Medición y Predicción de Atrición con Logística Adversa

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Si bien las organizaciones ordinarias rara vez operan sistemas con tecnologías peligrosas, algunas se encuentran en unentorno complejo, rápidamente cambiante, con muchas dificultades. Cuando estas organizaciones enfrentan en tales entornos, buscanherramientas que contribuyan a su desenvolvimiento en...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Fogliato, Eduardo, Ferreyra, Ricardo Tomás
Formato: Artículo revista
Lenguaje:Español
Publicado: Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales 2020
Materias:
inercia
adaptativo
simulación
medición
esimtación
degradación
Acceso en línea:https://revistas.unc.edu.ar/index.php/FCEFyN/article/view/25899
Aporte de:
Revistas de la UNC de Universidad Nacional de Córdoba
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description Si bien las organizaciones ordinarias rara vez operan sistemas con tecnologías peligrosas, algunas se encuentran en unentorno complejo, rápidamente cambiante, con muchas dificultades. Cuando estas organizaciones enfrentan en tales entornos, buscanherramientas que contribuyan a su desenvolvimiento en un ambiente seguro y confiable.Los modelos de confiabilidad y degradación para la predicción del comportamiento de un sistema son esenciales en su diseño yevaluación. La necesidad de conocer las condiciones que provocan la degradación de un sistema y cuando es oportuno brindar el apoyologístico necesario que proporcione la continuidad de su funcionamiento es fundamental en el sector aeronáutico, nuclear y aeroespacial.En este estudio, el sistema consiste en una flota de aviones, todos los niveles de personal funcionales para su operación en una situaciónadversa y los factores externos que la condicionan. Dicho sistema es compensador cuando se encuentra en equilibrio. En este sentidoobservamos que los atributos del sistema aéreo no se mantienen constantes en un período de tiempo, sino que puede existir un estadoinicial, una transición y un estado final. Por ese motivo, la información actualizada del estado del sistema es necesaria a lo largo deltiempo para el análisis predictivo y de confiabilidad.
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