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Transcript
Universidad de Oriente.
Núcleo de Bolívar.
Escuela de Ciencias de la Tierra.
Área: Mantenimiento.
Sección: 02.
Profesora: Ing. Marilin Arciniegas.
Bachilleres:
• Aponte, Anny. C.I: 20.262.247
• Dema, Carolina. C.I: 19.474.172
• García, Mayerlyn. C.I: 18.948.361
• González, Edgar. C.I: 18.828.868
• Haddad, Fabiola. C.I: 19.871.076
• Narváez, Adriana. C.I: 19.369.713
• Ramirez, Jorge. C.I: 18.100.310
• Sánchez, Gustavo. C.I: 19.629.298
• Villasana, José. C.I: 17.657.212
Ciudad Bolívar, Febrero del 2012
PRONÓSTICOS Y PLANEACIÓN DE LA CAPACIDAD DE MNTTO.
Fabiola Haddad.
PROGRAMADO Y PLANEADO.
Mntto. de Rutina y preventivo. Reparaciones generales programadas.
DE EMERGENCIA O CORRECTIVO.
Depende de:
Compuesto de:
El patrón de fallas. Incertidumbre en el proceso.
ASPECTOS PRELIMINARES PARA LOS PRONÓSTICOS.
TÉCNICAS PARA PRONÓSTICOS.
Fabiola Haddad.
Técnicas para pronósticos Cualitativos.
Exactitud Sencillez en los cálculos Flexibilidad
Promedios móviles.
Suavización exponencial.
Fabiola Haddad.
Técnicas para pronósticos Cuantitativos.
SERIES DE TIEMPOS
ESTRUCTURAL Modelos de Regresión.
Fabiola Haddad.
CONSIDERACIONES EN LA SELECCIÓN DE LA
TÉCNICA PARA LOS PRONÓSTICOS.
①El Propósito del pronóstico.
②El horizonte de tiempo para el pronóstico.
③ Disponibilidad de los datos para la técnica en particular.
CICLO DEL PROCESO DE PRONÓSTICOS.
PROMEDIO MÓVIL SIMPLE
Fabiola Haddad.
Ej.: La carga de mantenimiento en horas – hombre durante los últimos
6 meses está dada como:
Encuentre el pronóstico de la carga para los períodos 7 y 8 utilizando
un promedio móvil de tres meses.
PROMEDIO MÓVIL SIMPLE
Fabiola Haddad.
Pronóstico de carga de período 8
Pronóstico de carga de período 7
Promedio móvil ponderado
En el método anterior de los promedios móviles simples cada observación delcálculo del promedio móvil recibe la misma ponderación o peso.
En la técnica de promedios móviles ponderados, implica la selección de pesosdistintos para cada valor de los datos para después calcular en calidad depronóstico un promedio ponderado.
González, Edgar
En donde es el peso para la - ésima observación real. Por lo tanto:
La idea del promedio móvil ponderado es la de dar a cada observación un peso diferente. La relación del pronóstico es:
González, Edgar
Ejercicio:
Suponga, que el mes más reciente deberá pesar dos veces más que los mesesanteriores. Encuentre los pronósticos para x7 y x8 utilizando un promedio móvil detres períodos.
Mes Carga de Mantenimiento1 200 2 3003 2004 4005 5006 600
González, Edgar
W4+ w5+w6=1W6= 2w5+=2w4=2w
4w=1W=1/4 w5= w4= 0.25 w6= 0.5
Suponiendo que la carga para el séptimo mes, el pronóstico para el octavo mes está dado como
Por lo tanto,
González, Edgar
Análisis de regresión
Si existe una variable independiente que pueda predecir una característica (variable dependiente), y si existe una correlación razonable entre las dos variables, entonces puede usarse un modelo de regresión.
González, Edgar
La ecuación básica de una línea recta :
Donde los parámetros a y b pueden determinarse oestimarse encontrando una buena línea detendencia que ajuste los puntos de datos medianteestimación visual.
González, Edgar
Ejemplo: La carga mensual de mantenimiento en horas- hombre se da en la siguientetabla. Desarrolle una línea recta que mejor ajuste los datos y pueda para usarse parapredecir la carga futura de mantenimiento.
Mes t Carga x (t)1 152 203 354 405 556 707 80
González, Edgar
Suma de valores
T x(t) tx(t) t2
1
2
3
4
5
6
7
15
25
30
45
50
70
85
15
50
90
180
250
420
595
1
4
9
16
25
36
49
28320 1600 140
González, Edgar
La pendiente de la línea se estima como sigue:
González, Edgar
Por lo tanto, x(t)= -0.005+ 11.43t.
La ecuación anterior puede utilizarse para pronosticarcargas futuras. Por ejemplo, la carga en el noveno messe obtiene sustituyendo 9 en lugar de t en laecuación, y es igual a 102.82 horas- hombres.
El plan se deriva con base a los siguientes principios y guías de sentido común:
1. Todo el trabajo con prioridad es efectuado por trabajadores internos
en tiempo regular tanto como sea posible.
2. Si no es posible satisfacer el trabajo de categoría 1 con
trabajadores internos en tiempo regular, utilice tiempo extra.3. No se permiten trabajos
pendientes de categoría 1.
4. El nivel de fuerza de trabajo debe determinarse con base a la carga
promedio de mantenimiento con una cantidad saludable de trabajos
pendientes de categoría 2 en el sistema.
Anny G., Aponte S.
5. El trabajo de categoría 2 puede satisfacer con tiempo o mantenimiento por contrato.
6. La capacidad de tiempo extra es a lo sumo un 25% de la
capacidad interna en tiempo regular.
7. El máximo para la cantidad de trabajo pendiente es de 100 horas-hombres. Si la cantidad de trabajo
pendiente excede este límite, se hace uso de la sub contratación, y se
supone que esta puede proporcionar tanta capacidad como se necesite.
Anny G., Aponte S.
El método del tableau heurístico puede formalizarse mediante untableau similar al que se emplea en la planeación de la producción; conalgunas modificaciones. La siguiente notación se emplea en la tabla:
Cr = Costo por hora de trabajo mecánico en tiempo regular.
Co = Costo por hora de trabajo mecánico en tiempo extra.
Cs = Costo por hora de subcontratación.
Bt = Capacidad de trabajo pendiente en horas-hombres al inicio del período t.
CRt = Capacidad interna de tiempo regular en el período t.
COt = Capacidad interna de tiempo extra en el período t.
CSt = Capacidad de subcontratación en el período t.
FMt = Carga pronosticada de mantenimiento en el período t.
Anny, Aponte S.
Período Fuentes Período Capacidad
1 2 3
1 Tiempo regular Cr ∞ ∞ CR1
Tiempo extra Co ∞ ∞ CO1
Subcontratación Cs ∞ ∞ CS1
2 Tiempo regular Cr+p Cr ∞ CR2
Tiempo extra Co+p Co ∞ CO2
Subcontratación Cs+p C2 ∞ CS2
3 Tiempo regular Cr+p Cr+p Cr CR3
Tiempo extra Co+p Co+p Co CO3
Subcontratación Cs+p Cs+p Cs CS3
Carga de
mantenimiento
M1 M2 M3
Método heurístico simple de costo mínimo
Programaciónlineal y entera para la planeación de la capacidad
de mantenimiento.
Dema Carolina.
La programación lineal
es un modelo
matemático que
optimiza una función
lineal sujeta a
desigualdades lineales.
El modelo de programación lineal
para determinar el número
requerido de horas-hombre de
trabajo mecánico, de diferentes
destrezas y fuentes, disponibles
para realizar todas las categorías
de trabajo mecánico, está
formado por una función objetivo
y un conjunto de restricciones.
Cij
Bkt
Xijkt
Costo de enviar al bloque de trabajos pendientes una
hora-hombre de trabajo de categoría k en el período t.
Trabajos pendientes de trabajo de categoría k en el período
t.
rkt
Costo por hora de oficio mecánico de nivel de
destreza i de la fuente j.
Número de horas-hombre de oficio mecánico de nivel de
destreza. i = 1, 2,…, I, de la fuente, j = 1, 2,…, J, disponibles
para realizar trabajo mecánico de categoría, k = 1, 2,…, K,
en el período, t = 1, 2,…, T.
Dema Carolina.
Sujeto a:
Restricciones de equilibrio de trabajo.
Dema Carolina.
Límite en las horas-hombre de tiempo extra en
términos de las horas-hombre de tiempo regular
interno (tomado como el 25%).
Límites en la disponibilidad
de horas-hombre.
Límites inferior y superior de la
cantidad de trabajos pendientes en
diferentes categorías de trabajo.
Dema Carolina.
nijkt
Número de empleados de oficio mecánico de nivel de destreza
i de la fuente j disponibles para realizar la carga de trabajo
mecánico de categoría k en el período t.
Cijt Salario de un empleado con destrezas i de la fuente j en
el periodo t.
rktCosto de enviar al bloque de trabajos pendientes una hora-
hombre de trabajo de categoría k en el período t.
Bkt Trabajos pendientes de trabajo de categoría k en el
período t.
TÉCNICAS ESTOCÁSTICAS PARA LA PLANEACIÓN DE LA CAPACIDAD.
En la planeación de la capacidad de mantenimiento, los clientes pueden
tomar la forma de un trabajo de mantenimiento que llega a la unidad de planeación
y programación del mantenimiento, en donde el trabajo se planea y se envía a un
taller para reparación (que representa la instalación de servicio).
Los modelos de líneas de espera y la simulación estocástica son dos técnicas
importantes para la planeación de la capacidad.
La simulación estocástica ofrece una alternativa viable cuando el
tomador de decisiones esta interesado en una situación transitoria o cuando el
sistema bajo consideración es complejo (que es generalmente el caso en los sistemas
de mantenimiento).
Villasana, José.
Métodos Estocásticos
Existe dos métodos estocásticos para la planeación de la capacidad:
Modelos de líneas de espera.
Una Cola es una línea de espera y la teoría de colas es una colección de modelos
matemáticos que describen sistemas de líneas de espera particulares o sistemas de colas. Los
modelos sirven para encontrar el comportamiento de estado estable, como la longitud
promedio de la línea y el tiempo de espera promedio para un sistema dado.
Un modelo de líneas de espera puede describirse de la siguiente manera: llegan
clientes a una instalación y se colocan en una línea de espera. Un servidor selecciona a un
cliente de acuerdo con cierta disciplina de línea de espera y lo atiende. Al terminar el
servidor, el cliente abandona la instalación de servicio.
Villasana, José.
Simulación estocástica.
Los sistemas de mantenimiento tienen varias características que hacen que la planeación
de la capacidad sea una tarea bastante compleja
• El mantenimiento, como una función, interactúa con otras funciones técnicas y de
ingeniería de una manera compleja.
• Los factores del mantenimiento dependen fuertemente uno del otro.
• El mantenimiento, como una función, tiene muchos elementos inciertos, incluyendo la
demanda de mantenimiento, el tiempo de las llegadas de las solicitudes de trabajo, el
contenido de éste, el tiempo para completar el trabajo, las herramientas, el equipo y
la disponibilidad de refacciones.
• La complejidad de la planeación de la capacidad de mantenimiento sugiere que la
simulación es una de las técnicas más deseables para modelarla.
Villasana, José.
Adriana Narváez B.
Proceso de diseñar un modelo de un sistema real en
una computadora digital y llevar a término experiencias
con él.
Propósito de la simulación.
Modelos de la simulación.
Suposiciones del modelo.
Exactitud de los datos.
Lenguajes de simulación y
computadoras.
Verificación del programa y validación
del modelo.
Diseño del experimento.
Análisis de la salida.
Adriana Narváez B.
Propósito de la simulación.
Modelos de simulación.
Suposiciones del modelo.
Exactitud de los datos.
Lenguajes de simulación y computadoras.
Adriana Narváez B.
Lenguajes de simulación para computadoras.
GPSS SLAM IISIMSCRIPT
II.5
Adriana Narváez B.
Propósito de la simulación.
Modelos de simulación.
Análisis de la salida.
Suposiciones del modelo.
Exactitud de los datos.
Lenguajes de simulación y computadoras.
Verificación del programa y validación del modelo.
Diseño del experimento.
Adriana Narváez B.
Realizar un estudio detallado.
Pronosticar carga de trabajo.
Delinear sistema de órdenes de
trabajo.
Establecer modelo de servicio.
Desarrollar software.
Validar el modelo.
Adriana Narváez B.
FE
ME
INS
CI
JAN
Trabajo eléctrico
Trabajo mecánico
Trabajo de instrumentos
Trabajo civil
Trabajo de consejería
Órdenes de trabajo
Se pronostica la variable de
mantenimiento. Es una variable
aleatoria.
Adriana Narváez B.
Contrato donde la empresa de mantenimiento, se obliga a prestar el servicio de mantenimiento sobre un equipo físico o lógico, a
cambio de un precio; y el cliente, se compromete a pagar.
Empresa prestadora de servicios y cliente.
1.- Definiciones. 5.- Confidencialidad.2.- Objeto. 6.- Resolución del contrato.3.- Duración del contrato. 7.- Ley aplicable y tribunales competentes.4.- Precio y forma de pago. 8.- Comunicaciones entre las partes.
1.- Tiempos de respuesta.2.- Deber de colaboración.3.- Protección de datos de carácter personal.4.- Compromiso de no contratación.5.- Cláusula de cobertura de días festivos.