modelos
que permitan estimar de forma objetiva, tanto el impacto económico de la
Confiabilidad como la influencia real de las mejoras (técnicas y económicas)
que se obtendrán, al introducir las nuevas tecnologías de la industria 4.0,
todo esto, con el objetivo de poder disminuir el nivel de incertidumbre en el
proceso de evaluación de los costes totales esperados en el ciclo de vida útil
de un activo de producción.
Gracias por su atención ….
REFLEXIONES FINALES
Carlos Parra
Gerente General de IngeCon (Asesoría Integral en Ingeniería de Confiabilidad)
Representante de INGEMAN Latinoamérica
E-mail: parrac@ingecon.net.in parrac37@gmail.com
Grupo de Ingeniería de Confiabilidad Operacional https://www.linkedin.com/groups/4134220 44

“Cómo justificar herramientas de la industria 4.0,
aplicando técnicas de Análisis de Costos de Ciclo de Vida
(ACCV)”
Gracias por su atención..
Preguntas…..
PhD. MSc. Eng. Gerente General de IngeCon
(Asesoría Integral en Ingeniería de Confiabilidad)
Gerente Técnico de INGEMAN Latinoamérica
www.ingeman.net
45

• Dhillon B. S, 1998, “Life Cycle Costing: Techniques, Models and Applications”, Gordon and Breach Science Publishers,
New York.
• DOD Guide LCC-1,DOD Guide LCC-2, DOD Guide LCC-3, 1998, “Life Cycle Costing Procurement Guide,Life Cycle Costing
Guide for System Acquisitions, Life Cycle Costing Guide for System Acquisitions”, Department of Defense, Washington,
D.C.
• Fabrycky W.J & Blanchard S., 2001, “Life Cycle Costing and Economic Analysis”, Prentice Hall, Inc, Englewod Cliff, New
Jersey.
• Parra C. y Crespo A., 2015, “Ingeniería de Mantenimiento y Fiabilidad aplicada en la Gestión de Activos", INGEMAN,
Sevilla, España.
• Parra C., 2001, "Evaluación de la Influencia del Ciclo de Vida de 18 Motocompresores de Gas en PDVSA/ Distrito
Norte, Maturín", Informe Técnico INT-9680-2001, PDVSA INTEVEP, Venezuela.
• Parra C., 2002, "Análisis determinístico del Ciclo de Vida y evaluación del factor Confiabilidad en 52
Motocompresores de gas en PDVSA del Distrito San Tomé”. Congreso Mundial de Mantenimiento, Brasil - Octubre.
• Willians, D., Scott R. 2000, “Reliability and Life Cycle Costs”, RM-Reliability Group, Technical Paper, Texas, TX,
November.
• Woodhouse, Jhon, 1999, “Análisis de Costos del Ciclo de Vida – APT Lifespan” / WOODHOUSE PARTNERSHIP LIMITED,
Curso de adiestramiento PDVSA INTEVEP, Venezuela, Universidad de Aberdeen, Escocia.
• Woodhouse, Jhon, 1996, “ Managing Industrial Risk” / THE WOODHOUSE PARTNERSHIP LIMITED, Chapman Hill Inc,
London.
• Woodward, D. G., 1997, “Life Cycle Costing – Theory, Information Acquisition and Application”, International Journal of
Project Management, 15(6), 332 - 335.
• Parra and Crespo, 2010, “RELIABILITY STOCHASTIC MODEL APPLIED TO EVALUATE THE ECONOMIC IMPACT OF THE
FAILURE IN THE LIFE CYCLE COST ANALYSIS (LCCA). CASE OF STUDY IN THE OIL INDUSTRY”. SAFETY, RELIABILITY AND
RISK ANALYSIS: THEORY, METHODS AND APPLICATIONS, 2010, ISBN: 978-0-415-60427-7, TAYLOR & FRANCIS, LONDRES
REINO UNIDO, 625-637
REFERENCIAS
47

• Desarrollo del Software RELMANT-LCC 2002 v.1 (Índices de Fiabilidad-Mantenibilidad-Costos Ciclo de Vida).
Autor: Carlos Parra. Herramienta informática en desarrollado para la organización PETROBAS-SHELL, Campo
PETRONOX
SOFTWARE CONFIABILIDAD, MANTENIBILIDAD Y
COSTO DE CICLO DE VDA: RELMANT-LCC-V1
49

• Desarrollo del Software RELMANT-LCC.v.1 (Índices de Fiabilidad-Mantenibilidad-Costos Ciclo de Vida). Autor:
Carlos Parra. Herramienta informática en desarrollado para la organización PETROBAS-SHELL, Campo
PETRONOX.
SOFTWARE CONFIABILIDAD, MANTENIBILIDAD Y
COSTO DE CICLO DE VDA: RELMANT-LCC-V1
50

mantenimiento.confiabilidad.pdf

Más contenido relacionado

La actualidad más candente (20)

Similar a mantenimiento.confiabilidad.pdf (20)

Último (20)

mantenimiento.confiabilidad.pdf