Implementación de indicadores cmd a los equipos eléctricos de la subestaciones de Electrohuila S.A. E.S.P.

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dc.contributor.advisorPineda, Guillermo Alexis
dc.contributor.authorLosada Rodriguez, Mauricio
dc.contributor.authorJaimes Gil, Leonardi Edilberto
dc.date.accessioned2024-03-03T22:45:27Z
dc.date.available2016
dc.date.available2024-03-03T22:45:27Z
dc.date.created2016
dc.date.issued2016
dc.description.abstractEste proyecto parte de la necesidad de implementar indicadores internacionales que permitan a Electrohuila S.A E.S.P orientar desde un nivel estratégico las acciones correctivas, proactivas y predictivas del mantenimiento; así, como sentar las bases para incursionar en tácticas de mantenimiento TPM y RCM. La metodología adoptada para la implementación de indicadores CMD, fue calcular los tiempos medios entre mantenimientos, tiempo medio entre fallas, tiempo medio para reparaciones, tiempo medio para intervenciones planeadas; estos tiempos se calcularon teniendo en cuenta tres distribuciones probalísticas: Distribución Normal, distribución Logo Normal y esencialmente la distribución Weibull que tiene gran adaptación a las tres zonas de la curva de la bañera, y sus parámetros de forma y escala son fácilmente calculables en Excel aplicando el método de regresión lineal o mínimos cuadrados. Calculados los indicadores CMD a través de una o varias distribuciones de probabilidad y estimando los parámetros para cada distribución, se obtienen los datos de entrada para alimentar los modelos estadísticos de predicción como es el modelo de pronóstico del número de eventos esperado, utilizando simulación de Monte Carlo, técnica de simulación que permite aprovechar la velocidad de procesamiento de la computadora para realizar experimentos que simulan comportamientos futuros de los equipos.
dc.description.abstractenglishCmd indicators implementation of the equipment electric substations electrohuila s.a e.s p.
dc.description.degreelevelEspecialización
dc.description.degreenameEspecialista en Gerencia de Mantenimiento
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/35176
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicomecánicas
dc.publisher.programEspecialización en Gerencia de Mantenimiento
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Mecánica
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectIndicadores Cmd
dc.subjectDistribución Probabilística
dc.subjectParámetro De Forma
dc.subjectParámetro De Escala
dc.subjectCurva De Davies.
dc.subject.keywordThis project is the need to implement international indicators that allow Electrohuila S.A E.S.P from a strategic level guidance corrective
dc.subject.keywordproactive and predictive maintenance actions; as well as lay the groundwork for maintenance tactics venture into TPM and RCM. The methodology adopted for the implementation of CMD indicators
dc.subject.keywordwas calculating the average time between maintenance
dc.subject.keywordmean time between failures
dc.subject.keywordmean time to repair
dc.subject.keywordmean time for planned interventions; These times were calculated by considering three probalistics distributions: Normal distribution
dc.subject.keyworddistribution Logo Normal and essentially the Weibull distribution has great adaptation to the three areas of the bathtub curve
dc.subject.keywordand its shape parameters and scale are easily calculable in Excel using the method of linear regression or least squares. Calculated the CMD indicators through one or more probability distributions and estimating the parameters for each distribution
dc.subject.keywordthe input data are obtained to feed the statistical prediction models such as the model forecast expected number of events
dc.subject.keywordusing simulation Monte Carlo simulation technique that takes advantage of the processing speed of the computer to perform experiments that simulate future behavior of the equipment.
dc.titleImplementación de indicadores cmd a los equipos eléctricos de la subestaciones de Electrohuila S.A. E.S.P.
dc.title.englishCmd Indicators, Probabilistic Distribution, Shape Parameter, Scale Parameter, Curve Davies.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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