Establecimiento de Stock de seguridad de repuestos para el mantenimiento de activos de las estaciones de bombeo del Oleoducto de crudos pesados OCP Ecuador S.A basados en

ingenieria de confiabilidad.

Resumen.El transporte de petróleo es una operación que demanda que los activos físcos necesarios se encentren disponibles para la ejecución de su función, razón por la cúal basados en la ingeniería de confiabilidad de los activos de la empresa, se realiza un nuevo cálculo de stock de seguridad, el mismo que considera el ciclo de vida de cada uno de los repuestos involucrados en los activos para la operación del Oleoducto de Crudos Pesados OCP Ecuador S.A y las metas e indicadores objetivo de la empresa en cuanto a disponibilidad se refiere; para este nuevo cálculo se toma en cuenta la configuración y agrupación de los activos (serie, paralelo o stand-by) dentro de cada una de sus estaciones de bombeo, reductoras y terminal marítimo. El objetivo principal del proyecto es garantizar los ítems necesarios, para disminuir tiempos de paro de equipos, mejorando el índice de disponibilidad de activos.

Introducción.Un principio emergente de la gestión de activos físicos es la perspectiva que la cadena de suministro proporciona respecto de una mejor coordinación y comunicación para el abastecimiento de repuestos para la optimización de disponibilidad de activos físicos. Un componente para la optimización y mejora en el índice de disponibilidad se debe a una estrategia coordinada para el establecimiento de las existencias de repuestos de seguridad en contra de la incertidumbre y la variabilidad de fallas de un activo; es decir, una perspectiva que la cadena de suministro puede evitar retrasos en los tiempos de abastecimiento de repuestos para el mantenimiento correctivo en las facilidades de una empresa, en este caso particular el Oleoducto de Crudos Pesados OCP Ecuador S.A.Mediante la ingeniería de confiabilidad y fórmulas estadísticas de distribución normal, el cálculo del Stock de Seguridad de repuestos puede tener un modelo dinámico, el cual variará según el estado en el ciclo de vida en el que se encuentren los activos además de los objetivos de disponibilidad requeridos por la empresa.

Objetivo principal. Garantizar los ítems necesarios, para disminuir tiempos de paro de equipos, mejorando el índice

de disponibilidad de activos.

Objetivos secundarios. Optimizar la cantidad de stock de seguridad de repuestos de los activos físicos del Oleoducto de

Crudos Pesados OCP Ecuador S.A. Definir el estado del ciclo de vida en el que se encuentran los activos físicos involucrados en el

cálculo de stock de seguridad de repuestos. Definir el modelo de cálculo de disponibilidad y confiabilidad de los equipos, sub sistemas,

sistemas y estaciones en el Oleoducto de Crudos Pesados OCP Ecuador S.A.

Funcionamiento del oleoducto de crudos pesados OCP Ecuador

La operación de transporte de crudo pesado del OCP se inicia con el arribo del hidrocarburo de los usuarios, por medio de oleoductos secundarios, a la estación Amazonas (PS1), a 5 kilómetros de la ciudad de Nueva Loja.

Al llegar a la estación pasa por un sistema de ingreso y medición del crudo, así se cuantifica el ingreso del producto que entrega cada empresa. Luego de este proceso el crudo es enviado a uno de los cuatro tanques de almacenamiento, la capacidad total neta de la estación es de 1.200.000 barriles.

Las bombas principales dan el impulso necesario para que el crudo tenga la presión suficiente para iniciar el recorrido hacia las siguientes estaciones de bombeo. El petróleo recibido en las estaciones de bombeo, pasa inicialmente por un proceso de filtrado a través del cual los sólidos que vienen en el fluido no afecten los diferentes equipos con los que entrará en contacto durante su recorrido.

Posteriormente, de ser necesario, el crudo es calentado a través de los intercambiadores de calor (hornos), con objetivo de reducir su viscosidad.

Finalmente, el crudo ingresa a las bombas centrífugas, las mismas que le dan la energía necesaria para que el fluido sea desplazado hasta la siguiente estación de bombeo. Estas bombas centrífugas funcionan a través de motores de combustión interna que usan como combustible: petróleo.

Para que los motores y las bombas principales funcionen correctamente es necesario disponer de sistemas auxiliares que cumplen varias funciones:

Compresores de aire para todos los instrumentos. Combustible tratado (filtrado y calentado) Agua de enfriamiento de los motores. Generadores de electricidad. Sistemas de medición de crudo. Sistemas de drenajes y tratamiento de las aguas aceitosas

Entre otros.

Luego de que el crudo ha superado el punto más alto en su recorrido, inicia su descenso hacia la costa ecuatoriana, por tanto se requiere controlar la energía que desarrolla el fluido durante su descenso.Para ello contamos con dos estaciones reductoras de presión y un arreglo de 4 válvulas reductoras a la entrada de nuestra última estación: Terminal Marítimo en Esmeraldas. El objetivo de todas estas estaciones es reducir la presión que tiene el petróleo a través de válvulas reductoras para que el crudo pueda ser almacenado y posteriormente despachado al buque de carga.Para esto es necesario pasar el fluido por los laberintos de los discos que conforman las válvulas reductoras para continuar con el bombeo.El funcionamiento de las válvulas reductoras requiere del apoyo de sistemas auxiliares que les permiten disponer de aire comprimido, energía eléctrica, combustibles, entre otros.

Cálculo del ciclo de vida de activos físicos.

En base a ingeniería de confiabilidad se establece la realción de agrupación de activos físicos en cada una de las estaciones de bombeo a lo largo del oleoducto, con esto se puede obtener la ecuación o modelo de confiabilidad que regirá sobre el oleoducto.

Fig.- Diagrama de bloque de cálculo de confiabilidad OCP Ecuador.

Fig.- Diagrama de bloque de cálculo de confiabilidad Estación Amazonas PS1 OCP Ecuador.

Fig.- Diagrama de bloque de cálculo de confiabilidad sistema de aire comprimido Estación Amazonas PS1 OCP Ecuador.

Fig.- Diagrama de bloque de cálculo de confiabilidad sistema de bombas principales Estación Amazonas PS1 OCP Ecuador.

Fig.- Diagrama de tasa de fallas de equipo D-0101B indica tasa de fallas constante.

Fig.- Diagrama de tasa de fallas de equipo D-0301A indica tasa de fallas constante.

Modelo de cálculo de stock de seguridad de repuestos en base a los objetivos de la empresa y estado de ciclo de vida de los activos.

Para generar un modelo para establecer stock de seguridad de repuestos existen dos formas de realizarlo, ya sea por metodo cualitativo como por método cuantitativo.

Métodos cualitativosLos métodos cualitativos utilizan el juicio, la intuición, métodología FMEA para generar estimados cuantitativos acerca del futuro. La información relacionada con los factores que afectan el pronóstico por lo general es no cuantitativa, intangible y subjetiva. La información histórica tal vez esté disponible o quizá no sea muy relevante para el pronóstico. La naturaleza no científica de los métodos los hace difíciles de estandarizar y de validar su precisión. Sin embargo, estos métodos pueden ser los únicos disponibles cuando se intenta predecir el éxito de nuevos productos, cambios en la política gubernamental o el impacto de una nueva tecnología. Son métodos más bien adecuados para pronósticos de mediano a largo plazo.

Métodos de proyección históricaCuando se dispone de una cantidad razonable de información histórica y las variaciones de tendencia y estacionales en las series de tiempo son estables y bien definidas, la proyección de esta información al futuro puede ser una forma efectiva de pronóstico para el corto plazo. La premisa básica es que el patrón del tiempo futuro será una réplica del pasado, al menos en gran parte. La naturaleza cuantitativa de las series de tiempo estimula el uso de modelos matemáticos y estadísticos como las principales herramientas de pronóstico.La precisión que puede lograrse para periodos de pronóstico menores a seis meses por lo general es buena. Estos modelos trabajan en forma adecuada simplemente debido a la estabilidad inherente de las series de tiempo en el corto plazo.Los modelos de las series de tiempo de los tipos observados en la tabla 8-1 son de naturaleza reactiva. Estos modelos rastrean los cambios al ser actualizados a medida que se dispone de nueva información, característica que les permite adaptarse a los cambios en los patrones de tendencia y estacionales. Sin embargo, si el cambio es rápido, los modelos no emiten una señal del cambio, sino hasta que éste ha ocurrido. Debido a esto, se dice que las proyecciones de estos modelos demoran los cambios fundamentales en las series de tiempo, y que son débiles para señalar los puntos críticos antes de que se presenten. Esta no es necesariamente una limitación notable cuando los pronósticos se realizan sobre horizontes de tiempo cortos, a menos que los cambios sean particularmente espectaculares.Métodos causalesLa premisa básica sobre la que se construyen los métodos causales para pronósticos es que el nivel de la variable pronosticada se deriva del nivel de otras variables relacionadas.Por ejemplo, si se sabe que el servicio al cliente tiene un efecto positivo sobre las ventas, entonces al conocer el nivel proporcionado del servicio al cliente podrá proyectarse el nivel de las ventas. Podríamos decir que el servicio "causa" las ventas. En la medida que puedan describirse adecuadas relaciones de causa y efecto, los modelos causales pueden ser bastante buenos para anticipar cambios mayores en las series de tiempo y para pronosticar de manera precisa sobre un periodo de mediano a largo.Los modelos causales vienen en una variedad de formas: estadísticos, en el caso de los modelos de regresión y econométricos; y descriptivos, como en el caso de los modelos de entrada-salida, ciclo de vida y simulación por computadora. Cada modelo deriva su validez a partir de los

patrones de información histórica que establecen la asociación entre las variables para predicción y la variable que se pronosticará.Un problema principal con esta categoría de modelos de pronóstico es que con frecuencia resulta difícil encontrar verdaderas variables causales. Cuando se encuentran, su asociación con la variable que se pronosticará con frecuencia es preocupantemente baja.Las variables causales que guían a la variable de pronóstico en el tiempo son incluso más difíciles de encontrar. Con demasiada frecuencia, el tiempo para adquirir la información para las variables conducentes consume todo el tiempo o la mayor parte del periodo de uno a seis meses, en el que se encuentra que tales variables dirigen al pronóstico. Los modelos basados en técnicas de regresión y económicas pueden experimentar un error de pronóstico importante debido a estos problemas.

La naturaleza de la demanda en el tiempo tiene una función importante para determinar cómo manejamos el control de los niveles de inventarios. Algunos tipos comunes de patrones de demanda se muestran en la figura 9-2. Quizá la característica más común de la demanda sea continuar en un futuro indefinido. A ese patrón de demanda se refiere como perpetuo.Aunque la demanda para la mayor parte de los productos sube y baja a través de sus ciclos de vida, muchos productos tienen una vida de venta que es suficientemente larga como para ser considerada infinita para los propósitos de planeación. Aun cuando las marcas tienen una rotación a una tasa de 20% anual, un ciclo de vida de tres a cinco años puede ser lo suficientemente largo como para justificar tratarlas como si tuvieran un patrón de demanda perpetuo.Por otra parte, algunos productos son altamente estacionales o tienen un patrón de demanda de una sola vez, o patrón pico. Los inventarios que se mantienen para satisfacer tal patrón de demanda por lo regular no pueden rematarse sin un profundo descuento en el precio. Tiene que efectuarse un pedido único de reaprovisionamiento de inventario, con poca o ninguna oportunidad de reorden o de regresar los artículos si la demanda se proyectó con poca precisión. La ropa de moda, los árboles de Navidad y los botones de las campañas políticas son ejemplos de este tipo de patrón de demanda.De manera parecida, la demanda puede mostrar un patrón irregular o errático. La demanda puede ser perpetua, pero hay periodos de poca o ninguna demanda seguidos de periodos de alta demanda. La programación a tiempo de la demanda irregular no es tan predecible como la demanda estacional, la cual de ordinario ocurre en el mismo tiempo cada año. Los artículos de un inventario normalmente son una mezcla de artículos de demanda irregular y perpetua. Una prueba razonable para separarlos es reconocer que los artículos irregulares tienen gran variación alrededor de su nivel de demanda promedio.Si la desviación estándar de la distribución de la demanda, o el error de pronóstico, es más grande que la demanda promedio o el pronóstico, el artículo tal vez sea irregular. El control de inventarios de tales artículos se maneja mejor por procedimientos intuitivos, o por una modificación de los procedimientos matemáticos comentados en este capítulo, o también mediante un pronóstico de colaboración.Hay productos cuya demanda termina en algún momento del tiempo, predecible en el futuro, el cual por lo general dura más de un año. Aquí, la planeación del inventario implica mantener inventarios para satisfacer sólo los requerimientos de la demanda, pero se permite hacer un nuevo pedido dentro del horizonte limitado de tiempo. Los libros de texto con revisiones periódicas planeadas, las piezas de repuesto para los aviones militares y los productos farmacéuticos con vida de anaquel limitada son ejemplos de productos con vida definida. Dado que la distinción entre estos productos y aquellos con vida perpetua a menudo es borrosa, no se tratarán de manera diferente a los productos de vida perpetua para los propósitos de desarrollar una metodología para controlarlos.Por último, el patrón de demanda para un artículo puede derivarse de la demanda de algún otro artículo. La demanda de materiales para embalar se deriva de la demanda de los productos fundamentales. El control de inventarios de artículos dependientes de la demanda se maneja mejor con alguna forma de planeación del método justo a tiempo, como PRM (planeación de requerimientos de materiales) o PRO (planeación de requerimientos de distribución), los cuales se comentan en el capítulo 10.

Ejemplos de Patrones de demanda normal de productos.

El control avanzado de inventarios por demanda significa que reconocemos que la demanda y el tiempo de entrega no se pueden conocer con seguridad. Por lo tanto, tenemos que planear para una situación en la que no haya suficientes existencias disponibles para surtir las solicitudes de los clientes. Además de las existencias regulares que se mantiene para satisfacer la demanda promedio y el tiempo de entrega promedio, se añade una cantidad de incremento al inventario. La cantidad de estas existencias de seguridad, o amortiguador, fija el nivel de disponibilidad de existencias suministradas a los clientes al controlar la probabilidad de que ocurra falta de existencias.

Dos métodos de control de inventarios forman la base para la mayor parte de las filosofías de manejo de tipo demanda (pull) con patrones de demanda perpetua. Estas son: 1) el método del punto de reorden, y 2) el método de revisión periódica. Los sistemas prácticos de control pueden basarse en cualquiera de estos métodos o en una combinación de ellos.

Modelo·del punto de reorden con demanda incierta

Hallar Q* y PROEl control de inventarios por punto de reorden supone que la demanda es perpetua y actúa continuamente en el inventario para reducir su nivel. Cuando el inventario se reduce hasta el punto en el que su nivel es igualo menor que una cantidad específica llamada el punto de reorden, se coloca una cantidad económica de pedido de Q* en el punto de suministro para reponer el inventario. El nivel efectivo de inventario en un momento determinado del tiempo es la cantidad disponible más la cantidad del pedido, menos cualquier obligación contra el inventario, como pedidos pendientes del cliente o asignaciones para producción o para los clientes. La cantidad total de Q* llega a un punto en el tiempo que se compensa por el tiempo intermedio. Entre el momento en el que se reabastece el pedido al punto de reorden y cuando el mismo llega al stock, hay riesgo de que la demanda exceda a la cantidad que queda en el inventario. La probabilidad de que esto ocurra se controla elevando o descendiendo el punto de reorden y ajustando Q*.

En la figura 9-10, la operación del sistema de punto de reorden se ilustra para un solo artículo, donde la demanda durante el tiempo intermedio se conoce sólo al grado de una distribución de probabilidad normal. Esta demanda durante la distribución del tiempo de entrega (DDLT, por sus siglas en inglés) tiene un punto medio de X' y una desviación estándar de sd' Los valores de X' y sd’ por lo regular no se conocen en forma directa, pero pueden estimarse fácilmente sumando la distribución de la demanda de un periodo único sobre la duración del tiempo de entrega. Por

ejemplo, supongamos que la demanda semanal para un artículo se distribuye normalmente con una media d =100 unidades

y una desviación estándar sd = 10 unidades. El tiempo de entrega es de tres semanas. Deseamos acumular la distribución semanal de la demanda en una distribución de demanda DDLT de tres semanas (véase figura 9-11). El punto medio de la distribución DDLT simplemente es la tasa de demanda d por el tiempo de entrega TE, o X' =: d X TE =: 100 X 3 =: 300.La variación de la distribución DDLT se halla sumando las variaciones de las distribuciones de, demanda semanales

(véase figura 9-11). Es decir, sd’2 = TE (sd’2). La desviación estándar es la raíz cuadrada de sd´2, que es S;2 = Sdm = 10-13 = 17.3.Hallar Q* y PRO es más bien matemáticamente complejo; sin embargo, puede hallarse una aproximación satisfactoria si determinamos primero Q*, según la fórmula básicaCEP (ecuación 9-7).5 Luego, hallamosPRO = d X TE + z(sd) (9-12)El término z es el número de desviaciones estándar desde la media de la distribución DDLT, para darnos la probabilidad deseada de tener existencias durante el tiempo de entrega.El valor de z se halla en una tabla de distribución normal (apéndice A) para el área debajo de la curva P.

Control de inventarios del punto de reorden bajo incertidumbre para un artículo.

Acumulación de una distribución de demanda de un periodo único en una distribución de frecuencia de demanda durante el tiempo de entrega (DDLT).

Uno de los pilares estratégicos de la gestión de activos físicos y el proceso de la fiabilidad es la optimización de inventario, entre los cuales destaca el stock de seguridad.Basados en la confiabilidad de los equipos se realiza un nuevo cálculo de stock de seguridad, el mismo que considera el uso estadístico de cada uno de los repuestos involucrados en los equipos principales para la operación del oleoducto, y garantizar tiempos de reparación menores a los de años anteriores.OCP dentro de cada una de sus facilidades posee sistemas de maquinarias que cumplen funciones específicas, estos pueden tener configuraciones de equipos en serie, paralelo o stand by, según sea el caso estos deben ser agrupados y considerados para el cálculo del stock de seguridad en cada estación de bombeo o reductora y en cada sistema.Los objetivos de OCP pedían una confiabilidad del 98.50% para todo el oleoducto, este está compuesto de estaciones de bombeo y reductoras que se encuentran en una configuración de serie, por lo tanto se obtuvieron los siguientes niveles de confiabilidad a alcanzar en las estaciones para cumplir con el 98.50% a nivel oleoducto.

confiabilidad

meta OCP

PS1 99.50%PS2 99.50%PS3 99.80%PS4 99.80%

PRS1 99.90%PRS2 99.90%ABS 99.90%total 98.31%

Este valor nos indica el nivel de confianza que requerimos alcanzar como OCP y será clave para el cálculo de stock de seguridad.Pará el cálculo del stock de seguridad utilizamos la siguiente fórmula, la misma implica el conocimiento de distribuciones normales en estadística.

El dato de número de fallas se lo obtuvo de la estadística de fallas que tiene el programa JD Edwards y EAM en sus respectivos módulos de inventarios.Las fórmulas de configuración de confiabilidad varían de acuerdo con el caudal que OCP requiera bombear, se realizó el cálculo para un caudal de 150 MBPD y 400 MBPD

Conclusiones. El establecimiento de la cantidad de stock de seguridad de repuestos es dinámico en base a las

estadísticas de fallo del repuesto, equipo y objetivos prioritarios de la empresa. El cálculo de un stock de seguridad de repuestos basado en ingeniería de confiabilidad optimiza

la cantidad de repuestos que cadena de abastecimiento debe manejar en bodegas. La calidad de datos de fallo de los activos y de los repuestos de los mismos es importante para

definir tanto el ciclo de vida del activo como la cantidad de stock de seguridad de cada repuesto. La clasificación de fallos y la asociación de repuestos en las órdenes de trabajo es importante en

los sistemas EAM y CMMS.