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Slide 1 El problema básico Edad de trabajo t PDF f(t) Las fallas no ocurren en tiempos fijos. Ocurren aleatoriamente basadas en una distribución. Función.

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1 Slide 1 El problema básico Edad de trabajo t PDF f(t) Las fallas no ocurren en tiempos fijos. Ocurren aleatoriamente basadas en una distribución. Función de Densidad de Probabilidad

2 Slide 2 El problema básico Edad de trabajo t Este ítem tiene la tendencia mas alta de falla aquí (mas alta densidad de probabilidad) Tiempo esperado (promedio) de falla (MTTF) PDF f(t) Las fallas no ocurren en tiempos fijos. Ocurren aleatoriamente basadas en una distribución. Función de Densidad de Probabilidad Aquí tenemos dos de los atributos de una distribución de tiempo de falla. El «modo» y la «media». La media es frecuentemente usada para caracterizar la confiabilidad de un ítem.

3 Slide 3 El problema básico Edad de trabajo t PDF f(t) Las fallas no ocurren en tiempos fijos. Ocurren aleatoriamente basadas en una distribución. Función de Densidad de Probabilidad Es posible conocer exactamente que es esta distribución de probabilidad de falla?

4 Slide 4 El problema básico Edad de trabajo t PDF f(t) Las fallas no ocurren en tiempos fijos. Ocurren aleatoriamente basadas en una distribución. Función de Densidad de Probabilidad Si, si tenemos una muestra de los ciclos previos de vida de un ítem (o flota de ítems). Dibujar rectángulos, como se muestra, de forma que sus anchos son un intervalo de edad conveniente, como un mes. Y sus alturas son el porcentaje de las unidades que fallaron en ese intervalo de edad.

5 Slide 5 El problema básico Edad de trabajo t PDF f(t) Las fallas no ocurren en tiempos fijos. Ocurren aleatoriamente basadas en una distribución. Función de Densidad de Probabilidad Pero, de que manera el conocer la forma de la distribución nos ayuda a tomar una decisión de cuando hacer mantenimiento? Si hacemos mantenimiento en cualquier edad t, incurriremos en fallas representadas por el área debajo de la curva, entre 0 y t. Como podemos tomar la decisión correcta de mantenimiento?

6 Slide 6 El problema básico Edad de trabajo t PDF f(t) Las fallas no ocurren en tiempos fijos. Ocurren aleatoriamente basadas en una distribución. Función de Densidad de Probabilidad Imagine que en lugar de una distribución ancha, nuestras fallas ocurren de acuerdo con esta distribución angosta a la derecha. Ahora nuestra decisión de mantenimiento es clara. Haremos mantenimiento a la edad t 1, justo antes de la pronunciada elevación de probabilidad de falla. t1t1

7 Slide 7 Edad de trabajo t PDF f(t) Sin embargo y desafortunadamente, en mantenimiento, la mayoría de distribuciones de fallas son del tipo ancho y amplias. Entonces, como puede el Ingeniero de Confiabilidad (RE), desarrollar políticas para determinar el tiempo de mantenimiento? Dicho de otra forma: Como puede el RE cambiar el proceso de mantenimiento para obtener distribuciones angostas de probabilidad para la toma de decisiones?

8 Slide 8 Edad de trabajo t PDF f(t) El RE comienza con la introducción de otra dimensión que el cree es relevante para la probabilidad de falla.

9 Slide 9 Edad de trabajo t PDF f(t) FE ppm La dimensión relevante podría ser, por ejemplo, las partes por millón de hierro disueltas en una muestra de aceite tomada del cárter de un motor.

10 Slide 10 Edad de trabajo t PDF f(t) FE ppm 100 Entonces volvemos a trazar la curva de distribución de falla. Pero esta vez incluimos solamente aquellos ciclos de vida que terminaron con valores de hierro disuelto superiores a 100 ppm.

11 Slide 11 Edad de trabajo t PDF f(t) FE ppm 100 Asumiendo que el hierro es un factor de riesgo importante, la información resultará en la distribución angosta deseable con la cual se puede tomar una decisión de mantenimiento confiable.

12 Slide 12 Edad de trabajo t PDF f(t) FE ppm 100 Por lo tanto, es competencia del RE descubrir dimensiones influyentes para la toma de decisiones de mantenimiento. Adicionar dimensiones significativas, (llamadas indicadores de condición) la proceso de toma de decisiones de mantenimiento es el proceso conocido como CBM.

13 Slide 13 Definición formal de CBM También denominado: 1.Mantenimiento Predictivo (PdM), 2.Monitoreo de Condiciones (CM), 3.Administración de Pronóstico de Salud (PHM), 4.Mantenimiento según condiciones La recolección, procesamiento y análisis de información y observaciones relevantes, para tomar decisiones buenas y oportunas acerca de: 1.Intervenir inmediatamente y hacer mantenimiento a un equipo en este momento, o 2.Planear hacer el mantenimiento dentro de un tiempo especificado, o 3.Continuar operando el equipo hasta el próximo intervalo de inspección CBM

14 Slide 14 El proceso de decisión CBM debe tomar en consideración: 1.La probabilidad de falla en el próximo intervalo de tiempo, y la 2.Severidad (consecuencias) de la falla.


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