13 Est Costos
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El documento discute los costos asociados al mantenimiento de equipos en minería e industrias. Explica que el mantenimiento representa más del 30% de los costos operacionales y que fallas no planificadas pueden aumentar los costos en 300%. Luego, revisa modelos para estimar costos de intervención, fallas, almacenamiento y sobreinversiones. Finalmente, presenta un caso de simulación de costos de falla para flotas de camiones de diferentes tamaños.
13 Est Costos
- 1. Estructura de costos Dr. Rodrigo Pascual Departamento de Ingeniería Mecánica Universidad de Chile http://www.ing.uchile.cl/~rpascual
- 2. Importancia del mantenimiento In most mining operations today, maintenance typically accounts for more than 35% of the operating costs . Unnecessary downtime from poor maintenance can add 300% more in lost production costs.. Fuente:Tomlingson P.D., Maintenance: An opportunity for improvement, Mining Engineering, 13–19, Feb. 2001. In refineries... it is not uncommon that the maintenance and operations departments are the largest and that each comprises about 30% of total manpower . Fuente:Dekker, R., Applications of maintenance optimization models: a review and analysis, Reliability Engineering & System Safety, 51, 229-40, 1996.
- 3. Ejemplo plantas químicas
- 4. El Mercurio, 5 de enero de 2007
- 5. Modelo de Costos AFNOR Costo de falla Costo de almacenamiento Sobre-inversiones mantenimiento Costo de intervención Fuente: AFNOR, Recueil des normes franaise X 06, X 50, X 60, AFNOR. Varios, Pratique de la Maintenance Industrielle. Dunod ed., 1998.
- 6. Otros modelos costos de ciclo de vida British Standards Institution, BS 3811:1993, British Standard Glossary of Maintenance Management Terms in Terotechnology, BSI, Hemel Hempstead, 1993. Blanchard, B.S., Logistics Engineering and Management, 5th ed., Prentice Hall, New Jersey, 1998. Conception Design Implementation Operation & maintenance
- 7. Somos tomadores de decisiones en mantenimiento Cuales son nuestros objetivos?
- 8. Nuestro objetivo Organizaciones orientadas al lucro Minimizar costo global de mantenimiento Organizaciones orientadas al servicio Asegurar disponibilidad Asegurar confiabilidad
- 9. Interacciones? Almacenamiento Costo de falla
- 10. ¿Incrementar m. preventivo? programa preventivo excesivo implica + C i + C a . Es necesario estudiar si el C f baja mas de lo que crecieron estas componentes.
- 11. Aumentar stock repuestos? costo de intervenciones (Ci); costo de fallas (Cf); costo de almacenamiento (Ca); costo de sobre-inversiones ( Csi )
- 12. Aumentar stock de repuestos? La reducción de l C a (piezas de repuesto disponibles en bodega) puede aumentar el costo de fallas.
- 13. Aumentar inversiones ? costo de intervenciones (Ci); costo de fallas (Cf); costo de almacenamiento (Ca); costo de sobre-inversiones ( Csi )
- 14. Aumentar inversiones? Disminuir inversiones por mantenimiento costos de intervención mayores, reparaciones más largas +Costo de falla
- 15. Costo de fallas de grupos de equipos “ ...les defaillances sont a la maintenance ce que les maladies sont a la medicine: leur raison d’exister” H. Kaffel Fuente: Kaffel, H., La maintenance distribuee: concept, evaluation et mise en oeuvre, Ph.D. Thesis, Universite Laval, Quebec, Canada, 2001.
- 16. Estimación de costos de intervención, de almacenamiento Fácil de falla Difícil naturaleza aleatoria fallas condiciones de demanda.
- 17. Motivos para evaluar costos de falla Evaluación costo global Selección sistemas críticos Medir efectividad de estrategias aplicadas Modelos apoyo a toma de decisiones
- 18. Caso simple una sola línea sistemas en serie Demanda constante precio constante
- 19. Redundancia tareas pueden sean realizadas por equipos similares
- 20. Escenarios de operación un equipo diversas funciones según nivel de producción, estacionalidad, requerimientos de otras áreas productivas , etc. diversos escenarios en que la falla del equipo puede ocurrir
- 21. Tras la falla, recursos asociados quedan sin actividad hasta ser reasignados Otros equipos absorben carga Utilizar otros métodos Fuente: R. Pascual, V. Meruane, P.A. Rey, On the effect of downtime costs and budget constraint on preventive and replacement policies Reliability Engineering and System Safety Safety 91 (200x) (en prensa) Vorster,M.C., De la Garza, J.M., Consquential equipment costs associated with lack of availaibility and downtime, Journal of Construction Engineering and Management-ASCE, 116(4), 656-669, 1990.
- 22. Tiempo desde inicio falla Costo de falla acumulado Consumir Stock pile Ventana de demanda reducida Cambiar a método alternativo Subcontratar equipo Regresar a método standard Rellenar stock pile Producir con método más costoso Sobrecargar al resto de la flota/líneas +demanda variable +precio variable Diversos escenarios Simulación
- 23. Costo de falla de flotas Estudio de caso Fuente: Roman, P.A., Daneshmend, L., Economies of Scale in Mining- Assessing Upper Bounds with Simulation, The Engineering Economist, 45(4), 326-338, 2000.
- 24. Antecedentes Empresa minera Camiones de rajo abierto, Capacidad triplicada en 30 años Actualmente 360 ton Ejemplo Komatsu 930E: 320 Ton Caterpillar 797:360 Ton Proyecciones a 2005 +500 camiones sobre 300 Ton –mundo-
- 25. Antecedentes costos de intervención mantenimiento 40% costos de explotación en una mina a rajo abierto excluido procesamiento, costo de intervención 50% del costo de extracción. Ahorros esperados de nuevas flotas?
- 26. Ahorros esperados Cambio a camiones grandes cuadrillas de mantenedores y operadores consumos energéticos por tonelada de producto menor cantidad de repuestos en bodega Más caros? Más escasos? Nuevos talleres Capacitación ? Costo de almacenamiento Sobre-inversiones mantenimiento Costo de falla Costo de intervención
- 27. Ejemplo 20 camiones de 360 toneladas o 30 camiones de 240 toneladas 7200 Ton/ciclo +50%/camión ¿Como influencia el costo de falla?
- 28. Medidas para amortiguar impacto de una falla Contratistas suplen déficit de capacidad. costo de subcontratar cargado como costo de operación Si no hay contratistas, producción se retrasa respecto de sus metas Castigos contractuales demandas insatisfechas Capacidad de taller un camión es reparado tan pronto como falla taller y cuadrilla no es una restricción
- 29. Formulación del modelo Simulación Flota n camiones; tasa de fallas Exponencial MTBF=1/ ; tiempo para reparar Lognormal, MTTR MTBF 65 horas MTTR 4 horas, desviación:1 hora; Un camión 10 ciclos de carga en 3 horas; ingresos unitarios 1 USD/Ton costos de intervención correctivos 240 Ton: 85 USD/hora de intervención 360 Ton:100 USD/hora de intervención
- 30. Contratista hasta n c camiones de reemplazo; costo de subcontratar Es costo de operación y no de mantenimiento,
- 31. Simulación probabilidad de k camiones detenidos Tamaño de taller? Nro. Equipos detenidos Probabilidad
- 32. costo de falla de un camión de 240 Ton costo de falla de un camión de 360 Ton Obs: solo aplica si contratistas ocupados
- 33. Medidas paliativas Subcontratar Igual capacidad
- 34. Resultados
- 35. Modelo de regresión para Costos de intervención en función de la no disponibilidad Fuente: P.F. Knights, D. Louit, A. Lay, Determining return on investment of maintenance projects using statistical cost modeling, Mining Engineering, January 2004
- 36. Modelo de regresión La superficie representa a la suma de tareas y proyectos, es una forma de promedio, un proyecto genérico No representa a ningún proyecto en especifico planificado no planificado
- 37. Igual A, menos costo A=0.6 A=0.8 D p a b D p =- D c c i (a) c i (b) Indisponibilidad planificada Indisponibilidad No planificada
- 38. Usualmente D p
- 39. Afecta muy poco D p Afecta mucho D c Ahorro en costos de intervención por correctivas supera a costos extras de intervención por CBM Mantenimiento centrado en la condición D p D p =0.2
- 40. Comentarios Simulación permite modelar medidas mitigantes Introducir la redundancia de equipos contratistas La capacidad limitada del taller evaluar costo de falla Costo global Disponibilidad Modelo de regresión ayuda a justificar proyectos de mejora
Notas del editor
- #2: Ing udec Phd en belgica Profesor visitante en toronto