1. David Godoy Ramos
Pontificia Universidad Católica
VI Encuentro en Gestión de Activos Físicos Centro Internacional de Ciencia
Campus San Joaquín, 9 de julio de 2009 y Tecnología para la Minería
Pontificia Universidad Católica
de Chile

2. Análisis Pareto
40 100%
35 90%
80%
30
70%
25 60%
20 50%
15 40%
m
%
30%
A
o
d
u
a
c
l
10
20%
5 10%
0 0%
m
o
h
d
u
p
e
T
a
v
S
F
c
r
)
(
i
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
1
1
2
1
3
1
4
1
5
1
Equipos
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3. Análisis Pareto
40 100%
35 90%
30
80% Análisis Jack-Knife (Dispersión
70%
25 60% Logarítmica)
100
20 50% Aguda Aguda y Crónica
15 40%
m
1
%
30%
A
o
d
u
a
c
3 2
l
10
20%
5 10
10% 4
0 0% 5
m
7 6
o
h
d
u
p
e
T
a
v
S
F
c
r
8
)
(
i
1
2
3
4
5
6
7
8
9
0
1
1
2
1
3
1
4
1
5
1
10 11
Equipos 1
9
12
14 13
15
Crónica
De gran utilidad para
m
o
0,1
priorización por h
d
u
p
e
T
a
v
S
c
r
f
)
(
i
1 10 100
equipos, pero… Frecuencia (1/h)
¿Qué sucede con el
Sistema completo? Fuente: Knights, P.F., "Rethinking Pareto Analysis: Maintenance
Applications of Logarithmic Scatterplots", Journal of Quality in
Maintenance Engineering, Vol. 7, No.4, pp. 252-263, 2001.
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4. Sistema en Serie (Sin Pilas Intermedias)
X Y Z
Disponibilidad
de Sistema
(A)
DX
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5. Sistema en Serie (Sin Pilas Intermedias)
X Y Z
“Lo que se produce”
DX DY DZ
Eficiencia =
“Lo que podría producir”
Disponibilid
ad de
Sistema
(A)
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6. Sistema en Serie (Sin Pilas Intermedias)
X Y Z
1
Eficiencia =
DX DY DZ 1 + Suma IndisponibilidadesI
Eficiencia
Di : Indisponibilidad cuando NO hay
Disponibilid acumuladores
ad de (por ej.: pilas)
Sistema
Fuente: J. A. Buzacott and L. E. Hanifin, “Models of automatic
(A) transfer lines with inventory banks: A review and comparison”.
AIIE Trans., vol.10, no. 2, pp. 197-207, 1978.
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7. Sistema en Serie (Con Pilas Intermedias)
B1 B3
B2
E-2
E-3 E-4
E-1
1
Eficiencia ≈
1 + SumaSρi × Dii
Factores de Influencia
del Sistema
Fuente: Pascual, R., “El Arte de Mantener”. Course Notes, Pontificia
Universidad Católica de Chile, Capítulo 5 “Diagramas de
Priorización”, pp. 1099-1125, 2009.
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8. Fuente: Dallery, Y., David, R., Xie, X.L., “Approximate Analysis of
Transfer Lines with Unreliable Machines and Finite Buffers”.
IEEE Transactions on Automatic Control, 34(9), 943-953, 1989.

9. Parámetros:
Tasa de Falla = [.04 .02 .03 .02] (1/h)
TFS = [12.5 25.0 16.7 25.0] (h)
Capacidad = [20 0 20] (ton)
Tasa de Producción =1 (ton/h)
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10. Parámetros: Diagrama Jack-Knife
Tasa de Falla = [.04 .02 .03 .02] (1/h) D=50%
TFS = [12.5 25.0 16.7 25.0] (h)
Capacidad = [20 0 20] (ton)
Tasa de Producción =1 (ton/h)
2
4
3
1
10
0,01 Tasa de Falla (1/h) 0,1
¡Pero interesa priorizar en función de la eficiencia del sistema
completo!
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11. 90% 83%
78%
80%
70% 66%
60%
50%
40%
37%
30%
%
20%
u
n
e
a
c
f
ρ(
)
I
i
l
10%
0%
Eq.1 Eq.2 Eq.3 Eq.4
Equipos del Sistema
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12. 1
Eficiencia ≈
90%
80%
83%
78% 1 + SumaSρi × Dii
70% 66%
60% Diagrama de Influencia
100%
50%
40%
37%
30% ρD
80%
%
20% =4
u
n
e
a
c
f
ρ(
)
I
i
l
ρD 2 %
10%
0% =3
ρD 9 %
Eq.1 Eq.2 Eq.3 Eq.4 60% =3
3 %
Equipos del Sistema 50% 1 4 3 2
40% ρD
=1
9 %
20%
0
0.2 0.4 0.6 0.8 1
Factor de Influencia (ρi)
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13. Fuente: H. Tempelmeier, “Practical considerations in the
optimization of flow production systems”. International Journal of
Production Research, 41(1), 149-170, 2003.

14. Parámetros:
0,0025 35
30
0,0020
25
0,0015 20
0,0010 15
10
0,0005
5
m
1
T
d
n
e
a
/
s
f
)
(
i
l
0,0000 0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
Equipo Pila
80
60
40
20
m
n
o
e
v
c
s
0
r
)
(
i
m
T
d
p
u
o
e
a
r
f
i
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19
Equipo
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15. 7%
6%
Diagrama Jack-Knife
5%
4% 100
3%
2%
m
7
n
13
)
(
i
1%
18 3
0% 1 5
16 17 19 9
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2
14
15
Equipo
12
4 6
d
u
o
e
a
S
F
v
c
r
i 11
8
10
m
T
p
o
e
i
10
0,0001 0,001 0,01
Tasa de Falla (1/min)
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16. 79%
Factor de Influencia 7 5
18 3 13 9
(ρi) 16 14
32% 12171 2
4 15 6
Ti
em 100 11 10
19
po 8
Fu
er
a 0,01
de
Se
r vi 0,001
in )
ci
o a(1/m
(m 10 F all
de
0,0001
in asa
) T
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17. 10% ρ D=0
. 04
5
ρ D=0
. 01 9
8 13
19 15
1 26
17 3
7
14 16
1%
18
4
12 10
11
0,1%
0 Factor de Influencia (ρi) 1
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