Optimización De Un Plan De Mantenimiento Preventivo, Mediante Análisis Espacial

Actualmente en la ciudad de Bogotá, una empresa presta servicios públicos, a través de estaciones distribuidas en la ciudad, a las que se hace un mantenimiento periódico, procedimiento que requiere ser optimizado. Se recolectaron formatos de campo y una programación establecida. De esta información...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2015
Institución:
Universidad Distrital Francisco José de Caldas
Repositorio:
RIUD: repositorio U. Distrital
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11349/4906
Palabra clave:
Dispersión
Análisis Espacial
Manejo de Activos
Densidad
Productividad
Polígonos de Thiessen
Elipses de dispersión
Dispersion
Spatial Analysis
Asset Management
Density
Productivity
Thiessen polygons
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description Actualmente en la ciudad de Bogotá, una empresa presta servicios públicos, a través de estaciones distribuidas en la ciudad, a las que se hace un mantenimiento periódico, procedimiento que requiere ser optimizado. Se recolectaron formatos de campo y una programación establecida. De esta información se extrajeron datos para realizar un análisis estadístico. El análisis se realizó en el software Excel, donde se calculó la productividad, el número de visitas diarias ejecutadas y el número de unidades empleadas. Estos datos hacen parte de un grupo de indicadores denominados Indicadores Clave de proceso KPI. Otros indicadores tenidos en cuenta en la optimización, se extrajeron a partir de un análisis espacial ejecutado en ArcGIS. Los indicadores obtenidos de este proceso son radio de dispersión y longitud de trayectos. Se formularon dos propuestas para optimizar el proceso de mantenimiento. La primera, se desarrolla en un escenario clasificado por zonas de trabajo, en las que se encuentran distribuidas las estaciones. Teniendo en cuenta la proximidad espacial de estas zonas, se realizó una nueva programación anual, que abarca zonas cercanas mensualmente y tiene en cuenta la frecuencia con la que debe ser visitada cada estación. La segunda, se desarrolló en condiciones similares a la primera, sin embargo, la zonificación de trabajo se replanteo. Se crearon nuevas zonas de trabajo, cada una tiene como centroide una estación principal, la cual hace parte del grupo de estaciones que más requieren visitas al año. Se calcularon los indicadores claves de proceso para los dos escenarios propuestos, se realizó la evaluación de estos, para saber si el plan fue optimizado.
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Los indicadores obtenidos de este proceso son radio de dispersión y longitud de trayectos. Se formularon dos propuestas para optimizar el proceso de mantenimiento. La primera, se desarrolla en un escenario clasificado por zonas de trabajo, en las que se encuentran distribuidas las estaciones. Teniendo en cuenta la proximidad espacial de estas zonas, se realizó una nueva programación anual, que abarca zonas cercanas mensualmente y tiene en cuenta la frecuencia con la que debe ser visitada cada estación. La segunda, se desarrolló en condiciones similares a la primera, sin embargo, la zonificación de trabajo se replanteo. Se crearon nuevas zonas de trabajo, cada una tiene como centroide una estación principal, la cual hace parte del grupo de estaciones que más requieren visitas al año. Se calcularon los indicadores claves de proceso para los dos escenarios propuestos, se realizó la evaluación de estos, para saber si el plan fue optimizado.Currently in Bogota, a company providing public services across of stations distributed in the city, where periodic maintenance is done, a procedure that requires to be optimized. Field formats were collected and a set schedule too. This information was extracted data for statistical analysis. The analysis was performed on the Excel software, where productivity, the number of daily visits carried out and the number of units used is calculated. These data are part of a group called Key Indicators Process KPI. Other indicators considered in the optimization, extracted from a spatial analysis in ArcGIS executed. The indicators obtained from this process are scatter radius and length of paths. Two proposals for optimizing the maintenance process were made. The first, takes place in a stage classified for work areas, where stations are distributed. Given the spatial proximity of these areas, a new annual program was done, covering areas close monthly and takes into account the frequency with which each station must be seen. The second was developed in similar conditions to the first, however, working zoning staking. New areas of work, each centroid has as a main station, which is part of the group of stations that require more visits per year were created. Key process indicators for the two scenarios were calculated, the evaluation of these was conducted to see if the plan was optimized.pdfspaAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacionalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/Abierto (Texto Completo)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2DispersiónAnálisis EspacialManejo de ActivosDensidadProductividadPolígonos de ThiessenElipses de dispersiónDispersionSpatial AnalysisAsset ManagementDensityProductivityThiessen polygonsDispersion ellipsesOptimización De Un Plan De Mantenimiento Preventivo, Mediante Análisis EspacialOptimization Of A Preventive Maintenance Plan , By Spatial Analysisinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTHUMBNAILLugoPrietoLeydiDaniela2015.pdf.jpgLugoPrietoLeydiDaniela2015.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg5459http://repository.udistrital.edu.co/bitstream/11349/4906/10/LugoPrietoLeydiDaniela2015.pdf.jpg2c1d3c1af2a7200768b3bf31f492ae66MD510open 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