Optimization tools applied to physical asset maintenance management: state of the art Translated title: Herramientas de optimización aplicadas a la gestión del mantenimiento de activos físicos: estado del arte

Abstract

Abstract This article presents the state of the art of the application of optimization tools such as Genetic Algorithms, Simulation, Neural Networks, Markov Chains and Bayesian Networks in the physical asset maintenance management. The bibliographic references used were extracted from a detailed search that allowed the selection of the empirical studies presented, in the time horizon from 2010 to 2021, through databases, research platforms and online libraries. The analysis of the identified case studies is carried out, taking into account the variables involved in the study, the optimization tool used, and the result obtained in the analysis of the physical asset maintenance management. The benefits of the application of optimization tools are identified and it is confirmed that maintenance costs and intervention times are present variables, which contribute to the improvement of reliability and maintenance management.

Translated abstract

Resumen Este artículo presenta el estado del arte de la aplicación de herramientas de optimización como los Algoritmos Genéticos, la Simulación, las Redes Neuronales, las Cadenas de Markov y las Redes Bayesianas en la Gestión del mantenimiento de los activos físicos. Las referencias bibliográficas utilizadas fueron extraídas de una búsqueda detallada que permitió la selección de los estudios empíricos presentados, en el horizonte de tiempo de 2010 al 2021, a través de las bases de datos, plataformas de investigación y bibliotecas en línea. Se realiza el análisis de los casos de estudio identificados, teniendo en cuenta las variables involucradas en el estudio, la herramienta de optimización utilizada, y el resultado obtenido en el análisis de la Gestión del mantenimiento de los activos físicos. Se identifican los beneficios de la aplicación de las herramientas de optimización y se constata que los costos de mantenimiento y tiempos de intervención son variables presentes, que contribuyen a la mejora de la confiabilidad y la Gestión del mantenimiento.