Diseño de un Modelo Estadístico Para la Predicción y Disminución de Mantenimientos en una Estación Seccionadora en Promigas S.A E.S.P

Abstract

El transporte de gas natural en la costa Atlántica de Colombia se inició con Promigas S.A E.S.P. a partir de los años 60. Esta empresa maneja dos tipos de mantenimientos, correctivos y preventivos. En los últimos años se ha presentado un aumento en uno de ellos, los correctivos; los cuales generan altos costos, fatiga del personal y daño en los equipos electrónicos. Por lo cual, en el presente proyecto se determinó encontrar un modelo estadístico que permitiera pronosticarlos y reducirlos. Para dar solución a la problemática, se hizo uso de un plan de mantenimiento basado en confiabilidad (RCM), donde se evaluaron los principales equipos electrónicos con un mayor numero de fallas, donde se evaluó el controlador Waver, el actuador hidroneumático + válvula y el sistema de energía fotovoltaico. Según esto, se desarrolló un modelo de series de tiempo en R studio y un modelo de simulación en Arena. Posteriormente , se concluyó que el modelo más acorde es el de simulación, puesto que nos permite evaluar variables como número de fallas, tiempo fuera de servicio, utilización promedio y de equipo de trabajo, entre otras. Con los resultados obtenidos se estableció que los costos se reducirían si se aplican los mantenimientos preventivos de acuerdo a los pronósticos encontrados, generando un ahorro y garantizando así cumplir la misión de mantener el servicio. El costo total de los correctivos realizados actualmente por la empresa Promigas S.A E.S.P. asciende a $ 147.257.100; mientras que los costos generados por la alternativa de solución propuesta para los preventivos son de $ 44.100.000,00. La reducción asociada a los mantenimientos preventivos es de aproximadamente un 70% en comparación con los correctivos lo que significa un gran ahorro en la reparación de los equipos electrónicos.

The transportation of natural gas on the Atlantic coast of Colombia started in the 60s, where it got the attention of different companies in the private sector, in response to this need, Promigas S.A E.S.P was born. This company performs two types of maintenance, corrective, and preventive. In recent years there has been an increase in one of them, generating high costs, staff fatigue and damage to equipment. Therefore, in this project the objective was to find a statistical model that would allow forecasting and reducing them. To address the problem, a reliability-centered maintenance (RCM) was used, where electronic equipment with a greater number of failures were evaluated. Following the maintenance plan, the Waver controller, the hydro pneumatic actuator + valve and the photovoltaic power system were evaluated. Based on these results, a time series model was implemented and developed in R studio, as well as a simulation model in Arena. Then, it was concluded that the most appropriate model was the simulation in Arena, since it allows the evaluation of variables such as: number of failures, time out of service, average utilization, use of work equipment, among others. Based on the findings it was established that costs would be reduced if preventive maintenance is applied according to the forecast, generating savings, and thus ensuring that the mission of maintaining the service is fulfilled. The total cost of corrective currently performed by the company Promigas S.A E.S.P. is $147,257,100; while the costs generated by the proposed solution alternative for preventive are $44,100,000.00. The reduction associated with preventive maintenance is approximately 70% compared to corrective, which means a great saving in the repair of electronic equipment.