Diseño y aplicación de un modelo de cálculo de Costes de Ciclo de Vida de un activo basado en su Índice de Salud

Abstract

El objeto del presente trabajo es definir una estrategia de mantenimientos mayores a largo plazo para activos de alta capitalización, que permita mantener los niveles de fiabilidad de los activos dentro un rango controlado y reduzca en lo máximo posible el coste total (TOTEX) de ciclo de vida, asociado a esta estrategia. Para ello, en este trabajo se desarrolla un modelo, el cuál aglutina diversas metodologías disponibles en la literatura [1]-[3]. En primer lugar, mediante una metodología de “Análisis de Criticidad” (AC) [1] se prioriza los activos en base a la importancia de la función desempeñada por los mismos para que la organización cumpla y alcance sus objetivos, de manera que se focalice la toma de decisiones sobre aquellos activos más críticos para la organización. Posteriormente, a través de una metodología de “Índice de Salud de Activos” (AHI) [2], se calcula la condición actual y futura del estado general de los equipos, con la finalidad de estimar sus probabilidades de fallo durante todo su ciclo de vida. Por último, mediante una metodología de “Análisis de Coste de Ciclo de Vida” (ACCV) [3] y utilizando las tasas de fallos estimadas, se calcula el perfil de gastos asociado a la estrategia de mantenimiento evaluada, utilizando el enfoque TOTEX. De esta manera, mediante un proceso iterativo se podrán plantear diferentes estrategias de mantenimiento, calcular su perfil de gastos asociado y hallar aquella que garantice el menor gasto total (TOTEX) y los mayores niveles de fiabilidad de los equipos. Para ilustrar el modelo propuesto, este es aplicado a 49 equipos de una terminal de recepción, almacenamiento y regasificación de Gas Natural Licuado (GNL) situada en una zona costera cuyo ambiente es especialmente agresivo. Tras realizar el análisis de criticidad, 15 equipos son clasificados como críticos. Para poder aplicar la metodología AHI, es necesario disponer de cierta información sobre la condición y funcionamiento de los activos evaluados. Al no disponer la empresa de la gran mayoría de estos datos para los activos críticos, se decide analizar un grupo motobomba de baja presión. Este activo esta clasificado con baja criticidad sin embargo, se dispone de la información necesaria para poder definir los diferentes parámetros utilizados en dicha metodología. De manera que con la finalidad de enriquecer el caso de estudio, este es el equipo seleccionado sobre el que se analizan las diferentes estrategias de mantenimientos mayores. Se concluye que, mediante este modelo, se dispone de una herramienta objetiva para priorizar las intervenciones y tomar decisiones relacionadas con el control de fallos que maximicen la rentabilidad y minimicen los riesgos operacionales (fiabilidad y disponibilidad) y financieros (relacionados con el coste de ciclo de vida) de la organización.

This work aims to define a long-term major maintenance strategy for high capitalization assets, which allows the reliability levels of the assets to be maintained within a controlled range and reduces the total life cycle cost (TOTEX) associated with this strategy as much as possible. To this end, this paper develops a model that brings together various methodologies available in the literature [1]-[3]. Firstly, by means of a "Criticality Analysis" (CA) methodology [1], the assets are prioritized based on the importance of the function performed by them for the organization to fulfill and achieve its objectives so as to focus decision-making on those assets that are most critical for the organization. Subsequently, through an "Asset Health Index" (AHI) methodology [2], the current and future condition of the general state of the equipment is calculated, to estimate their probability of failure throughout their life cycle. Finally, using a "Life Cycle Cost Analysis" (LCA) methodology [3] and using the estimated failure rates, the cost profile associated with the evaluated maintenance strategy is calculated using the TOTEX approach. In this way, through an iterative process, different maintenance strategies can be proposed. Then their associated cost profile can be calculated, and the one that guarantees the lowest total expenditure (TOTEX) and the highest levels of equipment reliability can be found. The proposed model is applied to 49 pieces of equipment at Liquefied Natural Gas reception, storage, and regasification terminal located in a coastal area with a particularly aggressive environment in order to illustrate it.. After performing the criticality analysis, 15 pieces of equipment are classified as critical. In order to be able to apply the AHI methodology, it is necessary to have certain information on the condition and operation of the assets being assessed. As the company does not have most of this information for critical assets, it was decided to analyze a low-pressure motor pump unit. This asset is classified as low criticality. However, the necessary information is available to be able to define the different parameters used in this methodology. In order to enrich the case study, this is the equipment selected to calculate the best major maintenance strategy. It is concluded that, through this model, an objective tool is available to prioritize interventions and make decisions related to failure control that maximize profitability and minimize operational (reliability and availability) and financial (related to life cycle cost) risks for the organization.