ARTÍCULO TÉCNICO
Figura 3. Parametrización de diversos eventos disruptivos a lo largo del tiempo.
Donde A1 representa la Disponibilidad inicial del sistema o la disponibilidad en estado estable. Considerando cada evento disruptivo, con su correspondiente grupo de parámetros (A i 2, A i 3, t i 3, t i 2), se aprecia el comportamiento de la disponibilidad del sistema como fruto de una serie de eventos y situaciones que lahacenfluctuar. Dichafluctuaciónes laque se considera, de manera cuantitativa, el comportamiento que permite estimar la resilienciadeunsistemaa lo largodeundadoperíodode tiempo. Se puede entonces, generalizar lo siguiente: A mayor área del triángulo, mayor y más duradera, mayor es la pérdida de funcionalidad. Igualmente, a mayor número de eventos dis- ruptivos, menor será la resiliencia del sistema. Al usar la dis- ponibilidad del sistema como medida de resiliencia, se utiliza demanera directa los conceptos de Confiabilidad y deMante- nibilidad. Esto se aprecia a través de la ecuación genérica para la disponibilidad operacional: Donde MTBF, o Mean Time Beteween Failures, es una medida ampliamente utilizada para medir la confiabilidad, y el MTTR, Mean Time to Repair, constituye la medida universal para di- mensionar la Mantenibilidad. Es así que, el estudio de la resiliencia en sistemas de ingenie- ría, utilizando modelos cuantitativos y basándose en la dispo- nibilidad sistémica, es un imperativo que ayudará a posicionar la infraestructura crítica y sistemas productivos en niveles superiores de desempeño. A través del análisis ex ante de la resiliencia, y con el apoyo de técnicas de simulación, es posi- ble medir los efectos de diferentes estrategias de manteni- miento, modificando las frecuencias de intervenciones (reem- plazos e inspecciones) preventivas. Por otro lado, se pueden poner a prueba y simular diferentes modificaciones en la estructura del sistema, como, por ejem- plo, agregar equipos en stand-by o modificar los niveles de redundancias a lo largo del sistema productivo para medir el efecto de dichas modificaciones en la resiliencia del sistema. Es necesario por lo tanto medir dichos impactos a nivel sisté- mico y no local (a nivel de equipos individuales) y asumir un es- fuerzo hacia unamejora holística o sistémica del rendimiento,
tal y como exige la gestión de activos físicos. Sin ir más lejos, cabe destacar que la norma ISO55000 para la gestión de acti- vos físicos afirma que "una organización puede optar por ges- tionar sus activos como grupo, en lugar de individualmente, según sus necesidades, y para lograr beneficios adicionales", de ahí se desprende la necesidad de buscar el impacto global de las decisiones a nivel de la Gestión del Mantenimiento. Destacamos así dos grandes desafíos: • La necesidad de medir la resiliencia en un sistema complejo, considerando el impacto que diferentes componentes y sub- sistemas tendrán en dicha propiedad crítica. • La conveniencia de incluir la incertidumbre o la imprecisión en los cálculos o estimaciones de la resiliencia. En esta línea, en la Escuela de IngenieríaMecánica de la Ponti- ficia Universidad Católica deValparaíso, Chile, hemos realiza- do experiencias de investigación con datos reales para medir el impacto en la resiliencia de diversos sistemas productivos. Cabe destacar, los casos de plantas elevadoras de agua de mar y el del estudio de la resiliencia en flotas de camiones que actúan en yacimientos de cobre. En estos experimentos ha sido posible reconocer el equipo que es menos resiliente y que se constituirá en el principal foco de los cuidados de mantenimiento por parte de la organización en términos de la configuración del sistema o de la flota. Además, con estas simulaciones hemos podido determinar dónde se deben incorporar nuevos equipos, para mejorar el nivel de resiliencia del sistema. Actualmente desarrollamos modelos que incorporan la incertidumbre en diversos aspec- tos del comportamiento del sistema y sus equipos. Se está experimentando con lógica difusa para establecer una herramienta de toma de decisiones basada en raciocinio imperfecto y el desarrollo de reglas de decisión que permiti- rán emplear conocimientos lingüísticos y juicios para realizar una evaluación más realista en el ámbito de la capacidad de gestión del mantenimiento y su impacto en la resiliencia sis- témica. Creemos que estos modelos serán un aporte al pro- ceso de toma de decisiones en las organizaciones, que redun- darán en mayores niveles de productividad y sostenibilidad.
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