https://doi.org/10.37815/rte.v34n2.914

Artículos originales

Modelado de confiabilidad, disponibilidad y
mantenibilidad de la plataforma de telecomunicaciones y transmisión de datos

Reliability,
availability and maintainability modeling of the telecommunications and data
transmission platform

Cristhian Ronceros Morales1 https://orcid.org/0000-0001-8421-5217

1Universidad de Oriente, Maturín, Venezuela

[email-masked]

Enviado:         2022/02/06

Aceptado:       2022/05/19

Publicado:
2022/06/30

Resumen

El objetivo de la presente investigación fue
generar un modelado de confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad de la
plataforma de telecomunicaciones y transmisión de datos, que permita el cálculo
de la disponibilidad y la estimación de la confiabilidad de los conmutadores
(switches), enrutadores (Routers), UPS (sistema de
alimentación ininterrumpida), puntos de acceso (Access Point), puntos de
acceso/puente (Access point/bridge) y equipos de
radio enlace. Se tomó como caso de estudio la localidad de Maturín de Petróleos
de Venezuela S.A. (PDVSA). El estudio consistió en una investigación de campo,
con nivel descriptivo. La población estuvo constituida por ocho (8)
trabajadores del área. Para la obtención de información se utilizó los reportes
de fallas del centro de monitoreo de oriente (CIMOR) de los últimos dieciocho
(18) meses, de los 106 equipos instalados en Maturín. Para el desarrollo del
modelado se utilizó la metodología de análisis confiabilidad, disponibilidad y
mantenibilidad (CDM) y el software Raptor 7.0. El modelo propuesto permite
realizar los cálculos de disponibilidad y proyecciones de confiabilidad de la
plataforma, como requerimiento importante para la realización de planes de
mantenimiento y el apoyo en la toma de decisiones para la optimización del
funcionamiento operativo de la organización. El modelo propuesto puede ser
tomado como ejemplo para las plataformas de telecomunicaciones de cualquiera de
las localidades que conforman a PDVSA, sólo realizando un análisis de la
configuración y función de los componentes dentro del sistema (Diagrama de
bloques de confiabilidad).

Sumario: Introducción, Metodología, Resultados y Discusión y Conclusiones.

Como citar: Ronceros, C. (2022). Modelado de confiabilidad, disponibilidad y
mantenibilidad de la plataforma de telecomunicaciones y transmisión de
datos. Revista Tecnológica - Espol, 34(2), 85-104. http://www.rte.espol.edu.ec/index.php/tecnologica/article/view/914

Palabras
clave: Modelado,
confiabilidad, disponibilidad, Análisis CDM, simulación.

Abstract

The objective of this research was to generate a model
of reliability, availability, and maintainability of the telecommunications and
data transmission platform. This model allows the calculation of the availability
and estimation of the reliability of the switches (switches), routers
(Routers), UPS (uninterruptible power supply), access points (Access Point),
access points / bridge (Access point / bridge), and radio link equipment. The
location of Maturin de Petroleos de Venezuela S.A. (PDVSA) was taken as a case
study.  The study consisted of field
research with a descriptive level. The population consisted of eight (8)
workers in the area. Failure reports of the eastern monitoring center (CIMOR,
acronym in Spanish) for the last eighteen (18) months of 106 equipment
installed in Maturin were used to collect information. The reliability,
availability, and maintainability (CDM) analysis methodology and the Raptor 7.0
software were used to develop the model. This proposed model allows
availability calculations and reliability projections of the platform, as an
essential requirement for the realization of maintenance plans and support in
decision-making for optimizing the organization's operational performance. The
proposed model is an example for the telecommunications platforms of any of the
locations that make up PDVSA, only by analyzing the configuration and function
of the components within the system (reliability block diagram).

Keywords: Modeling, reliability,
availability, RAM analysis, simulation.

Introducción

En la actualidad
las industrias buscan constantemente optimizar sus operaciones, con la
finalidad de que sean seguras y rentables económicamente. Bajo este contexto, surge la confiabilidad como
una herramienta útil
para la gestión de integridad de activos en instalaciones industriales. Las
herramientas de confiabilidad permiten un análisis detallado de las fallas
potenciales del sistema, así como su operatividad y tiempos de reparación. Sobre este particular, Birolini
(2017) menciona que, la confiabilidad especifica la probabilidad de que no
ocurra ninguna interrupción operativa durante un intervalo de tiempo
establecido.

Desde el
punto de vista de la ingeniería, existen dos elementos para el manejo de
cualquier bien físico. Este debe ser mantenido y cada tanto ser modificado.
Cuando se mantiene un bien, lo que se busca es preservar un estado en el que
siga cumpliendo con las funciones deseadas por el usuario, es decir, que el
bien o equipo no presente una falla funcional. Moubray
(1999), señala que los estados de falla son conocidos como fallas funcionales,
porque ocurren cuando un bien es incapaz de cumplir una función a un nivel de
desempeño que sea aceptable por el usuario.

Bajo este
escenario, se presenta la importancia de conocer la confiabilidad de los equipos electrónicos que
conforman una plataforma de telecomunicaciones, los cuales pueden afectar
positiva o negativamente la productividad y la seguridad de los procesos y
personas en una empresa, razón por la cual han adquirido gran importancia dentro
de las industrias petroleras. Al respecto, Gerard, I y Anzurez,
J. (2001), señalan que los dispositivos electrónicos en la actualidad tienen un
mayor auge y dado que los sistemas cada vez son más complejos, por lo que es
necesario estudiar la confiabilidad de esos equipos y componentes, con el fin
de conocer qué tanto influye cada uno en el funcionamiento global del sistema,
para que éste finalmente pueda ser confiable.

En este
sentido, se ha considerado
realizar un estudio basándose en el análisis probabilístico del tiempo para
falla o historial de fallas, aplicando la teoría de confiabilidad de activos
reparables para la obtención de la disponibilidad de la red; todo ello a través
del cálculo de los parámetros del mantenimiento que nos brinda el análisis de
confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad (CDM). Yañez
y otros (2007) definen a un sistema reparable como aquel que acepta
reparaciones y sus funciones pueden ser restauradas por cualquier método de
reparación sin tener que reemplazar todo el sistema.

El análisis
CDM o RAM es una técnica que sirve para determinar cuantitativamente la
confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad en un sistema; los indicadores
obtenidos a través del análisis RAM permiten realizar el análisis del
comportamiento de los componentes, subsistemas y sistemas, basándose en su
configuración, políticas de mantenimiento, recursos disponibles y filosofía
operacional. Sobre este particular, R2M
(2015) señala que el análisis RAM, combina técnicas de la Ingeniería de
Confiabilidad para equipos y sistemas para pronosticar la producción perdida y
la indisponibilidad de un proceso de producción, de acuerdo con la
configuración del sistema que lo soporta, a la confiabilidad de sus componentes,
a las políticas de mantenimiento, el recurso disponible y a la filosofía
operacional.

El presente artículo
tiene como objetivo generar un modelado de confiabilidad, disponibilidad y
mantenibilidad de la plataforma de telecomunicaciones y transmisión de datos
tomando como caso de estudio los equipos que conforman la plataforma de
telecomunicaciones de la localidad de Maturín de Petróleos de Venezuela S.A
(PDVSA), entre los cuales se encuentran los conmutadores, enrutadores, UPS,
puntos de acceso, puntos de acceso/puente. Con el modelado se busca identificar
el comportamiento general del sistema, tomando en cuenta la configuración de los equipos, las fallas
aleatorias, las reparaciones, las paradas parciales y totales; y el
mantenimiento planificado; base importante para las proyecciones de disponibilidad y confiabilidad
del sistema, que van a permitir optimizar el funcionamiento del sistema, a
través del apoyo en la toma de decisiones relacionadas con los planes de
mantenimiento de la plataforma.

El modelo propuesto
para la plataforma de telecomunicaciones es un instrumento que permite
fortalecer las decisiones dirigidas a cumplir con los planes operativos de la
empresa, debido a que se centran en los índices de mantenimiento de los
diferentes equipos que conforman la plataforma, ayudando a fortalecer el manejo
de datos e información dentro de la empresa y así poder apoyar en la obtención
de los objetivos, garantizando la calidad de servicio.

La base
fundamental de la propuesta se centra en el cálculo de los: Tiempo Promedio
para Fallar (TPPF), Tiempo
Promedio entre Fallas (TPEF)
y Tiempo Promedio para Reparar (TPPR), que mejor caracterizan los diversos
equipos del sistema bajo estudio; estos datos fueron tomados de bancos de datos
del centro
de monitoreo de oriente (CIMOR), y comprenden reportes de fallas de los últimos 18 meses, de
los 106 equipos que conforman la plataforma de comunicaciones de PDVSA en
Maturín.

El alcance
para el modelo propuesto tiene una significancia relevante para el sector
industrial de hidrocarburos. Partiendo de la premisa que cualquier equipo,
parte o componente posee una confiabilidad, podemos obtener datos de
confiabilidad para cualquier equipo que conforme una plataforma de
telecomunicaciones y así, realizar el análisis posterior de
acuerdo a la configuración del sistema por medio del diagrama de bloques
de confiabilidad.

La
metodología descrita en la realización del modelado permite adaptarlo a las
diferentes plataformas de telecomunicaciones instaladas a lo largo de las
instalaciones y áreas operacionales de PDVSA, las cuales son veintiocho (28) y
se extienden por todo el territorio nacional, permitiendo obtener resultados
positivos en términos de mantenimiento, resultados financieros (producción,
costos de mantenimiento, etc.), ambientales (disminución de impactos negativos)
y personales (disminución de fatalidades/accidentes).

Metodología

El presente trabajo se enmarca en una investigación de campo con un nivel
descriptivo, tomando como
estudio el comportamiento de la plataforma de telecomunicaciones y transmisión
de datos, al realizar proyecciones del sistema mediante la simulación de un
modelo. La población se
encuentra constituida por ocho (8) trabajadores que son los operarios de la
plataforma de telecomunicaciones de PDVSA Maturín.

Para desarrollar el
modelado de la plataforma de telecomunicaciones se requiere la aplicación de la
metodología análisis RAM, la cual consta de 3 etapas:

Etapa I: Análisis de Datos

En esta etapa se busca
conocer las tasas de fallas y mantenimientos de los equipos o componentes que
conforman la plataforma de telecomunicaciones y transmisión de datos. Para esta
etapa se realizan los siguientes pasos:

·
Recopilación de Data Histórica Propia: se recolecta información de campo sobre las fallas de tipo y frecuencia
y los datos de reparación de los equipos que componen la plataforma de
telecomunicaciones y transmisión
de datos.

·
Revisión y Validación de las Bases de Datos: se valida la información de confiabilidad obtenida para los equipos del
sistema (TPPF y TPPR). Aquí se incluyen entrevistas con personal vinculado con
la plataforma, con la finalidad de intercambiar, aclarar la información
obtenida, revisar y definir las filosofías de operación.

·
Estimaciones: se utiliza
la información proveniente de los pasos anteriores para obtener una estimación
de las tasas de falla y reparación del sistema. Se obtiene
aplicando fórmulas algebraicas que permiten usar las distribuciones de
probabilidad y fundamentos matemáticos.

Etapa II: Diseño del Modelo

En esta etapa se
procede a realizar la revisión y verificación de la arquitectura del modelo
mediante las siguientes etapas:

·
Construcción del Diagrama de Bloque de
Disponibilidad: se realiza el
modelado de la plataforma de telecomunicaciones y transmisión de datos, para posteriormente realizar su revisión.

·
Revisión de la representatividad del modelo: se verifica la validez del modelo
realizado, sometiendo a pruebas en reuniones con expertos de dicha plataforma.

a)
Formulación
del modelo: Se desarrolla el modelo considerando los procesos involucrados en
el mantenimiento de la plataforma.

b)
Codificación
del modelo: Se procede con la codificación del modelo en un software (raptor
7.0 para objeto de la presente investigación) donde se realizan las
simulaciones necesarias del sistema.

c)
Revisión
de la representatividad del modelo: Se revisa en conjunto con analistas del
área la representatividad del modelo para su posible corrección o aprobación.

Etapa III: Simulación

Una vez que se
verifica el modelo, se procede a realizar la combinación de los resultados que
se obtienen de las etapas anteriores; aquí es donde se introduce la información
de las tasas de falla y reparación procesadas en el software raptor. En el
siguiente paso se inicia el proceso final de modelaje, con la generación de una
cantidad de pre-establecidos escenarios, con la
finalidad de observar la funcionalidad del modelo y por consiguiente generar un
reporte de lo obtenido.

Resultados y Discusión

Etapa
I: Análisis de los datos

La plataforma de telecomunicaciones y
transmisión de datos de las diferentes instalaciones y localidades que
conforman a PDVSA, está compuesta por diferentes
dispositivos electrónicos entre los que destacan: routers,
switches y access points.
El funcionamiento óptimo de estos dispositivos es de gran valor para que los
trabajadores de PDVSA mantengan el flujo de información, para garantizar la
continuidad operativa de la empresa.

Recopilación de Data Histórica Propia

La recopilación de la data histórica de la
plataforma de telecomunicaciones y transmisión de datos,
se logró mediante la revisión de los informes mensuales de fallas de los
diferentes equipos que la conforman, por un periodo de tiempo de dieciocho (18)
meses que abarca desde marzo 2020 hasta agosto 2021. Esta información fue
suministrada por CIMOR de la Gerencia de Automatización, Informática y
Telecomunicaciones (AIT) de PDVSA. El presente estudio tomó en cuenta las
siguientes áreas administrativas y operacionales de la localidad de Maturín:

·       Edificio ESEM.

·       Edificio Bermada.

·       Centro de formación Socialista.

·       Edificio PDVSA GAS.

·       Sede de PDVSA en CCP.

·       Edificio Doña trina.

·       Clínica Emigdio Cañizales Guedez,

·       Planta SISOR.

·       Quiriquire.

·       Caripito.

En la Tabla 1 se
observa la información de los números de casos de incidentes reportados durante
los meses de estudio, con su correspondiente total de horas y promedio de
horas.

Tabla 1

Casos Incidentes Maturín

MESES

CASOS INCIDENTES

TOTAL DE HORAS

PROMEDIO DE HORAS

Julio 20

15

79.64

5.31

Agosto 20

31

327.68

9.93

Septiembre 20

33

957.18

29.01

Octubre 20

33

684.11

20.12

Noviembre 20

96

2204.83

22.49

Diciembre 20

57

1231.66

21.61

Enero 21

48

2055.83

41.12

Febrero 21

54

274.63

5.08

Marzo 21

72

218.72

5.08

Abril 21

36

87.86

2.31

Mayo 21

50

316.61

5.97

Junio 21

61

1125.23

18.45

Julio 21

60

180.68

3.01

Agosto 21

43

231.01

5.37

Total

819

11324.52

246.72

En la tabla anterior también se puede observar
el total de horas que se recolectaron de los reportes de fallas en la localidad
de Maturín, lo cual arrojó una cantidad de 11324.52 horas presentando un
promedio de fallas de 12.98 horas durante los dieciocho (18) meses de
recolección de datos. Para el siguiente paso, los equipos pertenecientes a la
plataforma objeto de estudio se dividieron por marca y modelo (ver Tabla 2).

Tabla 2

Marca y modelo de los equipos de
telecomunicaciones

MARCA

MODELO

CANTIDAD

CASOS

HORAS DE FALLA

Cisco

Router 2811

2

21

238.22

Cisco

Switch 2950

3

34

242.57

Cisco

SW red-adm
3512

1

5

101.75

Cisco

SW red-adm
3550

7

166

3116.63

Cisco

SW red-adm
3560

5

15

1287.12

Cisco

SW red-adm
3750

37

266

2313.87

Cisco

SW red-adm
4506

19

179

1641.52

Cisco

SW red adm
6513

2

0

0.00

ZTE

SW red-adm/zte 3928

1

0

0.00

ZTE

SW red-adm/zte 5928

4

16

180.94

ZTE

SW red-adm/zte

1

0

0.00

Cisco

Aironet 1310 Access Point/Bridge

2

82

625.02

Cisco

Aironet 1400 series Wireless Bridge

4

6

107.28

LANPRO

LP-5ai

4

0

0.00

Total

106

851

11324.52

Los
reportes de fallas de los equipos (tipos de fallas y duración) se obtuvieron
del CIMOR. Las fallas se agruparon en nueve (9) grupos como se muestra en la Tabla 3:

Tabla 3

Casos Incidentes por tipo
de falla Maturín

INCIDENTES

CASOS

TOTAL HORAS

Falla eléctrica

646

6668.79

Falla del equipo

25

916.28

Falla por otro
equipo

16

188.93

Falla por
mantenimiento

15

13.57

Se desconoce
causas y acciones correctivas

146

1863.97

Sin acción
correctiva

4

7.62

Otros

14

1665.35

Total

866

11324.51

Revisión y Validación de la Base de Datos

El plan de mantenimiento para la disciplina de
redes abarca los equipos: access point, centrales telefónicas, switch, router y transceiver.
Para efectos de esta investigación se tomaron en cuenta los planes de
mantenimiento de access point,
switch y router.

Estimaciones

Para las estimaciones fue necesario conocer la
disponibilidad promedio de cada uno de los 106 equipos que forman parte del
estudio. Los datos generados por CIMOR se obtuvieron sobre un periodo de
dieciocho (18) meses. Luego se calculó el Tiempo Total (TT) de trabajo que fue
equivalente a 12960 horas.

Posteriormente
se procedió a calcular el tiempo en operación (TO) de los equipos y el tiempo
fuera de servicio (TFS), ambos son equivalentes al tiempo promedio entre fallas
(TPEF) y el tiempo promedio para reparar (TPPR), los cuales fueron necesarios
como insumo del modelo. Estos tiempos de disponibilidad (D) se obtuvieron mediante
la ecuación (1):

(1)

(2)

El TT es
el tiempo en el cual se buscó la disponibilidad; sustituyendo la ecuación (2)
en la Ecuación (1), queda la ecuación (3):

(3)

Una vez
obtenido TO, se calculó el valor de TFS mediante la ecuación (4).

(4)

En la Tabla 4 se
observan los cálculos obtenidos de los 106 equipos pertenecientes a la
plataforma de telecomunicaciones de PDVSA Maturín. Los cálculos realizados son
en base a un TT de 12960 horas.

Tabla 4

Disponibilidad promedio, tiempo de operación y tiempo fuera de
servicio                                             de
los equipos de la plataforma de telecomunicaciones

EQUIPO

DISPONIBILIDAD
PROMEDIO

TO

TFS

AP-SalaAITM3N1

0.983914737

13459.9536

220.0464

ap-bermada-p2

0.997367368

13643.9856

36.0144

ap-bermada-p3

0.995296316

13615.6536

64.3464

ap-bermada-p4

0.997176842

13641.3792

38.6208

ap-bermada-p5

0.996437368

13631.2632

48.7368

ap-bermada-pb

0.976409474

13357.2816

322.7184

ap-mun_ccp-cvp

0.975991579

13351.5648

328.4352

ap-mun_cfos

0.964487368

13194.1872

485.8128

ap-mun_esem-planif

0.993694211

13593.7368

86.2632

ap-mun_esem-salonqq

0.639258947

8745.0624

4934.9376

ap-mun_esem-torret

0.996509474

13632.2496

47.7504

ap-salagerencia

0.99587

13623.5016

56.4984

er-caripito1

0.975756316

13348.3464

331.6536

er-edif-bermada-pb

0.997394444

13644.356

35.644

er-mun_cfos

0.988116842

13517.4384

162.5616

er-mun_clinica-bg

0.998182105

13655.1312

24.8688

er-mun_dtrina

0.997023158

13639.2768

40.7232

er-mun_eimar-P2

0.975530526

13345.2576

334.7424

er-mun_pdvgas

0.996886842

13637.412

42.588

er-mun_ttelecom

0.998324737

13657.0824

22.9176

er-munccp01

0.996788947

13636.0728

43.9272

er-munesem1

0.998441579

13658.6808

21.3192

er-munsis01

0.997817368

13650.1416

29.8584

er-quiriq1

0.998153684

13654.7424

25.2576

es-carfisca01

0.907536316

12415.0968

1264.9032

es-clicpto01

0.899247895

12301.7112

1378.2888

es-coremun1

0.998441579

13658.6808

21.3192

es-cptottelecom

0.975702632

13347.612

332.388

es-edif-bermada-p1

0.971130526

13285.0656

394.9344

es-edif-bermada-p2

0.997405263

13644.504

35.496

es-edif-bermada-p3

0.997125263

13640.6736

39.3264

es-edif-bermada-p4

0.997202105

13641.7248

38.2752

es-edif-bermada-p5

0.996442105

13631.328

48.672

es-edif-bermada-p6

0.995501579

13618.4616

61.5384

es-esemanexo01

0.995565263

13619.3328

60.6672

es-esemm1n101

0.998417368

13658.3496

21.6504

es-esemm1n102

0.998416842

13658.3424

21.6576

es-esemm1n201

0.998419474

13658.3784

21.6216

es-esemm1n202

0.998091053

13653.8856

26.1144

es-esemm2n101

0.998189474

13655.232

24.768

es-esemm2n201

0.9982

13655.376

24.624

es-esemm2n4

0.995749474

13621.8528

58.1472

es-esemm3n101

0.998419474

13658.3784

21.6216

es-esemm3n201

0.998419474

13658.3784

21.6216

es-esemm4n101

0.998417895

13658.3568

21.6432

es-esemm4n102

0.998417368

13658.3496

21.6504

es-esemm4n201

0.998417368

13658.3496

21.6504

es-esemm4n202

0.998417368

13658.3496

21.6504

es-esemsotanm201

0.998377368

13657.8024

22.1976

es-esemsotanom401

0.997765556

13649.4328

30.5672

es-mun-Mempet01

0.98174

13430.2032

249.7968

es-mun-cecom01

0.997932632

13651.7184

28.2816

es-mun-mvivienda-fp

0.924409474

12645.9216

1034.0784

es-mun_DTrina

0.996446316

13631.3856

48.6144

es-mun_ccp-p_mayores

0.990663158

13552.272

127.728

es-mun_cfos-pna

0.979207368

13395.5568

284.4432

es-mun_eimar-P1

0.968272105

13245.9624

434.0376

es-mun_eimar-PB

0.971155263

13285.404

394.596

es-mun_esem-central_tele

0.816641053

11171.6496

2508.3504

es-mun_hangar

0.991416316

13562.5752

117.4248

es-mun_jubilados

0.984087895

13462.3224

217.6776

es-mun_pdvgas-pa

0.995631579

13620.24

59.76

es-mun_psc-aeropuerto

0.963805263

13184.856

495.144

es-mun_qtafurrial

0.984813158

13472.244

207.756

es-mun_hangar

0.991416316

13562.5752

117.4248

es-mun_jubilados

0.984087895

13462.3224

217.6776

es-mun_pdvgas-pa

0.995631579

13620.24

59.76

es-mun_psc-aeropuerto

0.963805263

13184.856

495.144

es-mun_qtafurrial

0.984813158

13472.244

207.756

es-mun_servidor01

0.998416842

13658.3424

21.6576

es-mun_servidor02

0.998416842

13658.3424

21.6576

es-munccp01

0.996272632

13629.0096

50.9904

es-munccp_D_Urb

0.989646842

13538.3688

141.6312

es-munccp_P-Agr01

0.994635789

13606.6176

73.3824

es-munccp_pcp

0.996782632

13635.9864

44.0136

es-muncfosAg01

0.967443158

13413.0744

266.9256

es-munsis_EdfAdmin

0.997506842

13234.6224

445.3776

es-munsis_SControl

0.997757895

13645.8936

34.1064

es-munsis_TMecanico

0.984384211

13649.328

30.672

es-munsis_Ttelecom

0.997554737

13466.376

213.624

es-munsis_autogas

0.990917368

13646.5488

33.4512

es-qq_TMecanico

0.931032105

13555.7496

124.2504

es-qq_Ttelecom

0.998149474

12736.5192

943.4808

es-qq_casa180

0.954559474

13654.6848

25.3152

es-qq_casa181

0.953260526

13058.3736

621.6264

es-qq_construpatria

0.975461579

13040.604

639.396

es-qq_trailer-piump

0.913883158

13344.3144

335.6856

es-qqadmin01

0.973844211

12501.9216

1178.0784

es-qqnucleoteca01

0.973936842

13322.1888

357.8112

es-qqtelecom01

0.997975789

13323.456

356.544

es-qrqcli01

0.973342105

13315.32

364.68

es-semisotano-M3

0.993039474

13584.78

95.22

es-sotano-activos

0.997837368

13650.4152

29.5848

es-torretelemun

0.998246316

13656.0096

23.9904

es_edif-bermada_PCP_p1

0.971135789

13285.1376

394.8624

ew-Mcptorefineria

0.908799474

12432.3768

1247.6232

ew-Rcptoclinica

0.900933158

12324.7656

1355.2344

ew-dt-fp

0.749022105

10246.6224

3433.3776

ew-dt_eimar

0.990169474

13545.5184

134.4816

ew-eimar_dt

0.980562632

13414.0968

265.9032

ew-fp-dt

0.947693158

12964.4424

715.5576

ew-mun_dt-hangar

0.992162632

13572.7848

107.2152

ew-mun_dt-psc

0.996993684

13638.8736

41.1264

ew-mun_hangar-dt

0.991491053

13563.5976

116.4024

ew-mun_psc-dt

0.964458947

13193.7984

486.2016

ew-refineriacpto

0.902697895

12348.9072

1331.0928

ew-torrecpto

0.973572632

13318.4736

361.5264

es-qq_casa2-1

0.721900526

11114.7048

2565.2952

es-qq_casa20

0.812478421

10451.1816

3228.8184

es-qq_escuela-lb

0.763975263

10451.1816

3228.8184

es-qqlibertador02

0.733472105

10033.8984

3646.1016

Etapa
II: Construcción del modelo

Construcción del diagrama de bloque de
disponibilidad

Al recolectar la información necesaria para el
modelamiento del sistema, se procedió a establecer el diagrama de bloques de
confiabilidad para el sistema estudiado en el espacio de trabajo (workspace) del software Raptor 7.0. Este diagrama se diseñó teniendo en cuenta las conexiones lógicas del
sistema y, a cada bloque, le corresponde sus tiempos promedios de falla y
reparación que fueron calculados previamente.

Al culminar con la inserción de los bloques y
nodos de todos los equipos de la red de telecomunicaciones a nivel de
conmutadores, enrutadores y puntos de acceso, se colocó el nodo de enlace
final, el cual es el que conecta todas las sedes de PDVSA Maturín. En base a lo
anterior fue necesario configurar en el nodo, el número de enlaces que llegan a
éste para que el nodo se encuentre en funcionamiento.

Figura 1

Modelo
de la plataforma de Telecomunicaciones PDVSA Maturín

Cabe destacar que la
gerencia de AIT, para el cálculo de la disponibilidad de la plataforma de
telecomunicaciones, hace un promedio con los tiempos de fallas de cada equipo
pertenecientes a una red LAN, lo cual permite observar la disponibilidad de sus
equipos de telecomunicaciones. Luego de agregarse los 107 bloques y 25 nodos
que conforman la plataforma de telecomunicaciones de PDVSA Maturín, el modelo
obtiene la topología mostrada en la Figura
1.

Inserción de parámetros de falla y reparación

Luego de realizar la representatividad del
modelo de la plataforma, el paso siguiente fue la inserción de los parámetros
de falla y reparación, donde cada bloque de la plataforma representa un equipo,
a los cuales se les ingresó los datos de falla y reparación correspondientes a
cada equipo.

Posteriormente se seleccionó la distribución
estadística “exponencial” ya que es una normativa establecida por PDVSA, que
tiene como requerimiento la utilización de la distribución estadística
exponencial en el mantenimiento de los equipos electrónicos. Esta distribución
describe la cantidad de tiempo que trascurre entre eventos, tal como el tiempo
entre fallas de equipos electrónicos. Posterior a la selección de la
distribución estadística, se introdujeron los tiempos de falla y reparación.
Este procedimiento se repitió en cada bloque perteneciente a la plataforma con
sus respectivos datos para cada equipo.

Etapa
III: Simulación

Simulación del Modelo

Se realizaron las simulaciones del modelo de la
plataforma, con la finalidad de obtener las proyecciones de confiabilidad y
disponibilidad en los siguientes periodos:

·       Semanal: 168
horas

·       Mensual: 720
horas

·       Trimestral: 2160
horas

·       Semestral: 4320
horas

·       Anual: 8640
horas

Entre las posibles decisiones que se pueden
tomar en base a los resultados de las proyecciones tenemos:

·
Aumento o disminución de la frecuencia de mantenimiento en equipos o
subsistemas.

·
Variación en la duración de los mantenimientos.

·
Reasignación de recursos para realizar el mantenimiento.

·
Aumentar, mantener o disminuir personal para el mantenimiento de los
equipos.

·
Incorporación y/o desincorporación de equipos o sistemas del plan de
mantenimiento.

Las proyecciones semanales apoyan la toma de
decisiones a nivel operativo para aminorar aquellos posibles inconvenientes que
se presenten semanalmente. La proyección semanal permite identificar aquellos
equipos con mayor frecuencia de fallas semanales y que pueden afectar tanto el
comportamiento global como local a nivel de redes.

Las proyecciones mensuales permiten observar el
posible comportamiento futuro de los equipos mes a mes, facilitando a los
planificadores del mantenimiento visualizar si la ejecución del calendario de
mantenimiento va según lo planificado. Las proyecciones trimestrales y semestrales, facilitan a los planificadores la toma de
decisiones a nivel táctico, debido a que, el resultado de las proyecciones
ayuda a realizar un estudio de la efectividad de las reparaciones realizadas,
permitiendo la elaboración de un plan de mantenimiento ajustado a los
resultados obtenidos.

Las proyecciones anuales soportan la toma de
decisiones a nivel estratégico, en razón de que, el
plan de mantenimiento de la plataforma de telecomunicaciones es actualizado
anualmente en conjunto con el plan de negocios, en el cual se encuentra
contemplado el análisis del crecimiento del Distrito.

Con la finalidad de obtenerse la disponibilidad
promedio de los equipos, los canales de los enlaces de los nodos se ajustaron
de la siguiente manera:

·
Nodo_Fin_ESEM: 10 de 19

·
Nodo Union_suiche_serv: 1 de 2

·
Nodo Fin_QQ: 6 de 11

·
Nodo Fin_CCP: 3 de 6

·
Nodo Fin_CFOS: 2 de 4

·
Nodo Fin_Bermada: 4 de 8

·
Nodo Fin_Sisor: 2 de 3

·
Nodo Fin_Doña_Trina: 3 de 6

·
Nodo Fin Nodo_Fin_Distri: 4 de 8

·
Nodo Fin_ESEM_QQ: 1 de 2

·
Nodo Fin: 1 de 2

Después de culminar con la construcción del
modelo de la plataforma, el siguiente paso fue configurar en el software raptor
las opciones para la simulación, para lo cual se procedió a establecer la
cantidad de 720 como las horas de las proyecciones y, el número de corridas
requeridas configurado fue 1000, como se observa en la Figura
2.

Figura 2

Selección de horas de
proyección y número de corridas

Posterior a la configuración de las opciones
del simulador, se procedió con la simulación del modelado de la plataforma de
telecomunicaciones y transmisión de datos de PDVSA Maturín, obteniéndose el
despliegue que generó la simulación del modelo del sistema mostrado en la Figura
3.

Figura 3

Simulación
del modelo

En el proceso de la simulación (ver Figura
3) se
observa que el software muestra tres colores que indican la disponibilidad de
cada componente, de acuerdo con el rango de porcentaje del
mismo. El color verde está indicando que el elemento se encuentra en
perfecto estado, en este caso indica que la disponibilidad del elemento está
por encima de 0.998450 que es el rango de disponibilidad aceptable por la
empresa.

El color amarillo en un bloque o nodo indica
que algún elemento o combinación de elementos está empezando a fallar o a bajar
su nivel de disponibilidad, es decir, tiene una disponibilidad por debajo de
0.998450 y por encima de 0.900000. El color rojo significa que algún elemento o
combinación de elementos ha fallado o causado una falla en una línea de
comunicación, originando una falla en el sistema; lo cual significa que el
valor de disponibilidad de ese elemento se encuentra por debajo del valor
0.900000. Por lo tanto, el rango de porcentaje fue establecido y configurado en
los siguientes valores:

(Rango
aceptable)

(Rango
mejorable)

(Rango
no aceptable)

En la Figura
4, se
muestra una ventana con la configuración de los rangos de disponibilidad
establecidos:

Figura 4

Configuración
de los rangos de disponibilidad

Análisis de los resultados

a) Interpretación de los
resultados: de las proyecciones realizadas en los periodos semanal, mensual,
trimestral, semestral y anual; se obtuvieron los datos de disponibilidad y
confiabilidad mostrados en la Tabla 5.

Tabla 5

Resultado de las
proyecciones

PROYECCIÓN

DISPONIBILIDAD

CONFIABILIDAD

Semanal (168 Hrs)

0.997393332

0.979

Mensual: 720 Hrs

0.997312877

0.892

Trimestral: 2160 Hrs

0.996797642

0.723

Semestral: 4320 Hrs

0.99701426

0.548

Anual: 8640 HRS

0.996911521

0.273

En los resultados de disponibilidad mostrados
en la Tabla 5, el
sistema se encuentra dentro de la banda mejorable, por lo cual es necesario
tomar acciones para tratar de mitigar estas disminuciones en la disponibilidad
y así poder obtener el resultado esperado por la gerencia. Con respecto a la
confiabilidad del sistema en la proyección semanal, se observa que arrojó un
valor de 0.979, lo
que indica que está por debajo de la banda de aceptación, razón por la cual se
requiere una revisión de la funcionalidad de los equipos que conforman el
sistema. En la confiabilidad de la proyección mensual se puede observar un
valor de 0.892, lo cual genera una alerta para la revisión de los planes de
mantenimiento y de las estrategias orientadas al mantenimiento de la
plataforma.

Las proyecciones trimestral y semestral
arrojaron una confiabilidad de 0.723 y 0.548 respectivamente, lo cual denota que el sistema se
encuentra fuera del rango mejorable, debido a que, muchos equipos presentan
deterioro por cumplimiento de su vida útil y otros equipos presentan fallas
ocasionadas por fallas en el suministro de energía eléctrica. Para la
proyección anual, el valor de confiabilidad obtenido fue de 0.273, lo que
indica que la gerencia de AIT al finalizar el año debe evaluar las estrategias
tomadas, con la finalidad de adecuar un plan de negocios ajustado a sus
necesidades, considerando una correcta evaluación de los factores que influyen
en las fallas presentadas por los equipos, que permitan tomar las decisiones
correctas para que la empresa logre alcanzar las metas planificadas.

b) Validación de
Resultados: en esta etapa se comparó los resultados de la simulación del
modelo con los datos reales del sistema. Para realizar la comparación de los
resultados se seleccionó un periodo determinado de un mes, este periodo abarcó
desde el 01 de julio de 2021 hasta el 01 de agosto de 2021. El margen de error
utilizado para la comprobación de los resultados fue del 5%.

En la Tabla 6 se
muestran los equipos seleccionados de la plataforma de telecomunicaciones para
su comparación con los datos reales del sistema. Los valores de disponibilidad
reales fueron tomados en el mismo periodo de tiempo de la proyección realizada.
Los cálculos de disponibilidad del modelo se proyectaron a un (1) mes que
equivale a 720 horas.

Tabla 6

Comparación
de disponibilidades

EQUIPO

PROYECCIÓN DE
DISPONIBILIDAD

DISPONIBILIDAD
REAL

DIFERENCIA REAL VS
PROYECTADA

ap-bermada-pb

0.997117097

0.9974

0.0282903%

ap-mun_esem-planif

0.994359313

0.99525

0.0890687%

ap-mun_esem-torret

0.998787952

0.99864

0.0147952%

ap_bermada-p4

0.998914114

0.99879

1.24114%

er-caripito1

0.963259628

0.95733

0.5929628%

er-mun_dtrina

0.995908168

0.99686

0.0951832%

er-munccp01

0.997690461

0.99881

0.1119569%

er-quiriq1

0.999999986

1

0.0000014%

es-cptottelecom

0.963068706

0.9573

0.5768706%

es-esemm2n201

0.999256838

0.99923

0.0026838%

es-esemsotanom401

0.998658002

1

0.1341998%

es-munccp01

0.998618393

0.99887

0.0251607%

es-munsis_autogas

0.999049783

0.99886

0.0189783%

es-mun_eimar-P1

0.995851882

0.99554

0.0311882%

es-muncfosAg01

0.998756725

0.99873

0.0026725%

es-qq_casa180

0.927718158

0.88783

3.9888158%

En función de los resultados mostrados en la Tabla 6, se
puede concluir que el modelo construido para representar la plataforma de
telecomunicaciones y transmisión de datos de PDVSA Maturín es un modelo que se
asemeja a la realidad, ya que, al comparar los datos proyectados con los datos
reales, éstos presentan una diferencia dentro del margen de error del 5 % lo
cual es aceptable para la gerencia objeto de estudio.

Síntesis de los resultados

Los resultados obtenidos por medio de las
proyecciones del modelo de la plataforma en el software Raptor 7.0 y los datos
calculados de manera manual, servirán de apoyo a la empresa para hacer una
revisión de su plan de mantenimiento y, observar qué factores pueden mejorar
para aumentar la disponibilidad y la confiabilidad de los equipos de la
plataforma.

Las proyecciones y el histórico del
comportamiento de la plataforma pueden arrojar como resultado: el aumento o
disminución de la frecuencia del mantenimiento, variación en la duración de los
mantenimientos, reasignación de recursos, incorporación o desincorporación de
equipos o sistemas del plan de mantenimiento, incorporación de unidades para el
respaldo del servicio eléctrico, incorporación de unidades para el soporte de
las funciones de los sistemas de redes de la empresa.

Con los resultados de las proyecciones y la
revisión detallada de los reportes de alarmas, se busca obtener el mejoramiento
de los indicadores de disponibilidad y confiabilidad, con la finalidad de que
la empresa pueda reducir costos evitando fallas inesperadas en los equipos o
sistemas; así como también optimizar el funcionamiento de la plataforma de
telecomunicaciones de PDVSA en Maturín.

Análisis de sensibilidad

El análisis de sensibilidad se basa en
experimentar con la creación de ciertos escenarios, el impacto de los
componentes del sistema en la disponibilidad, confiabilidad y el funcionamiento
del proceso en estudio. Para este análisis los actores principales son todos
los nodos finales del modelo estudiado, en el cual se incluyen los nodos que
están al final de cada sede que contienen a todos los equipos enrutadores,
conmutadores y access point
y el nodo final que conecta a todas sedes de la empresa en Maturín, Quiriquire y Caripito.

Los escenarios de simulación utilizados para el
estudio de sensibilidad fueron enmarcados en tres partes como lo son el
escenario mínimo, escenario promedio y máximo.

a)
Escenario Mínimo: en
este escenario se configuraron los canales de enlace al mínimo número de rutas
necesarias para que los nodos estén operando.

·       Nodo_Fin_ESEM: 1 de 19

·       Nodo Union_suiche_serv: 1 de 2

·       Nodo Fin_QQ: 1 de 11

·       Nodo Fin_CCP: 1 de 6

·       Nodo Fin_CFOS: 1 de 4

·       Nodo Fin_Bermada: 1 de 8

·       Nodo Fin_Sisor: 1 de 3

·       Nodo Fin_Doña_Trina: 1 de 6

·       Nodo Fin Nodo_Fin_Distri: 1 de 8

El resultado de la proyección del escenario
mínimo dio valores que están dentro de la banda mejorable de disponibilidad y
confiabilidad de los equipos de telecomunicaciones de la empresa.

b)
Escenario promedio: Para
este caso se seleccionó el número inmediato superior al promedio y se buscó
observar y analizar las diferencias entre los escenarios extremos que son el
escenario mínimo y el máximo.

·       Nodo_Fin_ESEM: 10 de 19

·       Nodo Union_suiche_serv: 1 de 2

·       Nodo Fin_QQ: 6 de 11

·       Nodo Fin_CCP: 3 de 6

·       Nodo Fin_CFOS: 2 de 4

·       Nodo Fin_Bermada: 4 de 8

·       Nodo Fin_Sisor: 2 de 3

·       Nodo Fin_Doña_Trina: 3 de 6

·       Nodo Fin Nodo_Fin_Distri: 4 de 8

Para los resultados del escenario promedio se
tomó en cuenta que la mitad de los enlaces de los nodos estuviesen en
funcionamiento, dando como resultado valores elevados de probabilidad y
confiabilidad, pero dentro del promedio mejorable.

c)
Escenario Máximo: para
este escenario se estableció que el funcionamiento de los nodos de enlace no
falle ningún bloque, por lo tanto, se establecieron el mayor número de
conexiones posibles para cada nodo. La finalidad de este escenario es observar
cómo se comporta el sistema cuando todos los equipos se encuentran conectados.

·       Nodo_Fin_ESEM: 19 de 19

·       Nodo Union_suiche_serv: 2 de 2

·       Nodo Fin_QQ: 11 de 11

·       Nodo Fin_CCP: 6 de 6

·       Nodo Fin_CFOS: 4 de 4

·       Nodo Fin_Bermada: 8 de 8

·       Nodo Fin_Sisor: 3 de 3

·       Nodo Fin_Doña_Trina: 6 de 6

·       Nodo Fin Nodo_Fin_Distri: 8 de 8

Los datos de las proyecciones del escenario
máximo arrojaron una disponibilidad y una confiabilidad con valores dentro del
rango no aceptable, esto originado a que, con simplemente fallar un equipo en
el sistema, afecta su funcionamiento por completo.

El objetivo principal de realizar el análisis
de sensibilidad, es conocer el comportamiento del
sistema de telecomunicaciones al realizar cambios en los canales de transmisión
de los equipos, realizando una configuración en los nodos de recepción de
bloques y nodos, con la finalidad de obtener una configuración confiable del
sistema para poder obtener proyecciones aceptables del modelo de la plataforma
de telecomunicaciones.

Conclusiones

A base de resultados
obtenidos, se presentan las siguientes conclusiones:

·
De los 106
equipos estudiados se pudo constatar que, en la localidad de Maturín se
generaron un total de 866 reportes de alarmas durante el periodo estudiado,
dentro de los cuales el 74.59% de los reportes fueron generados por fallas del
suministro eléctrico.

·
Se
verificó la representatividad del modelo mediante proyecciones realizadas desde
el 01 de julio de 2021 hasta el 01 de agosto de 2021 contra los datos reales
tomados en el mismo periodo de tiempo, arrojando una diferencia de 3.0442394%
el cual es un margen de error aceptable, debido a que se encuentra dentro del
rango del 5% asignado por la Directiva de AIT. Con lo anteriormente mencionado
se pudo constatar que el modelo de la plataforma de telecomunicaciones de PDVSA
Maturín representa la realidad del sistema bajo estudio, con lo que la gerencia
de AIT tendrá la posibilidad de calcular la disponibilidad de la totalidad del
sistema y de sus equipos por separado.

·
El
análisis de sensibilidad arrojó que el nodo con menor disponibilidad fue Fin_QQ que es el nodo que representa el nodo final que
conecta a los equipos de la sede de Quiriquire. Esto
se debe a que en la zona de Quiriquire se presentan
muchas fallas en el servicio eléctrico y la duración de las fallas eléctricas
sobrepasan la autonomía de los equipos de respaldo de energía (UPS).

·
El modelo
de la plataforma realizado en el software Raptor 7.0 permite inferir en la
probabilidad del comportamiento de los equipos y de la totalidad del sistema en
los distintos escenarios de simulación, basados en la configuración de los
sistemas y la confiabilidad de sus componentes.

·
El
modelo propuesto permitirá disminuir las consecuencias asociadas a la pérdida
de comunicación tanto para las redes administrativas como las redes de
producción, debido a que apoyará la generación de nuevos planes de
mantenimiento; lo cual facilitará el control sobre los equipos, a fin de
aumentar la confiabilidad del sistema y de esta forma evitar consecuencias
negativas en el proceso productivo.

·
Las
proyecciones del modelo servirán de apoyo a la empresa para hacer una revisión
de su plan de mantenimiento y observar el comportamiento de factores como la
frecuencia de los mantenimientos, duración de los mantenimientos, recursos
necesarios para realizar el mantenimiento, equipos a los cuales se les realiza
el mantenimiento, prevenir fallas futuras y evaluar la incorporación de nuevos
equipos a fin de garantizar el funcionamiento óptimo de la plataforma.

·
La
metodología descrita en la realización del modelado permite adaptarlo a
cualquiera de la plataforma de telecomunicaciones existentes en las distintas
localidades e instalaciones donde PDVSA tiene operaciones, permitiendo obtener
resultados positivos en términos de mantenimiento, resultados financieros,
ambientales y personales.

Referencias

Arias, F. (2012). El
Proyecto de Investigación: Introducción a la Metodología Científica. (6a.
Edición). Caracas: Episteme C.A.

Barcelo, J. (1996). Simulación
de Sistemas Discretos. Madrid: Isdefe.

Bajunescu, T y Bazu, M. (1999). Reliability of Electronic Components: A Practical Guide to Electronic
Systems Manufacturing. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-58505-0_1

Birolini, A (2017). Ingeniería
de Confiabilidad: Teoría y Práctica (Reliability Engineering: Theory and Practice
8th ed.). Berlin; Springer-Verlag.

Castro, M. (2003). El proyecto de
investigación y su esquema de elaboración. (2ª.ed.). Caracas: Uyapal.

Gerard, I y Anzurez , J. (2001).Análisis de Confiabilidad de Circuitos
Electrónicos Usando Matlab.
https://www.iiis.org/CDs2011/CD2011CSC/CISCI_2011/PapersPdf/CA326DF.pdf

Martínez, M.
(2006). Análisis de Confiabilidad Operacional en el Sistema Microondas de la
Gerencia de AIT Oriente de PDVSA, trabajo de grado presentado ante la
Universidad Simón Bolívar, Caracas.

Mendez, C. (2011). Metodología:
Diseño y desarrollo del proceso de investigación con énfasis en ciencias empresariales.
(4ª ed). Caracas: Limusa.

Moubray, J. (1999). Reliability-Centered
Maintenance Second Edition. Editorial:
Industrial Press, Inc

PDVSA (2013). Norma
Técnica Nº MM-02-02-02. Administración de Planes
de Mantenimiento Preventivo.

PDVSA (2013). Norma
Técnica Nº MM-02-01-00. Contexto Operacional para
el Sistema de Gestión y Control de Mantenimiento.

PDVSA (2013). Norma
Técnica Nº MM-02-02-01. Elaboración de Planes de
Mantenimiento Preventivo.

PDVSA (2013). Norma
Técnica Nº MM-01-01-03. Niveles de Mantenimiento.

R2M (2005).
Confiabilidad Integral. http://reliarisk.com/sites/default/files/Archivos/Cap%C3%ADtulo1%20LibroConfiabilidad%20Integral.pdf

Sabino, C. (2000).
El Proceso de Investigación. Caracas: Panapo.

Sexto, L. (2005). Confiabilidad
Integral del Activo. Ponencia presentada en el Seminario Internacional de
Mantenimiento celebrado en Perú-Arequipa-TECSUP.

Tamayo, M. y Tamayo
(2004). El proceso de la investigación Científica. Mexico:
Limusa.

Universidad
Pedagógica Experimental Libertador (2006). Manual de Trabajo de Grado de
Especialización y Maestría y Tesis Doctorales. Caracas: FEDUPEL

Vergara, E (2007). Análisis
de Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad del sistema de crudo diluido
de PETROZUATA. Trabajo Especial de Grado. Universidad Simón Bolívar,
Caracas

Yañez, M.; Gómez, H. y
Valbuena, G. (2007). Ingeniería de Confiabilidad y Análisis Probabilístico
de Riesgo. (1ª ed.).
Maracaibo: Reliability and Risk Management.