El problema básico Las fallas no ocurren en tiempos fijos. PDF

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

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

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

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

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

6 El problema básico Las fallas no ocurren en tiempos fijos. PDF
Ocurren aleatoriamente basadas en una distribución. PDF f(t) 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. Función de Densidad de Probabilidad t1 Edad de trabajo t

7 PDF f(t) Edad de trabajo 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?” PDF f(t) Edad de trabajo t

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

9 PDF f(t) Edad de trabajo 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. FE ppm

10 PDF f(t) Edad de trabajo 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. FE ppm

11 PDF f(t) Edad de trabajo t FE ppm
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. Edad de trabajo t 100 FE ppm

12 PDF f(t) Edad de trabajo t FE ppm
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. Edad de trabajo t 100 FE ppm

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

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