introduccion a la fiabilidad

1

INTRODUCCION A LA FIABILIDAD, ANALISIS DE FALLO, APLICACION AL

DISEÑO Y AL MANTENIMIENTO

Ing. Oscar Vargas Ortiz

2

Fiabilidad:

¿Qué es la fiabilidad?

Permanencia de la calidad de los productos (o servicios) a lo largo del tiempo.

Capacidad de desarrollar adecuadamente su labor a lo largo del tiempo.

Otra Definición

¨Fiabilidad es la característica de un dispositivo expresada por la probabilidad

de que un dispositivo cumpla una función requerida en las condiciones de

utilización y para un período de tiempo determinado¨.

Probabilidad: es la relación número de casos favorables número de casos

posibles asociada a un tiempo t .

Se denomina R (t) = P (cumplir una misión) = P (buen funcionamiento)

R traducción del inglés Reliability


3

La Fiabilidad intenta garantizar que el producto permanecerá

en buenas condiciones durante un periodo razonable de tiempo

Según la definiciones se tiene que pensar muy claramente qué

significa

• Funcionamiento satisfactorio

• Tiempo de funcionamiento (Misión)

• Condiciones de funcionamiento


4

Necesidad de fiabilidad

Desde un punto de vista puramente económico, es deseable una

alta fiabilidad para reducir los costos totales del producto.

El hecho de que en algunos sistemas militares el costo anual de

mantenimiento sea diez veces el costo original del mismo, pone

de manifiesto esta necesidad. (ciclo vida)

También hay que considerar el aspecto de seguridad (el fallo de

un sistema ABS en un automóvil puede ser catastrófico).

Existen otro aspectos como retrasos de horarios, incomodidades,

insatisfacción del cliente y pérdida de prestigio del fabricante.

Cada vez son más las empresas y organismos que en sus

contrataciones exigen ciertas normas de fiabilidad


5

Perspectiva histórica de la teoría de la fiabilidad

• Estudios para poder evaluar la mortalidad derivada de lasepidemias.

• Compañías de seguros, para determinar los riesgos de sus pólizasde seguro de vida.

• Tablas de vida: La primera tabla de vida data de 1693 y esdebida a Edmund Halley

Orígenes:

se utilizaban los métodos actuariales tanto para estimar lasupervivencia de pacientes sometidos a distintos tratamientoscomo para estudiar la fiabilidad de equipamientos, en particular delos ferrocarriles.

Siglo XX:

En 1939 Waloddi Weibulll, cuando era profesor del Royal Institute of Technology en Suiza, propuso una distribución para describir la duración de materiales, que más tarde llevaría su nombre.

En 1951 Epstein y Sobel empezaron a trabajar con la distribuciónexponencial como modelo probabilístico para estudiar el tiempo de vidade dispositivos


6

Paradigmas

•En la industria los equipos y sistemas crecen encomplejidad.

•Existen mayores exigencias a la eficiencia de loscostos del ciclo de vida útil de las maquinas deproducción.

•Cada fabricante intenta llegar al objetivo de calidadexigido por el mercado al mínimo costo posible.


7

Objetivo de Fiabilidad y Mantenibilidad

Desde el diseño existe la necesidad de entregarequipos o sistemas que tengan las prestacionesdeseadas por el Cliente y que además seanConfiables, de fácil mantenimiento y confuncionamiento seguro y económico durante su vidaútil.


8

Las Teoría de la Fiabilidad Incorporan la incertidumbre a la Ingeniería.

• Podríamos decir que la certeza de un hecho (en nuestro contexto

de Falla de Maquina), es un acontecimiento DETERMINISTA con un resultado finito.

• En cambio la incertidumbre de un hecho seria un acontecimiento INDETERMINISTA con un resultado probabilístico.


9

Fiabilidad y Mantenimiento

Desde el punto de vista de la ingeniería, la fiabilidad es laprobabilidad de que un aparato, dispositivo o persona desarrolleuna determinada función bajo condiciones fijadas durante unperiodo de tiempo determinado.

• La confiabilidad de un elemento puede ser caracterizada a travésde distintos modelos de probabilidades.

• Podemos describir varias distribuciones de fallas comunes y verqué podemos aprender de ellas para gestionar los recursos demantenimiento. Convirtiendo el conocimiento ganado de ellas enacciones PROACTIVAS de Mantenimiento y aplicarlas en el Diseño.


10

Herramientas de Fiabilidad

Se estudia mediante el análisis estadístico de datos de supervivencia.

ISO define fiabilidad como la probabilidad de que uncomponente o sistema, desarrolle durante un periodo detiempo dado, la tarea que tiene encomendada sin fallos, y enlas condiciones establecidas.

Estudiar Duraciones de Procesos que es común en muchas ciencias:

• Duración de un componente (Fiabilidad)

• Supervivencia de un paciente a un tratamiento (Medicina)

• Duración del desempleo (Economía)

• Edad de las personas (Demografía y sociología)


11

Veamos, a partir de un histograma podemos desarrollar las cuatro funciones de importancia para la caracterización de la fiabilidad.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

ENERO FEBRERO MARZO ABRIL MAYO JUNIO JULIO AGOSTO SEPTIEMBRE OCTUBRE

Meses

Fallo

s

Serie1

Serie2

MES fallasENERO 2

FEBRERO 5MARZO 7ABRIL 8MAYO 7JUNIO 6JULIO 5

AGOSTO 4SEPTIEMBRE 3

OCTUBRE 1

TOTAL 48


12

- pdf. Probability Density Function

En estudios de mantenimiento necesitamos pasar del anterior histograma a funcionescontinuas, debido que la variable tiempo de fallo es continua. Esta funciones nos dan unaidea clara de la distribución de fallos. Empezamos por la función llamada pdf que indica ladensidad probable de fallas en cada intervalo t, cuyo total será el área encerrada bajo lacurva e igual a: pdf = 48/48 =1

Serie1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9


Meses

f(t)

Pudiendo llamar a t1 y t2, -∞ y ∞ respectivamente

2

1( ) ( ) ( )

t

tf t f t d t


13

CDF Cumulative Density Function:aquí de -∞ a Tiempo t, seria la probabilidad de que falle en tiempo t.

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9


Meses

f(t)

el área bajo la curva - transcurrido t (Función Repartición ) cdf=14/48

Intervalo -∞ a t, la acumulación de fallasTiempo t

( ) ( )t

F t f t dt


14

R(t) Reliability (Fiabilidad)

Esta es la probabilidad de éxito o sea que sobrevivan sin fallatranscurrido el mismo tiempo t. Representando por el área bajo lacurva t hasta infinito. R(t)= 1- cdf

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9


Meses

f(t)

( ) ( )R t f t dtt

Tiempo t Ing. Oscar Vargas Ortiz

15

h (t) Función riesgo = pdf/1-cdf

El último tipo de función que tenemos derivada de las anteriores, es la Función deRiesgo, también llamada tasa de falla λ o tasa de mortalidad h(t).

(t)

constanteHipótesis exponencial

desarrollo

Madurez (fallos aleatorios)

Inicio utilización

obsolescencia

desclasificación

1 2 3Edad t

DOMINIO ELECTRONICO


16

(t)

Curva debida a los

fallos precoces

rodaje

Madurez

obsolescencia

desclasificación

1 2 3Edad t

Puesta en servicio

Influencia del desgaste

sobre (t)

DOMINIO MECANICO

( ) ( )( )

( ) 1 ( )

f t f th t

R t F t

h (t) Función riesgo = pdf/1-cdf


17

Cuando la tasa de fallo del elemento responde a la curva de la bañera es

conveniente realizar un ensayo acelerado del mismo (en condiciones de stress)

para que supere la zona de mortalidad infantil o fallas infantiles.

– determinar cuando comienza la vida útil del producto y ofrecer a los clientes unagarantía de funcionamiento durante ese periodo de funcionamiento problemático.

– Una vez superado el periodo crítico, la empresa está razonablemente segura de que elproducto tiene una posibilidad de fallos reducida


18

0

n i TBFiMTBF

n


19

La distribución de fallas de diferentes tipos de maquinaria no son lasmismas. Aun varían en una misma maquina durante su operación. Susformas pueden ser estudiadas a partir de las funciones pdf, cdf y tasa defalla de los datos reales de mantenimiento o de ensayos de fiabilidad. Estosdan forma a determinadas expresiones matemáticas conocidas comodistribuciones obteniendo:

•Dist. Exponencial

•Dist. Normal

•Dist. Lognormal

•Dist. Weibull


20

f (t) = exp (-t), t 0

F(t) = 1 - exp(-t), t 0

R(t) = exp (-t ), t 0

EL MODELO EXPONENCIAL

pdf

cdf

R(t) = h(t)


21

f

(x)

=1

x)

=2

x)

=5

x)

=3,6

=2,

5x)

f (t)

t

=0,

5x)

t

(t)

2

1

0,

5

=4

3

2

1,5

0,5t

1

EL MODELO DE WEIBULL

1

( )tt

f t e

parámetro de forma > 0;

parámetro de escala > 0;

parámetro de posición - < < +

( ) 1

t

F t e


22

Ti: 93, 34, 16, 120, 53 y 75


23

Las características de la distribución de Weibull


24



25

f(t)

t2 < 0 2 = 0 2 > 0

- El parámetro de posición (en unidad de tiempo)

Se llama también parámetro de diferenciación o delocalización.

Significado: indica la fecha de inicio de los fallos.

-- si > 0, hay supervivencia total entre t = 0 y t = ;

-- si = 0, los fallos empiezan en el origen del tiempo;

-- si < 0, los fallos han empezado antes del origen deltiempo.



26

Ejemplo

Obtención de la fiabilidad de neumáticos a través del Análisis de la degradación

Siete marcas de neumáticos fueron controlados en su desgaste cada5.000 millas, midiendo la profundidad de cada uno. La tabla quecontiene las mediciones desde su inicio hasta las 30.000 millas

Degradación Critica y= 2 mm

f (t) = exp (-t), t 0

F(t) = 1 - exp(-t), t 0

R(t) = exp(-t ), t 0


27

Ejemplo


28

Ejemplo


29

Ejemplo


30

Ejemplo


31

Ejemplo


32

Ejemplo


33

Gráfico de Weibull

Col_1

porc

enta

je a

cum

ula

do

Est.: Reg. por Rangos

Forma: 3,2502

Escala: 17999,7

Origen: 0,0

Fracasos: 5

Tamaño de la muestra: 5

1000 10000 100000

0,1

0,51

510

203050709099

99,9

Ejemplo

Ciclos

10263

12187

16908

18042

23271

5 ejes templados se ensayan a la resistencia hasta que se rompen.

50 % = 17000 Ciclos

90 % = 24000 Ciclos

8 % = 8000 Ciclos


34

Distri bución de Weibull

10 00 10 000 10 000 0

Col_1

0

2

4

6

8(X 0,0 000 1)

de

nsid

ad


Col_1

pro

ba

bilid

ad

a

cu

mu

la

tiva

10 00 10 000 10 000 0

0

0, 2

0, 4

0, 6

0, 8

1


Col_1pro

ba

bilid

ad

d

e su

pe

rv

ive

nc

ia

10 00 10 000 10 000 0

0

0, 2

0, 4

0, 6

0, 8

1


35

Estado Tiempo

F o S F o S

S 23

S 25

S 27

S 28

S 29

S 29

S 29

S 31

S 34

F 35

S 36

S 36

S 36

S 37

F 38

S 38

S 38

S 39

S 39

S 39

S 39

S 39

S 39

S 40

S 41

S 41

S 41

S 43

F 46

F 51

S 52

S 53

F 54

S 54

S 55

S 55

F 58

S 59

F 61

S 63

F 64

F 68

F 69

F 72

S 74

F 75

F 77

F 78

F 82

F 88

Ejemplo


36

Policy Value $100.000,00

Policy Period 1 Year

Start Age 40 Increase by:1

Estimate Lower CL Upper CL

40 $46,65 $23,78 $91,38

41 $51,63 $27,07 $98,36

42 $57,01 $30,69 $105,77

43 $62,80 $34,65 $113,66

44 $69,03 $38,98 $122,05

45 $75,71 $43,69 $131,0046 $82,86 $48,79 $140,54

47 $90,52 $54,28 $150,73

48 $98,70 $60,18 $161,64

49 $107,42 $66,47 $173,32

50 $116,71 $73,17 $185,85

51 $126,59 $80,27 $199,31

52 $137,08 $87,75 $213,79

53 $148,22 $95,61 $229,37

54 $160,02 $103,83 $246,15

55 $172,51 $112,40 $264,24

56 $185,71 $121,30 $283,73

57 $199,65 $130,51 $304,74

58 $214,36 $140,02 $327,37

59 $229,86 $149,82 $351,74

60 $246,18 $159,89 $377,96

Analysis Time Range

Current Age

Prima Mensual

Ejemplo


37

Ejemplo aplicado al mantenimiento

Frezadora ZAYER 3000 BF. En el año 1990 se le realizó retrofiting a la máquina

donde se le cambió el c.n.c. Gettys original por uno marca Fagor.


38

iCAUSA

ASIGNADATTR [DIAS]

TBF

[DIAS]MEDIANA

F (t)

INFIABILIDAD

RANGOS

CADA 21

DIAS

MARCAS DE

CLASE [DIAS]

MARCAS DE

CLASE

[MESES]

F (t) PARA

MARCAS

1 MECANICA 0,458333 15 0,04 0,04

2 MECANICA 1,666667 21 0,10 0,10

3 MECANICA 2,416667 22 0,16 0,16 22-42 31 1,03 0,16

4 MECANICA 2,500000 43 0,21 0,21

5 MECANICA 0,625000 45 0,27 0,27

6 MECANICA 1,666667 62 0,33 0,33

7 MECANICA 0,500000 69 0,39 0,39

8 MECANICA 0,500000 81 0,44 0,44

9 MECANICA 1,666667 82 0,50 0,50

10 MECANICA 0,625000 104 0,56 0,56 85-105 94 3,13 0,56

11 MECANICA 0,458333 109 0,61 0,61

12 MECANICA 0,291667 113 0,67 0,67

13 MECANICA 7,541667 147 0,73 0,73 127-147 136 4,53 0,73

14 MECANICA 1,166667 148 0,79 0,79

15 MECANICA 0,666667 163 0,84 0,84

16 MECANICA 1,916667 164 0,90 0,90

17 MECANICA 0,250000 204 0,96 0,96 190-210 199 6,63 0,96

148-168

10

52

73

115

157

0-21

43-63

64-84

106-126

0,84

0,33

1,73

2,43

3,83

5,23

0,07

0,27

0,44

0,64

Histórico de Fallos Mecánicos

MTBF (Teórica en meses) 2,37

MTTR (DIAS) 0,33

SUMATORIA TTR DIAS 6,000000 EN 6,5 AÑOS


39

TBF

[DIAS]MEDIANA

F (t)

INFIABILIDAD

RANGOS

CADA 17

DIAS

MARCA DE

CLASE DIAS

MARCA DE

CLASE

MESES

F (t) PARA

MARCAS

13 0,04 0,04

16 0,09 0,09

19 0,15 0,15

23 0,20 0,20

26 0,26 0,26

38 0,31 0,31

53 0,36 0,36

55 0,42 0,42

68 0,47 0,47

77 0,53 0,53 69-85 77 2,57 0,53

80 0,58 0,58 86-102 94 3,13 0,58

86 0,64 0,64

87 0,69 0,69

93 0,74 0,74

97 0,80 0,80

134 0,85 0,85 120-136 128 4,27 0,85

150 0,91 0,91 137-153 145 4,83 0,91

164 0,96 0,96 154-170 162 5,40 0,96

3,70

0,07

0,20

0,34

0,45

0,72

0,27

0,87

1,43

2,00

35-51

52-68

103-119

8

26

43

60

111

0-17

18-34

MTBF (Teórica en meses) 2.37

MTTR (DIAS) 0.33

SUMATORIA TTR DIAS 6.000000 EN 6,5 AÑOS


40

.

..

..

.

. ..

0,1 1 10 100MTBF~3,4

MESES

.

.

0,1 1 10 100

.

.

...

.

.

.

MTBF~2,5

MESES

..


41

PROYECTO DE INVESTIGACIONEstudio probabilístico de Fallos, uso del

Dataminig y Datawarehouse para su aplicación al Mantenimiento

1. Introducción2. Origen de la Propuesta.3. Aportes de cada Disciplina: Ing. Fiabilidad y Sistemas de

Información.

4. Objetivos5. Metodología de Trabajo

6. Impacto esperado/Transferencia al Medio 7. Avance del Proyecto8. Conclusión

9. Integrantes del Equipo de Trabajo


42

1. Introducción

Este proyecto está orientado a estudiar y analizar el impactode aplicar TI/SI al estudio probabilístico de los fallos en elMantenimiento, como función cuyo objetivo es la prolongacióny/o recuperación de las funciones de determinado componenteo máquina.

Si las máquinas no fallaran, no habría mantenimiento,conceptualizando los Fallos como eventos indeseables quedebemos tratar de evitar, prevenir o anticipar a través delestudio de su probabilidad de ocurrencia mediante métodosprobabilísticos automáticos.


43

.2. Origen de la Propuesta

Trabajo en Equipo de dos cátedras de la carrera:

Fundamentos de Informática: 1er. Nivel y uno de sus objetivoses formar elementos de juicio orientados a la resoluciónautomática de problemas, mediante a través del desarrollo dedestrezas en el uso tanto de Hardware como de Software.

Mantenimiento: 5to. Nivel y cuyo objetivo es gestionar elmantenimiento a través de herramientas que permitandominar fallos, por metodologías basadas en registros deconfiabilidad del material y su comportamiento; TPM,Mantenimiento Preventivo, Análisis de Software y outsourcing.

En todos los casos, el proyecto se desarrolla con actividadesdocentes, por lo cual la transferencia al aula es directa.


44

Ingeniería Fiabilidad

Es el estudio de la longevidad y fallo de los equipos, queinvestiga sus causas a través de la aplicación de unametodología basada en dos enfoques:

- Modelos: deductivo, de tendencia, inductivo; utilizado en laetapa de diseño del material.

- Métodos para cálculo de Fiabilidad son dos: Analítico (fórmulasmatemáticas, simulación de escenarios) y Gráfico (ensayos delarga duración o acelerados).

- Todos los estudios de fiabilidad están sometidos a sutratamiento a través de la variable continua tiempo; en el cualse analiza la tasa de fallo.

3. Aportes de cada Disciplina: Ing. Fiabilidad e Ing. Sist. Información


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La Informática como una ciencia de aplicación interdisciplinariase transforma en una excelente herramienta para la Toma deDecisiones automáticas a través del uso de Base de Datos.

Base de Datos: colección de datos y/o documentos digitalesque pueden ser homogéneos o no, que disponen de Sistemasde Gestión de Bases de Datos (relacionales o documentales) yun conjunto de aplicaciones que hacen posible su publicación,integración y consulta dentro o fuera de Internet(Telemantenimiento).

Herramientas de Bases de Datos:

- Datawarehouse (DW)

- Datamining (DM)


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- DW o Almacenes de Datos:

Generan Bases de Datos tangibles con una perspectiva histórica,utilizando datos de múltiples fuentes (excel, access, sql, etc.) quese fusionan en forma congruente y son soportados por un motorde BD fuerte y con gran capacidad de almacenamiento.

- DM o Minería de Datos:Predicen futuras tendencias y comportamientos, permitiendo en losnegocios tomar decisiones proactivas y conducidas por unconocimiento acabado de la información (knowledge-driven) de losfallos. Se basan en la extracción de información oculta ypredecible de grandes Bases de Datos; que nos permitenresponder a preguntas sobre el comportamiento del material enlos fallos, que consumen demasiado tiempo para poder serresueltas y cuyos usuarios de esta información no están dispuestosa aceptar. Ej.: Reportes.


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La Minería de Datos es una disciplina que está influyendoen nuestros días dentro del ámbito del análisis de datos.

- Es un conjunto de metodologías y herramientas que permitenextraer el conocimiento útil (patrones de comportamiento,modos de operación, información útil para descubrir fallos,tendencias, etc.) para la ayuda en la toma decisión,comprensión y mejora de proceso o sistemas, etc; partiendo degrandes cantidades de datos.

- Esta herramienta no se basa en una metodología estándar ygenérica que resuelve todo tipo de problemas, sino queconsiste en una metodología dinámica e iterativa que va adepender del problema planteado, de la disponibilidad de lasfuentes de datos, del conocimiento de las herramientasnecesarias y de los requerimientos y recursos de la empresa.

- Ej. Campos de aplicación control, optimización y supervisión deprocesos industriales, control de calidad, tendencias de la Bolsade Valores, diagnóstico de enfermedades,predicción de ventas,detección de fraudes y evasión de impuestos, lavado de dinero,etc.


48

4. Objetivos del Proyecto de Investigación

Automatizar el tratamiento de fallos a través del uso de lasBases de Datos para su estudio de comportamientos quepermitan tomar decisiones proactivas basadas en repositoriosde datos históricos y en la criticidad de los sistemas enfuncionamiento.

Objetivos derivados:- Determinar si la aplicación de ambas herramientas (DW yDM) facilitan no solo análisis prospectivos automatizados (M.Preventivo) de los fallos, sino eventos futuros cuyocomportamiento puede inferirse del análisis de ciertosparámetros.- Crear conciencia en los alumnos, para que a partir del uso deestas herramientas, en problemas reales y de distinto nivel decomplejidad, apliquen sistemas de Gestión de Información alMantenimiento.


49

5. Metodología de Trabajo

El proceso es realizado en una secuencia de actividades,algunas de estas superpuestas en el tiempo, pero básicamenteresponden a los siguientes pasos:

- Preparación del estudio.- Selección del Sistema y de sus límites (muestra representativa)- Análisis del Sistema, datos existentes y medios estadísticos

aplicados al estudio de fiabilidad.- Evaluación de consecuencias de fallos.- Establecer algoritmos que permitan generar un Sistema de

Decisión o respuesta al fallo.- Aplicarlo a escala piloto y determinar su aplicabilidad.- Validarlo.

Cabe aclarar que esta Metodología forma parte de un Plan deTrabajo a mediano plazo presentado por la U.T.N. – F.R.C.


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6. Impacto esperado/Transferencia al Medio

Nuestra intención es que este Proyecto Innovador repercutapositivamente en tres escenarios:

- Científico y/o tecnológico:Basado en el uso de un software especializado (enlatado)desarrollado para satisfacer las necesidad primordiales del áreaFiabilidad. Algunos son:

- JMPTM (www.jmpdiscovery.com)- SAS (www.sas.com/statistics)- ReliaSoft’s Alta 6 (www.reliasoft.com)- BQR (analizando factibilidad de adquirir licencia académica)

- Formación de RRHH:Los Docentes involucrados, en su rol natural de multiplicadores deconocimiento, motivarán y formarán alumnos con una clara visiónestratégica de la gestión de mantenimiento automatizado a travésdel uso de herramientas Informáticas; ya que la transferencia alaula es directa.Consolidará en el seno del Dpto. Grupos de I&D, que interactuaránen forma interdisciplinaria; así como capacitación en temasDW/DM para Docentes de la carrera.


http://www.jmpdiscovery.com/

http://www.sas.com/statistics

http://www.reliasoft.com/

51

- Desarrollo Socio-Económico:La Fiabilidad y el Mantenimiento protegen tanto el rendimientode la Empresa como de sus inversiones; por ello se define laFiabilidad como la Calidad a través del tiempo.Hoy en día, los costos asociados a los fallos en la Industriascon muy significativos (relación costo-beneficio).

Transferencia al medio de resultados obtenidos:Es muy probable en etapas más avanzadas, ya que hayEmpresas productivas interesadas en esta investigación puesun paro en la producción por mantenimiento o avería de lasmáquinas suponen un coste inadmisible en términos deproductividad.La Teleasistencia permite no sólo reparar la máquina desdeinstalaciones del fabricante sino mantener un controlautomático y preventivo de los equipos.Y el futuro de la aplicaciones HMI (Human Machine Interface)en la industria de la automatización descansa en la idea de serel puente entre el área de control y el área de la información.


52

7. Avance del Proyecto de Investigación

Plan de Trabajo ha sido presentado a tres años, y está a laespera de aprobación como Proyecto Promocional porRectorado, para formar parte de la Acreditación de la carrera

Hoy: estamos avanzando en dos líneas bien definidas:- Una dedicada al análisis del Software (enlatado) de Fiabilidadque mejor se adapte a nuestras necesidades; donde la opciónBQR posee una versión académica que podría ser adquiridapor la Facultad y exige un trabajo de campo concreto de unalumno de la cátedra pertinente (Mantenimiento).- Otra referida a cuál es el mejor motor de Base de Datos quese adapte a nuestros requerimientos, y estamos analizando lossiguientes:a. Motor de Base de Datos SQL 2005: que trae un módulo de DWpara usuarios de conocimientos medio.b. Motor de Base de Datos Oracle: que en su versión 10 gi presentainteresantes ventajas competitivas.

Estamos analizando dos aspectos trascendentes: licencia del Softwarey (BD) y capacitación al equipo de trabajo interdisciplinario.


53

8. Conclusión

Consideramos que este proyecto innovador y de carácter

interdisciplinario, mejorará la perfomance en lo referido adisminución de fallos de los equipos en particular y de unalínea de producción en general; a través de laautomatización del proceso de toma de decisiones medianteun DW o DM.


introduccion a la fiabilidad

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