Reliability engineering advancements to enhance fleet asset management in service-oriented business models

Abstract

Esta tesis esta contextualizada en la gestión de activos, más concretamente esta enfocada a contribuir en el desarrollo y avance de la ingeniería de fiabilidad mediante una propuesta de valor que considera aspectos multi-disciplinares. Las contribuciones de la investigación en esta tesis tienen como objetivo mejorar la toma de decisión en la gestión de flotas de activos físicos mediante un enfoque innovador que combine las capacidades de algoritmos de aprendizaje automático con las ventajas y beneficios de los modelos de negocio orientados a servicios. El presente manuscrito está dividido en cinco capítulos que contienen los diferentes aspectos de la investigación llevada a cabo. En el primer capítulo se recoge una introducción a la temática y el contexto en el que se desarrolla esta tesis junto con una explicación de los principales fundamentos de la investigación. Es en este primer capítulo donde se explora el problema a solucionar y las preguntas de investigación que van a marcar las líneas de evolución del trabajo de la tesis. Después, el capítulo número 2 recoge todos los trabajos y conceptos que constituyen las bases de la investigación. Este segundo capítulo esta dividido por un lado en una revisión de la literatura que recoge trabajos de autores en las disciplinas de gestión de activos, servitización, gestión del mantenimiento e ingeniería de fiabilidad. Y por otro lado, el capítulo 2 recoge los conceptos técnicos así como desarrollos matemáticos y algoritmos que constituyen la base de los desarrollos propios de la investigación en la tesis. El capitulo 3 presenta la metodología que se ha seguido y las fases que la componen: exploratoria, fase de desarrollos, verificación y validación, y resultados. Además en este capítulo se presentan las contribuciones de la tesis, dos desarrollos que proponen importantes avances en la ingeniería de fiabilidad, y una propuesta que considera múltiples metodologías, métodos y herramientas para poder crear valor en diferentes industrias a partir de los dos desarrollos. Este tercer capítulo también incluye un resumen de las diferentes publicaciones que se consideran dentro de la investigación de esta tesis. Los resultados derivados de la aplicación de las contribuciones a diferentes industrias se pueden ver en el cuarto capítulo. Más concretamente se considera la aplicación de los desarrollos en la industria ferroviaria, en la industria aeroespacial, y en proyectos de energía eólica. Finalmente el último capítulo recoge las conclusiones de la tesis que consideran aspectos generales así como aspectos propios de la investigación. También en este último apartado se consideran las líneas futuras de investigación. Los avances en ingeniería de fiabilidad que se presentan en esta tesis tienen como objetivo reducir el nivel de incertidumbre que actualmente involucra la gestión de flotas de activos. Mediante la propuesta de un innovador modelo de fiabilidad dinámico basado en redes neuronales artificiales, se consigue modelar el impacto que tiene el contexto de operación en el comportamiento de los activos. Gracias a la propuesta de este modelo es posible avanzar hacia la personalización de planes de mantenimiento de acuerdo al contexto de operación, y por lo tanto hacia escenarios de servicios en los que la oferta de los OEMs es una combinación del activo y de los servicios conocida como PSS. Además, para mejorar la gestión de flotas de activos en este paradigma, se propone un enfoque de clusterización basado en la fiabilidad de los activos. Mediante este enfoque es posible segmentar la flota en grupos en los que los activos presentan comportamientos de fallo similares y por lo tanto gestionar las necesidad de mantenimiento de la flota de una forma estructurada y sistemática. Esta tesis también se caracteriza por proporcionar metodologías y herramientas que permitan traducir estos desarrollos en valor añadido. La tesis contribuye con importantes consideraciones con respecto a los datos necesarios, su obtención y el grado de calidad para poder aplicar los últimos avances en ingeniería de fiabilidad. Además se proponen importantes avances de cara a la gestión del mantenimiento, entre otros para poder integrar enfoques basados en fiabilidad con enfoques de mantenimiento basado en condición y para poder evaluar la rentabilidad de implementar modelos avanzados de fiabilidad y gestión de mantenimiento. También esta tesis explora la necesidad de capacitarse tecnológicamente para poder adoptar estos enfoques de una forma rentable y eficiente, y contribuye con una herramienta que facilita el proceso de la capacitación tecnológica que tienen que llevar a cabo los OEMs para poder beneficiarse de un modelo de negocio basado en la servitización del mantenimiento. La aplicación de los desarrollos mediante casos de estudio en el sector ferroviario, en el sector aeroespacial, y en el sector eólico, demuestra que mediante las propuestas de esta tesis se consigue reducir el nivel de incertidumbre que involucra le gestión de flotas de activos. Los modelos propuestos demuestran que son capaces de identificar el impacto que tiene las condiciones de operación en la frecuencia de fallo y que posibilitan estimar la fiabilidad de los mismos en función de cómo estén operando incluso considerando cambios en el contexto operacional y otros posibles fenómenos. Además el enfoque de clusterización facilita la gestión de flotas y ha demostrado que integrado con el modelo de fiabilidad dinámica basado en redes neuronales, es capaz de soportar estrategias de mantenimiento que conllevan mayores niveles de disponibilidad a menor coste que las actuales. La investigación en la tesis tiene importantes implicaciones prácticas para la gestión de flotas, especialmente en OEMs que se encuentren adoptando modelos de negocio. Los desarrollos muestran importantes mejoras respecto a tecnologías actuales y los métodos y herramientas con los que se acompañan permiten a los OEMs poder ofrecer servicios de mayor valor añadido. Sin embargo, a pesar del potencial que demuestran las propuestas de valor de esta tesis, es necesario profundizar en la investigación siguiendo las líneas descritas en la última parte de la tesis mediante futuros trabajos de investigación.