GUÍA DE USO DE CSV FORMACIÓN RAMS BLAS GALVÁN GONZÁLEZ. Director de Grupo CEANI. Instituto SIANI. Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC)

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1 GUÍA DE USO DE CSV BLAS GALVÁN GONZÁLEZ Directr de Grup CEANI Institut SIANI Universidad de Las Palmas de Gran Canaria (ULPGC) FORMACIÓN RAMS

2 ÍNDICE 1. Guía de us del CSV para intrducir ls dats de cmpnentes Intrducción Organización Clumna A: SysName Clumna B: FailLaw Clumna C: FailParam Clumna D: FailParam Clumna E: FailParam Clumna F: FailParam Clumna G: CMLaw Clumna H: CMParam Clumna I: CMParam Clumna J: CMParam Clumna K: CMParam Clumna L: PrevLaw Clumna M: PrevParam Clumna N: PrevParam Clumna O: PrevParam Clumna P: PrevParam Clumna Q: RecuLaw Clumna R: RecuParam Clumna S: RecuParam Clumna T: RecuParam Clumna U: RecuParam Clumna V: CrrectCst Clumna W: PrevCst Clumna X: MantCst Clumna Y: MinLimit Clumna Z: MaxLimit Autr:BLAS GALVÁN GONZÁLEZ v 1.0

3 1. Guía de us del CSV para intrducir ls dats de cmpnentes 1.1. Intrducción La siguiente guía explicará cn detalle ls parámetrs a intrducir para el crrect us de la plantilla de dats de cmpnentes en la platafrma. Pr cmpnente, se rellenarán 26 parámetrs, cmentads de A a Z de acuerd a las clumnas que cuparía en el csv según puede mstrarse en Micrsft Excel Organización El archiv csv cnstará de 26 clumnas para rellenar tds ls parámetrs asciads a ls cmpnentes. La primera fila actuará cm cabecer de la infrmación, y cada cmpnente estará reflejad en una fila, a partir de la segunda clumna. Hay que destacar que n es necesari rellenar varias filas iguales: la idea es cntemplar tips de cmpnentes, ya que en la platafrma se asciarán ls cmpnentes cn esta infrmación. Si ds cmpnentes sn iguales, basta cn seleccinar la infrmación que tendrán ambs cn el mism tip de cmpnente de este csv Clumna A: SysName Esta clumna se emplea para definir el nmbre del tip de cmpnente. Este nmbre puede tan genéric cm el usuari desee ( cjinete, c1, ) Clumna B: FailLaw Esta clumna indica la ley de funcinamient pr la que se define el cmpnente hasta llegar al fall. Según el númer emplead, será de un tip u tr: 1 : Ley Expnencial de 2 parámetrs. 2 : Ley Weibull de 2 parámetrs. 3 : Ley Unifrme. La Ley Expnencial se definirá pr la tasa de fall y el parámetr de lcalización, la Ley Weibull pr ls parámetrs de frma y escala, y las tres leyes tendrán rangs de valres de tiemps mínims y máxims entre ls que se generarán valres de tiemp asciads. La Ley Unifrme escgerá un valr aleatriamente entre ess límites. Autr:BLAS GALVÁN GONZÁLEZ v 1.0

4 Clumna C: FailParam1 Esta clumna incluirá el primer parámetr de la Ley de funcinamient asciada en la Clumna B. Si en B se encuentra el valr 1 (Ley Expnencial), la clumna C recgerá la infrmación del parámetr de lcalización Si en B se encuentra el valr 2 (Ley Weibull), la clumna C recgerá la infrmación del parámetr de frma Si en B se encuentra el valr 3 (Ley Unifrme), la infrmación de la clumna C es irrelevante, pues n se tmará esta infrmación Clumna D: FailParam2 Esta clumna incluirá el segund parámetr de la Ley de funcinamient asciada en la Clumna B. Si en B se encuentra el valr 1 (Ley Expnencial), la clumna D recgerá la infrmación de la tasa de fall de dicha Ley. Si en B se encuentra el valr 2 (Ley Weibull), la clumna D recgerá la infrmación del parámetr de escala Si en B se encuentra el valr 3 (Ley Unifrme), la infrmación de la clumna D es irrelevante, pues n se tmará esta infrmación Clumna E: FailParam3 Esta clumna incluirá el valr mínim de tiemp definid pr la Ley de funcinamient asciada en la Clumna B. Si dicha Ley genera un valr de tiemp menr a este mínim, dich tiemp se verá mdificad al mínim. En el cas de Ley Unifrme, supne además el límite inferir pr el que scila la ley Clumna F: FailParam4 Esta clumna incluirá el valr máxim de tiemp definid pr la Ley de funcinamient asciada en la Clumna B. Si dicha Ley genera un valr de tiemp mayr a este máxim, dich tiemp se verá mdificad al máxim. En el cas de Ley Unifrme, supne además el límite superir pr el que scila la ley. Autr:BLAS GALVÁN GONZÁLEZ v 1.0

5 Clumna G: CMLaw Esta clumna indica la ley de mantenimient crrectiv pr la que se define el cmpnente hasta vlver a estad de funcinamient. Según el númer emplead, será de un tip u tr: 1 : Ley Expnencial de 2 parámetrs. 2 : Ley Weibull de 2 parámetrs. 3 : Ley Unifrme. 4 : Ley Nrmal La Ley Expnencial se definirá pr la tasa de fall y el parámetr de lcalización, la Ley Weibull pr ls parámetrs de frma y escala, la Ley Nrmal se definirá pr la media y la desviación típica estándar, y las cuatr leyes tendrán rangs de valres de tiemps mínims y máxims entre ls que se generarán valres de tiemp asciads. La Ley Unifrme escgerá un valr aleatriamente entre ess límites Clumna H: CMParam1 Esta clumna incluirá el primer parámetr de la Ley de mantenimient crrectiv asciada en la Clumna G. Si en G se encuentra el valr 1 (Ley Expnencial), la clumna H recgerá la infrmación del parámetr de lcalización Si en G se encuentra el valr 2 (Ley Weibull), la clumna H recgerá la infrmación del parámetr de frma Si en G se encuentra el valr 3 (Ley Unifrme), la infrmación de la clumna H es irrelevante, pues n se tmará esta infrmación. Si en G se encuentra el valr 4 (Ley Nrmal), la clumna H recgerá la infrmación de la media aritmética que define dicha Ley Clumna I: CMParam2 Esta clumna incluirá el primer parámetr de la Ley de mantenimient crrectiv asciada en la Clumna G. Si en G se encuentra el valr 1 (Ley Expnencial), la clumna I recgerá la infrmación de la tasa de fall de dicha Ley. Autr:BLAS GALVÁN GONZÁLEZ v 1.0

6 Si en G se encuentra el valr 2 (Ley Weibull), la clumna I recgerá la infrmación del parámetr de escala Si en G se encuentra el valr 3 (Ley Unifrme), la infrmación de la clumna I es irrelevante, pues n se tmará esta infrmación. Si en G se encuentra el valr 4 (Ley Nrmal), la clumna I recgerá la infrmación de la desviación típica ( estándar) que define dicha Ley Clumna J: CMParam3 Esta clumna incluirá el valr mínim de tiemp definid pr la Ley de mantenimient crrectiv asciada en la Clumna G. Si dicha Ley genera un valr de tiemp menr a este mínim, dich tiemp se verá mdificad al mínim. En el cas de Ley Unifrme, supne además el límite inferir pr el que scila la ley Clumna K: CMParam4 Esta clumna incluirá el valr máxim de tiemp definid pr la Ley de mantenimient crrectiv asciada en la Clumna G. Si dicha Ley genera un valr de tiemp mayr a este máxim, dich tiemp se verá mdificad al máxim. En el cas de Ley Unifrme, supne además el límite superir pr el que scila la ley Clumna L: PrevLaw Esta clumna indica la ley de mantenimient preventiv pr la que se define el cmpnente hasta vlver a estad de funcinamient. Según el númer emplead, será de un tip u tr: 1 : Ley Expnencial de 2 parámetrs. 2 : Ley Weibull de 2 parámetrs. 3 : Ley Unifrme. 4 : Ley Nrmal La Ley Expnencial se definirá pr la tasa de fall y el parámetr de lcalización, la Ley Weibull pr ls parámetrs de frma y escala, la Ley Nrmal se definirá pr la media y la desviación típica estándar, y las cuatr leyes tendrán rangs de valres de tiemps mínims y máxims entre ls que se generarán valres de tiemp asciads. La Ley Unifrme escgerá un valr aleatriamente entre ess límites. Esta Ley se define de frma separada al mantenimient crrectiv pr si hay dats que puedan definir distinción cn el mantenimient crrectiv. La idea de implementarl de frma distinta es mantener cnstancia de las diferencias cn el mantenimient crrectiv, en el sentid de tiemps de actuación y espera, además de que el mantenimient Autr:BLAS GALVÁN GONZÁLEZ v 1.0

7 preventiv es alg prtclari mientras que el crrectiv requiere de pass extra de análisis y preparación para la realización del mantenimient. En cas de n haber distinción entre leyes de mantenimient crrectiv y preventiv, puede cpiarse la infrmación de las clumnas [G-K] a las clumnas [L-P] Clumna M: PrevParam1 Esta clumna incluirá el primer parámetr de la Ley de mantenimient preventiv asciada en la Clumna L. Si en L se encuentra el valr 1 (Ley Expnencial), la clumna M recgerá la infrmación del parámetr de lcalización Si en L se encuentra el valr 2 (Ley Weibull), la clumna M recgerá la infrmación del parámetr de frma Si en L se encuentra el valr 3 (Ley Unifrme), la infrmación de la clumna M es irrelevante, pues n se tmará esta infrmación. Si en L se encuentra el valr 4 (Ley Nrmal), la clumna M recgerá la infrmación de la media aritmética que define dicha Ley Clumna N: PrevParam2 Esta clumna incluirá el primer parámetr de la Ley de mantenimient preventiv asciada en la Clumna L. Si en L se encuentra el valr 1 (Ley Expnencial), la clumna N recgerá la infrmación de la tasa de fall de dicha Ley. Si en L se encuentra el valr 2 (Ley Weibull), la clumna N recgerá la infrmación del parámetr de escala Si en L se encuentra el valr 3 (Ley Unifrme), la infrmación de la clumna N es irrelevante, pues n se tmará esta infrmación. Si en L se encuentra el valr 4 (Ley Nrmal), la clumna N recgerá la infrmación de la desviación típica ( estándar) que define dicha Ley Clumna O: PrevParam3 Esta clumna incluirá el valr mínim de tiemp definid pr la Ley de mantenimient preventiv asciada en la Clumna L. Si dicha Ley genera un valr de tiemp menr a este mínim, dich tiemp se verá mdificad al mínim. En el cas de Ley Unifrme, supne además el límite inferir pr el que scila la ley. Autr:BLAS GALVÁN GONZÁLEZ v 1.0

8 Clumna P: PrevParam4 Esta clumna incluirá el valr máxim de tiemp definid pr la Ley de mantenimient preventiv asciada en la Clumna L. Si dicha Ley genera un valr de tiemp mayr a este máxim, dich tiemp se verá mdificad al máxim. En el cas de Ley Unifrme, supne además el límite superir pr el que scila la ley Clumna Q: RecuLaw Esta clumna indica la ley que define la recuperación del cmpnente al vlver al estad de funcinamient. Según el númer emplead, será de un tip u tr: 1 : Ley de Recuperación limitada pr una Distribución Expnencial de 2 parámetrs. 2 : Ley de Recuperación limitada pr una Distribución Weibull de 2 parámetrs. 3 : Ley de Recuperación Lineal. 4 : Recuperación máxima (GAN, Gd as New ). 5 : Recuperación pr tiemp, según ley de funcinamient (BAO, Bad as Old ). La recuperación se definirá en tant pr 1, siend 0 el mínim y 1 el máxim. La Distribución Expnencial se definirá pr la tasa de fall y el parámetr de lcalización, la Ditribución Weibull pr ls parámetrs de frma y escala, la Ley de Recuperación lineal se definirá pr ls instantes dnde la recuperación empieza y termina de decrecer (previamente a ese instante, la recuperación sería la máxima definida, y psterirmente, la recuperación sería la mínima definida), y tdas las leyes cn la excepción de la Recuperación Máxima ( 4, GAN) tendrán rangs de valres de recuperación mínims y máxims entre ls que se generarán valres de tiemp asciads Clumna R: RecuParam1 Esta clumna incluirá el primer parámetr de la ley que define la recuperación del cmpnente al vlver al estad de funcinamient asciada en la Clumna Q. Si en Q se encuentra el valr 1 (Distribución Expnencial), la clumna R recgerá la infrmación del parámetr de lcalización de dicha Distribución. Si en Q se encuentra el valr 2 (Distribución Weibull), la clumna R recgerá la infrmación del parámetr de frma de dicha Distribución. Autr:BLAS GALVÁN GONZÁLEZ v 1.0

9 Si en Q se encuentra el valr 3 (Ley Lineal), la clumna R recgerá la infrmación del instante en que la recuperación empieza a decrecer desde su valr máxim (definid en la clumna U, cm se verá psterirmente). Si en Q se encuentra el valr 4 (GAN) 5 (BAO), la infrmación de la clumna R es irrelevante, pues n se tmará esta infrmación Clumna S: RecuParam2 Esta clumna incluirá el segund parámetr de la ley que define la recuperación del cmpnente al vlver al estad de funcinamient asciada en la Clumna Q. Si en Q se encuentra el valr 1 (Distribución Expnencial), la clumna S recgerá la infrmación de la tasa de fall de dicha Distribución. Si en Q se encuentra el valr 2 (Distribución Weibull), la clumna S recgerá la infrmación del parámetr de escala de dicha Distribución. Si en Q se encuentra el valr 3 (Ley Lineal), la clumna S recgerá la infrmación del instante en que la recuperación termina de decrecer hasta su valr mínim (definid en la clumna T, cm se verá psterirmente). Si en Q se encuentra el valr 4 (GAN) 5 (BAO), la infrmación de la clumna S es irrelevante, pues n se tmará esta infrmación Clumna T: RecuParam3 Esta clumna incluirá el valr mínim de recuperación definid pr la ley que define la recuperación del cmpnente al vlver al estad de funcinamient asciada en la Clumna Q. Si dicha Ley genera un valr de recuperación menr a este mínim, dicha recuperación se verá mdificada al mínim. En el cas de Ley Lineal, supne además el límite inferir pr el que scila la ley. Para Ley GAN, este valr es irrelevante Clumna U: RecuParam4 Esta clumna incluirá el valr máxim de recuperación definid pr la ley que define la recuperación del cmpnente al vlver al estad de funcinamient asciada en la Clumna Q. Si dicha Ley genera un valr de recuperación mayr a este máxim, dicha recuperación se verá mdificada al máxim. En el cas de Ley Lineal, supne además el límite superir pr el que scila la ley. Para Ley GAN, este valr es irrelevante. Autr:BLAS GALVÁN GONZÁLEZ v 1.0

10 Clumna V: CrrectCst Esta clumna incluirá el cste unitari de cada mantenimient crrectiv realizad. Es decir, cada vez que se realiza un mantenimient crrectiv sbre este cmpnente, el cste ttal se incrementa x, siend x el valr definid en esta clumna Clumna W: PrevCst Esta clumna incluirá el cste unitari de cada mantenimient preventiv realizad. Es decir, cada vez que se realiza un mantenimient preventiv sbre este cmpnente, el cste ttal se incrementa x, siend x el valr definid en esta clumna. Esta clumna está definida para definir cstes distints sbre el mantenimient crrectiv, basándse en psibles sbrecstes pr sustitución de cmpnentes gasts n cntemplads que n se verían reflejads en mers mantenimients preventivs. En cas de n haber distinción entre leyes de mantenimient crrectiv y preventiv, puede cpiarse la infrmación de la clumna V a la clumna W Clumna X: MantCst Esta clumna incluirá el cste pr hra de ls perids de mantenimient, ya sean crrectivs preventivs. Si el perid ttal de indispnibilidad del cmpnente es de n hras, el cste se incrementará en n veces x, siend x el valr definid en esta clumna Clumna Y: MinLimit Esta clumna incluirá el límite inferir sbre el que scilará el cálcul de perids óptims de mantenimient preventiv. La simulación n cntemplará en ningún mment perids de mantenimient preventiv inferires al valr definid en esta clumna Clumna Z: MaxLimit Esta clumna incluirá el límite superir sbre el que scilará el cálcul de perids óptims de mantenimient preventiv. La simulación n cntemplará en ningún mment perids de mantenimient preventiv superires al valr definid en esta clumna. Autr:BLAS GALVÁN GONZÁLEZ v 1.0