PAE: una herramienta para la planificación del mantenimiento en locaciones petroleras

Abstract

En este trabajo se presenta una aplicación para la planificación y replanificación dinámic a del mantenimiento preventivo de locaciones petroleras. Para los casos de planificación de mantenimiento de unas pocas locaciones petroleras, un algoritmo enumerativo es suficiente, sin embargo para una planificación de 200 o más locaciones, PAE es una herramienta capaz de brindar en forma oportuna la planificación del recorrido. El beneficio debe observarse desde dos aspectos. Primero, una planificación es mejor que otra, si para un mismo número de locaciones a visitar el costo de recorrido e intervención planificado es menor. Segundo, si con un mismo tiempo de intervención es posible realizar el mantenimiento a más locaciones, este beneficio reduce la probabilidad de caída al incrementar la cantidad de locaciones recorridas. Esta herramienta ha sido diseñada para operar a un bajo costo de desarrollo tanto desde el punto de vista de la tecnología hardware como la tecnología de software que la soporta, desarrollada por el Laboratorio de Tecnologías Emergentes de la Universidad Nacional de la Patagonia Austral Unidad Académica Caleta Olivia, utiliza un algoritmo evolutivo que es el generador de múltiples soluciones a este problema.

This work shows up an application for the dynamic scheduling of preventive maintenance of oil location. For the cases of scheduling of maintenance of few oil locations, an enumerative algorithm is enough, however for a scheduling of 200 or more locations PAE is a tool able to provide in opportune form the scheduling of the journey. The benefit should be observed from two aspects. First, a scheduling is better than other if for the same number of locations to visit, the journey cost and intervention scheduled is small. Second, if for the same period of intervention it is possible to carry out the maintenance to more locations, this benefit reduces the probability of fall when increasing the quantity of visited locations. This tool has been designed to operate so much at a low development cost from the point of view of the hardware technology like the software technology that it supports it. It was developed by Laboratorio de Tecnologias Emergentes of the Universidad Nacional de la Patagonia Austral Unidad Académica Caleta Olivia. It uses an evolutionary algorithm that is the generator of multiple solutions to this problem.