1 · Carga tus datos
CSV o Excel con una fila por orden de trabajo. El archivo se procesa solo en tu navegador: no se sube a ningún servidor.
Arrastra aquí tu archivo, o
Cargar desde un enlace (Google Sheets publicado como CSV, o un CSV del repositorio)
También puedes abrir la página con ?datos=URL. Si publicas la página en GitHub Pages y dejas tu archivo en data/datos.csv, se carga solo al abrir el enlace.
Columnas y reglas de falla
Columnas de tu archivo
Detecté las columnas automáticamente; corrige si alguna no corresponde.
¿Qué tipos de mantenimiento cuentan como falla?
Las OT marcadas cuentan como falla. Las demás (preventivo, predictivo…) se tratan como suspensiones: el componente se intervino antes de fallar.
KPIs RAM
Confiabilidad (MTBF), mantenibilidad (MTTR) y disponibilidad del periodo observado.
Todos los equipos
MTBF = días del periodo ÷ fallas · MTTR = horas de parada por falla ÷ fallas · Disponibilidad operacional Ao = 1 − horas de parada totales ÷ horas del periodo · Disponibilidad inherente Ai = MTBF ÷ (MTBF + MTTR).
Priorización: Pareto y Jack-Knife
¿Dónde se concentran las pérdidas? ¿Qué equipos fallan seguido (crónicos) y cuáles tardan en repararse (agudos)?
Pareto
Jack-Knife (fallas × MTTR, escala log)
Weibull 2P (componente no reparable)
Gráfico de probabilidad Weibull
Confiabilidad R(t) con banda 95 % y Kaplan-Meier
Comparar distribuciones
Ajuste por máxima verosimilitud (con suspensiones) y ranking por AICc: menor es mejor.
Sistema reparable: tendencia y Crow-AMSAA
¿El equipo mejora, se mantiene o empeora con el tiempo? Usa las fechas de falla del equipo (o del componente elegido).
Fallas acumuladas N(t) — escala log-log
Tiempo entre fallas sucesivas
Reemplazo y overhaul óptimo
A · Reemplazo preventivo por edad del componente (Weibull, “como nuevo”)
B · Overhaul óptimo del equipo reparable (Crow-AMSAA, reparación mínima)
Entre overhauls las fallas se reparan dejando el equipo “como estaba”. Solo conviene si las fallas se aceleran (β > 1).
Proyección a 12 meses
Fallas, horas de parada, costo y disponibilidad esperados para los próximos 365 días a partir de la fecha de corte (Crow-AMSAA por equipo). Es el insumo del roadmap del Caso 7.
Interpretar con Claude
El prompt incluye solo resultados agregados (no tu archivo). Revísalo, cópialo y pégalo en Claude.
Autotest contra la librería Python reliability
Los valores de referencia se generan con validacion/referencia_python.py sobre los datos de ejemplo (Bomba centrífuga B-102). El autotest siempre usa esos datos de ejemplo, no tu archivo: comprueba que las fórmulas de la página son correctas.