Variabilidad en valorización de activos viales: aplicación para puentes.

Abstract

La valorización de activos viales consiste en la determinación de su valor económico mediante métodos establecidos por las agencias responsables de su gestión. Estos métodos usualmente utilizan el costo, la vida útil y la condición del activo. Para el desarrollo de esta investigación se utiliza un modelo de valorización para puentes Elemental Decomposition and Multi-Criteria (EDMC) modificado, el cual corresponde a un modelo de flujo de valor el cual valoriza al activo vial componente a componente considerando la perspectiva tanto del usuario como de la agencia vial. Las variables y parámetros del modelo de valorización presentan incertidumbre en su determinación la cual se expresa como variabilidad en el valor del activo. En este trabajo se cuantifica la incertidumbre presente en el modelo de valorización. Para ello, se desarrolló un procedimiento el cual consiste en dos etapas: una primera etapa donde se identifican y caracterizan las fuentes de incertidumbre presente en las variables y parámetros del modelo de valorización; y una segunda etapa donde se cuantifica la incertidumbre. Las variables que poseen incertidumbre son la vida útil, el costo de reemplazo y la calificación de condición, mientras que los parámetros que poseen incertidumbre son los pesos relativos y los umbrales de condición. Se caracterizó incertidumbre presente en las variables y parámetros, y se asignaron distribuciones de probabilidad como la triangular, PERT y uniforme. Se seleccionaron y analizaron 45 puentes de la red vial nacional categorizándolos según los criterios de longitud, condición y edad. La cuantificación de la incertidumbre se realizó a través de análisis de variabilidad y reducción de variabilidad con ayuda de simulaciones de Monte Carlo. Se concluyó que la variabilidad resultante aumenta a medida que disminuye la calificación de condición del puente, en cambio la longitud y edad del puente tienen una influencia menor en la variabilidad resultante. También se concluyó que reducir la variabilidad en la vida útil genera una disminución de la variabilidad resultante promedio en hasta un 40% en puentes sobre los 50 años; reducir la variabilidad en los costos de reemplazo disminuye la variabilidad resultante promedio en hasta un 47% en puentes con condición alta; reducir la variabilidad en la calificación de condición genera cambios menores al 5% en la variabilidad resultante.

Road asset valuation involves determining their economic value through methods established by the agencies responsible for their management. These methods usually use the cost, service life and asset condition. For the development of this research, a modified Elemental Decomposition and Multi-Criteria (EDMC) valuation model for bridges is used. This model represents a value stream model which valorizes the road asset component by component according to both the user and the road agency’s perspective. The variables and parameters of the valuation model present uncertainty in their determination, which is expressed as variability in the asset value. This work quantifies the uncertainty present in the valuation model. To achieve this, a procedure was developed consisting of two stages: the first stage involves identifying and characterizing the sources of uncertainty present in the variables and parameters of the valuation model; the second stage involves quantifying the uncertainty. The variables of the valuation model that present uncertainty are service life, replacement cost, and condition rating, while the parameters that exhibit uncertainty are relative weights and condition thresholds. The uncertainty present in the variables and parameters was characterized. Probability distributions such as triangular, PERT and uniform were assigned. A total of 45 bridges from the national road network were selected and analyzed, categorized according to criteria such as bridge length, condition rating, and age. The uncertainty quantification was carried out through variability analysis and variability reduction analysis using Monte Carlo simulations. It was concluded that the resulting variability increases as the bridge condition rating decreases, while the length and age of the bridge have a lesser influence on the resulting variability. It was also concluded that reducing the variability in service life leads to an average reduction of up to 40% in resulting variability for bridges over 50 years old; reducing variability in replacement costs decreases average resulting variability by up to 47% for bridges in high condition; reducing the variability in the condition rating generates minor changes of less than 5% in the resulting variability.