Redes Bayesianas, Herramienta Para La Detecciã“N De Fallos En La Gestiã“N Del Mantenimiento

El crecimiento industrial impone el desarrollo de tecnologías, métodos de diagnóstico y mantenimiento eficientes. En sentido general se considera a la gestión del proceso de mantenimiento como insuficiente. Las principales causas de insatisfacciones a menudo son el resultado de fallas inesperadas que afectan la disponibilidad técnica, provocan gastos imprevistos. Es imprescindible garantizar disponibilidad y una alta confiabilidad desarrollando tecnologías, métodos y modelos matemáticos que favorezcan su gestión. El objetivo de la investigación es identificar regularidades para la confección de un modelo de redes bayesianas que permita la predicción de fallos y favorezca la toma de decisiones en la gestión del mantenimiento. Se llevó a cabo una revisión de la literatura especializada; la búsqueda se realizó en las bases de datos Scopus, IEEE Xplorer, Dimensions y Lens.org. Se calculó la co-ocurrencia de palabras clave mediante el software VOSviewer para identificar las principales tendencias también se efectuó un meta-análisis de los artículos encontrados. Como principales tendencias se identificaron el empleo de las redes bayesianas para la predicción y diagnóstico de fallos, así como el análisis de riesgos y la planificación del mantenimiento. Las principales regularidades para la confección del modelo son la jerarquización de los procesos, el análisis sistémico, la recopilación de datos, opiniones de expertos, identificación de variables principales y su correlación y la determinación de probabilidades de causas de los sucesos. El empleo de las regularidades identificadas permite una mayor efectividad del modelo de redes bayesianas para la predicción de fallos garantizando la eficiencia en la toma de decisiones.