https://doi.org/10.37815/rte.v34n2.914
Artículos originales
Reliabili=
ty,
availability and maintainability modeling of the telecommunications and data
transmission platform
Cristhian Ronceros Morales<=
span
style=3D'mso-bookmark:_Hlk61880979'>1 <=
/span>https://orcid.org/0000-0=
001-8421-5217
1
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 cál= culo 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 Petró= leos de Venezuela S.A. (PDVSA). El estudio consistió en una investigación de cam= po, con nivel descriptivo. La población estuvo constituida por ocho (8) trabajadores del área. Para la obtención de información se utilizó los repo= rtes de fallas del centro de monitoreo de oriente (CIMOR) de los últimos diecioc= ho (18) meses, de los 106 equipos instalados en Maturín. Para el desarrollo del modelado se utilizó la metodología de análisis confiabilidad, disponibilida= d 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 cualquier= a 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). <= o:p>
Sumario: Introducción, Metodología, Resultados y Discusión y Conclusion=
es. Como citar:<=
/span> 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.e=
du.ec/index.php/tecnologica/article/view/914 Abstract The objective of this research was to generate a mo=
del
of reliability, availability, and maintainability of the telecommunications=
and
data transmission platform. This model allows the calculation of the availa=
bility
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. T=
he
location of Maturin de Petroleos de Venezuela S.A. (PDVSA) was taken as a c=
ase
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 (CIMO=
R,
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 funct=
ion
of the components within the system (reliability block diagram). Introducción En la a=
ctualidad
las industrias buscan constantemente optimizar sus operaciones, con la
finalidad de que sean seguras y rentables económicamente. Bajo este contexto, surge la confiabilida=
d 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. D=
esde 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 funcional=
es,
porque ocurren cuando un bien es incapaz de cumplir una función a un nivel =
de
desempeño que sea aceptable por el usuario. <=
o:p> B=
ajo 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 d=
entro
de las industrias petroleras. Al respecto, Gerard, I y Anzurez<=
/span>,
J. (2001), señalan que los dispositivos electrónicos en la actualidad tiene=
n 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 f=
in
de conocer qué tanto influye cada uno en el funcionamiento global del siste=
ma,
para que éste finalmente pueda ser confiable. <=
o:p> E=
n 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 tr=
avés
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. E=
l análisis
CDM o RAM es una técnica que sirve para determinar cuantitativamente=
la
confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad en un sistema; los indicador=
es
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 RA=
M, combinaM El presente trabajo se enmarca en una investigación de campo con un niv=
el
descriptivo, tomando co=
mo
estudio el comportamiento de la plataforma de telecomunicaciones y transmis=
ión
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 desarroll=
ar el
modelado de la plataforma de telecomunicaciones se requiere la aplicación d=
e la
metodología análisis RAM, la cual consta de 3 etapas: <=
/a>Etapa I: Análisis de Datos En esta etapa =
se busca
conocer las tasas de fallas y mantenimientos de los equipos o componentes q=
ue
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 frecuen=
cia
y los datos de reparación de los equipos que componen la plataforma de
telecomunicaciones y transmi=
sión
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 estimac=
ión
de las tasas de falla y reparación del sistema. Se obt=
iene
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 real=
iza 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 m=
odelo
realizado, sometiendo a pruebas en reuniones con expertos de dicha platafor=
ma. a)
Form=
ulación
del modelo: Se desarrolla el modelo considerando los procesos involucrados =
en
el mantenimiento de la plataforma. b)
Codi=
ficación
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)
Revi=
sión
de la representatividad del modelo: Se revisa en conjunto con analistas del
área la representatividad del modelo para su posible corrección o aprobació=
n. 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 informa=
ción
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 genera=
r un
reporte de lo obtenido. Resultados y Dis=
cusión 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: r=
outers,
switches y access p=
oints.
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 dur=
ante
los meses de estudio, con su correspondiente total de horas y promedio de
horas. Casos Incidentes Ma=
turín 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<=
o:p> 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 obs=
ervar
el total de horas que se recolectaron de los reportes de fallas en la local=
idad
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 <=
/span>Tabla 2). Marca y modelo de los equipos de
telecomunicaciones MARCA MODELO CANTIDAD CASOS HORAS DE F=
ALLA 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 Casos Incidentes po=
r tipo
de falla Maturín INCIDENTES=
CASOS TOTAL HORAS Falla eléc=
trica 646 6668.79 Falla del =
equipo 25 916.28 Falla por =
otro
equipo 16 188.93 Falla por
mantenimiento 15 13.57 Se descono=
ce
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 discipli=
na 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 conoc=
er 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. P=
osteriormente
se procedió a calcular el tiempo en operación (TO) de los equipos y el tiem=
po
fuera de servicio (TFS), ambos son equivalentes al tiempo promedio entre fa=
llas
(TPEF) y el tiempo promedio para reparar (TPPR), los cuales fueron necesari=
os
como insumo del modelo. Estos tiempos de disponibilidad (D) se obtuvieron m=
ediante
la ecuación (1): <=
o:p> =
=
<=
o:p> E=
l TT es
el tiempo en el cual se buscó la disponibilidad; sustituyendo la ecuación (=
2)
en la Ecuación (1), queda la ecuación (3): <=
o:p> =
<=
i>Pa=
labras
clave: Modelad=
o,
confiabilidad, disponibilidad, Análisis CDM, simulación.
U=
na vez
obtenido TO, se calculó el valor de TFS mediante la ecuación (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.
Disponibilidad promedio, tiempo de operación y tiempo fuera de servicio de los equipos de la plataforma de telecomunicaciones
|
EQUIPO |
DISPONIBI=
LIDAD
PROMEDIO |
TO |
TFS |
|
AP-SalaAIT=
M3N1 |
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<= o:p> |
4934.9376<= o:p> |
|
ap-mun_esem-torret |
0.996509474 |
13632.2496=
|
47.7504 |
|
ap-salagerencia |
0.99587 |
13623.5016=
|
56.4984 |
|
er-caripit=
o1 |
0.975756316 |
13348.3464=
|
331.6536 |
|
er-edif-bermada-pb |
0.997394444 |
13644.356<= o:p> |
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_eim=
ar-P2 |
0.975530526 |
13345.2576=
|
334.7424 |
|
er-mun_pdvgas |
0.996886842 |
13637.412<= o:p> |
42.588 |
|
er-mun_ttelecom |
0.998324737 |
13657.0824=
|
22.9176 |
|
er-munccp0=
1 |
0.996788947 |
13636.0728=
|
43.9272 |
|
er-munesem=
1 |
0.998441579 |
13658.6808=
|
21.3192 |
|
er-munsis0=
1 |
0.997817368 |
13650.1416=
|
29.8584 |
|
er-quiriq1=
|
0.998153684 |
13654.7424=
|
25.2576 |
|
es-carfisc=
a01 |
0.907536316 |
12415.0968=
|
1264.9032<= o:p> |
|
es-clicpto=
01 |
0.899247895 |
12301.7112=
|
1378.2888<= o:p> |
|
es-coremun=
1 |
0.998441579 |
13658.6808=
|
21.3192 |
|
es-cptottelecom |
0.975702632 |
13347.612<= o:p> |
332.388 |
|
es-edif-be=
rmada-p1 |
0.971130526 |
13285.0656=
|
394.9344 |
|
es-edif-be=
rmada-p2 |
0.997405263 |
13644.504<= o:p> |
35.496 |
|
es-edif-be=
rmada-p3 |
0.997125263 |
13640.6736=
|
39.3264 |
|
es-edif-be=
rmada-p4 |
0.997202105 |
13641.7248=
|
38.2752 |
|
es-edif-be=
rmada-p5 |
0.996442105 |
13631.328<= o:p> |
48.672 |
|
es-edif-be=
rmada-p6 |
0.995501579 |
13618.4616=
|
61.5384 |
|
es-esemane=
xo01 |
0.995565263 |
13619.3328=
|
60.6672 |
|
es-esemm1n=
101 |
0.998417368 |
13658.3496=
|
21.6504 |
|
es-esemm1n=
102 |
0.998416842 |
13658.3424=
|
21.6576 |
|
es-esemm1n=
201 |
0.998419474 |
13658.3784=
|
21.6216 |
|
es-esemm1n=
202 |
0.998091053 |
13653.8856=
|
26.1144 |
|
es-esemm2n=
101 |
0.998189474 |
13655.232<= o:p> |
24.768 |
|
es-esemm2n=
201 |
0.9982 |
13655.376<= o:p> |
24.624 |
|
es-esemm2n=
4 |
0.995749474 |
13621.8528=
|
58.1472 |
|
es-esemm3n=
101 |
0.998419474 |
13658.3784=
|
21.6216 |
|
es-esemm3n=
201 |
0.998419474 |
13658.3784=
|
21.6216 |
|
es-esemm4n=
101 |
0.998417895 |
13658.3568=
|
21.6432 |
|
es-esemm4n=
102 |
0.998417368 |
13658.3496=
|
21.6504 |
|
es-esemm4n=
201 |
0.998417368 |
13658.3496=
|
21.6504 |
|
es-esemm4n=
202 |
0.998417368 |
13658.3496=
|
21.6504 |
|
es-esemsot=
anm201 |
0.998377368 |
13657.8024=
|
22.1976 |
|
es-esemsot=
anom401 |
0.997765556 |
13649.4328=
|
30.5672 |
|
es-mun-Mem=
pet01 |
0.98174 |
13430.2032=
|
249.7968 |
|
es-mun-cec=
om01 |
0.997932632 |
13651.7184=
|
28.2816 |
|
es-mun-mvivienda-fp |
0.924409474 |
12645.9216=
|
1034.0784<= o:p> |
|
es-mun_DTrina |
0.996446316 |
13631.3856=
|
48.6144 |
|
es-mun_ccp-p_mayores |
0.990663158 |
13552.272<= o:p> |
127.728 |
|
es-mun_cfos-pna |
0.979207368 |
13395.5568=
|
284.4432 |
|
es-mun_eim=
ar-P1 |
0.968272105 |
13245.9624=
|
434.0376 |
|
es-mun_eimar-PB |
0.971155263 |
13285.404<= o:p> |
394.596 |
|
es-mun_esem-central_tele |
0.816641053 |
11171.6496=
|
2508.3504<= o:p> |
|
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<= o:p> |
495.144 |
|
es-mun_qtafurrial |
0.984813158 |
13472.244<= o:p> |
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<= o:p> |
495.144 |
|
es-mun_qtafurrial |
0.984813158 |
13472.244<= o:p> |
207.756 |
|
es-mun_ser=
vidor01 |
0.998416842 |
13658.3424=
|
21.6576 |
|
es-mun_ser=
vidor02 |
0.998416842 |
13658.3424=
|
21.6576 |
|
es-munccp0=
1 |
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-muncfos=
Ag01 |
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<= o:p> |
30.672 |
|
es-munsis_Ttelecom |
0.997554737 |
13466.376<= o:p> |
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_casa=
180 |
0.954559474 |
13654.6848=
|
25.3152 |
|
es-qq_casa=
181 |
0.953260526 |
13058.3736=
|
621.6264 |
|
es-qq_construpatria |
0.975461579 |
13040.604<= o:p> |
639.396 |
|
es-qq_trailer-piump |
0.913883158 |
13344.3144=
|
335.6856 |
|
es-qqadmin=
01 |
0.973844211 |
12501.9216=
|
1178.0784<= o:p> |
|
es-qqnucle=
oteca01 |
0.973936842 |
13322.1888=
|
357.8112 |
|
es-qqtelec=
om01 |
0.997975789 |
13323.456<= o:p> |
356.544 |
|
es-qrqcli0=
1 |
0.973342105 |
13315.32 |
364.68 |
|
es-semisot=
ano-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-be=
rmada_PCP_p1 |
0.971135789 |
13285.1376=
|
394.8624 |
|
ew-Mcptorefineria |
0.908799474 |
12432.3768=
|
1247.6232<= o:p> |
|
ew-Rcptoclinica |
0.900933158 |
12324.7656=
|
1355.2344<= o:p> |
|
ew-dt-fp |
0.749022105 |
10246.6224=
|
3433.3776<= o:p> |
|
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<= o:p> |
|
ew-torrecpto |
0.973572632 |
13318.4736=
|
361.5264 |
|
es-qq_casa=
2-1 |
0.721900526 |
11114.7048=
|
2565.2952<= o:p> |
|
es-qq_casa=
20 |
0.812478421 |
10451.1816=
|
3228.8184<= o:p> |
|
es-qq_escuela-lb |
0.763975263 |
10451.1816=
|
3228.8184<= o:p> |
|
es-qqliber=
tador02 |
0.733472105 |
10033.8984=
|
3646.1016<= o:p> |
Etapa II: Construcción del modelo
Construcción del diagrama de bloque de
disponibilidad
Al recolectar la información necesaria pa=
ra 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 d=
el
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 bloqu=
es 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 lleg=
an a
éste para que el nodo se encuentre en funcionamiento.
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 equi=
po
pertenecientes a una red LAN, lo cual permite observar la disponibilidad de=
sus
equipos de telecomunicaciones. Luego de agregarse los 107 bloques y 25 n=
odos
que conforman la plataforma de telecomunicaciones de PDVSA Maturín, el mode=
lo
obtiene la topología mostrada en la Figura
1.
Inserción de parámetros de falla y repara=
ción
Luego de realizar la representatividad del
modelo de la plataforma, el paso siguiente fue la inserción de los parámetr=
os
de falla y reparación, donde cada bloque de la plataforma representa un equ=
ipo,
a los cuales se les ingresó los datos de falla y reparación correspondiente=
s a
cada equipo.
Posteriormente se seleccionó la distribuc=
ión
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 distribuc=
ión
describe la cantidad de tiempo que trascurre entre eventos, tal como el tie=
mpo
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 pued=
en
tomar en base a los resultados de las proyecciones tenemos:
·&nb=
sp;
Aumento o disminución de la frecuencia de mantenimiento en equipos o
subsistemas.
·&nb=
sp;
Variación en la duración de los mantenimientos.
·&nb=
sp;
Reasignación de recursos para realizar el mantenimiento.
·&nb=
sp;
Aumentar, mantener o disminuir personal para el mantenimiento de los
equipos.
·&nb=
sp;
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 aquell=
os
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 obser=
var 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 realizada=
s,
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 disponib=
ilidad
promedio de los equipos, los canales de los enlaces de los nodos se ajustar=
on
de la siguiente manera:
·&nb=
sp;
Nodo_Fin_ESEM: 10 de 19
·&nb=
sp;
Nodo Union_suiche_serv: 1 de 2
·&nb=
sp;
Nodo Fin_QQ: 6 de 11
·&nb=
sp;
Nodo Fin_CCP: 3 de 6
·&nb=
sp;
Nodo Fin_CFOS: 2 de 4
·&nb=
sp;
Nodo Fin_Bermada: 4 de 8
·&nb=
sp;
Nodo Fin_Sisor: 2 de 3
·&nb=
sp;
Nodo Fin_Doña_Trina: 3 de 6
·&nb=
sp;
Nodo Fin Nodo_Fin_Distri: 4 de 8
·&nb=
sp;
Nodo Fin_ESEM_QQ: 1 de 2
·&nb=
sp;
Nodo Fin: 1 de 2
Después de culminar con la construcción d=
el
modelo de la plataforma, el siguiente paso fue configurar en el software ra=
ptor
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.
Selección de horas =
de
proyección y número de corridas
Posterior a la configuración de las opcio=
nes
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 <=
/span>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 ind=
ica
que algún elemento o combinación de elementos está empezando a fallar o a b=
ajar
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 elemen=
to 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 configurad=
o en
los siguientes valores:
En la Figura
4, se
muestra una ventana con la configuración de los rangos de disponibilidad
establecidos:
Configuración
de los rangos de disponibilidad
Análisis de los resultados
a) Interpretaci=
ón 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.
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<= o:p> |
0.99701426 |
0.548 |
|
Anual: 8640 HRS |
0.996911521 |
0.273 |
En los resultados de disponibilidad mostr=
ados
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 disponibili=
dad
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 estrateg=
ias
tomadas, con la finalidad de adecuar un plan de negocios ajustado a sus
necesidades, considerando una correcta evaluación de los factores que influ=
yen
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 aba=
rcó
desde el 01 de julio de 2021 hasta el 01 de agosto de 2021. El margen de er=
ror
utilizado para la comprobación de los resultados fue del 5%.
En la Tabla 6 se
muestran los equipos seleccionados de la plataforma de telecomunicaciones p=
ara
su comparación con los datos reales del sistema. Los valores de disponibili=
dad
reales fueron tomados en el mismo periodo de tiempo de la proyección realiz=
ada.
Los cálculos de disponibilidad del modelo se proyectaron a un (1) mes que
equivale a 720 horas.
Comparación de disponibilidades
|
EQUIPO |
PROYECCIÓN=
DE
DISPONIBILIDAD |
DISPONIBIL=
IDAD
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-caripit=
o1 |
0.963259628 |
0.95733 |
0.5929628%=
|
|
er-mun_dtrina |
0.995908168 |
0.99686 |
0.0951832%=
|
|
er-munccp0=
1 |
0.997690461 |
0.99881 |
0.1119569%=
|
|
er-quiriq1=
|
0.999999986 |
1 |
0.0000014%=
|
|
es-cptottelecom |
0.963068706 |
0.9573 |
0.5768706%=
|
|
es-esemm2n=
201 |
0.999256838 |
0.99923 |
0.0026838%=
|
|
es-esemsot=
anom401 |
0.998658002 |
1 |
0.1341998%=
|
|
es-munccp0=
1 |
0.998618393 |
0.99887 |
0.0251607%=
|
|
es-munsis_autogas |
0.999049783 |
0.99886 |
0.0189783%=
|
|
es-mun_eim=
ar-P1 |
0.995851882 |
0.99554 |
0.0311882%=
|
|
es-muncfos=
Ag01 |
0.998756725 |
0.99873 |
0.0026725%=
|
|
es-qq_casa=
180 |
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 da=
tos
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 da=
tos
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 par=
a 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 mejorami=
ento
de los indicadores de disponibilidad y confiabilidad, con la finalidad de q=
ue
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 funcionami=
ento
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 p=
ara el
estudio de sensibilidad fueron enmarcados en tres partes como lo son el
escenario mínimo, escenario promedio y máximo.
a)
· =
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 escenar=
io
mínimo dio valores que están dentro de la banda mejorable de disponibilidad=
y
confiabilidad de los equipos de telecomunicaciones de la empresa.
b)
· =
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 promedi=
o 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)
· =
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 escenar=
io
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 anál=
isis
de sensibilidad, es conocer el comportamiento del
sistema de telecomunicaciones al realizar cambios en los canales de transmi=
sión
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 platafo=
rma
de telecomunicaciones.
A base de resu=
ltados
obtenidos, se presentan las siguientes conclusiones:
·
De l=
os 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 d=
esde
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 3.044239=
4%
el cual es un margen de error aceptable, debido a que se encuentra dentro d=
el
rango del 5% asignado por la Directiva de AIT. Con lo anteriormente mencion=
ado
se pudo constatar que el modelo de la plataforma de telecomunicaciones de P=
DVSA
Maturín representa la realidad del sistema bajo estudio, con lo que la gere=
ncia
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
·
El m=
odelo
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 sistem=
a 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 pérdi=
da
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 revis=
ión
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 real=
iza
el mantenimiento, prevenir fallas futuras y evaluar la incorporación de nue=
vos
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 distint=
as
localidades e instalaciones donde PDVSA tiene operaciones, permitiendo obte=
ner
resultados positivos en términos de mantenimiento, resultados financieros,
ambientales y personales.
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Modelado de confiabilidad,
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