El curso brinda las bases conceptuales y herramientas para el análisis de la confiabilidad operacional en procesos de creación de valor. Se explican los principales métodos para evaluar la confiabilidad de componentes y sistemas complejos mediante modelos matemáticos. Para ello se revisa la teoría de probabilidades y estadística como fundamento teórico para cálculos de confiabilidad. Los modelos desarrollados en el curso permiten formular planes de mantenimiento en la era de la industria 4.0.

Contenido

1. Introducción a la ingeniería de confiabilidad

  • Sobre la industria 4.0
  • Sobre confiabilidad
  • Sobre mantenimiento 4.0
  • Realidad versus modelos
  • Sistemas y componentes

2. Confiabilidad en componentes

  • Funciones y métricas de confiabilidad en componentes
    • Funciones de confiabilidad
    • Métricas de confiabilidad
  • Distribuciones de probabilidad
    • Distribución exponencial
    • Distribución weibull
    • Distribución normal
    • Distribución lognormal

3. Estimación de parámetros de confiabilidad en componentes

  • Pautas para recolectar datos
  • Life data analysis
    • Estadística básica
    • Método “Median Rank Regression”
    • Método “Maximum Likelihood Estimation”
    • Método de Johnson
  • Caso de estudio en sistemas eléctricos

4. Políticas de mantenimiento en componentes

  • Componentes no reparables
    • Age replacement policy
    • Block replacement policy
    • Inspection policies
  • Componentes reparables
    • Periodic replacement policy
    • Uncertain preventive maintenace
    • Overhaul

5. Evaluación de confiabilidad en sistemas mediante métodos analíticos

  • Análisis cualitativo
  • Análisis cuantitativo
    • Diagrama de bloques de confiabilidad
    • Espacio de estados
    • Árbol de fallas

6. Evaluación de confiabilidad en sistemas mediante simulación Monte Carlo

  • Simulación Monte Carlo
  • Monte Carlo no secuencial
  • Monte Carlo secuencial
  • Caso de estudio en sistemas eléctricos

Material académico

Libros empleados

  • Ben-Daya, M., Ait-Kadi, D., Duffuaa, S. O., Knezevic, J., & Raouf, A. (2009). Handbook of maintenance management and engineering.Springer London. URL
  • Ben-Daya, M., Kumar, U., & Murthy, D. P. (2016). Introduction to maintenance engineering: modelling, optimization and management. John Wiley & Sons. URL
  • Modarres, M., Kaminskiy, M. P., & Krivtsov, V. (2016). Reliability engineering and risk analysis: a practical guide. CRC press. URL
  • Rausand, M., & Høyland, A. (2003). System reliability theory: models, statistical methods, and applications. John Wiley & Sons. URL
  • Karim, M. R., & Islam, M. A. (2019). Reliability and Survival Analysis. Springer. URL
  • Trivedi, K. S., & Bobbio, A. (2017). Reliability and availability engineering: modeling, analysis, and applications. Cambridge University Press. URL
  • Blischke, W. R., & Murthy, D. P. (2003). Case studies in reliability and maintenance. John Wiley. URL

Revistas científicas

Software

  • Microsoft excel
  • R: A Language and Environment for Statistical Computing