Estimación paramétrica en un modelo de eventos recurrentes con riesgos competitivos: Aplicación para el análisis de fallas de máquinas inyectoras

• Autor: Vásquez Médico, José Ignacio
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Tesis
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:tesis.pucp.edu.pe:20.500.12404/32978
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/32978
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Análisis de datos de tiempo de falla; Maquinaria--Confiabilidad (Ingeniería); Simulación con computadoras; Riesgos competitivos; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.01.03

El análisis de supervivencia es una técnica estadística que tiene como objetivo modelar el tiempo hasta la ocurrencia de un determinado suceso. Este análisis es una de las disciplinas más antigua de la estadística, cuya aplicación generalmente se centra en la demografía y la medicina. Sin embargo, se ha demostrado que también es aplicable en otras áreas como en ingeniería y confiabilidad, específicamente en el análisis de fallas de equipos, donde la eficiencia es crucial debido a la alta competencia en todos los sectores industriales. Por lo tanto, como motivación a ello, se desarrolló y aplicó una estimación paramétrica de las funciones de distribución marginal de los tiempos entre fallas de máquinas inyectoras en una fábrica de plásticos en un modelo de riesgos competitivos recurrentes. De esta manera, el enfoque principal de este trabajo fue hacer inferencia sobre las propiedades distributivas de los tiempos entre fallas de estos equipos dentro este tipo de modelo, durante un tiempo de monitoreo aleatorio, considerando que luego de cada falla el equipo fue reparado bajo dos estrategias de reparación: perfecta y parcial. Entre los tópicos estudiados en el presente trabajo se consideró la revisión de la literatura, la definición del modelo riesgos competitivos recurrentes, el proceso de estimación de parámetros e inferencia, un estudio de simulación para evaluar el buen desempeño de la estimación, y finalmente la aplicación del modelo a una base de datos de fallas de máquinas inyectoras.