Thesis: Optimización del tiempo de inspección en una política de mantenimiento preventivo, bajo un enfoque estocástico
| datacite.subject.fos | Engineering and technology | |
| dc.contributor.correferente | Kristjanpoller Rodriguez, Fredy Ariel | |
| dc.contributor.department | Departamento de Industrias | |
| dc.contributor.guia | Viveros Gunckel, Pablo Andres | |
| dc.contributor.patrocinante | Otro | |
| dc.coverage.spatial | Campus Casa Central Valparaíso | |
| dc.creator | Pontivo Torres, Traicy Lorena | |
| dc.date.accessioned | 2025-08-05T12:54:20Z | |
| dc.date.available | 2025-08-05T12:54:20Z | |
| dc.date.issued | 2025-06-01 | |
| dc.description.abstract | El mantenimiento preventivo es una estrategia fundamental para garantizar la confia- bilidad de los sistemas, reducir costos operacionales y evitar fallos imprevistos. Este trabajo se centra en la optimización de la frecuencia de inspección en sistemas de mantenimiento preventivo, utilizando un enfoque basado en simulación estocástica. A través de la implemen- tación de simulaciones de Monte Carlo, se evalúan distintas frecuencias de inspección para minimizar los costos asociados, considerando la incertidumbre inherente en los sistemas y sus parámetros. Para una mejor comprensión del comportamiento de los costos bajo incertidumbre, se introducen métricas de riesgo como el Valor en Riesgo (VaR) y el Valor en Riesgo Condicional (CVaR). Estas métricas permiten evaluar no solo el costo esperado, sino también la variabilidad y la exposición a eventos extremos, que podrían generar costos elevados y no planificados. Los resultados muestran que, aunque las frecuencias de inspección más altas tienden a reducir el costo esperado, las métricas de riesgo sugieren que una frecuencia de inspección más baja puede ser más beneficiosa en escenarios con alta incertidumbre, al minimizar la exposición a riesgos extremos. Además, se realiza un análisis de la semidesviación superior, lo que permite identificar las frecuencias de inspección que ofrecen un equilibrio entre el costo esperado y la variabilidad de los costos. Los resultados demuestran que, al considerar estas métricas de riesgo, es posible encontrar una frecuencia óptima de inspección que no solo sea económicamente favorable, sino también robusta frente a los riesgos y la incertidumbre. Este enfoque proporciona una metodología innovadora para optimizar políticas de mantenimien- to preventivo en condiciones de incertidumbre, ofreciendo una herramienta valiosa para la toma de decisiones en industrias que dependen de la confiabilidad y disponibilidad de sus sistemas. A través de este análisis, se busca no solo minimizar los costos directos de mantenimiento, sino también reducir los riesgos asociados con fallos inesperados, logrando una solución más robusta y eficiente. | es |
| dc.description.abstract | Preventive maintenance is a fundamental strategy to ensure system reliability, reduce operational costs, and avoid unexpected failures. This work focuses on optimizing the inspection frequency in preventive maintenance systems using a stochastic simulation-based approach. Through the implementation of Monte Carlo simulations, various inspection frequencies are evaluated to minimize associated costs, taking into account the inherent uncertainty in systems and their parameters. To better understand cost behavior under uncertainty, risk metrics such as Value at Risk (VaR) and Conditional Value at Risk (CVaR) are introduced. These metrics allow for the evaluation of not only the expected cost but also the variability and exposure to extreme events that could result in high and unplanned expenses. The results show that although higher inspection frequencies tend to reduce expected costs, risk metrics suggest that lower inspection frequencies may be more beneficial in high-uncertainty scenarios, as they minimize exposure to extreme risks. In addition, an upper semideviation analysis is conducted to identify inspection frequencies that offer a balance between expected cost and cost variability. The findings demonstrate that, by considering these risk metrics, it is possible to determine an optimal inspection frequency that is not only economically advantageous but also robust in the face of risk and uncertainty. This approach provides an innovative methodology for optimizing preventive maintenance policies under uncertain conditions, offering a valuable decision-making tool for industries that rely on the reliability and availability of their systems. Through this analysis, the objective is not only to minimize direct maintenance costs but also to reduce the risks associated with unexpected failures, achieving a more robust and efficient solution. | en_US |
| dc.description.degree | Magíster en Ciencias de la Ingeniería Industrial | |
| dc.driver | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
| dc.format.extent | 70 páginas | |
| dc.identifier.doi | 10.71959/wy0w-cn86 | |
| dc.identifier.uri | https://cris.usm.cl/handle/123456789/3923 | |
| dc.identifier.uri | https://doi.org/10.71959/wy0w-cn86 | |
| dc.language.iso | es | |
| dc.publisher | Universidad Técnica Federico Santa María | |
| dc.rights | Attribution-NonCommercial 4.0 International | en |
| dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ | |
| dc.subject | Mantenimiento preventivo | |
| dc.subject | Simulación estocástica | |
| dc.subject | Valor en Riesgo Condicional | |
| dc.subject | Semidesviación | |
| dc.subject | Métricas de riesgo | |
| dc.subject.ods | 9 Industria, innovación e infraestructura | |
| dc.subject.ods | 12 Producción y consumo responsables | |
| dc.subject.ods | 13 Acción por el clima | |
| dc.title | Optimización del tiempo de inspección en una política de mantenimiento preventivo, bajo un enfoque estocástico | |
| dspace.entity.type | Tesis |
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