Analysis of the efficacy of operational availability equations on series and parallel systems

Análisis de la eficacia de las ecuaciones de la disponibilidad operacional de sistemas en serie y paralelo

The errors of calculation of the availability may bring as a consequence mistakes in the decision making in operational systems management. For this reason, the objective of this paper is to evaluate the efficacy of the current equations for the calculation of the availability of series and parallel systems. For that purpose, the non-manufactured production calculated by these equations was compared with the real non-manufactured production which is a function of the down time of each component. These calculations constituted the deterministic model used in the simulations through Monte Carlo method, for which the statistical software R was used. The results were evaluated by the Kolmogorov Smirnov normality test with the modification of Lilliefors. The comparison of means to evaluate the efficacy of the current equations were performed using the t statistic; for this the data were previously approximated to the normal distribution by the central limit theorem.

Los errores de cálculo de la disponibilidad pueden traer como consecuencia equivocaciones en la toma de decisiones en la gestión de sistemas operacionales. Por tal motivo el objetivo del presente trabajo es evaluar la eficacia de las ecuaciones vigentes para el cálculo de la disponibilidad de sistemas en serie y paralelo, comparando la producción no fabricada calculada mediante estas ecuaciones con la producción no fabricada real en función del tiempo de indisponibilidad de cada componente. Estos cálculos constituyeron el modelo determinista utilizado en las simulaciones mediante el método Monte Carlo que se ejecutaron empleado el software estadístico R. Los resultados fueron evaluados con el test de normalidad de Kolmogorov Smirnov con la modificación de Lilliefors. La comparación de medias para evaluar la eficacia de las ecuaciones vigentes se realizó utilizando el estadístico t; para esto previamente se aproximó los datos a la distribución normal mediante el teorema de límite central.