CBM Definido. El problema básico Edad de trabajo t PDF f(t) Las fallas no ocurren en tiempos determinados. Ocurren aleatoriamente basadas en una distribución.

Slides:



Advertisements
Presentaciones similares
La naturaleza de los datos Datos de edad y de condición.
Advertisements

Tiempo a la falla La Probabilidad, La Confiabilidad, La Rata de Riesgo y La Probabilidad Condicional de Falla.
El problema básico Las fallas no ocurren en tiempos fijos. PDF
El intervalo P-F según la guía RCM de NAVAIR
DISEÑO DE EXPERIMENTOS EXPERIMENTOS DE COMPARACIÓN SIMPLE
Mejoramiento continuo en CBM
MÉTODOS Y DISEÑOS DE INVESTIGACIÓN METODOLOGÍAS DE INVESTIGACIÓN
UNIVERSIDAD "ALONSO DE OJEDA"
DIPLOMADO EN GERENCIA DEL MANTENIMIENTO
Fundamento de la Teoría de las Pruebas
Bioestadística Distribución Normal
El tiempo de vida Todos los seguros de vida dependen fundamentalmente del tiempo de vida del asegurado. Por ello, la medición del riesgo debe comenzar.
ANALISIS DE BOMBAS CHEVRON
Estudio Del Trabajo.
Distribuciones de Probabilidad Conceptos relacionados
ANALISIS MATEMATICO PARA ECONOMISTAS
Política de mantenimiento basada en la inspección
Desnutrición en México
} LISSET BÁRCENAS MONTERROZA
POLITICA DE MANTENIMIENTO BASADA EN EL EXAMEN DE LA CONDICION.
La ley de los grandes números
MUESTREO DE AUDITORIA PARA PRUEBAS DE DETALLES DE SALDOS
Econometria 2. Modelo de Regresión Lineal Simple
Distribuciones de Probabilidad
PROCESO DE MEDICIÓN.
8vo CONGRESO PERUANO – INGENIERIA DE MANTENIMIENTO LEMA: “Influencia de la Gestión de Mantenimiento en Mejorar Calidad, Seguridad y Medio Ambiente” Análisis.
FUNDAMENTOS DE CONTROL
Electivo Integración Normas de Calidad, Seguridad, Medio Ambiente y Riesgos en la Gestión de la Empresa. Profesor : Fernando Vargas Gálvez Ingeniero Civil.
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CONTINUA DÍA 61 * 1º BAD CT.
PROBABILIDAD Y ESTADISTICA
Frecuencia y severidad
Unidad VI: PRUEBAS DE HIPOTESIS
TIPOS DE MODELOS DE REGRESIÓN Y SUPUESTOS PARA EL MODELO A
EVALUACIÓN DEL CONSUMO DE ENERGÍA
DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDAD CONTINUA
Investigación Experimental
Gerenciamiento Técnico de Proyectos
Datos: Estadística.
El promedio como variable aleatoria: error estándar e intervalo de confianza para la media de la muestra Mario Briones L. MV, MSc 2005.
PROFESOR: JORGE RAFAEL GARCIA PATERNINA
Introducción La inferencia estadística es el procedimiento mediante el cual se llega a inferencias acerca de una población con base en los resultados obtenidos.
Sistema Embebidos: Características Agustín J. González 1s07 Se ha tomado como base el material generado por Peter Marwedel de la Univ. Dortmund, Alemania.
Grupo Continental Control de Procesos.
INDICADORES Elaborado por: Martha B. Luna Alfaro
Estadística para administradores
ESTIMACIÓN ESTADÍSTICA POR INTERVALO DE CONFIANZA
Función Densidad Continua (o distribución de probabilidad continua)
Principales distribuciones discretas
Variables aleatorias y sus distribuciones
8. Distribuciones continuas
Villahermosa, Tab. 21 septiembre MATERIA: Investigacion de operaciones TEMA: Lineas de espera ALUMNOS: Maria isabel vega chanona HORA: 11:00 am a.
Dr. José Guadalupe Ríos1 IMPORTANCIA DE LA GARANTÍA Generalmente, los productos son muy similares, entonces la garantía se vuelve un factor importante,
1. Estrategias de Mantenimiento O ¿Qué opciones tenemos para elegir? O ¿Tenemos alguna opción ? 2.
El análisis de confiabilidad es contar. El análisis financiero es contar…. Dinero.
AUDITORIA NIA 500 “EVIDENCIA DE AUDITORIA”
 En las operaciones de mantenimiento, el mantenimiento preventivo es el destinado a la conservación de equipos o instalaciones mediante realización de.
Registrando Suspensiones como Fallas Alcanzando los objetivos CBM.
PROBABILIDAD II Distribuciones. Distribución de frecuencia: es un listado de frecuencias observadas de todos los resultados de un experimento que se presentaron.
Estimación y contraste de hipótesis
Desnutrición en México
estadístico de procesos.
Ejercicios Dado un conjunto de datos, aplicar el Criterio de Fourier para desechar los posibles valores atípicos.
Matemáticas 2º Bachillerato CS
TRABAJO ESPECIAL DE GRADO TRABAJO ESPECIAL DE GRADO CAPITULO IV Y V.
Inferencia Estadística Conceptos Previos. Conceptos Previos Población: Es la colección de toda la posible información que caracteriza a un fenómeno aleatorio.
ESTADÍSTICA DESCRIPTIVA
SESIÓN 14 El análisis de datos en el enfoque cuantitativo.
Marco Integrado de Control Interno, con enfoque COSO III, 2013
Laboratorio de Estadística administrativa Distribución Poisson Distribución exponencial Febrero de 2007.
INTERVALO DE CONFIANZA
Transcripción de la presentación:

CBM Definido

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

El problema básico Edad de trabajo t PDF f(t) Las fallas no ocurren en tiempos determinados. Ocurren aleatoriamente basadas en una distribución. Función de Densidad de Probabilidad Este ítem tiene la tendencia mas alta de falla aquí (la densidad de probabilidad más alta) Tiempo esperado (promedio) de falla (MTTF) 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.

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

El problema básico Edad de trabajo t PDF f(t) Las fallas no ocurren en tiempos determinados. 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.

El problema básico Edad de trabajo t PDF f(t) Las fallas no ocurren en tiempos determinados. Ocurren aleatoriamente basadas en una distribución. Función de Densidad de Probabilidad Pero, ¿de qué 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. ¿Cómo podemos tomar la decisión correcta de mantenimiento?

El problema básico Edad de trabajo t PDF f(t) Las fallas no ocurren en tiempos determinados. 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 t1, justo antes de la pronunciada elevación de probabilidad de falla. t1

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

Edad de trabajo t PDF f(t) El ingeniero de confiabilidad comienza introduciendo otra dimensión que el cree relevante para la probabilidad de falla Tercera dimensión

Edad de trabajo t PDF f(t) 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 FE ppm Tercera dimensión

Edad de trabajo t PDF f(t) 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 disueltos supriores a 100. FE ppm 100 Tercera dimensión

Edad de trabajo t PDF f(t) 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. FE ppm 100 Hacer Mantenimiento Tercera dimensión

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

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 Es la recolección, procesamiento y análisis de información y observaciones relevantes, para tomar decisiones buenas y oportunas sobre: 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

El proceso de decisión CBM Debe tomar en consideración 1.La probabilidad de falla en el próximo intervalo de tiempo 2.La severidad (consecuencias) de la falla.