DISEÑO DE UNA HERRAMIENTA DE SOPORTE...

UNIVERSIDAD DE SEVILLA

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA

DISEÑO DE UNA HERRAMIENTA DE

SOPORTE PARA LA APLICACIÓN

DEL MÉTODO GAMM

PROYECTO FIN DE CARRERA

INGENIERÍA INDUSTRIAL

Autor: Miguel Cardador Manso

Tutor: D. Adolfo Crespo Márquez

Sevilla, 30 de Septiembre de 2014

Herramienta de soporte para GAMM Miguel Cardador Manso

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Sumario

ÍNDICE DE FIGURAS ............................................................... 4 ÍNDICE DE TABLAS ............................................................... 6 1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS…....................................... 7 1.1.-DEFINICIÓN DEL MÉTODO GAMM…................................................... 7

1.2.-PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA…................................................. 7 1.3.-OBJETIVOS DEL PROYECTO............................................................ 8

2. FUENTES DE INFORMACIÓN Y ANTECEDENTES…......... 9 2.1.- DEFINICIÓN DE MANTENIMIENTO…................................................. 9

2.2.- IMPORTANCIA ECONÓMICA............................................................ 9 2.3.- HISTORIA DEL MANTENIMIENTO…................................................... 10 2.4.- CONCEPTOS CLAVES SOBRE MANTENIMIENTO…............................. 12 2.5.- INTRODUCCIÓN AL VISUAL BASIC PARA EXCEL……………………… 16 2.5.1.- Primeros pasos para usar Visual Basic……………………… 17 2.5.2.- Sentencias y funciones habituales………………………….... 18

3. FUNDAMENTOS TEÓRICOS DEL GAMM …….................... 23 3.1.- DIAGRAMA DE DISPERSIÓN............................................................ 23 3.2.- MARCO ANALÍTICO DEL MÉTODO GAMM…....................................... 23 3.3.- ANÁLISIS DE FIABILIDAD BASADO EN EL GAMM….............................. 24 3.4.- ANÁLISIS GRÁFICO BASADO EN EL GAMM........................................ 24

4. REGLAS BÁSICAS DEL MÉTODO GAM............................. 27 5. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DESARROLLADO…….…. 29 5.1.- UTILIZACIÓN DE OTROS ESTIMADORES DE FIABILDAD...................... 29 5.1.1.- Estimador Nelson-Aalen en caso real………………………... 30 5.1.2.- Estimador Rango de Medianas…………………………….…. 32 5.1.3.- Estimador Kaplan Meier…………………………………….…. 35

5.2.- DESARROLLO DE UNA HERRAMIENTA CON VISUAL BASIC................. 36 5.2.1.- Programación de hoja de cálculo para GAMM…………….... 37 5.2.1.1.- Macro para borrado de datos…….……………………….… 39


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5.2.1.2.- Macro para aplicación del método GAMM………...………. 41 5.2.1.3.- Macro para el filtrado de datos………………..……………. 46

5.3.- APLICACIÓN DE LA HERRAMIENTA A CASO PRÁCTICO...................... 50 5.3.1.- Aplicar el método GAMM al caso práctico……………….….. 52 5.3.2.- Filtrado por disciplina de eléctricos al caso práctico……….. 57 5.3.3.- Filtrado por disciplina de mecánicos al caso práctico…….... 61

5.3.4.- Filtrado por modo de fallo de bomba al caso práctico.... 64 5.3.5.- Filtrado por modo de fallo de válvula al caso práctico... 66

6. RESULTADOS OBTENIDOS…............................................. 69 7. CONCLUSIONES……………................................................. 72 8. FUTUROS TRABAJOS A DESARROLLAR......................... 74 9. AGRADECIMIENTOS............................................................ 75

10. ANEXOS…………………..………………………………...… 76

A.1.- CÓDIGO DE MACRO PARA BORRAR DATOS..................................... 76

A.2.- CÓDIGO DE MACRO PARA APLICACIÓN DEL MÉTODO....................... 77

A.3.- CÓDIGO DE MACRO PARA BORFILTRADO DE DATOS........................ 85

11. BIBLIOGRAFÍA.................................................................... 99


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Índice de figuras Figura 2.1. Activar opciones de Programador. .......................................... 17 Figura 2.2. Formulario de controles. …...................................................... 17 Figura 2.3. Bifurcaciones If e If… Else. …................................................. 19 Figura 3.1. Diagrama de dispersión de Nelson-Aalen. .............................. 23 Figura 3.2. Diagrama de dispersión de burbujas. ..................................... 25 Figura 3.3. Gráfico de la fiabilidad estimada. ............................................ 25 Figura 3.4. Gráfico de estimación de Nelson-Aalen. ................................. 25 Figura 5.1. Resultado utilizando Nelson-Aalen en bomba. ....................... 31 Figura 5.2. Diagrama de burbuja bomba. ….............................................. 31 Figura 5.3. Gráfico de fiabilidad de la bomba con Nelson-Aalen. ............. 31 Figura 5.4. Resultado utilizando Rango de medianas en bomba. ............. 34 Figura 5.5. Gráfico de fiabilidad de la bomba con Rango de Medianas y

Bernard. ........................................................................................... 34 Figura 5.6. Gráfico de fiabilidad de la bomba con Rango de Medianas y

Locks. …........................................................................................... 34 Figura 5.7. Resultado utilizando Kaplan Meier en bomba. ….................... 36 Figura 5.8. Gráfico de fiabilidad de la bomba con Kaplan Meier. ….......... 36 Figura 5.9. Hoja AUTOMATIZADO. ………................................................38 Figura 5.10. Hoja FILTRADO. ………………............................................. 38 Figura 5.11. Detalle del panel de control de la hoja AUTOMATIZADO. ... 39 Figura 5.12. Ventana de aviso de borrado. …........................................... 39 Figura 5.13. Ventana información fin de borrado. …................................. 40 Figura 5.14. Hojas con datos borrados. ……............................................. 40 Figura 5.15. Detalles de las opciones para elegir estimador. …................ 42 Figura 5.16. Opciones de estimadores a elegir en la función aplicar. ....... 42 Figura 5.17. Ventana que aparece una vez aplicado el GAMM. …........... 42 Figura 5.18. Antes y después de pulsar el botón APLICAR. …................. 43 Figura 5.19. Ventana de formulario incompleto. ….................................... 43 Figura 5.20. Detalles de las opciones de FILTRAR. ….............................. 46 Figura 5.21. Detalle de las opciones del formulario de filtrar. …................ 47 Figura 5.22. Ventana de administrador de nombres. ………....….............. 48 Figura 5.23. Ventana cuando no existen datos de búsqueda. ….............. 50 Figura 5.24. Ventana de aviso de fin de filtrado. …................................... 50 Figura 5.25. Hoja con los datos del histórico del activo. …..….…………... 53 Figura 5.26. Cambio de las opciones de filtrado. ………..………………… 53 Figura 5.27. Resultados al aplicar el GAMM. …………………………….… 54 Figura 5.28. Gráfico 1 del método GAMM del caso práctico. …………….. 55 Figura 5.29. Gráfico 2 del método GAMM del caso práctico. …………..… 55 Figura 5.30. Gráfico de estimación de Nelson-Aalen del caso. ………….. 56 Figura 5.31. Datos filtrados por eléctricos en el caso. ……………………. 57 Figura 5.32. Gráfico 1 filtro por eléctricos del caso. …………………..…… 58 Figura 5.33. Gráfico 2 filtro por eléctricos del caso. ……………………..… 58 Figura 5.34. Elección del filtrado por intervención única de eléctricos. .… 60 Figura 5.35. Gráfico 1 filtro por mantenimiento eléctrico (E) del caso. ….. 60 Figura 5.36. Gráfico 2 filtro por mantenimiento eléctrico (E) del caso. ….. 60


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Figura 5.37. Datos filtrados por mecánicos en el caso. ………………..… 61 Figura 5.38. Gráfico 1 filtro por mecánicos del caso. ……………………... 62 Figura 5.39. Gráfico 2 filtro por mecánicos del caso. ……………………... 62 Figura 5.40. Elección del filtrado por intervención única de mecánicos. .. 63 Figura 5.41. Gráfico 1 filtro por mantenimiento mecánico (M) del caso. .. 64 Figura 5.42. Gráfico 2 filtro por mantenimiento mecánico (M) del caso. .. 64 Figura 5.43. Elección del filtrado por tipo de fallo de bomba. ………….… 65 Figura 5.44. Datos filtrados por bomba en el caso. ……………………….. 65 Figura 5.45. Gráfico 1 filtro por bomba del caso. ………………………….. 65 Figura 5.46. Gráfico 2 filtro por bomba del caso. ………………………….. 66 Figura 5.47. Datos filtrados por válvula en el caso. ……………………..… 67 Figura 5.48. Gráfico 1 filtro por válvula del caso. ………………………….. 67 Figura 5.49. Gráfico 2 filtro por válvula del caso. ………………………….. 67


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Índice de tablas Tabla 2.1. Gastos de mantenimiento en España en 2010. ........................ 9 Tabla 5.1. Revisiones técnicas de la bomba. …………………………...….. 29 Tabla 5.2. Datos históricos de mantenimiento de activo…………………... 51


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1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS

1.1.- DEFINICIÓN DEL MÉTODO GAMM

El método GAMM (Graphical Analysis is for Maintenance Management) es un análisis gráfico para la gestión del mantenimiento que ayuda a analizar e interpretar el mantenimiento de los equipos de forma rápida y clara, tanto correctivo y preventivo, como paradas operativas.

Las oportunidades que nos ofrece el método es identificar las mejoras de las operaciones y la gestión del mantenimiento a corto-medio plazo y las posibles inversiones a medio-largo plazo.

El método permite visualizar fácilmente parámetros, tales como el número de acciones correctivas entre el mantenimiento preventivo, la acumulación de fallos en periodos cortos de tiempo, la duración de las actividades de mantenimiento y la secuencia de paradas de corta duración.

Para lo cual, se utiliza un estimador no paramétrico de la función de fiabilidad como base para el análisis. Este estimador toma en cuenta los datos históricos de equipos (total o parcial) y puede proporcionar información muy valiosa para el analista, incluso disponiendo de pocos datos.

1.2.-PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA

Hay una necesidad de herramientas para ilustrar, de una manera clara y sencilla, los patrones de las deficiencias que se puede encontrar en el rendimiento del equipo.

Por tanto, es necesario el diseño de herramientas de control encaminadas a mejorar la detección de los problemas que afectan a la fiabilidad y mantenibilidad, lo que permite responden a las siguientes preguntas importantes para la gestión del mantenimiento:

1. ¿Cuántas intervenciones correctivas (frecuencia) se realizan entre las

intervenciones preventivas planificadas? 2. ¿Es correcta la ejecución de las tareas de mantenimiento? 3. ¿Funciona correctamente el equipo? 4. ¿Cuál es la tendencia en la escala de tiempo de las intervenciones? 5. ¿Cuál es la desviación entre las frecuencias de ejecución óptimas del

mantenimiento preventivo? 6. ¿Son los tiempos de reparación consistentes en relación a la cantidad de

trabajo asociado a estos?


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7. ¿Es el número de intervenciones coherentes con el ciclo de vida de la pieza del equipo?

8. ¿Cómo afectan los tiempos de espera de los repuestos a los tiempos de reparación?

9. ¿Es la captación del personal de mantenimiento adecuada para poner en práctica la estrategia de mantenimiento del equipo?

10. ¿Cuál es el efecto de la subcontratación en la fiabilidad y mantenibilidad de los equipos?

1.3.-OBJETIVOS DEL PROYECTO

En primer lugar, el objetivo del proyecto es demostrar la aplicabilidad del método GAMM como herramienta de apoyo a corto y medio plazo, para intentar dar respuesta al mayor número posible de las preguntas expuestas en el punto anterior. Ya que este es un método de análisis cuantitativo y cualitativo que ayuda a la toma de decisiones en la gestión del mantenimiento utilizando la lógica de un diagrama de dispersión pero también integra variables: tipo de intervención, duración de la intervención y el estado del equipo/sistema durante la intervención.

Para poder demostrar lo anterior, se va a diseñar una herramienta de

soporte para la aplicación del método mediante la utilización de Macros en Excel y con ayuda de la aplicación Visual Basic la cual dispone el programa. Para una vez terminado el proceso, se pueda disponer de un utensilio práctico, sencillo y de fácil uso para trabajar con datos de mantenimiento. Lo que añadido, a tener una experiencia en las tareas de mantenimiento pueda determinar cómo se está realizando este y sus consecuencias. Ayudando así a la toma de decisiones para optimizar los procesos productivos.

Por otra parte, en paralelo con la elaboración de la herramienta Excel, se

buscara las mejoras que se le pudieran implementar al método GAMM. Con la meta de pasar de la teoría en la que se basa el método, a tener finalmente un material de trabajo lo más completo posible.

Finalmente, se comprobará que todo el proyecto que se ha hecho es

satisfactorio. Aplicándolo en casos reales y así se podrá observar las mejoras conseguidas, hasta llegar a la elaboración de una herramienta que aplique una metodología de análisis por tipos de mantenimiento y/o modo de fallo de los datos referentes al activo en estudio.


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2. FUENTES DE INFORMACIÓN Y ANTECEDENTES

2.1.-DEFINICIÓN DE MANTENIMIENTO

Se entiende por mantenimiento (UNE-EN 13306:2010) la combinación de todas las acciones técnicas, administrativas y de gestión realizadas durante el ciclo de vida de un elemento, destinadas a conservarlo o a devolverlo a un estado en el que pueda desempeñar la función requerida, es decir, la función, combinación de funciones, o una combinación total de funciones de un elemento que se consideran necesarias para proporcionar un servicio dado. Para poder gestionar el mantenimiento, hay que determinar los objetos, las estrategias y las responsabilidades del mantenimiento y la implantación de dichas actividades por medios tales como la planificación del mantenimiento, el control del mismo y la mejora de las actividades de mantenimiento y las económicas. Así algunas de las actividades son: prevenir y/o corregir averías, cuantificar y/o evaluar el estado de las instalaciones y los aspectos económicos (costes).

2.2.-IMPORTANCIA ECONÓMICA

Actualmente, uno de las facetas más importantes para las empresas o entidades son los costes de sus procesos. Según un informe publicado en 2010 por la Asociación Española de Mantenimiento, el coste directo por actividades de mantenimiento fue de unos 55.894 millones de euros en ese mismo año, lo que supuso el 9,4% del PIB del año en cuestión. Estos gastos se distribuyeron según se expone en la Tabla 2.1.

Sectores Millones de € Distribución %

Sector Primario 1.742,94 3,1

Sector Secundario 19.532,89 35

Sector Terciario 7.452,55 13,3

Sector Público 5.469,21 9,8

Sector Privado 21.696,54 38,8

TOTAL 55.894,13 100

Tabla 2.1. Gastos de mantenimiento en España en 2010.

Si además se añadiera a lo anterior los costes indirectos, la cantidad total sería de mayor importancia a la manifestad, pero cuantificar estos costes indirectos es una tarea complicada, tal y como se indica en el informe de la AEM. Sin embargo, manejando solamente las cifras de los costes directos queda claro que actualmente se le da mucha importancia al mantenimiento en nuestra


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sociedad. Lo que justifica, la inversión tanto económica como intelectual que se pueda realizar en el desarrollo de nuevas mejoras, herramientas, procesos y/o métodos para seguir optimizando la gestión del mantenimiento. Siendo un ejemplo de lo anterior, esta herramienta para el método GAMM que vamos a desarrollar en este proyecto fin de carrera.

2.3.-HISTORIA DEL MANTENIMIENTO

Desde las primeras herramientas de piedra que el hombre fabricó en la Prehistoria, no hemos parado de ir perfeccionando estas día a día. Pero el mantenimiento como tal, no irrumpe con fuerza hasta la Revolución Industrial debido a la aparición de la máquina de vapor, con la introducción de las primeras máquinas en las industrias textiles y los procesos de extracción del hierro, es cuando se producen los primeros fallos y los primeros trabajos de reparación. Al principio, los mismos operarios de las máquinas reparaban los fallos que pudieran aparecer a consecuencia del funcionamiento de las mismas en los procesos de producción, siendo así como se crea el mantenimiento correctivo. Hasta que en 1910, la cantidad de máquinas existentes era tal que los trabajadores dedicaban más tiempo a hacer trabajos de mantenimiento que ha producir. Al verse la producción perjudicada, las empresas empezaron a gestar los primeros equipos de Mantenimiento Correctivo con personal de baja calidad, para liberar de este trabajo al personal de producción. Pocos años después, Henry Ford implanta la producción en cadena. Empezando una preocupación por los fallos o paros forzosos, y así nace la necesidad de adelantarse a estas incidencias para que la producción se viera afectada lo menos posible. Inicio de los servicios de mantenimiento dentro de la industria y del Mantenimiento Preventivo. A partir de los años 20, aparecen las primeras estadísticas sobre índices de fallos en motores y equipos. Debido a la Segunda Guerra Mundial, los países participantes en ella tienen la necesidad de aumentar la rapidez de fabricación y la fiabilidad de los aviones de combate. Así que se empieza a realizar inspecciones en los aviones y a sustituir ciertas piezas cuando alcanzan un número determinado de horas de funcionamiento. Por lo tanto, se incorpora el uso de la estadística en la producción. Al llegar a los años 50, unos ingenieros japoneses consideran como válidas las recomendaciones de los fabricantes de los equipos sobre los cuidados que se debían tener en cuenta o acciones a aplicar en ellos. Esto dio lugar a la creación de la Ingeniería del Mantenimiento, que era la responsable de organizar y planificar el mantenimiento preventivo, así como analizar las causas y efectos de las averías.


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En la siguiente década, se da un gran salto en el tema del mantenimiento con la mejora de instrumentos de protección y medición, como las técnicas de verificación mecánica a través de análisis de vibraciones y ruidos, y así se desarrolla la previsión de fallos, se consigue la optimización de los equipos y lo que es conocido como mantenimiento predictivo. En 1971, se inicia en la empresa Toyota Motors el mantenimiento productivo total (TPM), el cual estaba basado en el Mantenimiento Productivo, pero integrando a todo el personal que estaba relacionado con la empresa (incluyendo proveedores) para ejecutar todo tipo de mantenimiento. Esto implico una mejora continua en muchos ámbitos. En los años 80, se empieza a aplicar el Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad (RCM), basado en el mantenimiento planificado y el enfoque hacia la confiabilidad y los costos. Lo que desarrolló técnicas predictivas efectivas consensuadas con las condiciones de los equipos. En 1995 se publica el libro 5 Pillar of the Visual Workplace de Hiroyuki Hirano, que presentaba un método para lograr calidad en el lugar de trabajo basado en: Organización, Clasificación; Orden; Limpieza; Control visual, Normalización y por último, Disciplina y hábito. Resumen de la línea de tiempo del mantenimiento

1780 Mantenimiento Correctivo (CM).

1798 Uso de partes intercambiables en las máquinas.

1903 Producción Industrial Masiva.

1910 Formación de cuadrillas de Mantenimiento Correctivo.

1914 Mantenimiento Preventivo (MP).

1916 Inicio del Proceso Administrativo.

1927 Uso de la estadística en producción.

1931 Control Económico de la Calidad del producto Manufacturado.

1937 Conocimiento del Principio de W. Pareto.

1939 Se controlan los trabajos de Mantenimiento Preventivo con estadística.

1946 Se mejora el Control Estadístico de Calidad (SQC).


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1950 En Japón se establece el Control Estadístico de Calidad.

1950 En Estados Unidos de América se desarrolla el Mantenimiento Productivo (PM).

1951 Se da a conocer el “Análisis de Weibull”.

1960 Se desarrolla el Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad (RCM).

1961 Se inicia el Poka-Yoke.

1962 Se desarrollan los Círculos de Calidad (QC).

1965 Se desarrolla el análisis- Causa- Raíz (RCA).

1968 Se presenta la Guía MSG-1 conocida como el RCM mejorado.

1970 Difusión del uso de la computadora para la administración de Activos (CMMS).

1971 Se desarrolla el Mantenimiento Productivo Total (TPM).

1978 Se presenta la Guía MSG-3 para mejorar el mantenimiento en naves aéreas.

1980 Se desarrolla la Optimización del Mantenimiento Planificado (PMO).

1980 Se aplica el RCM-2 en toda clase de industrias.

1995 Se desarrolla el proceso de los 5 Pilars of the Visual Workplace (5S’s).

2005 Se estudia la filosofía de la Conservación Industrial (IC).

Aquí quedan reflejados aquellos descubrimientos que le han dado sentido al actual concepto del mantenimiento y aportaron su granito de arena en la mejora y desarrollo de las actividades de mantenimiento, hasta llegar a los conocimientos que tenemos hoy en día.

2.4.-CONCEPTOS CLAVES SOBRE MANTENIMIENTO

En esta apartado, vamos a definir algunos términos importantes según la norma UNE-EN 13306:2010. Algunos ya han sido definidos anteriormente, pero es importante su definición porque son utilizados en todos los tipos de mantenimiento y en la gestión del mantenimiento, con independencia del tipo de


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elemento considerado. Además de que van a ser usados a lo largo de la elaboración de este proyecto.

TÉRMINOS FUNDAMENTALES

- Mantenimiento: combinación de todas las acciones técnicas,

administrativas y de gestión realizada durante el ciclo de vida de un elemento, destinadas a conservarlo o a devolverlo a un estado en el que pueda desempeñar la función requerida.

- Gestión del mantenimiento: todas las actividades de la gestión que determinan los objetivos, las estrategias y las responsabilidades del mantenimiento y la implantación de dichas actividades por medios tales como la planificación del mantenimiento, el control del mismo y la mejora de las actividades de mantenimiento y las económicas.

- Objetivo del mantenimiento: meta asignada y aceptada para las actividades de mantenimiento. Estas metas pueden incluir, por ejemplo, la disponibilidad, la reducción de costes, la calidad del producto, la protección del medio ambiente, la seguridad y la preservación del activo físico.

- Estrategia de mantenimiento: método de gestión utilizado para lograr los objetivos del mantenimiento. Como por ejemplo, la contratación externa del mantenimiento, la adjudicación de recursos, etc.

- Plan de mantenimiento: conjunto estructurado y documentado de tareas que incluyen las actividades, los procedimientos, los recursos y la duración necesaria para realizar el mantenimiento.

- Función requerida: función, combinación de funciones, o una

combinación total de funciones de un elemento que se consideran necesarias para proporcionar un servicio dado. Proporcionar un servicio dado también puede incluir la preservación del valor del activo. El servicio dado puede ser explícito o ser táctico, y en algunos casos puede estar definido bajo las especificaciones de diseño originales.

- Seguridad de funcionamiento: capacidad de funcionar cómo y cuando se quiera. Las características de la seguridad de funcionamiento incluyen la disponibilidad y sus factores de influencia y, en algunos casos, durabilidad, valoraciones económicas, integridad, seguridad para las personas, seguridad para el patrimonio y condiciones de utilización.


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- Capacidad logística de mantenimiento: capacidad de una organización de mantenimiento de disponer de los mantenimientos apropiados en el lugar necesario, para desempeñar la actividad de mantenimiento requerida en el momento en que se necesita.

- Operación; funcionamiento: combinación de todas las acciones técnicas, administrativas y de gestión, distintas de las acciones de mantenimiento que se realizan sobre el elemento en uso.

PROPIEDADES DE LOS ELEMENTOS

- Disponibilidad: aptitud de un elemento para encontrarse en un

estado en que pueda realizar su función, cuándo y cómo se requiera, bajo condiciones dadas, asumiendo que se dispone de los recursos externos necesarios.

- Fiabilidad: aptitud de un elemento de realizar una función requerida bajo unas condiciones determinadas durante un intervalo de tiempo dado.

- Durabilidad: capacidad de un elemento de realizar una función

requerida bajo condiciones dadas de utilización y de mantenimiento, hasta que se alcance un estado límite.

- Vida útil: intervalo de tiempo que comienza en un instante dado y termina en el instante en que se alcanza el estado límite.

- Tasa media de fallos: número de fallos de un elemento durante un intervalo de tiempo dado dividido por el intervalo de tiempo.

- Ciclo de vida: serie de estados por los que pasa un elemento desde su concepción hasta su eliminación.

FALLOS Y EVENTO

- Fallo: cese de la aptitud de un elemento para realizar una función

requerida.

- Modo de fallo: manera en que se produce la inaptitud de un elemento para realizar una función requerida.


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- Causa de fallo: circunstancias habidas durante la especificación, el diseño, la fabricación, la instalación, la utilización o el mantenimiento que provoca el fallo.

- Degradación: cambio perjudicial en la condición física del elemento

que se produce por el tiempo, la utilización o por causas externas.

AVERÍAS Y ESTADOS

- Avería: estado de un elemento caracterizado por la inaptitud para

realizar una función requerida, excluyendo la incapacidad durante el mantenimiento preventivo o por otras acciones planificadas, o debido a la falta de recursos externos.

- Estado de disponibilidad: estado de un elemento caracterizado por

el hecho de que puede realizar una función requerida, asumiéndose que se proporcionan los recursos externos si fuesen necesarios.

- Estado de indisponibilidad: estado de un elemento caracterizado por una avería o por una posible incapacidad para realizar una función requerida durante el mantenimiento preventivo.

- Estado de incapacidad; parada: estado de un elemento

caracterizado por su inaptitud para realizar una función requerida, por cualquier causa.

TIPOS DE MANTENIMIENTO

- Mantenimiento preventivo: mantenimiento que se realiza a

intervalos predeterminados o de acuerdo con criterios establecidos, y que está destinado a reducir la probabilidad de fallo o la degradación del funcionamiento de un elemento.

- Mantenimiento basado en la condición: mantenimiento preventivo

que incluye una combinación de monitorización de la condición y/o la inspección y/o los ensayos, análisis y las consiguientes acciones de mantenimiento.

- Mantenimiento predictivo: mantenimiento basado en la condición que se realiza siguiendo una predicción obtenida del análisis repetido o de características conocidas y de la evaluación de los parámetros significativos de la degradación del elemento.


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- Mantenimiento correctivo: mantenimiento que se realiza después del reconocimiento de una avería y que está destinado a poner un elemento en un estado en que se pueda realizar una función requerida.

- Mantenimiento programado: mantenimiento que se realiza de acuerdo con un programa de calendario establecido o un número establecido de unidades de utilización.

2.5.-INTRODUCCIÓN AL VISUAL BASIC PARA EXCEL

Visual Basic para aplicaciones es una combinación de un entorno de programación integrado denominado Editor de Visual Basic y del lenguaje de programación, permitiendo diseñar y desarrollar con facilidad programas en Visual Basic. El término “para aplicaciones” hace referencia al hecho de que el lenguaje de programación y las herramientas de desarrollo están integrados con las aplicaciones del Microsoft Office (en este caso, el Microsoft Excel de 2007), de forma que se puedan desarrollar nuevas funcionalidades y soluciones a medida, con el uso de estas aplicaciones.

Este editor contiene todas las herramientas de programación necesarias para escribir código en Visual Basic y crear soluciones personalizadas. Es una ventana independiente de Microsoft Excel, pero tiene el mismo aspecto que cualquier otra ventana de una aplicación Microsoft Office, y funciona igual para todas estas aplicaciones. Cuando se cierre la aplicación, consecuentemente también se cerrará la ventana del Editor de Visual Basic asociada.

La aplicación Visual Basic de Microsoft puede trabajar de dos modos

distintos: en modo de diseño y en modo de ejecución. En modo de diseño el usuario construye interactivamente la aplicación, colocando controles en el formulario, definiendo sus propiedades, y desarrollando funciones para gestionar los eventos.

La aplicación se prueba en modo de ejecución. En ese caso el usuario

actúa sobre el programa (introduce eventos) y prueba cómo responde el programa. Hay algunas propiedades de los controles que deben establecerse en modo de diseño, pero muchas otras pueden cambiarse en tiempo de ejecución desde el programa escrito en Visual Basic 6.0. También hay propiedades que sólo pueden establecerse en modo de ejecución y que no son visibles en modo de diseño.


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2.5.1.-PRIMEROS PASOS PARA USAR VISUAL BASIC

Lo primero de todo es instalar en el documento de Microsoft Excel, el menú Programador, desde donde se opera con Visual Basic. Abrimos en el menú del botón de Office: Opciones de Excel Más frecuentes se selecciona la pestaña Mostrar ficha_Programador en la cinta de opciones.

Figura 2.1. Activar opciones de Programador.

Una vez instalada la pestaña Programador en nuestra hoja de Excel podemos comenzar a utilizar Visual Basic. En él se tomará dentro de Insertar, el Botón de Comando del controlador de ActiveX preferiblemente, ya que de este modo se podrá cambiar el color y otras opciones del propio botón.

Figura 2.2. Formulario de controles.


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Una vez hecho esto, se pulsará dos veces sobre dicho botón para acceder así al Editor de Visual Basic, con el que se realizará el programa requerido. 2.5.2.-SENTENCIAS Y FUNCIONES HABITUALES

Antes de empezar a presentar las instrucciones para Visual Basic y para la hoja de cálculo de Excel, decir que después de indagar en algunas publicaciones se encontró que para mejorar el funcionamiento de las aplicaciones y hacerlas más rápidas, se debe añadir al principio de las aplicaciones lo siguiente. Application.screenupdating=False

Application.calculation=xlCalculationManual Application.EnableEvents=False

Y al final de las aplicaciones, antes de end sub que cierran las mismas. Application.screenupdating=True

Application.calculation=xlCalculationAutomatic Application.EnableEvents=True Application.CutCopyMode = False

Condición If… (diversas posibilidades)

If condicion Then sentencia1 [Else sentencia2]

Las instrucciones If...Then...Else se pueden presentar en varios formatos, con unas características determinadas. Normalmente, se presentan anidadas en tantos niveles como sea necesario. Esto, sin embargo, puede hacer menos legible el código, por lo que es aconsejable utilizar una instrucción Select Case en vez de recurrir a múltiples niveles de instrucciones If...Then...Else anidadas (únicamente en caso de que el excesivo número de anidamientos pudiera dar problemas en la legibilidad del programa, o errores en la depuración de éste).

Así, si realizamos la condición en varias líneas de código, será necesario cerrar el anidamiento con un End If; instrucción que no se usaría en caso de realizar la condición en un sola línea (If Then, condición cierta).

Si condicion es True (verdadera), se ejecutan las sentencias que están a

continuación de Then, y si condicion es False (falsa), se ejecutan las sentencias que están a continuación de Else, si esta cláusula ha sido especificada (pues es opcional).

Si se cumple la condicion1 se ejecutan las sentencias1, y si no se cumple,

se examinan secuencialmente las condiciones siguientes hasta Else, ejecutándose las sentencias correspondientes al primer ElseIf cuya condición se


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cumpla. Si todas las condiciones son falsas, se ejecutan las sentencias-n correspondientes a Else, que es la opción por defecto.

Figura 2.3. Bifurcaciones If e If… Else. Sentencia SELECT CASE

Select Case expresion Case etiq1

[sentencias1] Case etiq2

[sentencias2] Case Else

sentenciasn End Select

Esta sentencia, como ya se ha comentado en el apartado anterior, es una

alternativa a If… Then… ElseIf cuando se compara la misma expresión con diferentes valores. Así que ejecuta una de entre varias acciones en función del valor de una expresión.

Cuando se ejecuta una sentencia Select Case, Visual Basic evalúa la

expresion y el control del programa se transfiere a la sentencia cuya etiqueta tenga el mismo valor que la expresión evaluada, ejecutando a continuación el correspondiente bloque de sentencias. Si no existe un valor igual a la expresion entonces se ejecutan las sentencias a continuación de Case Else.


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Bucles: utilización y posibles problemas Do Loop… Until / Do While… Loop / For… To… next / With Las estructuras de bucle también son conocidas por el nombre de estructuras de control, permitiendo la repetición de determinadas acciones.

Uno de los errores más comunes que se producen en la utilización de bucles de este tipo, es la no inicialización de las variables utilizadas como contadores de iteraciones. Así que habrá que prestar una atención especial en este punto. Una opción para evitar este posible error, sería la definición al principio del programa, como primera línea de código de éste, el Option Explicit. El cual avisaría en caso de no tener definida una variable, o en caso de utilizar datos de páginas diferentes a la activa.

A continuación se presentan las diferentes opciones que permite el Visual

Basic para definir bucles, es decir, repetición y/o acumulación de acciones determinadas, entre unos límites definidos. La no definición de estos límites concretos, sería otro error común y más problemático, al producirse la entrada en bucles infinitos, que bloquean el módulo de cálculo de nuestro ordenador. Do… Loop Until Do [{While/Until} condicion]

[sentencias] [Exit Do] [sentencias]

Loop Esta estructura de control se puede usar para ejecutar un bloque de instrucciones un número indefinido de veces. Las instrucciones se repiten hasta que una condición llegue

a ser True. La sentencia opcional Exit Do permite salir de un bucle Do... Loop antes de que finalice éste. Do While… Loop En este caso, las instrucciones se repiten mientras una condición sea True (al contrario que con el Do… Loop Until).

Siguiendo lo explicado en el punto inicial, otro error común sería el no introducir la línea de acumulación del contador (por ejemplo: i = i + 1), con lo que el bucle entraría cada vez en el cálculo, quedándose colgado en este punto.

Este tipo de bucle se utilizaría normalmente en caso de tener que cumplirse una condición marcada por el While. Así, en este tipo de bucles, se puede dar el caso de que no se entre desde el primer momento, debido al no cumplimiento de esta condición.


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For… To… Next For variable = expresion1 To expresion2 [Step expresion3]

[sentencias] Exit For

[sentencias] Next [variable]

Cuando se ejecuta una sentencia For, primero se asigna el valor de la

expresion1 a la variable y se comprueba si su valor es mayor o menor que la expresion2. En caso de ser menor se ejecutan las sentencias, y en caso de ser mayor el control del programa salta a las líneas a continuación de Next. Todo esto sucede en caso de ser la expresion3 positiva. En caso contrario se ejecutarán las sentencias cuando la variable sea mayor que expresion2. Una vez ejecutadas las sentencias, la variable se incrementa en el valor de la expresion3, o en 1 si Step no se especifica, volviéndose a efectuar la comparación entre la variable y la expresion2, y así sucesivamente.

Mediante la palabra clave Step, se puede aumentar o disminuir la variable

contador en el valor que se desee (For j = 2 To 10 Step 2). Se pueden anidar bucles For... Next, colocando un bucle For... Next dentro de otro. Para ello, hay que proporcionar a cada bucle un nombre de variable único como su contador. Si se omite un contador en una instrucción Next, la ejecución continúa como si se hubiera incluido. Se produce un error si se encuentra una instrucción Next antes de su

instrucción For correspondiente. La sentencia Exit For es opcional y permite salir de un bucle For... Next antes de que éste finalice.

Al contrario de lo que se comentaba para los bucles Do… While, los bucles For…, se ejecutarán hasta agotar el intervalo de acumulación del contador, es decir, siempre se entraría en el bucle, y no se pararía de ejecutar hasta no terminar el contador.

With Estructura de control, que permite ejecutar una serie de instrucciones sin necesidad de recalificar un objeto, es decir, sobre el mismo objeto cada vez; entendiendo por objeto toda combinación de código y datos que se pueden tratar como una unidad, por ejemplo, un control, un formulario o un componente de una aplicación. Cada objeto se define por una clase. Ventana de mensajes

Esta utilización de los cuadros de mensaje, sirve para mostrar un mensaje determinado en la Hoja de Cálculo de trabajo. Además, tiene mucha versatilidad


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para añadir más opciones, como colores, botones de selección o tipo de ventana de mensaje.

MsgBox ("Texto que se quiere mostrar")

Copiar un rango de una página a otra

Con esta opción se copiarán los datos presentes en el rango seleccionado en la página de trabajo (en este caso la Hoja1), en el rango seleccionado correspondiente en la página siguiente de la Hoja de Cálculo.

Hoja1.Range(rango).Copy Destination:=Hoja2.Range(rango)

Buscar una cadena de caracteres en otra

Para buscar si en una celda se encuentra una determinada letra o cadena de caracteres, es utilizada lo siguiente. Por ejemplo, para buscar una “a” en hablar.

Position = InStr([inicio], "hablar", "a") Si la cadena buscada se encuentra, el resultado es la posición del primer carácter de la cadena buscada en la cadena comprobada. Como esta función diferencia entre mayúsculas y minúsculas, se debería, o comprobar las dos, o comprobarlo todo en mayúsculas o todo en minúsculas


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3. FUNDAMENTOS TEÓRICOS DEL GAMM

3.1.- DIAGRAMA DE DISPERSIÓN

El diagrama de dispersión de Nelson-Aalen representa gráficamente la cantidad acumulativa de intervenciones (N) en función del tiempo t i.

Este diagrama debe de ser el punto de partida para cualquier análisis de fiabilidad, ya que muestra la distribución espacial y los datos de tendencia en función del tiempo N(ti). La tendencia de la función permite asumir la posibilidad de hacer cumplir las hipótesis.

Figura 3.1. Diagrama de dispersión de Nelson-Aalen.

3.2.-MARCO ANÁLITICO DEL MÉTODO GAMM

Los datos que se manejan para poder aplicar el método se representan con la siguiente nomenclatura:

N(ti): número acumulado de las intervenciones, T.

- Con (*) intervenciones preventivas. - Sin (*) medidas correctivas. - Otra alternativa es añadir una columna, donde se indica con una P

cuando es preventivo y con una C el correctivo.

ti: tiempo acumulado en horas, tiempo total sin descontar los tiempos de

intervención.

Dt: duración de la intervención expresado en horas.


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Det: estado del sistema durante la intervención.

- Valor 1: equipo/sistema se detiene durante la intervención. - Valor 0: equipo/sistema no se detiene durante la intervención.

TBF: tiempo medio entre fallos. - Ti(h): tiempo acumulado en horas - TBFi: tiempo de la función correcta

Cuando la intervención Ni-1, implica parada (Det=1): (Ec. 3.1)

Cuando la intervención Ni-1, no se detiene (Det=0): (Ec. 3.2)

3.3.- ANÁLISIS DE FIABILIDAD BASADO EN EL GAMM

El análisis de fiabilidad parte de la siguiente ecuación:

(Ec. 3.3)

Donde, Z(t) es la tasa de fallos acumulativo, n es número total de

intervenciones grabadas en la historia de las mismas, y v es igual al parámetro i, que representa el número secuencial de cada intervención.

El estimador GAMM para la tasa de fallo acumulativa se expresa: Z(ti-1)+1/n-i+1 si el caso i es un fallo

Z(ti)= (Ec. 3.4)

Z(ti-1) si es mantenimiento preventivo con Z(t0)=0

Por lo tanto, el estimador de la función de fiabilidad está dado por:

(Ec. 3.5)

Se puede suponer que cuando una unidad se somete a una operación de mantenimiento, recupera la más alta fiabilidad comparable con la del momento de adquisición, es decir, una fiabilidad R(t) igual a 1. La fiabilidad R(t) irá disminuyendo a la vez que el tiempo de funcionamiento va aumentando.

3.4.-ANÁLISIS GRÁFICO BASADO EN EL GAMM

Si sustituimos el diagrama de dispersión por un gráfico de burbujas con las siguientes consideraciones:


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La dispersión de las burbujas representa la misma función (punto a punto) que el diagrama de dispersión del número acumulado de intervenciones N(ti).

El tamaño (diámetro) de las burbujas representan la duración de la intervención.

El color de las burbujas representan el tipo de mantenimiento realizado en el equipo:

- Azul: mantenimiento preventivo. - Rojo: mantenimiento correctivo. - Amarillo: mantenimiento preventivo del plan maestro.

El borde de cada burbuja representa el estado del equipo/sistema durante la intervención:

- Línea gruesa: (Det=1) parada de equipos/sistema. - Línea fina: (Det=0) sin detención de la máquina.

Figura 3.2. Diagrama de dispersión de burbujas.

Figura 3.3. Gráfico de la fiabilidad estimada.


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Figura 3.4. Gráfico de estimación de Nelson-Aalen.


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4. REGLAS BÁSICAS DEL MÉTODO GAMM

Las siguientes reglas son necesarias tanto para poder aplicar el método GAMM a un equipo/sistema como para interpretar los resultados obtenidos y sacar conclusiones de cómo se está haciendo el mantenimiento del mismo:

Regla 1: si la Figura 2.2. muestra un línea de N(ti) vs t con pendiente

aproximadamente constante y R(ti) varía entre un R(ti)max=1 y R(ti)min=0.70, entonces tenemos un programa de mantenimiento aceptable R. 1.1. Si la línea N(ti) vs t no tiene pendiente constante o R(ti) tiene fluctuaciones repentinas o grandes, entonces el programa de mantenimiento no es óptimo.

- R. 1.1: número regular de de operaciones de mantenimiento durante un tiempo de funcionamiento creciente significa que una cierta fiabilidad promedio en el tiempo está garantizada gracias a sus actividades de mantenimiento.

Regla 2: si el número de intervenciones MP (Manten. Preventivo)>80% de

las intervenciones totales, entonces podría ser considerable como un nivel aceptable de MP R. 2.1. Si el número de intervenciones MP>95%, entonces aumentar el intervalo MP podría ser considerado R. 2.2. Si el número de intervenciones MP<80%, entonces podría ser necesario evaluar la calidad y la frecuencia de las intervenciones MP. Disminuir el intervalo MP podría considerarse R. 2.3.

- R. 2.1: de acuerdo con muchas industrias las mejores prácticas. No obstante debemos comprobar los efectos de las fallas existentes y la forma en la que se distribuyen en caso de que muchos se vuelvan críticos (tamaño de la burbuja).

- R. 2.2: número de intervenciones MP>95% también podría ser

consecuencia de un mantenimiento excesivo para algunos modelos de fallo no críticos.

- R. 2.3: número de intervenciones preventivas inferiores al 80% son

escenarios que muestran margen de mejora potenciales de las políticas MP.

Regla 3: si hay intervenciones OC (Operaciones de Correctivo) realizadas

en periodos de alta fiabilidad (R(t)>0.85) o poco después de un intervención de MP (menos tiempo que la duración media entre las intervenciones MP), entonces la tarea de MP realizada antes de la intervención OC puede ser pobre (problemas en la ejecución de las intervenciones de los MP) o el fracaso podría ser el resultado de la utilización de equipos inadecuados, entre otros, siendo necesario evaluar esto.


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Regla 4: si hay un patrón lógico/constante de las duraciones del MP R. 4.1.

(tiempos de parada, de acuerdo con la tarea que se lleva a cabo en cada intervención), entonces la duración del programa MP muestra un mantenimiento consistente. Si hay una gran variabilidad de las duraciones MP, entonces las desviaciones en los tiempos de ejecución debido a factores externos (falta de herramientas, faltas de piezas, falta de captación del personal, problemas de accesibilidad, etc.) debe ser revisados.

- R. 4.1: sin embargo, en algunos casos hay dos o más patrones

diferentes de la duración MP debido a, por ejemplo, revisiones.

Regla 5: si el patrón temporal de tiempo entre intervenciones MP no es

constante, entonces el programa de mantenimiento, probablemente, no está bien programado o su ejecución debe ser revisada.


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5. DESCRIPCIÓN DEL TRABAJO DESARROLLADO

El trabajo realizado en este proyecto ha estado formado por cuatro fases, las cuales se resumen brevemente a continuación y se ampliarán por separado en los distintos apartados de este punto.

Fase I, desarrollo de una hoja Excel, la cuál de manera manual aplicara

todos los pasos y procesos de método GAMM. Una vez que dicha hoja estaba elaborada, se continuó con la perfección de la misma aplicando datos de una serie de sistemas a los que se le habían aplicado un programa de mantenimiento programado, para comprobar que los resultados obtenidos al introducirlos en la hoja eran coherentes. Así, mediante procesos de prueba y error, llegamos a la hoja definitiva, lista para aplicar el GAMM a los datos de mantenimiento que se quisieran estudiar.

Fase II, se estudió la posibilidad de aplicar otros estimadores de fiabilidad a

parte de la que originalmente aplicaba el método (Estimación de Nelson-Aalen). Por este motivo, se introdujeron otros métodos, con la intención de que podría haber equipos o sistemas cuya fiabilidad se aproxima mejor a estos estimadores que al de Nelson-Aalen.

Fase III, se llegó a la necesidad de programar la hoja Excel. Para ello se ha

usado los macros y Visual Basic que están equipados en los programas de Microsoft. De esta forma teníamos una herramienta para aplicar de manera rápida el GAMM y no fuera un trabajo tedioso la introducción de los datos y por consiguiente la obtención de conclusiones.

Fase IV, se usa la herramienta desarrollada en un caso práctico para poder

aplicarle a este todo el potencial y propiedades de la misma. Así de esta manera, llegar a obtener conclusiones de cómo se está realizando el programa de mantenimiento y actuar en caso de que sea necesario para mejorarlo, con todos los beneficios que esto supone.

5.1.-UTILIZACIÓN DE OTROS ESTIMADORES DE FIABILIDAD

Inicialmente el método GAMM usa la estimación Nelson-Aalen para el cálculo de la fiabilidad del equipo. A pesar de lo anterior, ha sido interesante el planteamiento de añadir nuevos estimadores, los cuales por sus características pudieran resultar más efectivos en el futuro al aplicarlos que el de Nelson-Aalen. Además, de esta forma la herramienta del GAMM, en forma de hoja Excel, posee una mayor horquilla de posibilidades en el momento de utilizarla, haciéndola más rica en su funcionamiento y disponibilidad.

Entre los posibles estimadores que existen para calcular la fiabilidad de un equipo/sistema, hemos aplicado Kaplan Meier y Rango de medianas, tanto la fórmula de Bernard como la de Locks.


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Para ver los resultados y compararlos con los aportados por Nelson-Aalen se ha usado el caso de un quipo existente en una planta de tratamiento de aguas residuales ubicada en Chile. El equipo analizado fue una bomba de cavidad progresiva (BCP), que forma parte del proceso industrial de dicha planta de tratamiento. Esta bomba tenía asociado un programa de mantenimiento, pero a pesar de esto presentaba una serie de fallos. La aplicación del método GAMM ha podido identificar deficiencias en la bomba, mejorando así la toma de decisiones y el proceso de resolución de problemas relacionados con el mantenimiento. 5.1.1.-ESTIMADOR NELSON-AALEN EN CASO REAL

Como se ha expresado anteriormente, se ha utilizado la información relativa al proceso de bombeo de lodos en una planta de aguas residuales ubicada en Chile. Este proceso constituye una de las diferentes operaciones necesarias para la purificación de aguas residuales, destinado a la eliminación de los residuos sólidos presentes en el fluido, utilizando diversos sistemas de extracción y filtrado, dependiendo del tamaño de los residuos sólidos. Las bombas de cavidad progresiva son utilizadas como un medio para transportar el fluido en cada una de las etapas. La siguiente tabla muestra las revisiones técnicas de dicha bomba. Recordar que N(ti) es el número acumulado de las intervenciones, con (*) intervenciones preventivas y Ti tiempo acumulado en horas, tiempo total sin descontar los tiempos de intervención.

N(ti) Ti N(ti) Ti N(ti) Ti

1* 96 11 6136 21* 12856 2 760 12 6903 22* 13577

3* 1553 13* 7624 23* 13890 4* 2205 14* 8445 24 14228 5 2342 15* 9136

6* 3086 16* 9925 7* 3812 17* 10622 8* 4581 18* 10910 9* 5294 19 11439

10* 5631 20* 12232

Tabla 5.1. Revisiones técnicas de la bomba.

Al aplicarle a estos datos el método GAMM se obtuvo los siguientes resultados.


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Figura 5.1. Resultado utilizando Nelson-Aalen en bomba.

Figura 5.2. Diagrama de burbuja bomba.

Figura 5.3. Gráfico de fiabilidad de la bomba con Nelson-Aalen.

Algunas de las conclusiones que se obtiene en un rápido vistazo son las que siguen:


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En primer lugar se observa en el diagrama de burbujas una función en el número de intervenciones que presenta una tendencia lineal, lo que podría indicar un programa de mantenimiento aceptable.

Sin embargo, hay valores de fiabilidad estables que oscilan entre 0,75 y 1, con muchas intervenciones preventivas correspondientes a un mantenimiento preventivo. Sin embargo, se observa que hay una serie de intervenciones correctoras realizadas en periodos de alta fiabilidad y con un determinado periodo de apariencia, lo que nos alerta de que algo está fallando. Por ejemplo, problemas a la hora de llevar a cabo el mantenimiento que se realizo anteriormente, como equipos inadecuados, piezas defectuosas o mal trabajo realizado por el operador de mantenimiento.

Alto número de revisiones preventivas, la mayoría de las cuales duran bastante tiempo. Esto podría deberse a operarios no cualificados, inexistencia de hojas de datos explicativas de las revisiones que deben hacerse, la existencia de problemas de accesibilidad a los espacios y/o herramientas necesarias para su ejecución.

Por último, hay algunas intervenciones preventivas que se realizan en periodos de alta fiabilidad y las cuales siguen un patrón de tiempo, lo cual indica una mala planificación en el programa de mantenimiento. Además, coincide que después de estas se produce la intervención correctiva comentada en el segundo punto, por lo que claramente muestra que algo está sucediendo.

En este estudio del caso de la bomba, el método GAMM ha permitido

identificar deficiencias existentes en la bomba y en el mantenimiento que se le

aplica. A continuación, se debería de realizar un estudio profundo para concretar

las causas que producen estos defectos, seguido de un proceso de toma de

decisiones y la posterior aplicación de un nuevo plan de mantenimiento.

5.1.2.-ESTIMADOR RANGO DE MEDIANAS

Para estimar F(t), la técnica más popular para hacer esta estimación es el denominado rango de medianas. Como ocurre en el caso de la bomba que estamos estudiando es imposible evitar que haya datos en los que la bomba no ha fallado. Así que no podemos conocer cuando habría fallado. Estos casos se denominan casos de truncamiento a la derecha, o de datos de elementos truncados o censurados a la derecha. Estadísticamente, es conveniente considerar los datos de los experimentos que se encuentran truncados o censurados, pues de no hacerlo así podríamos estimar a la baja la fiabilidad del


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elemento. A continuación, vamos a ver la manera de proceder para tener en cuenta este aspecto en nuestros cálculos de la F(ti).

a) En primer lugar se calcula el nuevo incremento (Nincremento), según la fórmula:

–

(Ec. 5.1)

Donde N es el número total de elementos. Para el NI del primer elemento que falla, le hemos dado un valor de 1,1.

b) Luego se calcula el número de orden del primer elemento fallido según sigue:

(Ec. 5.2)

c) Entonces, el procedimiento se repite para el resto de elementos fallidos, y los rangos de medianas se siguen calculando a través de la fórmula de Bernard o de Locks.

d) Si usamos la fórmula de Bernard utilizamos:

(Ec. 5.3)

e) Si usamos la fórmula de Locks es:

(Ec. 5.4)

En las ecuaciones 5.3 y 5.4, i es el número de orden del fallo calculado en

el apartado b, n es el tamaño de la muestra y es la correspondiente

estimación de la F(t).

Aplicando las fórmulas anteriores a nuestro ejemplo, se obtiene para los

dos estimadores los siguientes resultados.


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Figura 5.4. Resultado utilizando Rango de medianas en bomba.

Figura 5.5. Gráfico de fiabilidad de la bomba con Rango de Medianas y Bernard.

Figura 5.6. Gráfico de fiabilidad de la bomba con Rango de Medianas y Locks.

En el caso de usar la fórmula de Bernard se obtienen para la bomba en

estudio valores de fiabilidad por encima de los obtenidos con Nelson-Aalen.

Exactamente 0,01 puntos más.


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Para la estimación de Locks, se obtienen valores más altos que con la de

Bernad, sobre 0,02 respecto a Nelson-Aalen.

5.1.3.-ESTIMADOR KAPLAN MEIER

Este estimador, igual que el del apartado anterior, calcula la fiabilidad de los equipos que han fallado, es decir, aquellas intervenciones de mantenimiento correctivo. Los pasos a seguir para aplicar el mismo son los siguientes:

a) Ordenar los tiempos reales de fallo desde t1 hasta tr, donde hay r fallos del sistema/equipo.

b) Correspondiente a cada ti, asociarle el número de Ni, el cuál es el número de unidades que operan justo antes del fracaso de orden i y que se produjo

en el tiempo ti: (Ec. 5.5)

c) Estimación de R(t1):

(Ec. 5.6)

d) Estimación de R(ti): (Ec. 5.7)

e) Estimación de F(ti): (Ec. 5.8)

Hay que tener en cuenta que las unidades censuradas (aquellas a las que

se le ha aplicado un mantenimiento preventivo antes de que se produzca el fallo) sólo cuentan hasta el tiempo último del fallo actual antes de que estas fueran retiradas. También aclarar que Ntotal es el número total de intervenciones de mantenimiento (tanto preventivo como correctivo) que se han aplicado al sistema. A continuación se muestra una tabla en la que hemos aplicado Kaplan Meier para estimar la fiabilidad del equipo con el que se ha estado trabajando.


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Figura 5.7. Resultado utilizando Kaplan Meier en bomba.

Figura 5.8. Gráfico de fiabilidad de la bomba con Kaplan Meier.

Comparando los valores de fiabilidad que este estimador da con los de Nelson-Aalen, vemos que son idénticos. Así que, al menos para este caso de la bomba de cavidad los resultados no varían.

5.2.-DESARROLLO DE UNA HERRAMIENTA CON VISUAL BASIC

El siguiente paso, se ha dado por la necesidad de elaborar y disponer de una herramienta la cual aplicara el método GAMM con todos los avances y mejoras que se le han añadido. El objetivo era disponer de un archivo donde trabajar con históricos de datos de mantenimiento para obtener conclusiones de forma rápida y concisa, no se convirtiera en un trabajo pesado de aplicar fórmulas y procesos de manera manual.


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Por eso, para procesar la información y automatizar el uso del método GAMM se ha utilizado la herramienta de cálculo Visual Basic de programación que genera un algoritmo simple que permite la elaboración de gráficos que forman parte de la herramienta de soporte presentada.

En primer lugar, ha sido necesario el aprendizaje y posterior aplicación de

los conceptos básicos que se han plasmado en el apartado 2.5. de este proyecto, donde se muestra funciones y sentencias de dicho programa que han sido necesarios para el desarrollo del archivo Excel automatizado. Posteriormente, será procesado el trabajo llevado a cabo hasta llegar a la meta de nuestro objetivo.

5.2.1.-PROGRAMACIÓN DE HOJA DE CÁLCULO PARA GAMM

Al comenzar esta fase del proyecto, la idea a desarrollar era la de hacer con Visual Basic un archivo Excel que al introducirle un histórico de datos de mantenimiento en la hoja 1 del archivo, llamada AUTOMATIZADO, pudiera por un lado filtrar según unos parámetro deseados, los datos que nos interesaban visualizar, y por otro lado, poder aplicarle a esos datos el GAMM según el estimador que nos interesaba aplicarle. Es por esta razón que nuestra herramienta consta de dos hojas de cálculo de Excel, la hoja 1, ya nombrada anteriormente, y la hoja 3 llamada FILTRADO. En la hoja AUTOMATIZADO se encuentra el panel de control, desde donde se realizan a los datos las acciones deseadas, y en ella se aplicaría el método GAMM según el estimador que se desee a la tabla de histórico existente en esta hoja. En la hoja FILTRADO se manda los datos que interesan ser usados según tres criterios (Filtro inicial, Datos a mostrar y Estimador) desde la hoja 1.


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Figura 5.9. Hoja AUTOMATIZADO.

Figura 5.10. Hoja FILTRADO.


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Figura 5.11. Detalle del panel de control de la hoja AUTOMATIZADO.

Como se puede observar, el panel de control de nuestro archivo consta de tres botones (BORRAR, FILTRAR, APLICAR), donde cada uno de ellos tiene asociada un código de Visual Basic con su programa propio. En los siguientes apartados vamos a ver con mayor detenimiento cada uno de estos programas, tanto su finalidad como el código que tiene asociado.

5.2.1.1.-MACRO PARA BORRADO DE DATOS

El fin de añadir esta macro es tener la oportunidad de borrar todos los datos que en ese momento hay tanto en la hoja AUTOMATIZADO como en la FILTRADO, pertenecientes a estudios anteriores. Una vez pulsado, aparece en primer lugar una ventana (Figura 5.12.) para comprobar que de verdad se desea borrar todos los datos del archivo. Esta ventana de aviso, se ha considerado indispensable para no eliminar los datos de forma involuntaria, con la consiguiente pérdida de información valiosa por parte del usuario.

Figura 5.12. Ventana de aviso de borrado.

Si se pulsa Sí, se procede a borrar todos los datos que hay en ambas hojas, sin que haya posibilidad de volver a recuperarlos y quedando disponibles para añadir nuevas referencias en el futuro. Si al contrario se pulsa No, el programa no hará nada, volviendo a la hoja 1 para poder seguir trabajando con los mismos datos. Una vez que se ha confirmado el deseo de borrar todo, al terminar el programa de recorrer el código se muestra una ventana (Figura 5.13.) informando


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de que ha terminado el proceso. Mirando la Figura 5.14. se puede comprobar con respecto a la Figura 5.9. y Figura 5.10. cómo queda el archivo, una vez realizado todo lo anterior, respecto a antes de pulsar BORRAR .

Figura 5.13. Ventana información fin de borrado.

Figura 5.14. Hojas con datos borrados.

En el Anexo 1, se muestra la Macro con el código de Visual Basic que se ha realizado para que elabore todo lo descrito anteriormente. En lo que sigue, se refleja algunas de las sentencias que se explicaron en apartados anteriores, las cuales han sido usadas a lo largo de este proceso de programación. Es interesante destacar las líneas de código pertenecientes a la aparición de la ventana de elección de borrado. Esto se ha hecho con una sentencia SELECT CASE y MsgBox, donde según el resultado obtenido (dependiendo si se ha pulsado Si o No) se elige un caso para llevar a cabo. El caso afirmativo, lleva a ejecutar una serie de bucles Do While… Loop, cuyo fin es ir recorriendo las casillas de las dos hojas Excel y dejando en blanco aquellas que estén con datos escritos.


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resultado = MsgBox("Está seguro de borrar todos los datos de mantenimiento existentes en este archivo", vbYesNo + vbExclamation) Select Case resultado Case vbYes 'Borrar todos los datos Application.ScreenUpdating = False i = 33 j = 1 k= 6 Do While Hoja1.Cells(i, 1) > "" Do While j < 31 Hoja1.Cells(i, j) = "" j = j + 1 Loop i = i + 1 j = 1 Loop Do While Hoja3.Cells(k, 1) > "" Do While j < 31 Hoja3.Cells(k, j) = "" j = j + 1 Loop k = k + 1 j = 1 Loop Case vbNo End End Select Algunas explicaciones de variables utilizadas aquí y también en los siguientes programas son: i, j, k y más tarde también se puede ver l. Las variables i y k indican en que fila se encuentra dentro de la hoja AUTOMATIZADO Y FILTRADO respectivamente. Sin embargo, j y l son la posición de la columna en la que está trabajando en cada hoja respectivamente. 5.2.1.2.-MACRO PARA APLICACIÓN DEL MÉTODO GAMM

La función de este código es la de aplicar el GAMM, según el estimador que elijamos en la ventana desplegable que hay junto al mismo, al conjunto de datos que estén añadidos en la hoja AUTOMATIZADO. Es decir, en este caso se aplicaría en bruto el análisis GAMM, sin hacer especificaciones sobre tipo de fallo o mantenimiento.


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Figura 5.15. Detalles de las opciones para elegir estimador.

Los posibles estimadores disponibles figuran en la fila 26, dentro de un conjunto de filas agrupadas que va desde la 5 a la 27 de la hoja AUTOMATIZADO, tal como se muestra en la Figura 5.16., por defecto están añadidos lo estimadores que se trataron en la fase II del proyecto (Nelson-Aalen, Kaplan Meier y Rango de Medianas). Por tanto, si se quisiera añadir nuevos estimadores valdría con añadirlo aquí como se quiere que aparezca en la ventana desplegable y posteriormente programar dentro de la Macro, los distintos pasos que debería realizarse para llevarlo a cabo.

Figura 5.16. Opciones de estimadores a elegir en la función aplicar.

Una vez seleccionado un estimador y pulsar el botón APLICAR, tras unos breves instantes aparece la ventana mostrada en la Figura 5.17., la cual indica que el método GAMM se ha aplicado con éxito. Una vez pulsado Aceptar, se puede acceder a observar los resultados obtenidos por el GAMM con el visualizado de las gráficas.

Figura 5.17. Ventana que aparece una vez aplicado el GAMM.


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Figura 5.18. Antes y después de pulsar el botón APLICAR. En el apartado de Anexos, en concreto en el Anexo 2 se muestra todo el código de esta función aplicar, la cuál ha sido explicada anteriormente. Se puede apreciar en él, como según lo que se ponga en la casilla F4 (correspondiente a la selección del estimador), el código pasará a actuar en diferentes líneas del mismo para proceder a adaptar los pasos necesarios según proceda. Lo primero que se ejecuta es una comprobación de que en la celda F4 está correctamente rellenada. Por definición, la celda desplegable no deja escribir otra cosa que no sea una de sus opciones, pero puede darse el caso de dejar la celda en blanco, ante lo cual aparece la ventana de error de la Figura 5.19., avisando de que ninguno de los estimadores de la lista está elegido. Esto se hace con la siguiente sentencia If… Then. If Hoja1.Cells(4, 6) = "" Then MsgBox ("El Formulario está incompleto") End ' Se sale del programa End If

Figura 5.19. Ventana de formulario incompleto.


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Si todo está correcto, el programa pasa a aplicar el método GAMM, en primer lugar calcula el TO(i), rectando el tiempo de calendario de cada intervención con el tiempo de la intervención anterior. Seguidamente se ordenan los datos de menor a mayor en función de ese TO(i), esto se hace comparando el TO(i) con el valor de la variable menor, que inicialmente es 1E+32. Si el TO(i) del suceso en el que se está es menor que la variable y todavía no ha sido ordenado se pasará a añadirlo a la lista . En este paso, también aparece en el código las variables cont y nel, las cuales cuentan el número de filas que tienen datos, siendo esta información de gran valor para futuros procedimientos.

A continuación, se muestra las líneas de código que procesa lo anterior y que es común a todas las aplicaciones del GAMM aunque el estimador sea distinto. También señalar, que este es uno de los procesos más complejos de la Macro, siendo más tedioso de ejecutar mientras mayor sea el número de datos disponibles. i = 33 resta = 0 'Calcular tiempo operativo TO(i) Do While Hoja1.Cells(i, 1) > 0 Hoja1.Cells(i, 9) = Hoja1.Cells(i, 5) - resta resta = Hoja1.Cells(i, 5) i = i + 1 Loop 'Ordenar los datos en función de T0(i) i = 33 'Contar número de datos a ordenar cont = 0 Do While Hoja1.Cells(i, 9) > "" cont = cont + 1 i = i + 1 Loop nel = cont 'Se utiliza luego al aplicar Nelson Aalen menor = 1E+32 'Ir viendo cual es el menor y copiarlo ordenado M = 33 Hoja1.Cells(33, 10) = 0 Do While cont > 0 i = 33 n = 10 j = 1 pos = 0 Do While Hoja1.Cells(i, 9) > "" If Hoja1.Cells(i, 9) < menor Then k = 33 Do While Hoja1.Cells(k, 10) > "" 'Comprueba si ese dato ya está ordenado If Hoja1.Cells(i, 1) = Hoja1.Cells(k, 10) Then


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pos = 1 End If k = k + 1 Loop If pos = 0 Then menor = Hoja1.Cells(i, 9) fila_menor = i i = i + 1 Else i = i + 1 pos = 0 End If Else i = i + 1 End If Loop Do While n < 17 If j = 2 Or j = 3 Then j = j + 1 Else Hoja1.Cells(fila_menor, j).Copy Destination:=Hoja1.Cells(M, n) j = j + 1 n = n + 1 End If Loop cont = cont - 1 M = M + 1 menor = 1E+32 Loop Una vez finalizado el complejo proceso de ordenación y con todos los datos ordenados como ya se ha expresado antes, se procede al cálculo de la fiabilidad del equipo. Según el estimador, el código realiza los pasos oportunos para aplicar este, se puede ver estos y las sentencias utilizadas con mayor detenimiento en el Anexo 2, tal como ya se dijo.

Por último, se concluye con la elaboración de las gráficas del método GAMM. Destacar que una de las dificultades más importantes que se han tenido que afrontar, han sido el programar la elaboración de las mismas con el desarrollo de la Macro. Finalmente, tras varias pruebas y análisis de diferentes sentencias junto a sus propiedades, se consiguió tal como está escrito en la parte de código que se muestra en las siguientes líneas, correspondiente al Gráfico 1 del método, donde se dibujan el número de intervenciones respecto al tiempo. La variable g indica que número de fila de la hoja es la última que tiene datos referentes al mantenimiento. Este dato es importante para que las sentencias que elaboran las gráficas tuvieran definidos hasta que número de fila tenía que dibujar los datos.


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'Hacer las gráficas del GAMM g = nel + 32 ActiveSheet.ChartObjects("5 Gráfico").Activate With ActiveChart .SeriesCollection(1).XValues = Range("L" & 33 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(1).Values = Range("J" & 33 & ":" & "J" & g) .SeriesCollection(1).BubbleSizes = Range("X" & 33 & ":" & "X" & g) .SeriesCollection(2).XValues = Range("L" & 33 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(2).Values = Range("J" & 33 & ":" & "J" & g) .SeriesCollection(2).BubbleSizes = Range("W" & 33 & ":" & "W" & g) .SeriesCollection(3).XValues = Range("L" & 33 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(3).Values = Range("J" & 33 & ":" & "J" & g) .SeriesCollection(3).BubbleSizes = Range("V" & 33 & ":" & "V" & g) .SeriesCollection(4).XValues = Range("L" & 33 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(4).Values = Range("J" & 33 & ":" & "J" & g) .SeriesCollection(4).BubbleSizes = Range("Y" & 33 & ":" & "Y" & g) .Axes(xlValue).MajorGridlines.Select End With 5.2.1.3.-MACRO PARA EL FILTRADO DE DATOS

La última Macro que dispone nuestra herramienta de GAMM es la encargada de filtrar los datos disponibles en bruto por distintas opciones de mantenimiento y tipo de fallo. Con el fin de poder hacer una criba al histórico de datos para solo visualizar aquellos que nos interesan.

Figura 5.20. Detalles de las opciones de FILTRAR.

Las opciones de filtrado son elegir primero si deseamos filtrar por tipo de fallo o disciplina, y según por lo que optemos, en la casilla de Datos a Mostrar se abrirá un casilla despegable con distintas posibilidades, las cuales se habrán definido anteriormente. Finalmente, al igual que en la función aplicar, deberemos de adoptar un estimador para que calcule la fiabilidad. En la Figura 5.21., se puede apreciar las opciones de las casillas del formulario de filtrar que se encuentran en el conjunto de filas agrupadas, ya comentadas en el apartado anterior, y que dominan las casillas despegables de dicho formulario. Si en primer lugar se elige como filtro Fallo, en la casilla datos a


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mostrar aparecerían No hay caudal suficiente o Válvula. Si por el contrario es Disciplina, aparecería el listado que hay en la Figura 5.21. debajo de Disciplina. Añadir que en las demás columnas que aparecen en blanco se podrían añadir más opciones que en el futuro resultaran de interés. Una vez añadidas estas opciones, sólo habría que modificar en la ventana de Administrador de nombres (Figura 5.22.) el rango que está asociado a cada nombre definido. Por ejemplo, en la Figura 5.22. se puede observar como al nombre disciplina corresponde al rango que se muestra en la casilla de Se refiere a: de la misma figura. Siendo estas las casillas que en la Figura 5.21 están en la columna denominada con el nombre de disciplina también.

Figura 5.21. Detalle de las opciones del formulario de filtrar.

Para poder entender mejor el funcionamiento y significado de las

anotaciones que usa la herramienta del método, se muestra el significado de cada una de las distintas disciplinas existentes a continuación.

- E: mantenimiento eléctrico. - EM: mantenimiento eléctrico modificativo. - EP: mantenimiento eléctrico en parada de planta total. - EPM: mantenimiento eléctrico plan maestro (programado). - M: mantenimiento mecánico. - M+E: intervención conjunta de mantenimiento mecánico y eléctrico. - MM: Mantenimiento mecánico modificativo. - MP: mantenimiento mecánico en parada de planta total. - MPM: mantenimiento mecánico plan maestro (programado). - MS: mantenimiento de seguridad.


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- IPM: mantenimiento instrumental plan maestro (programado). - Eléctricos: el conjunto de E, EM, EP, EPM y M+E. - Mecánicos: el conjunto M, M+E, MM, MP y MPM.

Figura 5.22. Ventana de administrador de nombres Una vez más, se procede a incorporar el código de la función que procesa los objetivos planteados en el Anexo 3. Al igual que en la Macro de aplicar, lo primero que se hace es una comprobación de que el formulario está correctamente seleccionado. Si todo está correcto, se comienza con un recuento de las filas existentes y se pasa a copiar de la hoja AUTOMATIZADO a la de FILTRADO aquellos datos que nos interesan estudiar por separado. Para ver un ejemplo del código que hace el copiado a la hoja FILTRADO, se muestra el caso en el que lo que nos interesara ver aquellas operaciones de mantenimiento realizado por el equipo de eléctricos. Se observa como si pone en el formulario “Eléctricos” se pasa a realizar una búsqueda en todas las filas de los datos iniciales de aquellas que tengan en la columna disciplina alguna E. Esto se hace con la función InStr, la cual da un valor de 1 si dentro de una cadena de caracteres encuentra una E. En las filas que esta función diera un 1, se entraría


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en un bucle Do While donde junto a la función Copy Destination se va pasando datos de una hoja a otra del Excel. ' Operación de copiado a la hoja 3 si son Eléctricos If Hoja1.Cells(3, 5) = "Eléctricos" Then i = 33 j = 4 k = 6 l = 1 Do While N_filas_datos > 0 If InStr(1, Hoja1.Cells(i, j), "E") >= 1 Then M = i n = 1 Do While n < 9 Hoja1.Cells(M, n).Copy Destination:=Hoja3.Cells(k, l) n = n + 1 l = l + 1 Loop k = k + 1 l = 1 End If i = i + 1 N_filas_datos = N_filas_datos - 1 Loop End If Una vez que los datos están en la hoja FILTRADO, el código es muy parecido al de la Macro de aplicar, donde lo que se hace es aplicar el método GAMM según el estimador requerido a los datos que se han copiado en esa hoja.

Puede darse el caso de que apliquemos un filtrado, donde no hay datos del tipo que hemos querido filtrar. En este caso de que no haya ningún dato con los criterios expuestos, aparecerá una ventana informándonos de dicha incidencia, tal como se muestra en la Figura 5.23. El código que realiza este suceso es simple, pues lo que se hace es comprobar si al final de la búsqueda se han copiado datos en la hoja FILTRADO o no. En caso negativo, la primera celda que tendría que tener datos estará en blanco, por lo que si esto es así, mediante una sentencia If… Then se muestra la ventana con el mensaje de aviso. Tal y como se muestra en las siguientes líneas de código. 'En caso de que no haya ningún dato con ese criterio de búsqueda If Hoja3.Cells(6, 1) = "" Then MsgBox ("No hay ningún dato que corresponda con los criterios de búsqueda") End End If


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Figura 5.23. Ventana cuando no existen datos de búsqueda.

Si no hay incidencia, una vez aplicado el GAMM se termina con la elaboración de las gráficas y la muestra de una ventana avisando de que el filtrado se ha realizado con éxito y por tanto, todo el proceso.

Figura 5.24. Ventana de aviso de fin de filtrado.

Una vez que se pulse Aceptar se puede acceder a la visualización de las gráficas del GAMM con los datos de modo de fallo o tipo de mantenimiento deseado, así se puede proceder a tomar decisiones y visualizar posibles consecuencias a un nivel más detallado.

5.3.-APLICACIÓN DE LA HERRAMIENTA A CASO PRÁCTICO

Una vez que la herramienta ha sido elaborada y está lista para ser aplicada en cualquier ámbito industrial para tomar decisiones en el entorno del mantenimiento, vamos a utilizar esta a una serie de datos que podrían pertenecer a cualquier activo o sistema instalado en una empresa o compañía de la actualidad. En primer lugar recopilaremos los datos históricos correspondientes a ese activo para proceder a introducirlos en la herramienta del GAMM desarrollada y proceder después a su estudio. En la Tabla 5.2., se recogen los datos de


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mantenimiento del año 2013 de una máquina industrial, donde hay intervenciones de todo tipo, tanto eléctricas como mecánicas. Destacar que dentro del modo de fallo se muestran con mayor interés cuando la intervención de mantenimiento ha sido en la bomba o en la válvula de dicha máquina. Recordar que para poder aplicar el método GAMM es imprescindible recoger la disciplina del mantenimiento, el tiempo de calendario, tipo de mantenimiento, tiempo de intervención y estado del equipo cuando se produce la intervención.

Modo de fallo

Disciplina Tiempo calendario

Tipo de Mant.

Tiempo de Inter.

Estado Equipo

- MPM 402 P 0,8 0

- IPM 510 P 7 1

- E 550 C 1 1

- EPM 659 P 2 0

- MPM 947 P 0,3 0

Bomba M+E 1167 C 8 1

- IPM 1549 P 7 1


- MPM 1934 P 0,6 0

- IPM 2700 P 7 1

Válvula M 2736 P 1,5 1

Válvula M+E 2908 C 5 1

- E 3301 P 4 0

- EPM 3353 P 1 0

Bomba M 3408 C 3 1

- IPM 3542 P 7 1

- E 3797 P 3 1

- MPM 3952 P 0,5 0

Válvula E 4224 P 2 0


- MPM 4598 P 0,4 0

- EPM 5870 P 1 0


- M 6040 P 1,5 1

Bomba M 6242 C 1,5 1

- MM 6328 P 0,8 0

- MPM 6570 P 0,5 0

- MPM 6900 P 0,5 0

Válvula M 7106 C 2 1


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- MPM 7508 P 0,4 0

- IPM 7608 P 7 1

Bomba M 7700 P 7 1

- MPM 8004 P 0,7 0

Bomba M+E 8185 C 12 1

- MPM 8402 P 0,5 0

- M 8606 P 0,3 0

- E 8696 P 2 1

- M 8736 P 5 1

Tabla 5.2. Datos históricos de mantenimiento de activo.

Destacar que en este ejemplo, hay distinto tipos de intervenciones según la disciplina que interviene en ella, así se puede hacer un análisis más completo. Recordar que en el punto 5.2.1.3. se definía el significado de cada una de estas disciplinas.

5.3.1.- APLICAR EL MÉTODO GAMM AL CASO PRÁCTICO

En primer lugar, una vez recogidos todos los datos de los cuales queremos obtener conclusiones, se procede a introducirlos en el archivo Excel. Hay que tener especial atención con la forma de introducir los datos, pues la disciplina y el tipo de mantenimiento hay que introducirlo en mayúscula; si se introducen tiempos con decimales poner “.” en lugar de “,” y escribir los modos de fallos de la misma manera que está en las opciones de filtrado. Ya que si no hacemos esto así, el método no se aplicará correctamente y la herramienta no será precisa, produciéndonos fallos en nuestras conclusiones y quebraderos de cabeza innecesarios.


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Figura 5.25. Hoja con los datos del histórico del activo.

Una de las características de la herramienta es la posibilidad de cambiar los parámetros de filtrado, para adaptarlo a las necesidades de nuestro equipo o sistema. En este caso práctico que estamos tratando, se modificará los tipos de fallo, poniendo Bomba y Válvula. De esta manera se podrá estudiar con mayor profundidad las causas de los fallos y como se está realizando el mantenimiento.

Figura 5.26. Cambio de las opciones de filtrado.

Ya que se tiene las opciones de filtrado deseadas, se puede proceder a utilizar la herramienta para aplicar el GAMM. En primer lugar, se estudiará los datos en forma global utilizando el estimador de Nelson-Aalen. Para ver como se ha realizado el mantenimiento a lo largo del año expuesto.


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Si se tuviera que tomar decisiones directamente sobre la tabla de datos históricos, tendríamos que hacer un estudio muy tedioso y pesado para empezar a sacar conclusiones. En cambio, con el método GAMM, en mayor medida con la herramienta en la que estamos trabajando, permite con un rápido click de ratón obtener las gráficas del mismo y así en un rápido vistazo podemos empezar a obtener resultados. Por tanto, una vez pulsado el botón aceptar en breves segundos se aplica el método GAMM y el programa nos muestra los resultados, tal como se en la Figura 5.27., donde comparándola con la Figura 5.25., todas las columnas de la hoja ha sido rellenada con los datos al aplicar las fórmulas del método.

Figura 5.27. Resultados al aplicar el GAMM.

A continuación, nos centramos en la observación de los gráficos obtenidos y tras observarlos con detenimiento, podemos empezar a sacar conclusiones, de hecho en este ejemplo rápidamente se ve que hay bastantes cosas que se han hecho mal a la hora de mantener este activo. Lo primero que podemos ver en el gráfico 2 (Figura 5.29), referente a la fiabilidad de cada intervención, es que hay muchas intervenciones de todo tipo donde la fiabilidad del equipo en ese instante está en torno al 50 %. Por tanto, se ha dejado estas intervenciones demasiado tiempo sin actuar, lo que habrá producido bastantes averías y la consiguiente intervención correctiva. Respecto al gráfico 1 (Figura 5.28), vemos que la pendiente de la línea que representa el número de intervenciones vs tiempo operativo, no tiene una pendiente constante, si no que parece que aumenta en ciertos periodos de tiempo. Además, se comprueba un salto donde no se produce ninguna intervención en ese periodo de tiempo, el cuál parte la línea en dos partes, o incluso podría decirse que en tres.


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Por tanto, ya sólo con estas dos conclusiones, se puede decir que el

mantenimiento no está siendo óptimo. Pues si recordamos las reglas básicas del método GAMM, la regla 1 nos decía que para que un programa de mantenimiento se pudiera considerar aceptable, el gráfico 1 tendría que tener una línea con pendiente constante a lo largo del tiempo y las variaciones de fiabilidad del gráfico 2 tendría que estar entre los valores de 1 como máximo y de 0,7 como mínimo.

También al no producirse un número regular de operaciones de

mantenimiento preventivo, se traduce a que no se está garantizando una fiabilidad promedio en el tiempo gracias a las actividades de mantenimiento. Es decir, el programa de mantenimiento, probablemente no está bien programado o su ejecución debe ser revisada.

Figura 5.28. Gráfico 1 del método GAMM del caso práctico.

Figura 5.29. Gráfico 2 del método GAMM del caso práctico.


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Figura 5.30. Gráfico de estimación de Nelson-Aalen del caso.

Ahora se va a entrar con mayor detalle en cada uno de los gráficos. En primer lugar en el gráfico 1. Si analizamos el tamaño de las burbujas vemos que hay como dos grupos, unas donde la burbuja tiene un diámetro pequeño lo que significa que la intervención se realizó en poco tiempo comparada con las de mayor diámetro. Este hecho, puede ser motivo de estudio con mayor profundidad porque hay intervenciones donde la burbuja tiene el borde grueso, por tanto se ha tenido que detener el equipo para poder trabajar en él. Es más, las intervenciones con mayor tiempo de intervención han sido con paradas del activo, lo que se traduce a que durante este tiempo no se ha podido utilizar y si pertenece a un equipo imprescindible en la producción, que se ha tenido que detener la misma.

Lo anterior supone pérdidas económicas importantes, por lo que se tendrá que ver por una parte si el personal que se está mandando a trabajar es el correcto, es decir, si está bien formado para solucionar ese tipo de problema o la aplicación que se está llevando a cabo no es idónea, pues puede haber inexistencia de hojas de datos explicativas de las revisiones que deben hacerse. Por otra parte, igual el problema está en que no se dispone de herramientas adecuadas que faciliten el trabajo, o que no se disponga de los repuestos necesarios en el almacén en los momentos de las intervenciones, teniéndose que pedir o comprar los mismos. Incluso habría que ver si el problema es de accesibilidad al equipo, teniendo que revisar esto para intentar buscar alguna solución que reduzca estos tiempos. Siguiendo con el análisis, el 28% de las operaciones son de mantenimiento correctivo, otro indicador de que hay que evaluar la calidad y la frecuencia de las intervenciones de mantenimiento preventivo o del programado. A esto se suma, que algunos de estos correctivos se realizan en periodos de alta fiabilidad, mayor 0,85, unido a que ocurren poco periodo después de de una intervención preventiva. Este comportamiento refuerza las conclusiones del párrafo anterior, que las intervenciones de preventivo anteriores pueden ser pobres, por algunos de los problemas comentados antes en la ejecución de las mismas, siendo necesario evaluar esto. Para acabar, al centrarse en el gráfico 2, ya concluimos claramente que el programa de mantenimiento no es muy acertado, en primer lugar las ya comentadas operaciones preventivas en niveles de fiabilidad inferiores al 0,7, donde se condena al activo hacia que se produzca una avería, lo que puede ser catastrófica para el equipo. Se ve como se producen averías en periodos de baja


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fiabilidad a consecuencia de que no se decide actuar con anterioridad a este hecho. Finalmente, destacan por otro lado operaciones de mantenimiento preventivo en periodos de alta fiabilidad, por lo tanto se han producido probablemente en un tiempo demasiado corto respecto a la intervención anterior. Se concluye que el mantenimiento realizado en este equipo durante el año 2013 no ha sido el correcto, pues como se ha podido comprobar al analizar los datos del histórico de mantenimiento con la herramienta del método GAMM se deducen una gran cantidad de deficiencias y fallos en su desarrollo. Lo que unido, al hecho de si se hiciera un estudio del incremento de los costos demostrando las pérdidas económicas que han provocado estas malas prácticas, queda claro que hay que realizar un análisis en profundidad y tomar medidas para plantear un nuevo programa de mantenimiento para el siguiente curso.

5.3.2.-FILTRADO POR DISCIPLINA DE ELÉCTRICOS AL CASO PRÁCTICO

En este apartado vamos a usar otra de las ventajas que tiene usar la herramienta desarrollada. La cuál es que nos permite entrar en un nivel de detalle superior en el análisis del programa de mantenimiento aplicado. Esto es posible porque podemos desmenuzar los datos según criterios deseados como ya es sabido. En primer lugar analizaremos, como ha sido el mantenimiento en las intervenciones de tipo eléctricas.

Figura 5.31. Datos filtrados por eléctricos en el caso.


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Figura 5.32. Gráfico 1 filtro por eléctricos del caso.

Figura 5.33. Gráfico 2 filtro por eléctricos del caso.

Al realizar este filtrado lo primero que llama la atención es que la mayoría de las operaciones correctivas que se realizan en el equipo en todo el periodo de estudio tienen que intervenir el personal eléctrico, pues 8 de las 11 intervenciones existentes han participado ellos. Además, todas las intervenciones correctivas se tienen que realizar con el equipo parado, lo que está suponiendo las ya nombradas pérdidas económicas. Así que, gracias a esto filtrado podemos concluir que el problema afecta en gran medida a la parte eléctrica del equipo, al menos al principio. Lo que pasa que al observar estas intervenciones con mayor detenimiento, solo en la primera participa sólo el equipo eléctrico. Las demás son en conjunto con los mecánicos, por lo que habría que ver en mayor profundidad cual fue el problema para saber la clave de las averías. Respecto al tiempo de intervenciones, parece que es bastante similar en todas, excepto algunas excepciones, por lo que al menos en este apartado en principio no parece que haya problemas de suministros en ciertos momentos, pero aun así no habría que descartar que el personal no esté lo suficientemente cualificado o la existencia de problemas de accesibilidad en el equipo.


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Entrando en profundidad en el gráfico de la fiabilidad, este elabora grandes variaciones de fiabilidad entre intervenciones, donde hay intervenciones que se realizan con fiabilidad muy alta, sobre el 0,94. En cambio, otras se dejan caer la fiabilidad del sistema eléctrico hasta valores del 0,18. Por tanto, menos en una operación donde se realiza un mantenimiento preventivo programado a este nivel último de fiabilidad, las demás son correctivas. Esto es lógico pues se podría decir que el programa de mantenimiento de la parte eléctrica del equipo, deja a este en varios periodos que funcione sin revisiones, hasta que claro está se produce la avería. En el lado de las operaciones preventivas programadas, dos de las tres coinciden en periodos de alta fiabilidad, por lo algo no anda bien. Siguiendo con el gráfico 2 de fiabilidad, vemos como se producen averías de forma consecutiva por el hecho comentado anteriormente. Un suceso a destacar es la avería con una alta fiabilidad (0.94) que provoca una intervención correctiva justo después de un mantenimiento preventivo programado. Así se refuerza un poco más la idea de que a lo mejor el mantenimiento no se está realizando con los operarios o el material adecuado. Además que, el evento anterior, viene precedido de otra intervención del mismo tipo, una intervención preventiva seguida de una correctiva con alta fiabilidad. Por lo que algo ha sucedido en ese periodo de tiempo que habría que investigar en profundidad. Pasando ahora al gráfico 1, vemos como va cambiando la pendiente en el número de intervenciones, que sumándole como las intervenciones preventivas no siguen un patrón en el tiempo, habiendo en el centro del periodo una acumulación de intervenciones preventivas que se hacen a fiabilidades altas que rondan entre el 0,86 y 0,94, donde además una de ellas es con parada del equipo con lo que ello supone.

Pero no se queda aquí la cosa, se ve como más del 50% de las intervenciones son correctivas, se recuerda que estas no deberían superar el 20% del total. Por todo lo anterior, podría quedar claro que el programa de mantenimiento del equipo y en concreto el del apartado eléctrico no está nada bien planificad y muestra un gran margen potencial de mejora en las políticas de mantenimiento preventivo.

Sin embargo, gracias a que la herramienta desarrollada nos permite

profundizar más en la disciplina de eléctricos, y filtrar ahora únicamente las intervenciones donde sólo intervienen en solitario el personal eléctrico. De esta manera se puede observar con mayor precisión si en realidad todo lo relacionado con la parte eléctrica del activo está realmente implicada en el mal funcionamiento de equipo.


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Figura 5.34. Elección del filtrado por intervención única de eléctricos.

Figura 5.35. Gráfico 1 filtro por mantenimiento eléctrico (E) del caso.

Figura 5.36. Gráfico 2 filtro por mantenimiento eléctrico (E) del caso.

Se puede ver que con gran probabilidad el sistema eléctrico no es el culpable de las averías que se producen, a excepción de la primera. Pues las intervenciones se realizan antes de que esta llegue a valores de 0,7. No obstante, se muestra que el programa no está bien realizado, pues no se sigue un patrón constante en el tiempo, y además se muestra como se centra en mitad del periodo tres intervenciones de mantenimiento preventivo tan seguidas que en dos de ellas la fiabilidad es de 1. En conclusión, en este filtrado por mantenimiento eléctrico se puede decir que a pesar de que el sistema eléctrico de la máquina en estudio probablemente no sea el causante de las averías que se producen, el


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programa de mantenimiento no está bien programado, por lo que su ejecución debe ser revisada.

5.3.3.-FILTRADO POR DISCIPLINA DE MECÁNICOS AL CASO PRÁCTICO

Una vez observado el apartado de mantenimiento eléctrico, pasamos a estudiar el mecánico. En primer lugar haremos un filtrado de todas las intervenciones que se han realizado donde han sido necesaria la intervención de algún miembro del equipo de mecánicos.

En primer lugar llama la atención, como en la gráfica 1 la línea de intervenciones acumuladas frente al tiempo está partida en dos, con comportamientos diferentes entre sí.

En la primera mitad, el tiempo entre operaciones tiene un patrón que podría considerarse constante, tanto de pendiente como en intervalo de tiempo, y con bastante separación entre ellas. Se observa, que a pesar de que entre intervenciones preventivas, programadas y no, se sigue un patrón de intervención constante, lo que deja prever que hay un programa de mantenimiento, no evita que se produzcan averías de forma constante. Como consecuencia de esto, se producen puntos con baja fiabilidad, entre 0,69 y 0,36.

Figura 5.37. Datos filtrados por mecánicos en el caso.


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Figura 5.38. Gráfico 1 filtro por mecánicos del caso.

Figura 5.39. Gráfico 2 filtro por mecánicos del caso.

En esta primera parte, casi el 50% de las intervenciones son correctivas, prueba suficiente de que no se está operando bien. El problema se observa en el gráfico 2, el intervalo entre intervenciones preventivas es demasiado amplio, por lo que las intervenciones cuando se llevan a procesar son en periodos de baja fiabilidad. Destaca una operación correctiva en alta fiabilidad seguida de una intervención preventiva, por lo que algo se hizo mal en dicha intervención. Además, hay operaciones programadas que coinciden poco tiempo después de una intervención correctiva, por lo que el equipo en ese momento está en alta fiabilidad, siendo estas intervenciones las cuales no serían necesarias en principio, por lo que se está utilizando unos recursos de la planta como son el personal de mantenimiento mecánico en cosas innecesarias, con las pérdidas económicas que estas pueden suponer. Por todo lo anterior, se ve que el programa utilizado no es idóneo, con intervenciones preventivas de dos tipos, unas demasiado tarde con periodos de baja fiabilidad y otras, demasiado pronto respecto a la intervención anterior, con fiabilidades altas. Así que, en mitad del periodo se produce un parón de intervenciones, seguido de un cambio de política de mantenimiento, seguramente con la intención de cambiar la tendencia anterior.


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En esta segunda parte de las gráficas, se ve como se reduce los intervalos entre los mantenimientos preventivos con la intención de reducir las averías. Tras una primera intervención correctiva que se produce a muy baja fiabilidad, y donde parece que se deja el equipo funcionando hasta que rompa, para una vez ocurrido esto empezar a aplicar el nuevo programa, se consigue que ahora las intervenciones no bajen de fiabilidades del 0,69, por lo que el programa parece aceptable. Al principio, parece que se tarda un poco en empezar a realizar correctamente el programa pues se realizan dos operaciones de mantenimiento preventivo muy próximas a las correctivas anteriores, ya que se hacen en periodos de alta fiabilidad y luego esto también ocurre posteriormente otras. Por lo que, se puede concluir que el programa podría seguir mejorándose. A lo anterior se une que no se puede evitar la aparición de averías, pero al menos ahora estas están en torno al 28 % del total, por lo que comparadas al 50% de la primera mitad, se ha conseguido mejorar. Pero claro, al ver que estos correctivos ocurren en niveles de fiabilidad no demasiados bajos, unido a que suelen ser precedidos de intervenciones preventivas. Se saca a relucir, una sospecha que ya ha salido anteriormente, la cual es que las tareas de preventivo pueden haber sido pobres. Probablemente haya problemas de ejecución de las intervenciones, por la utilización de equipos inadecuados o falta de formación de los empleados que realizan el mantenimiento. Además, se empieza a producir un incremento al final del periodo en estudio del tiempo de operación, así que también pueden haber aparecido problemas en la disponibilidad de herramientas o piezas, en la captación del personal u otros. Así que con un pequeño margen de error, se puede asegurar que el problema está ocurriendo en primer lugar en el apartado mecánico, y en segundo lugar por problemas en la calidad de las intervenciones y sin dejar de lado, los problemas mencionados arriba de herramientas y piezas. Por lo que habría que ver que está pasando en estos apartados. Si a continuación hacemos un filtrado, únicamente de las intervenciones de personal mecánico por separado podemos reforzar esta sospecha.

Figura 5.40. Elección del filtrado por intervención única de mecánicos.


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Figura 5.41. Gráfico 1 filtro por mantenimiento mecánico (M) del caso.

Figura 5.42. Gráfico 2 filtro por mantenimiento mecánico (M) del caso.

Los gráficos nos muestran también como ocurren averías en alta fiabilidad después de intervenciones preventivas, un aumento del tiempo de las mismas al final del periodo y operaciones que se dejan caer en fiabilidad más del 0,7. Por tanto, como ya se ha dicho, se puede asegurar más aún que el problema se encuentra en este tipo de intervenciones mecánicas. 5.3.4.-FILTRADO POR MODO DE FALLO DE BOMBA AL CASO PRÁCTICO

Una vez que hemos centrado el problema en la parte mecánica, la herramienta nos permite empezar a buscar en que parte del equipo está sucediendo los problemas, en el caso de que estos se centren en un lugar concreto. Así que lo primero que vamos a hacer es filtrar las intervenciones que se producen en la bomba que tiene el equipo.


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Figura 5.43. Elección del filtrado por tipo de fallo de bomba.

Al ejecutarse el método, las gráficas expresan como únicamente hay una sola intervención preventiva a la bomba, la cual se produce al final del tiempo estudiado. Se ve como con unos intervalos bastantes constantes se producen las averías. Así que estas se podrían evitar si se realizaran con anterioridad un preventivo. Pero a lo mejor, en la política de mantenimiento que se está realizando es preferible por problemas de accesibilidad o por resultar más económico que la bomba funcione hasta que se produzca la avería y luego proceder a repararla.

Figura 5.44. Datos filtrados por bomba en el caso.

Figura 5.45. Gráfico 1 filtro por bomba del caso.


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Figura 5.46. Gráfico 2 filtro por bomba del caso.

También nos muestra que la mayoría de averías, 8 de las 11 que se producen, son en la bomba. Lo que nos fija en este apartado el gran problema del equipo. Al mirar la gráfica de fiabilidad, vemos algunas operaciones correctivas, sobre todo en la segunda mitad del periodo, en periodos de alta fiabilidad que unido al aumento de los tiempos de operación, vuelve a mostrarnos problemas en la ejecución de las tareas. Por tanto, de este filtrado se podría concluir que la política de mantenimiento de la bomba es la de su funcionamiento hasta que esta falle, a pesar de que al final aparezca una intervención preventiva, como se ha dicho porque a lo mejor interesa más hacer esto que aplicarles preventivos. Y que hay problemas cuando se han realizado operaciones pues la bomba vuelve a fallar poco tiempo después, sobre todo al final. Así que, habría que plantearse de nuevo, en el caso de que se esté haciendo así el mantenimiento, si es lo idóneo. A lo mejor, puede ser que no se haya planteado el aplicar un mantenimiento preventivo a la bomba hasta el final del periodo y de ahí esa penúltima intervención de ese tipo. Pero si es seguro, que el problema se centra en el apartado mecánico de la bomba. 5.3.5.-FILTRADO POR MODO DE FALLO DE VÁLVULA AL CASO PRÁCTICO

En principio, el filtrado anterior por fallo de bomba nos ha mostrado ya que ahí podía estar el problema, no obstante vamos a realizar también un filtrado por modo de fallo de la válvula.


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Figura 5.47. Datos filtrados por válvula en el caso.

Figura 5.48. Gráfico 1 filtro por válvula del caso.

Figura 5.49. Gráfico 2 filtro por válvula del caso.


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Se podría decir que se está realizando un mantenimiento predictivo al principio, pues cuando la fiabilidad llega al valor de 0,78 se actúa en la válvula. Pero luego, destaca una falta de programación de mantenimiento, pues sobre todo al final del tiempo se deja a la válvula sin aplicarle este, por lo que la fiabilidad cae a niveles muy bajos hasta que rompe por avería. También destacar la avería que se produce en segundo lugar, demasiado cerca del preventivo anterior. Esto vuelve a confirmarnos que está habiendo problemas a la hora de llevar en proceso la realización de los trabajos de mantenimiento, así que como se ha dicho ya en otras conclusiones anteriores, hay que ver si el personal, herramientas o piezas están siendo las adecuadas.

Es decir, en la válvula parece que el problema sigue estando en lo dicho en el párrafo anterior, y que quizás cuando cambia la política de mantenimiento en la segunda mitad del periodo cambia también el aplicado en la válvula dejando a esta un poco desatendida.


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6. RESULTADOS OBTENIDOS

En primer lugar se puede afirmar que de las preguntas planteadas en el punto 1.2 de este proyecto, encuentran respuesta total o parcial con la ayuda y aplicación del la herramienta desarrollada para el método GAMM:

- Pregunta nº 1: ¿Cuántas intervenciones correctivas (frecuencia) se

realizan entre las intervenciones preventivas planificadas? Se puede responder al mirar y contar dichas intervenciones en los gráficos de análisis, tanto el diagrama de burbujas como el de fiabilidad aportados en el archivo de Excel (Gráfico 1 y Gráfico 2 respectivamente).

- Pregunta nº 2 y nº 3: ¿Es correcta la ejecución de las tareas de mantenimiento? y ¿Funciona correctamente el equipo? Al analizar el tiempo entre fallos o tiempo operativo (TOi) y la fiabilidad (R(ti)) del equipo en el momento de la intervención. Habría que comprobar si ambos indicadores tienen valores lógicos, es decir, si el TOi está cercano a la media de los tiempos de funcionamiento y el R(ti) tiene un nivel aceptable.

- Pregunta nº 4: ¿Cuál es la tendencia en la escala de tiempo de las intervenciones? Se puede identificar con un simple vistazo a los gráficos de las intervenciones acumuladas en función del tiempo de calendario (Gráfico 1). En sistemas estacionarios, la función N(ti) es lineal, distribuyéndose el tiempo entre las intervenciones según un determinado valor más o menos esperado. Cuando N(ti) es cóncava o convexa, el tiempo entre las intervenciones tiende a aumentar o disminuir en función de ti. Lo que interesa es que la tendencia sea lineal y con la menor pendiente posible, así el número de intervenciones no crece mucho con el paso del tiempo.

- Pregunta nº 5: ¿Cuál es la desviación entre las frecuencias de ejecución

óptimas del mantenimiento preventivo? Puede mostrar la frecuencia de realización de las actuaciones preventivas o de mantenimiento programado (burbuja azul) y por lo tanto se puede realizar un seguimiento y monitorizar el logro de las frecuencias de mantenimiento preventivo establecidos. Es decir, se puede visualizar si está habiendo operaciones de mantenimiento correctivo (burbuja roja) y con qué frecuencia respecto a las de mantenimiento preventivo o incluso con el mantenimiento preventivo del plan maestro (burbuja amarilla).

- Pregunta nº 6: ¿Son los tiempos de reparación consistentes en relación a

la cantidad de trabajo asociado a estos? Viendo el diámetro de cada burbuja en las distintas intervenciones se pueden hacer varios tipos de estudios. Por ejemplo, podríamos filtrar según


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algún tipo de intervención y observar si todos los trabajos del mismo tipo tienen un tamaño de burbuja equivalente, y si alguno se sale mucho del patrón investigar con mayor profundidad que pasó para que eso ocurriera. En definitiva, con sólo ver el tamaño de burbuja de cada intervención se puede indagar en distintos parámetros para ver si ese tamaño es aceptable o por lo contario está más allá de los tiempos medios de intervención.

- Pregunta nº 7: ¿Es el número de intervenciones coherentes con el ciclo de vida de la pieza del equipo? Si en los gráficos de GAMM vemos que se producen intervenciones

correctivas con un alto nivel de fiabilidad, esto indica un fallo prematuro

anormal en el sistema que puede estar motivado por diferentes causas

(problemas en la calidad de piezas, mal funcionamiento del equipo por

parte del personal, etc.), por lo que las intervenciones no serían

coherentes. El número de intervenciones, y por tanto el valor de la

fiabilidad debe estar en valores constantes (cercanos a uno) a lo largo del

tiempo, mostrándose frecuencias adecuadas de mantenimiento preventivo

con las intervenciones preventivas a un determinado nivel de fiabilidad las

intervenciones correctivas con una baja frecuencia de ocurrencia.

- Pregunta nº 8: ¿Cómo afectan los tiempos de espera de los repuestos a los tiempos de reparación? Afectan porque si hay que esperar un tiempo a que nos lleguen repuestos para arreglar una avería, esto va a afectar a posteriori al tamaño total de la burbuja y por consiguiente si ha habido un gran tiempo esperando un repuesto aparecerá en el gráfico una burbuja de gran tamaño. Siendo más grave si el borde de la burbuja es grueso, ya que el equipo o sistema se ha tenido que detener, lo que afecta a su disponibilidad individual y posiblemente afectando a la disponibilidad general del sistema y a la producción. Produciendo grandes pérdidas irrecuperables a la empresa.

- Pregunta nº 9: ¿Es la captación del personal de mantenimiento adecuada

para poner en práctica la estrategia de mantenimiento del equipo? Esto se puede cuestionar con el tamaño de burbuja, pues puede ser que si se produce una desviación en los tiempos de ejecución puede deberse a factores externos como la falta de herramientas, piezas, formación o falta de personal para realizar dichas intervenciones.

Por tanto, la herramienta desarrollada con Visual Basic proporciona información útil, clara y fácil de interpretar de una manera rápida y sencilla. Donde el GAMM ayuda a reducir y controlar los altos costos de indisponibilidad del sistema o el equipo que se está manteniendo, así como los costos asociados a las intervenciones de mantenimiento correctivos. La combinación de los análisis que se pueden aplicar con la herramienta presentada, proporciona una valiosa


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información para llevar acabo planes de actuación y tomar decisiones para mejorar la gestión del mantenimiento. Hasta llegar a conseguir una gestión que sea eficiente, eficaz y oportunista.

En lo referente al caso de estudio planteado para aplicar la herramienta, se

ha obtenido que el problema probablemente se encuentre en una mala formación o capacidad del personal de mantenimiento mecánico, la calidad de piezas o de herramientas usadas en este tipo de intervenciones. Además a esto se une, que el programa de mantenimiento, a pesar de que a mitad del periodo parece que se realiza un cambio en busca de una mejora, este cambio por un lado no resulta suficiente en principio, aunque con el problema de la calidad de las operaciones no se puede saber ciertamente.


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7. CONCLUSIONES

Lo primero que se debe destacar, es el amplio rango de conocimientos del mundo del mantenimiento que he podido aprender en paralelo con el desarrollo de este proyecto fin de carreara. Algunos ya eran conocidos, pero aún así han podido ser reforzados, y otros en cambio, se han añadido a la biblioteca del saber a la vez que avanzaba. Así que, he podido tomar una mayor conciencia de la importancia de un buen mantenimiento en todos los sectores para mejorar la producción y ser más eficientes. Con la conclusión de este trabajo, se ha podido crear un elemento físico que puede ser usado en el mundo empresarial e industrial, como apoyo a la toma de decisiones de mantenimiento aplicadas. Los puntos fuertes de esta herramienta del método GAMM son que con la adaptación de las cinco reglas básicas del método, unido al menos, a una pequeña experiencia en trabajos de mantenimiento, se puede usar para comprobar, valorar y modificar las políticas de mantenimiento que se estén llevando a cabo en el equipo o sistema que se analice. Por tanto, gran cantidad de identidades pueden beneficiarse si deciden incorporar en sus prácticas este proyecto. Además, que gracias a otro de los puntos fuertes, como es la capacidad de poder adaptarse de manera rápida a las características de cada activo, potencia aún más su valor. Incluyendo que, por este motivo dispone de un cierto margen de mejora, pues al ir utilizando en casos reales del día a día surgirán nuevas necesidades que superar, que a lo mejor en el modelo actual no están consideradas. Ya que, con sólo ir teniendo disponibles los históricos de datos de las acciones de mantenimiento realizadas, ejercicio que es fácil de hacer porque hay programas informáticos que facilitan esta labor, hay un amplio abanico de posibilidades de análisis al introducir estos en la herramienta GAMM. Decir también, que mientras más detalles tengan los datos del histórico, más se puede profundizar en identificar donde puede estar el fallo que está perjudicando al funcionamiento y a la producción de nuestra planta. Es decir, que si al producirse una operación correctiva o preventiva en el caso práctico que se ha usado, en vez de indicar únicamente que este había sido en la bomba sin más, se hubiera especificado en que parte de la bomba ha estado la intervención, se hubiera podido hacer esos análisis más profundos en busca del problema. Por todo lo anterior, las metas logradas en este proyecto aportan un nuevo avance en la historia de los métodos de mantenimiento. Pues dicha herramienta puede empezar a tener cierta importancia si se empieza a decidir usarla junto a otros análisis y sistemas ya existentes, los cuales son usados diariamente en el mundo. Actualmente, la importancia de reducir costes en todos los ámbitos para mejorar los resultados económicos, dan un gran valor a nuevas fórmulas para decidir políticas de mantenimiento que sean más precisas a la hora de mostrar la realidad.


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Por último, espero que todo el esfuerzo puesto en el desarrollo de esta herramienta soporte del método GAMM, haya servido para dejar constancia del potencial que puede tener en caso de ser usada y sea de utilidad a todo aquel que decida ponerla en marcha.


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8. FUTUROS TRABAJOS A DESARROLLAR

Después del trabajo realizado en la evolución del método GAMM hasta llegar a la herramienta de aplicación, se puede seguir avanzando para llegar a tener una base de trabajo más completa. Algunos de los posibles pasos a seguir en futuras líneas de investigación de este método, enfocadas sobre todo en el archivo Excel de aplicación directa del mismo, pueden ser los siguientes:

Estudiar y añadir nuevos estimadores de fiabilidad para que haya mejores opciones y elegir aquella que se ajuste con mayor exactitud al comportamiento del equipo al que se le está aplicando el método GAMM.

Incorporar nuevos filtros de interés a la hora de mostrar los tipos de datos que interesan observar, adaptándose a los activos en los que se vaya a usar la herramienta.

Añadir nuevos utensilios en el archivo Excel para responder las preguntas del punto 1.2. con más facilidad y precisión.

Mejora del código de Visual Basic para una mayor velocidad de ejecución, así como la búsqueda de posibles errores que se hayan saltado los controles de seguridad aplicados o que no han sido detectados.

Mejora de la interfaz de los controladores del archivo Excel como del archivo en general para una mejor visualización y facilitar el uso del mismo.


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9. AGRADECIMIENTOS

En primer lugar, tras años de mucho trabajo y esfuerzo debo agradecer el haber llegado a la cumbre, la cual simboliza este proyecto, de la carrera de Ingeniería Industrial a todos los profesores que he tenido tanto en la universidad, como en las anteriores etapas educativas. Pues sin ellos no hubiera llegado a adquirir los conocimientos necesarios para superar todos los obstáculos que aparecieron en el camino. En especial, debo agradecer a D. Adolfo Crespo el darme la oportunidad de guiarme a lo largo de este trabajo y el tiempo dedicado para ello, a pesar de su apretada agenda. Ya que, sin su tutoría este proyecto no hubiera sido posible.

En segundo lugar, los agradecimientos más importantes son para mi familia, quien me dio el aliento necesario para continuar y seguir luchando por mis metas. Principalmente a mis padres, Isabel y Miguel, pues gracias a su esfuerzo en estos difíciles años que hemos tenido, me han permitido tener el privilegio de poder estudiar esta carrera. Soportando lo mejor posible los malos momentos que pude darles, y llenándose de orgullo en los buenos. Y por supuesto a mi novia Paqui, pues desde el primer día siempre estuvo ahí para darme su apoyo, ánimos y consejos para que no decayera. Sin olvidar, aquellas positivas predicciones que me dabas y que acababan cumpliéndose.

Finalmente, a todos los amigos que permanecieron a mi lado para dar un color distinto a estos años en Sevilla. Tanto los amigos que ya llevaba en mi mochila antes de llegar allí, como los que se han ido uniendo después. Sobre todo, al grupo al que he tenido la suerte de pertenecer fuera de las clases y a todos los componentes de los equipos de fútbol y fútbol sala de la ETSI. Todos me disteis otras perspectivas más allá de los libros y cuando fue necesario, también me ayudasteis con ellos.

Porque este logro también os pertenece, gracias a todos.


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10. ANEXOS

ANEXO 1. Código de macro para borrar datos Private Sub Borrar_Click() Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation = xlCalculationManual Application.EnableEvents = False resultado = MsgBox("Está seguro de borrar todos los datos de mantenimiento existentes en este archivo", vbYesNo + vbExclamation) Select Case resultado Case vbYes 'Borrar todos los datos Application.ScreenUpdating = False i = 33 j = 1 k= 6 Do While Hoja1.Cells(i, 1) > "" Do While j < 31 Hoja1.Cells(i, j) = "" j = j + 1 Loop i = i + 1 j = 1 Loop Do While Hoja3.Cells(k, 1) > "" Do While j < 31 Hoja3.Cells(k, j) = "" j = j + 1 Loop k = k + 1 j = 1 Loop Case vbNo End End Select ActiveSheet.Cells(33, 1).Select Application.ScreenUpdating = True MsgBox "Los datos han sido borrados" Application.ScreenUpdating = True Application.Calculation = xlCalculationAutomatic Application.EnableEvents = True Application.CutCopyMode = False End Sub


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ANEXO 2. Código de macro para aplicación del método

Private Sub Aplicar_Click() Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation = xlCalculationManual Application.EnableEvents = False If Hoja1.Cells(4, 6) = "" Then MsgBox ("El Formulario está incompleto") End ' Se sale del programa End If Application.ScreenUpdating = False If Hoja1.Cells(33, 9) > "" Then i = 33 'Borrar datos j = 9 Do While Hoja1.Cells(i, 1) > "" Do While j < 31 Hoja1.Cells(i, j) = "" j = j + 1 Loop i = i + 1 j = 9 Loop End If '---------------------------------------------------------------------------- 'Aplicar el método GAMM i = 33 resta = 0 'Calcular tiempo operativo TO(i) Do While Hoja1.Cells(i, 1) > 0 Hoja1.Cells(i, 9) = Hoja1.Cells(i, 5) - resta resta = Hoja1.Cells(i, 5) i = i + 1 Loop 'Ordenar los datos en función de T0(i) i = 33 'Contar número de datos a ordenar cont = 0 Do While Hoja1.Cells(i, 9) > "" cont = cont + 1 i = i + 1 Loop nel = cont 'Se utiliza luego al aplicar Nelson Aalen menor = 1E+32 'Ir viendo cual es el menor y copiarlo ordenado M = 33


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Hoja1.Cells(33, 10) = 0 Do While cont > 0 i = 33 n = 10 j = 1 pos = 0 Do While Hoja1.Cells(i, 9) > "" If Hoja1.Cells(i, 9) < menor Then k = 33 Do While Hoja1.Cells(k, 10) > "" 'Comprueba si ese dato ya está ordenado If Hoja1.Cells(i, 1) = Hoja1.Cells(k, 10) Then pos = 1 End If k = k + 1 Loop If pos = 0 Then menor = Hoja1.Cells(i, 9) fila_menor = i i = i + 1 Else i = i + 1 pos = 0 End If Else i = i + 1 End If Loop Do While n < 17 If j = 2 Or j = 3 Then j = j + 1 Else Hoja1.Cells(fila_menor, j).Copy Destination:=Hoja1.Cells(M, n) j = j + 1 n = n + 1 End If Loop cont = cont - 1 M = M + 1 menor = 1E+32 Loop 'Aplicar el método de Nelson Aalen ------------------------------------------------ If Hoja1.Cells(4, 6) = "Nelson-Aalen" Then Hoja1.Cells(32, 17) = "1/(n-i+1)" Hoja1.Cells(32, 18) = "Coef." Hoja1.Cells(32, 19) = "Z(ti)" Hoja1.Cells(32, 20) = "Z(mod.)"


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cont = nel i = 33 Do While cont > 0 Hoja1.Cells(i, 17) = 1 / (nel - (i - 32) + 1) Hoja1.Cells(i, 18) = Hoja1.Cells(i, 17) i = i + 1 cont = cont - 1 Loop i = 33 Do While Hoja1.Cells(i, 18) > "" 'Calcualr coeficeinte If Hoja1.Cells(i, 16) = Hoja1.Cells(i + 1, 16) Then Hoja1.Cells(i, 18) = Hoja1.Cells(i + 1, 18) End If i = i + 1 Loop cont = nel i = 33 Do While cont > 0 'Calacualr Z(ti) If Hoja1.Cells(i, 13) = "P" Then If i = 33 Then Hoja1.Cells(i, 19) = 0 Else Hoja1.Cells(i, 19) = Hoja1.Cells(i - 1, 19) End If Else If i = 33 Then Hoja1.Cells(i, 19) = Hoja1.Cells(i, 17) Else Hoja1.Cells(i, 19) = Hoja1.Cells(i - 1, 19) + Hoja1.Cells(i, 17) End If End If Hoja1.Cells(i, 20) = Hoja1.Cells(i, 19) i = i + 1 cont = cont - 1 Loop i = 33 Do While Hoja1.Cells(i, 20) > "" 'Calcular Z(mod) If Hoja1.Cells(i, 16) = Hoja1.Cells(i + 1, 16) Then Hoja1.Cells(i, 20) = Hoja1.Cells(i + 1, 20) Else Hoja1.Cells(i, 20) = Hoja1.Cells(i, 19) End If Hoja1.Cells(i, 21) = Exp(-Hoja1.Cells(i, 20)) 'Calcular R(ti) i = i + 1 Loop GoTo Line1 End If '-------------------------------------------------------------------------------------


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'Aplicar Kaplan Meier ----------------------------------------------------------------------- If Hoja1.Cells(4, 6) = "Kaplan Meier" Then Hoja1.Cells(32, 17) = "ni" Hoja1.Cells(32, 18) = "" Hoja1.Cells(32, 19) = "" Hoja1.Cells(32, 20) = "" cont = nel i = 33 Do While cont > 0 If Hoja1.Cells(i, 13) = "P" Then Else Hoja1.Cells(i, 17) = nel - (i - 32) + 1 End If i = i + 1 cont = cont - 1 Loop cont = nel i = 33 kap = 0 Do While cont > 0 If Hoja1.Cells(i, 17) > "" Then If kap = 0 Then Hoja1.Cells(i, 21) = (Hoja1.Cells(i, 17) - 1) / Hoja1.Cells(i, 17) kap = 1 u = Hoja1.Cells(i, 21) Else Hoja1.Cells(i, 21) = u * (Hoja1.Cells(i, 17) - 1) / Hoja1.Cells(i, 17) u = Hoja1.Cells(i, 21) End If End If i = i + 1 cont = cont - 1 Loop i = 33 Do While i <= nel + 32 'Comprueba que todos los casos con mismo TOi tenga la misma R(i) If Hoja1.Cells(i, 21) > "" Then k = i Do While k <= nel + 32 If Hoja1.Cells(i, 16) = Hoja1.Cells(k, 16) And Hoja1.Cells(k, 21) > "" Then Hoja1.Cells(i, 21) = Hoja1.Cells(k, 21) End If k = k + 1 Loop End If


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i = i + 1 Loop GoTo Line1 End If '------------------------------------------------------------------------------------- 'Aplicar Rango de medianas ------------------------------------------------------------------ If InStr(1, Hoja1.Cells(4, 6), "Medianas") >= 1 Then Hoja1.Cells(32, 17) = "Nincremento" Hoja1.Cells(32, 18) = "Nuevo Orden" Hoja1.Cells(32, 19) = "F(ti)Locks" Hoja1.Cells(32, 20) = "F(ti) Bernard" cont = nel i = 33 ran = 0 Do While i <= nel + 32 If Hoja1.Cells(i, 13) = "C" Then If ran = 0 Then Hoja1.Cells(i, 17) = 1.1 Hoja1.Cells(i, 18) = 1.1 Hoja1.Cells(i, 19) = (Hoja1.Cells(i, 18) - 0.5) / nel Hoja1.Cells(i, 20) = (Hoja1.Cells(i, 18) - 0.3) / (nel + 0.4) ran = 1 med = Hoja1.Cells(i, 18) Else Hoja1.Cells(i, 17) = (nel + 1 - med) / (nel + 1 - (i - 33)) Hoja1.Cells(i, 18) = Hoja1.Cells(i, 17) + med Hoja1.Cells(i, 19) = (Hoja1.Cells(i, 18) - 0.5) / nel Hoja1.Cells(i, 20) = (Hoja1.Cells(i, 18) - 0.3) / (nel + 0.4) med = Hoja1.Cells(i, 18) End If If Hoja1.Cells(4, 6) = "R. Medianas Locks" Then Hoja1.Cells(i, 21) = 1 - Hoja1.Cells(i, 19) Else Hoja1.Cells(i, 21) = 1 - Hoja1.Cells(i, 20) End If End If i = i + 1 Loop GoTo Line1 End If '------------------------------------------------------------------------------------- Line1: i = 33 cont = nel Do While cont > 0 'Preparar valores para los gráficos If Hoja1.Cells(i, 15) = 1 Then Hoja1.Cells(i, 22) = Hoja1.Cells(i, 14)


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Hoja1.Cells(i, 26) = Hoja1.Cells(i, 21) End If If Hoja1.Cells(i, 13) = "P" Then Hoja1.Cells(i, 24) = Hoja1.Cells(i, 14) Hoja1.Cells(i, 28) = Hoja1.Cells(i, 21) Else Hoja1.Cells(i, 23) = Hoja1.Cells(i, 14) Hoja1.Cells(i, 27) = Hoja1.Cells(i, 21) End If If Hoja1.Cells(i, 11) = "MPM" Or Hoja1.Cells(i, 11) = "IPM" Or Hoja1.Cells(i, 11) = "EPM" Then Hoja1.Cells(i, 25) = Hoja1.Cells(i, 14) Hoja1.Cells(i, 29) = Hoja1.Cells(i, 21) End If r = 0 k = 33 Do While r = 0 If Hoja1.Cells(i, 9) = Hoja1.Cells(k, 16) Then Hoja1.Cells(i, 30) = Hoja1.Cells(k, 21) r = 1 End If k = k + 1 Loop i = i + 1 cont = cont - 1 Loop 'Hacer las gráficas del GAMM g = nel + 32 ActiveSheet.ChartObjects("5 Gráfico").Activate With ActiveChart .SeriesCollection(1).XValues = Range("L" & 33 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(1).Values = Range("J" & 33 & ":" & "J" & g) .SeriesCollection(1).BubbleSizes = Range("X" & 33 & ":" & "X" & g) .SeriesCollection(2).XValues = Range("L" & 33 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(2).Values = Range("J" & 33 & ":" & "J" & g) .SeriesCollection(2).BubbleSizes = Range("W" & 33 & ":" & "W" & g) .SeriesCollection(3).XValues = Range("L" & 33 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(3).Values = Range("J" & 33 & ":" & "J" & g) .SeriesCollection(3).BubbleSizes = Range("V" & 33 & ":" & "V" & g) .SeriesCollection(4).XValues = Range("L" & 33 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(4).Values = Range("J" & 33 & ":" & "J" & g) .SeriesCollection(4).BubbleSizes = Range("Y" & 33 & ":" & "Y" & g) .Axes(xlValue).MajorGridlines.Select End With ActiveSheet.ChartObjects("4 Gráfico").Activate


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With ActiveChart .SeriesCollection(1).XValues = Range("L" & 33 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(1).Values = Range("AB" & 33 & ":" & "AB" & g) .SeriesCollection(2).XValues = Range("L" & 33 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(2).Values = Range("AA" & 33 & ":" & "AA" & g) .SeriesCollection(3).XValues = Range("L" & 33 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(3).Values = Range("Z" & 33 & ":" & "Z" & g) .SeriesCollection(4).XValues = Range("E" & 33 & ":" & "E" & g) .SeriesCollection(4).Values = Range("AD" & 33 & ":" & "AD" & g) .SeriesCollection(5).XValues = Range("L" & 33 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(5).Values = Range("AC" & 33 & ":" & "AC" & g) .Axes(xlValue).MajorGridlines.Select End With ActiveSheet.ChartObjects("1 Gráfico").Activate If Hoja1.Cells(4, 6) = "Nelson-Aalen" Then With ActiveChart .SeriesCollection(1).XValues = Range("P" & 33 & ":" & "P" & g) .SeriesCollection(1).Values = Range("Q" & 33 & ":" & "Q" & g) .SeriesCollection(2).Values = Range("U" & 33 & ":" & "U" & g) .Axes(xlValue).MajorGridlines.Select End With Else With ActiveChart .SeriesCollection(1).XValues = "" .SeriesCollection(1).Values = "" .SeriesCollection(2).Values = "" .Axes(xlValue).MajorGridlines.Select End With End If ActiveWindow.ScrollRow = 6 ActiveWindow.ScrollRow = 7 ActiveWindow.ScrollRow = 8 ActiveWindow.ScrollRow = 9 ActiveWindow.ScrollRow = 10 ActiveWindow.ScrollRow = 12 ActiveWindow.ScrollRow = 14 ActiveWindow.ScrollRow = 17 ActiveWindow.ScrollRow = 18 ActiveWindow.ScrollRow = 19 ActiveWindow.ScrollRow = 20 ActiveWindow.ScrollRow = 21 ActiveWindow.ScrollRow = 22 ActiveWindow.ScrollRow = 30 ActiveWindow.ScrollRow = 32 ActiveWindow.ScrollRow = 34 ActiveWindow.ScrollRow = 36 ActiveWindow.ScrollRow = 37


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ActiveWindow.ScrollRow = 38 ActiveWindow.ScrollRow = 39 ActiveWindow.ScrollRow = 40 ActiveWindow.ScrollRow = 41 ActiveWindow.ScrollRow = 42 ActiveSheet.Cells(29, 32).Select Application.Calculation = xlCalculationManual Application.EnableEvents = False Application.ScreenUpdating = True Application.Calculation = xlCalculationAutomatic Application.EnableEvents = True Application.CutCopyMode = False MsgBox "El método GAMM ha sido aplicado" Application.ScreenUpdating = True Application.Calculation = xlCalculationAutomatic Application.EnableEvents = True Application.CutCopyMode = False End Sub


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ANEXO 3. Código de macro para filtrado de datos Private Sub Filtrar_Click() Application.ScreenUpdating = False Application.Calculation = xlCalculationManual Application.EnableEvents = False ' Comprobación de que el formulario de filtrado está correctamente rellenado If Hoja1.Cells(3, 4) = "" Or Hoja1.Cells(3, 5) = "" Or Hoja1.Cells(3, 6) = "" Then MsgBox ("El Formulario está incompleto") End ' Se sale del programa Else l = 3 Do Until Hoja1.Cells(6, l) = Hoja1.Cells(3, 4) l = l + 1 If l = 51 Then MsgBox ("Los datos de filtrado no son correctos") End End If Loop Colum = l ' Detecta en que columna de la base de datos está k = 7 Do Until Hoja1.Cells(k, Colum) = Hoja1.Cells(3, 5) k = k + 1 If k = 26 Then MsgBox ("Los datos de filtrado no son correctos") End End If Loop End If Application.ScreenUpdating = False '--------------------------------------------------------------------- 'Limpiar la hoja 3 de datos antiguos i = 6 j = 1 Do While Hoja3.Cells(i, 1) > "" Do While j < 31 Hoja3.Cells(i, j) = "" j = j + 1 Loop i = i + 1 j = 1 Loop


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'--------------------------------------------------------------------- ' Contar el número de filas que hay con datos cont = 0 i = 33 Do While Hoja1.Cells(i, 1) > 0 cont = cont + 1 i = i + 1 Loop N_filas_datos = cont '--------------------------------------------------------------------- ' Operación de copiado a la hoja 3 si son Electricos If Hoja1.Cells(3, 5) = "Eléctricos" Then i = 33 j = 4 k = 6 l = 1 Do While N_filas_datos > 0 If InStr(1, Hoja1.Cells(i, j), "E") >= 1 Then M = i n = 1 Do While n < 9 Hoja1.Cells(M, n).Copy Destination:=Hoja3.Cells(k, l) n = n + 1 l = l + 1 Loop k = k + 1 l = 1 End If i = i + 1 N_filas_datos = N_filas_datos - 1 Loop End If '--------------------------------------------------------------------- ' Operación de copiado a la hoja 3 si son Mecánicos If Hoja1.Cells(3, 5) = "Mecánicos" Then i = 33 j = 4 k = 6 l = 1


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Do While N_filas_datos > 0 If Hoja1.Cells(i, j) = "M" Or Hoja1.Cells(i, j) = "M+E" Or Hoja1.Cells(i, j) = "MM" Or Hoja1.Cells(i, j) = "MP" Or Hoja1.Cells(i, j) = "MPM" Then M = i n = 1 Do While n < 9 Hoja1.Cells(M, n).Copy Destination:=Hoja3.Cells(k, l) n = n + 1 l = l + 1 Loop k = k + 1 l = 1 End If i = i + 1 N_filas_datos = N_filas_datos - 1 Loop End If '----------------------------------------------------------------------- ' Operación de copiado a la hoja 3 si son EP If Hoja1.Cells(3, 5) = "EP" Then i = 33 j = 4 k = 6 l = 1 Do While N_filas_datos > 0 If Hoja1.Cells(i, j) = "EP" Then M = i n = 1 Do While n < 9 Hoja1.Cells(M, n).Copy Destination:=Hoja3.Cells(k, l) n = n + 1 l = l + 1 Loop k = k + 1 l = 1 End If i = i + 1 N_filas_datos = N_filas_datos - 1 Loop End If '----------------------------------------------------------------------- ' Operación de copiado a la hoja 3 si son E If Hoja1.Cells(3, 5) = "E" Then


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i = 33 j = 4 k = 6 l = 1 Do While N_filas_datos > 0 If Hoja1.Cells(i, j) = "E" Then M = i n = 1 Do While n < 9 Hoja1.Cells(M, n).Copy Destination:=Hoja3.Cells(k, l) n = n + 1 l = l + 1 Loop k = k + 1 l = 1 End If i = i + 1 N_filas_datos = N_filas_datos - 1 Loop End If '----------------------------------------------------------------------- ' Operación de copiado a la hoja 3 si son M If Hoja1.Cells(3, 5) = "M" Then i = 33 j = 4 k = 6 l = 1 Do While N_filas_datos > 0 If Hoja1.Cells(i, j) = "M" Then M = i n = 1 Do While n < 9 Hoja1.Cells(M, n).Copy Destination:=Hoja3.Cells(k, l) n = n + 1 l = l + 1 Loop k = k + 1 l = 1 End If i = i + 1 N_filas_datos = N_filas_datos - 1 Loop End If '---------------------------------------------------------------------


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' Operación de copiado a la hoja 3 si son MP If Hoja1.Cells(3, 5) = "MP" Then i = 33 j = 4 k = 6 l = 1 Do While N_filas_datos > 0 If Hoja1.Cells(i, j) = "MP" Then M = i n = 1 Do While n < 9 Hoja1.Cells(M, n).Copy Destination:=Hoja3.Cells(k, l) n = n + 1 l = l + 1 Loop k = k + 1 l = 1 End If i = i + 1 N_filas_datos = N_filas_datos - 1 Loop End If '--------------------------------------------------------------------- ' Operación de copiado a la hoja 3 si son otra cosa dentro de Disciplina If Hoja1.Cells(3, 4) = "Disciplina" Then i = 33 j = 4 k = 6 l = 1 Do While N_filas_datos > 0 If InStr(1, Hoja1.Cells(i, j), Hoja1.Cells(3, 5)) >= 1 Then M = i n = 1 Do While n < 9 Hoja1.Cells(M, n).Copy Destination:=Hoja3.Cells(k, l) n = n + 1 l = l + 1 Loop k = k + 1 l = 1 End If i = i + 1 N_filas_datos = N_filas_datos - 1 Loop


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End If '---------------------------------------------------------------------- ' Operación de copiado a la hoja 3 si son otra cosa dentro de Fallo If Hoja1.Cells(3, 4) = "Fallo" Then i = 33 j = 3 k = 6 l = 1 Do While N_filas_datos > 0 If InStr(1, Hoja1.Cells(i, j), Hoja1.Cells(3, 5)) >= 1 Then M = i n = 1 Do While n < 9 Hoja1.Cells(M, n).Copy Destination:=Hoja3.Cells(k, l) n = n + 1 l = l + 1 Loop k = k + 1 l = 1 End If i = i + 1 N_filas_datos = N_filas_datos - 1 Loop End If '--------------------------------------------------------------------------- 'En caso de que no haya ningún dato con ese criterio de búsqueda If Hoja3.Cells(6, 1) = "" Then MsgBox ("No hay ningún dato que corresponda con los criterios de búsqueda") End End If '---------------------------------------------------------------------------- '---------------------------------------------------------------------------- 'Aplicar el método GAMM al filtrado i = 6 resta = 0 'Calcular tiempo operativo TO(i) Do While Hoja3.Cells(i, 1) > 0 Hoja3.Cells(i, 9) = Hoja3.Cells(i, 5) - resta resta = Hoja3.Cells(i, 5) i = i + 1 Loop


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'Ordenar los datos en función de T0(i) i = 6 'Contar número de datos a ordenar cont = 0 Do While Hoja3.Cells(i, 9) > "" cont = cont + 1 i = i + 1 Loop nel = cont 'Se utiliza luego al aplicar Nelson Aalen menor = 1E+32 'Ir viendo cual es el menor y copiarlo ordenado M = 6 Hoja3.Cells(6, 10) = 0 Do While cont > 0 i = 6 n = 10 j = 1 pos = 0 Do While Hoja3.Cells(i, 9) > "" If Hoja3.Cells(i, 9) < menor Then k = 6 Do While Hoja3.Cells(k, 10) > "" 'Comprueba si ese dato ya está ordenado If Hoja3.Cells(i, 1) = Hoja3.Cells(k, 10) Then pos = 1 End If k = k + 1 Loop If pos = 0 Then menor = Hoja3.Cells(i, 9) fila_menor = i i = i + 1 Else i = i + 1 pos = 0 End If Else i = i + 1 End If Loop Do While n < 17 If j = 2 Or j = 3 Then j = j + 1 Else Hoja3.Cells(fila_menor, j).Copy Destination:=Hoja3.Cells(M, n) j = j + 1 n = n + 1 End If Loop


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cont = cont - 1 M = M + 1 menor = 1E+32 Loop 'Aplicar el método de Nelson Aalen ------------------------------------------------ If Hoja1.Cells(3, 6) = "Nelson-Aalen" Then Hoja3.Cells(5, 17) = "1/(n-i+1)" Hoja3.Cells(5, 18) = "Coef." Hoja3.Cells(5, 19) = "Z(ti)" Hoja3.Cells(5, 20) = "Z(mod.)" cont = nel i = 6 Do While cont > 0 Hoja3.Cells(i, 17) = 1 / (nel - (i - 5) + 1) Hoja3.Cells(i, 18) = Hoja3.Cells(i, 17) i = i + 1 cont = cont - 1 Loop i = 6 Do While Hoja3.Cells(i, 18) > "" 'Calcular coeficeinte If Hoja3.Cells(i, 16) = Hoja3.Cells(i + 1, 16) Then Hoja3.Cells(i, 18) = Hoja3.Cells(i + 1, 18) End If i = i + 1 Loop cont = nel i = 6 Do While cont > 0 'Calcular Z(ti) If Hoja3.Cells(i, 13) = "P" Then If i = 6 Then Hoja3.Cells(i, 19) = 0 Else Hoja3.Cells(i, 19) = Hoja3.Cells(i - 1, 19) End If Else If i = 6 Then Hoja3.Cells(i, 19) = Hoja3.Cells(i, 17) Else Hoja3.Cells(i, 19) = Hoja3.Cells(i - 1, 19) + Hoja3.Cells(i, 17) End If End If Hoja3.Cells(i, 20) = Hoja3.Cells(i, 19) i = i + 1 cont = cont - 1 Loop i = 6


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Do While Hoja3.Cells(i, 20) > "" 'Calcular Z(mod) If Hoja3.Cells(i, 16) = Hoja3.Cells(i + 1, 16) Then Hoja3.Cells(i, 20) = Hoja3.Cells(i + 1, 20) Else Hoja3.Cells(i, 20) = Hoja3.Cells(i, 19) End If Hoja3.Cells(i, 21) = Exp(-Hoja3.Cells(i, 20)) 'Calcular R(ti) i = i + 1 Loop GoTo Line1 End If '------------------------------------------------------------------------------------- 'Aplicar Kaplan Meier ----------------------------------------------------------------------- If Hoja1.Cells(3, 6) = "Kaplan Meier" Then Hoja3.Cells(5, 17) = "ni" Hoja3.Cells(5, 18) = "" Hoja3.Cells(5, 19) = "" Hoja3.Cells(5, 20) = "" cont = nel i = 6 Do While cont > 0 If Hoja3.Cells(i, 13) = "P" Then Else Hoja3.Cells(i, 17) = nel - (i - 5) + 1 End If i = i + 1 cont = cont - 1 Loop cont = nel i = 6 kap = 0 Do While cont > 0 If Hoja3.Cells(i, 17) > "" Then If kap = 0 Then Hoja3.Cells(i, 21) = (Hoja3.Cells(i, 17) - 1) / Hoja3.Cells(i, 17) kap = 1 u = Hoja3.Cells(i, 21) Else Hoja3.Cells(i, 21) = u * (Hoja3.Cells(i, 17) - 1) / Hoja3.Cells(i, 17) u = Hoja3.Cells(i, 21) End If End If i = i + 1 cont = cont - 1 Loop i = 6


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Do While i <= nel + 5 'Comprueba que todos los casos con mismo TOi tenga la misma R(i) If Hoja3.Cells(i, 21) > "" Then k = i Do While k <= nel + 5 If Hoja3.Cells(i, 16) = Hoja3.Cells(k, 16) And Hoja3.Cells(k, 21) > "" Then Hoja3.Cells(i, 21) = Hoja3.Cells(k, 21) End If k = k + 1 Loop End If i = i + 1 Loop GoTo Line1 End If '------------------------------------------------------------------------------------- 'Aplicar Rango de medianas ------------------------------------------------------------------ If InStr(1, Hoja1.Cells(3, 6), "Medianas") >= 1 Then Hoja3.Cells(5, 17) = "Nincremento" Hoja3.Cells(5, 18) = "Nuevo Orden" Hoja3.Cells(5, 19) = "F(ti)Locks" Hoja3.Cells(5, 20) = "F(ti) Bernard" cont = nel i = 6 ran = 0 Do While i <= nel + 5 If Hoja3.Cells(i, 13) = "C" Then If ran = 0 Then Hoja3.Cells(i, 17) = 1.1 Hoja3.Cells(i, 18) = 1.1 Hoja3.Cells(i, 19) = (Hoja3.Cells(i, 18) - 0.5) / nel Hoja3.Cells(i, 20) = (Hoja3.Cells(i, 18) - 0.3) / (nel + 0.4) ran = 1 med = Hoja3.Cells(i, 18) Else Hoja3.Cells(i, 17) = (nel + 1 - med) / (nel + 1 - (i - 6)) Hoja3.Cells(i, 18) = Hoja3.Cells(i, 17) + med Hoja3.Cells(i, 19) = (Hoja3.Cells(i, 18) - 0.5) / nel Hoja3.Cells(i, 20) = (Hoja3.Cells(i, 18) - 0.3) / (nel + 0.4) med = Hoja3.Cells(i, 18) End If If Hoja1.Cells(3, 6) = "R. Medianas Locks" Then Hoja3.Cells(i, 21) = 1 - Hoja3.Cells(i, 19) Else Hoja3.Cells(i, 21) = 1 - Hoja3.Cells(i, 20) End If


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End If i = i + 1 Loop GoTo Line1 End If '------------------------------------------------------------------------------------- Line1: i = 6 cont = nel Do While cont > 0 'Preparar valores para los gráficos If Hoja3.Cells(i, 15) = 1 Then Hoja3.Cells(i, 22) = Hoja3.Cells(i, 14) Hoja3.Cells(i, 26) = Hoja3.Cells(i, 21) End If If Hoja3.Cells(i, 13) = "P" Then Hoja3.Cells(i, 24) = Hoja3.Cells(i, 14) Hoja3.Cells(i, 28) = Hoja3.Cells(i, 21) Else Hoja3.Cells(i, 23) = Hoja3.Cells(i, 14) Hoja3.Cells(i, 27) = Hoja3.Cells(i, 21) End If If Hoja3.Cells(i, 11) = "MPM" Or Hoja3.Cells(i, 11) = "IPM" Or Hoja3.Cells(i, 11) = "EPM" Then Hoja3.Cells(i, 25) = Hoja3.Cells(i, 14) Hoja3.Cells(i, 29) = Hoja3.Cells(i, 21) End If r = 0 k = 6 Do While r = 0 If Hoja3.Cells(i, 9) = Hoja3.Cells(k, 16) Then Hoja3.Cells(i, 30) = Hoja3.Cells(k, 21) r = 1 End If k = k + 1 Loop i = i + 1 cont = cont - 1 Loop 'Hacer las gráficas del GAMM g = nel + 5 Sheets("FILTRADO").Select 'Abre la hoja 3 ActiveSheet.ChartObjects("3 Gráfico").Activate With ActiveChart .SeriesCollection(1).XValues = Worksheets("FILTRADO").Range("L" & 6 & ":" & "L" & g)


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.SeriesCollection(1).Values = Worksheets("FILTRADO").Range("J" & 6 & ":" & "J" & g) .SeriesCollection(1).BubbleSizes = Worksheets("FILTRADO").Range("X" & 6 & ":" & "X" & g) .SeriesCollection(2).XValues = Worksheets("FILTRADO").Range("L" & 6 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(2).Values = Worksheets("FILTRADO").Range("J" & 6 & ":" & "J" & g) .SeriesCollection(2).BubbleSizes = Worksheets("FILTRADO").Range("W" & 6 & ":" & "W" & g) .SeriesCollection(3).XValues = Worksheets("FILTRADO").Range("L" & 6 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(3).Values = Worksheets("FILTRADO").Range("J" & 6 & ":" & "J" & g) .SeriesCollection(3).BubbleSizes = Worksheets("FILTRADO").Range("V" & 6 & ":" & "V" & g) .SeriesCollection(4).XValues = Worksheets("FILTRADO").Range("L" & 6 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(4).Values = Worksheets("FILTRADO").Range("J" & 6 & ":" & "J" & g) .SeriesCollection(4).BubbleSizes = Worksheets("FILTRADO").Range("Y" & 6 & ":" & "Y" & g) .Axes(xlValue).MajorGridlines.Select End With ActiveSheet.ChartObjects("2 Gráfico").Activate With ActiveChart .SeriesCollection(1).XValues = Worksheets("FILTRADO").Range("L" & 6 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(1).Values = Worksheets("FILTRADO").Range("AB" & 6 & ":" & "AB" & g) .SeriesCollection(2).XValues = Worksheets("FILTRADO").Range("L" & 6 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(2).Values = Worksheets("FILTRADO").Range("AA" & 6 & ":" & "AA" & g) .SeriesCollection(3).XValues = Worksheets("FILTRADO").Range("L" & 6 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(3).Values = Worksheets("FILTRADO").Range("Z" & 6 & ":" & "Z" & g) .SeriesCollection(4).XValues = Worksheets("FILTRADO").Range("E" & 6 & ":" & "E" & g) .SeriesCollection(4).Values = Worksheets("FILTRADO").Range("AD" & 6 & ":" & "AD" & g) .SeriesCollection(5).XValues = Worksheets("FILTRADO").Range("L" & 6 & ":" & "L" & g) .SeriesCollection(5).Values = Worksheets("FILTRADO").Range("AC" & 6 & ":" & "AC" & g) .Axes(xlValue).MajorGridlines.Select


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End With ActiveSheet.ChartObjects("1 Gráfico").Activate If Hoja1.Cells(3, 6) = "Nelson-Aalen" Then With ActiveChart .SeriesCollection(1).XValues = Worksheets("FILTRADO").Range("P" & 6 & ":" & "P" & g) .SeriesCollection(1).Values = Worksheets("FILTRADO").Range("Q" & 6 & ":" & "Q" & g) .SeriesCollection(2).Values = Worksheets("FILTRADO").Range("U" & 6 & ":" & "U" & g) .Axes(xlValue).MajorGridlines.Select End With Else With ActiveChart .SeriesCollection(1).XValues = "" .SeriesCollection(1).Values = "" .SeriesCollection(2).Values = "" .Axes(xlValue).MajorGridlines.Select End With End If ActiveWindow.ScrollRow = 6 ActiveWindow.ScrollRow = 7 ActiveWindow.ScrollRow = 8 ActiveWindow.ScrollRow = 9 ActiveWindow.ScrollRow = 10 ActiveWindow.ScrollRow = 12 ActiveWindow.ScrollRow = 14 ActiveWindow.ScrollRow = 17 ActiveWindow.ScrollRow = 18 ActiveWindow.ScrollRow = 19 ActiveWindow.ScrollRow = 20 ActiveWindow.ScrollRow = 21 ActiveWindow.ScrollRow = 22 ActiveWindow.ScrollRow = 30 ActiveWindow.ScrollRow = 32 ActiveWindow.ScrollRow = 34 ActiveWindow.ScrollRow = 36 ActiveWindow.ScrollRow = 37 ActiveWindow.ScrollRow = 38 ActiveWindow.ScrollRow = 39 ActiveWindow.ScrollRow = 40 ActiveWindow.ScrollRow = 41 ActiveWindow.ScrollRow = 42 ActiveSheet.Cells(2, 32).Select MsgBox "El Filtrado se ha realizado con éxito"


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Application.ScreenUpdating = True Application.Calculation = xlCalculationAutomatic Application.EnableEvents = True Application.CutCopyMode = False End Sub


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11. BIBLIOGRAFÍA

[1] Nachlas Joel A. Fiabilidad. Isdefe: Madrid, 1995. ISBN: 84-89338-07-8. [2] Warleta Carrillo J. Fiabilidad: Bases Teóricas y Prácticas. INTA: Madrid, 1973. ISBN: 84-500-5738-8. [3] Crespo Márquez A. The Maintenance Management Framework: Models and Methods for Complex Systems Maintenance. Springer-Verlag: London Limited, 2007. ISBN: 9781846288203. [4] Crespo Márquez A., Moreu P., Sánchez Herguedas A. Ingeniería de Mantenimiento: Técnicas y Métodos de Aplicación a la fase Operativa de los Equipos. Aenor: Madrid, 2004. ISBN: 978-84-8143-390-6. [5] Universidad Politécnica de Valencia. Manual Básico Para Empezar a Trabajar Con Macros de Visual Basic Para Excel: Introducción al Visual Basic. ROGLE, Reengineering Operations GroupWork Logistics Excellence. [6] García de Jalón J., Rodríguez J. Ignacio, Brazález A. Aprenda Visual Basic 6.0 como si estuviera en primero. Escuela Superior de Ingenieros Industriales de San Sebastián. Universidad de Navarra. San Sebastián, 1999. [7] Barberá Martinez L., Crespo Márquez A., Viveros Gunckel P., Arata Andreani A. The Graphical Analysis for Maintenance Management Method: A Quantitative Graphical Analysis to Support Maintenance Management Decision Making. John Wiley & Sons, 2012. [8] Barberá L., Crespo A., Viveros A., Stegmaier R. A Case Study of GAMM (Graphical Analysis for Maintenance Management) Applied to Water Pumps in a Sewage Treatment Plant, Chile. John Wiley & Sons, 2013. [9] Barberá L., Crespo A., Viveros P., Stegmaier R. A Case Study of GAMM (Graphical Analysis for Maintenance Management) in the Mining Industry. Reability Engineering and System Safety, 2014. [10] UNE-EN 13306:2010. Terminología del mantenimiento. AENOR: Madrid, 2011. [11] Rivera Rubio E. Miguel. Sistema de gestión del mantenimiento industrial. Universidad Nacional Mayor de San Marcos. Lima, 2011. [12] Puig Novell E. Mantenimiento y Ingeniería: instalaciones industriales. 2013 [13] Peidró Barrachina J., Tormos Martínez B., Olmeda González P. Problemas de Ingeniería del Mantenimiento. Universidad Politécnica de Valencia. Valencia, 2000.

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