Aplicación del modelo estocástico de Markov para predecir la degradación de infraestructuras hospitalarias

  1. González Domínguez, Jaime
Dirigida por:
  1. Justo García Sanz-Calcedo Director/a

Universidad de defensa: Universidad de Extremadura

Fecha de defensa: 28 de junio de 2022

Tribunal:
  1. Francisco Jesús Moral García Presidente/a
  2. Manuel Jesús Hermoso Orzáez Secretario
  3. Nuno Alexandre Gouveía de Sousa Neves Vocal

Tipo: Tesis

Teseo: 730034 DIALNET

Resumen

Los edificios sanitarios tienen una alta operatividad y disponen de infraestructura compleja y costosa, siendo necesario un nivel de mantenimiento elevado que asegure la calidad del servicio sanitario. El objetivo de la Tesis Doctoral es optimizar las tareas de mantenimiento realizadas sobre las infraestructuras hospitalarias, aplicando una metodología estocástica basada en las Cadenas de Markov. Se aplicó el modelo de predicción de Markov para evaluar la degradación de los distintos elementos de infraestructuras hospitalarias a lo largo del tiempo, tomando decisiones de mantenimiento en base a una información contrastada, permitiendo aumentar la vida útil de los edificios, instalaciones y equipos sanitarios. El análisis del mantenimiento sobre la fiabilidad de los sistemas permitió establecer la frecuencia óptima del mantenimiento de reparación o reemplazo, reduciendo los costes de mantenimiento, minimizando el impacto asociado al transporte del equipo de mantenimiento e incrementando la sostenibilidad operativa del sistema sanitario. Además, se comprobó que el modelo de predicción utilizado es una herramienta adecuada para cuantificar el incremento de vida útil de un sistema y comparar diferentes soluciones constructivas en base a su fiabilidad, incrementando el nivel de mantenibilidad de los edificios sanitarios. El conocimiento generado en esta Tesis Doctoral es útil para los gestores de mantenimiento del sistema sanitario, ya que permiten establecer criterios de diseño para mejorar las infraestructuras hospitalarias. Además, permiten tomar decisiones óptimas durante el funcionamiento de edificios y sus equipos, abarcando todo su ciclo de vida.