Aplicación de Enfoques Semimarkovianos a la Mejora de Políticas de Mantenimiento Predeterminado en Activos Industriales

  1. Antonio Sánchez-Herguedas 2
  2. Ángel Mena-Nieto 3
  3. Francisco Rodrigo-Muñoz 2
  4. Javier Villalba Díez 1
  5. Joaquín Ordieres-Meré 4
  1. 1 Hochschule Heilbronn (Germany)
  2. 2 Universidad de Sevilla
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    Universidad de Sevilla

    Sevilla, España

    ROR https://ror.org/03yxnpp24

  3. 3 Universidad de Huelva
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    Universidad de Huelva

    Huelva, España

    ROR https://ror.org/03a1kt624

  4. 4 Universidad Politécnica de Madrid
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    Universidad Politécnica de Madrid

    Madrid, España

    ROR https://ror.org/03n6nwv02

Libro:
Actas de las IV Jornadas ScienCity 2021: Fomento de la Cultura Científica, Tecnológica y de Innovación en Ciudades Inteligentes
  1. Tomás de J. Mateo Sanguino (coord.)
  2. José Manuel Lozano Domínguez (coord.)
  3. Manuel J. Redondo González (coord.)
  4. Iñaki J. Fernández de Viana González (coord.)
  5. Miguel Ángel Rodríguez Román (coord.)

Editorial: Universidad de Huelva

ISBN: 9798410791717

Año de publicación: 2022

Páginas: 23-26

Congreso: Jornadas ScienCity (4. 2021. Huelva)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

Uno de los caminos utilizados para hacer más sostenibles la operación y el mantenimiento de las instalaciones industriales es trabajar en la optimización de los recursos. El ingeniero de mantenimiento cada vez dispone de una mayor cantidad de información y la tecnología de la industria 4.0 facilita su trabajo en referencia a la obtención, recogida y clasificación de datos. Estos datos son utilizados de manera diferente dependiendo de la importancia de los equipos para el negocio. Aquellos equipos de alta responsabilidad permiten la inversión en técnicas predictivas. Éstos son muy importantes, pero suelen ser pocos. La mayoría de los equipos no justifican esta inversión, por lo que para evitar pérdidas de recursos se debe optimizar el intervalo preventivo predeterminado. El uso de modelos matemáticos semi-markovianos permiten obtener laóptima duración del intervalo preventivo, a partir de costes deintervenciones y penalizaciones, ingresos por funcionamiento yel comportamiento ante el fallo.