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Modelamiento y optimización de políticas de mantenimiento del escaner de tomografía computarizada con fallas estocásticas : [Recurso Electrónico] / Andrés Felipe Cardona Ortegón.

By: Cardona Ortegón, Andrés Felipe.
Contributor(s): Guerrero Rueda, William Javier [dir.] | Pérez Vélez, Ignacio [Co dir.].
Material type: materialTypeLabelComputer filePublisher: Bogotá (Colombia) : Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito, 2018Description: 48 p. : gráf.Subject(s): PROCESOS ESTOCÁSTICOS | MODELOS DE OPTIMIZACIÓN -- ESCÁNER DE TOMOGRAFÍA | TESIS Y DISERTACIONES ACADÉMICASDDC classification: 519.2 Online resources: Click here to access online Dissertation note: Tesis ( Magíster en Ingeniería Industrial ) Review: La definición de políticas de mantenimiento en la mayoría de empresas se realiza basada en conocimiento empírico y dependiendo del ámbito o lugar donde se encuentre el equipo. Teniendo en cuenta restricciones presupuestales y de capacidad de la maquinaría que tienen las entidades públicas y privadas en la administración del equipo médico, es crucial encontrar un camino adecuado que sirva como herramienta para el diseño de políticas de mantenimiento. Es por ello que el objeto de este trabajo de investigación es plantear un modelo de optimización que permita tomar mejores decisiones al momento de elaborar las políticas de mantenimiento. El equipo médico estudiado es el escáner de tomografía computarizada. Esta es una herramienta utilizada en varios procesos de diagnóstico, de diferentes especialidades, por ser una exploración no invasiva del cuerpo. El equipo sirve para la toma de imágenes de cabeza, tórax y extremidades. Se emplea un modelo de cadenas de markov de tiempo continuo para modelar el estado (funcionando, funcionando que requieren mantenimiento, detenidas que requieren mantenimiento correctivo) de las máquinas en el tiempo. Se propone un modelo de optimización que tiene como función objetivo maximizar el beneficio generado por las máquinas funcionando y requiriendo mantenimiento preventivo; sin exceder el presupuesto de la organización. Se emplean dos métodos para dar solución al modelo de optimización propuesto: un algoritmo exhaustive search para entender el comportamiento de la superficie solución generada por la función objetivo y una meta-heurística basada en gradient-ascent para hallar una buena solución (cercana al óptimo) en un tiempo razonable.
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TRABAJOS DE GRADO TRABAJOS DE GRADO Biblioteca Jorge Álvarez Lleras
Fondo general
519.2 C268m Ts (Browse shelf) Ej.1 1 Available D001394
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Tesis ( Magíster en Ingeniería Industrial )

La definición de políticas de mantenimiento en la mayoría de empresas se realiza basada en conocimiento empírico y dependiendo del ámbito o lugar donde se encuentre el equipo. Teniendo en cuenta restricciones presupuestales y de capacidad de la maquinaría que tienen las entidades públicas y privadas en la administración del equipo médico, es crucial encontrar un camino adecuado que sirva como herramienta para el diseño de políticas de mantenimiento. Es por ello que el objeto de este trabajo de investigación es plantear un modelo de optimización que permita tomar mejores decisiones al momento de elaborar las políticas de mantenimiento. El equipo médico estudiado es el escáner de tomografía computarizada. Esta es una herramienta utilizada en varios procesos de diagnóstico, de diferentes especialidades, por ser una exploración no invasiva del cuerpo. El equipo sirve para la toma de imágenes de cabeza, tórax y extremidades. Se emplea un modelo de cadenas de markov de tiempo continuo para modelar el estado (funcionando, funcionando que requieren mantenimiento, detenidas que requieren mantenimiento correctivo) de las máquinas en el tiempo. Se propone un modelo de optimización que tiene como función objetivo maximizar el beneficio generado por las máquinas funcionando y requiriendo mantenimiento preventivo; sin exceder el presupuesto de la organización. Se emplean dos métodos para dar solución al modelo de optimización propuesto: un algoritmo exhaustive search para entender el comportamiento de la superficie solución generada por la función objetivo y una meta-heurística basada en gradient-ascent para hallar una buena solución (cercana al óptimo) en un tiempo razonable.

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