Desarrollo de un soporte informático en Python para modelos de optimización del mantenimiento en un horizonte temporal finito

Abstract

En el presente trabajo se avanza en el conocimiento de la resolución de un problema de optimización del mantenimiento, así como en su implantación y gestión en problemas reales. Se trata de un problema de mantenimiento para un horizonte de tiempo finito de m pasos, donde se buscan los intervalos de mantenimiento preventivo óptimos. Se parte de un método de referencia en el que se modela el problema como un proceso Semi-Markoviano y se utiliza la técnica de la transformada z para resolver la ecuación recurrente del retorno (ingresos menos costes) promedio acumulado para un sistema que se inicia desde un estado Operativo. La aportación al método creada en este trabajo, siguiendo dicha metodología, permite calcular el tiempo hasta el mantenimiento preventivo óptimo, inicializando el sistema adicionalmente desde los estados Correctivo y Preventivo. En este proyecto se crea una herramienta de escritorio que permite hallar el momento óptimo en el que un sistema debe pasar a un estado donde se apliquen medidas de mantenimiento preventivo, de manera que se maximice el retorno medio acumulado en un horizonte de tiempo finito. La herramienta se ha desarrollado a través del lenguaje de programación Python con el cual se ha creado una interfaz gráfica de fácil comprensión para el usuario final, gracias a la importación de la librería Tkinter. La aplicación permite comparar visualmente, a través de representaciones gráficas, los diferentes escenarios que puede presentar el sistema simplemente cambiando cualquiera de sus parámetros. Tras demostrar el correcto funcionamiento del programa, la rapidez y facilidad en la obtención de resultados se revela como una ventaja adicional de la herramienta desarrollada, que puede favorecer la implantación de políticas de mantenimiento, en particular la planificación y gestión del mantenimiento preventivo.

In the following project, progress is made in the understanding of the resolution of a maintenance optimization problem, as well as its implementation and management in real cases. This maintenance problem is characterised for a finite time horizon model of m steps, where optimal preventive maintenance intervals are sought. Its resolution comes from a reference method where the problem has been modelled as a Semi-Markovian process and the z-transform technique is used for solving the recurring equation of the accumulated average return (income minus costs) for a system that starts from an Operational state. The contribution to the method created in this work, following the mentioned methodology, allows the calculation of the optimal time for preventive maintenance, additionally initializing the system from the Corrective and Preventive states. In the following project, a desktop tool has been created. It finds the optimal moment in which a system should change to a state where preventive maintenance measures should be applied. With the aim of maximizing the average accumulated return (income less costs) in a finite time horizon. The tool has been developed through the Python programming language with which an easy-to-understand graphical interface has been created for the end user, thanks to the import of the Tkinter library. The application allows to visually compare, through graphic representations, the different scenarios that the system can present simply by changing any of its parameters. After demonstrating the correct operation of the program, the speed and ease in obtaining results is revealed as an additional advantage of the developed tool, which can favor the implementation of maintenance policies, particularly the planning and management of preventive maintenance.