1IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 1Relator: Ing.Omar AguilarPh.D Ciencias, HungraEmail: omaram48@yahoo.comConsultor Empresas Consultor EmpresasIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 2Omar D Aguilar MartinezPh.D en Ciencias Fsicas M.Sc enCienciasFisicas,AcademiadeCienciasde Cuba , 1972 Ph.D.EnCienciasIng.YFisicas,Academiade Ciencias de Hungria, 1988 ExpertodelOrganismoInternacionaldeEnergiaAtomica, Viena, Austria , 1995 - 2000 en la tematicade analisis por fluctuaciones y dinamica no - lineal. 30 trabajos publicados. 5 Proyectos dirigidos InvestigadordirectordelProyecto: No.199-1811 Codigo FONTECDesarrollodemetodologias de diagnosticoparalamantencion predicitva enla industria,conherramientaas cientificas y tecnologicas de ultima generacion Director Tecnico DIAMAN SA, Chile/1999-2001/ Director Asesora en Procesos Industriales Relator Datastream Internacional (INFOR) Profesor Universidad de Chile, USACH.Email:omaram48@yahoo.comNo basta saber, se debe tambin aplicar.No es suficiente querer, se debe tambin hacer.Johann Wolfgang von Goethe2IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 3CONTENIDO1.Introduccin histrica: Anlisis de Fallas. Estado del Arte2 Localizacin de fallaso averas. Concepto de Falla. Definicin y Aplicacin3 Definicin de mantenimiento preventivo, sintomtico y/o Predictivo4 Conceptos bsicos de matemticas, fsica y qumica aplicados al mantenimiento para el Anlisis de Fallas5 Fallas: Definicin y ClasificacinFuncin de la capacidad de trabajoFuncin de la forma de aparecerRepresentacin grfica de la clasificacin de averasTipos de curvas de fallas. Patrones de FallaEjercicios6. Estadstica aplicada a los fallos. Concepto de fiabilidad.Indice de Fallas. Tasa de fallasCurva de DaviesFiabilidad en sistemasConfiguracin en serieConfiguracin en paralelo EjerciciosIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 47. Distribuciones empleadas en el Anlisis de Fallas.ExponencialNormalWeibullAplicaciones prcticas y Ejercicios8. Control de procesos estadsticosHistogramasGrficos de dispersinGrficos de Tendencias Representacin grficas de Causa-EfectoRespuesta de sensores y anlisis prcticorboles de fallasGrficos dirigidos signadosAplicaciones y Ejercicios3IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 59. La reparacin de averasDefinicin. Niveles de reparacinProceso de reparacinFactores de diseoFactores organizativosFactores de ejecucinReduccin de fallas10. La estadstica aplicada a las reparacionesConcepto de Mantenibilidad.Aplicaciones y Ejercicios11. Distribucin de tiempos en una instalacinParmetros de la instalacinTMF: Tiempo medio de funcionamientoDisponibilidad media, intrnseca y operacionalIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 612. Anlisis Modal de Falla y EfectoProbabilidad de Surgimiento y desarrollo de la fallaSeveridadMatriz de categorizacinPonderacin de fallasPrincipio de Pareto. Aplicaciones.Cdigos de FallasEjemplos y Aplicaciones13. Diagnstico de la empresa. Criticidad de equipos.14. Prevencion de averias15. Conclusiones. 16. Ejercicios desarrollados por el instructor utilizando software de anlisis.4IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 7IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 81. Introduccin histrica. 1. Introduccin histrica.La experiencia nos demuestra que cualquier mquina o equipo sufre a lo largo de su vida una serie de degradaciones. Si no las evitamos, o eliminamos una vez aparecidas, el objetivo para el que se crearon no se alcanza plenamente, su rendimiento disminuye y su vida til se acorta.Estonosllevaaquecualquierinstalacinrequierealguien que la maneje pero, tambien alguien que la repare.Mientrasmsautomatizadalainstalacin,menospersonalde produccinnecesitaremos,perosinembargoelnmerode elementossusceptiblesdeaveriarseaumentar.Parapoder obtener una tasa de utilizacin alta, deberemos contar con un buen sistema de mantenimiento.EnelcursoquepresentamosseestudiaelAnlisis de Fallas Anlisis de Fallas como herramientabsicaparaobtenerunaadecuadodesempeoenla gerencia del mantenimiento industrial.5IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 9Los primeros trabajos: Deteccin de Fallas en Sistemas Lineales. Influido por nacimiento del microprocesadorRedes neuronales artificiales y lgica fuzzy, fueron aplicadas en los 80. Los mtodos de Anlisis de Fallas se clasifican en: Mtodos histricos (Mtodos de clasificacin, Reconocimiento de patrones y mtodos estadsticos) Mtodos Basados en el Conocimiento (Mtodos basados en la Observacin, Grficos dirigidos signados, etc) Combinacin de losanterioresLa mayora de estos mtodos requieren de procesos estacionarios paraser aplicados.IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 10Alguien sabe usar el Flight simulator de la Microsoft?El Anlisis de Fallas. El Anlisis de Fallas.El Anlisis de Fallas es una funcin muy importante en toda disciplina de laingenieria. Una vez realizada la falla, uno debera determinar la causa de la fallaparaprevenirfuturasocurrencias,yparaademsmejorarel desempeo de las instalaciones, componentes y estructuras.Sin embargo el mayor beneficio se obtiene cuando con el anlisis de fallas preventivo se puede evitar la falla posterior.Una de los ms claros ejemplos de aplicacin del anlisis de fallas involucra alaindustriaaeroespacial.Losaccidentesareosserecuerdanporlas personasdebidoaunainusualprdidasdevidasylaampliaextensindel dao que se ocasiona en estos accidentes.6IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 11Ejemplo:TWA Flight 800 CasodelBoeing747queexplotenLong Island el 17 de Julio de 1996. Las causas especficas de este desastre nohansidoandeterminada,peroexisteunacasicertezadeque la causamsprobablepudieraserlafalladeloscablesdelossensores en el tanque de combustible del avin.http://www.washingtonpost.com/wpsrv/national/longterm/twa/keystories.htmIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 122. La localizacin de la fallaLalocalizacindelafallaysuestudio,permitequeellasseaninterpretadasenformaadecuada,reconocercualfuesuorigeny deesaformaretroalimentarmisistemadeplanificacindel mantenimiento con un mejor desempeo.Serabeneficiososaberculdeesasfallascrnicas (repetitivas)estnactualmenteinfluyendoenforma decisiva sobre los costos de su entidad (*)?Delamismaformaqueselanzaunproductoestudiandoel mercado(clientesynecesidades)yelprocesodeproduccin optimizado, Mantenimiento debe estudiar las averas y su procesode reparacin.(*) El trmino entidad equivale de forma general a equipo, conjunto, sistema dinmico, mquina o item7IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 133. Definiciones: Mantenimiento Preventivo, Sintomtico y/o Predictivo Lmites de los diferentes tipos de mantenimiento Correctivo: Una vez aparecida la avera Hardtime,deusoypredictivo:Tratandepredecirlaaverao prevenirla antes de su aparicin Modificativos: Tratan de eliminarlas en una forma permanente. Engrase de los equiposIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 14Mantenimiento Correctivo. Mantenimiento Correctivo.Estamos por detrs de la falla. El usuario del equipo avisa de la avera y el de mantenimiento las repara.Deteccin de la avera cuando necesita el equipo.El usuario no informa de la avera hasta que le imposibilita usar la mquina.El anlisis de la avera pasa a segundo plano.Debemos predecir la frecuencia entre averas y la importancia de estas.Los gastos directos de mantenimiento, as como los financieros se incrementan. Tiene ms inconvenientes que ventajas, pero es imposible prescindir de l.8IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 15Mantenimiento Preventivo Mantenimiento Preventivo. .Misin: Conocer el estado actual de todos los equipos y programar as el mantenimiento correctivo en el momento ms oportuno.Ventajas: Disminuye frecuencia de paradas pues aprovecha para realizar varias reparaciones en el mismo intervalo de tiempo Pemite preparar y aprovisionar los utillajes y piezas de recambios necesarios Aprovecha el momento ms oportuno (produccin y mantenimiento) para realizar las reparaciones. Distribuye el trabajo de mantenimiento de forma uniforme y optimiza plantillas Evita averas mayores como consecuencia de pequeos fallos, particularmente de los sistemas de seguridad.IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 16Implementacin del Plan deImplementacin del Plan de Mantenimiento Preventivo Mantenimiento Preventivo Plan de seguimiento para cada equipo Especificacin de tcnicas a aplicar y frecuencia Estudio de la causa y reprogramacin para realizar reparaciones que correspondan.Mtodos ms empleados: Inspecciones visuales Medicin de temperaturas Control de lubricacin Medicin de vibraciones Control de fisuras Control de la corrosin9IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 17Mantenimieno de uso. Mantenimieno de uso.Responsabiliza del primer nivel de mantenimiento a los usuarios del equipo.En general (como en el correctivo) hay prdidas de informacin asociadas a no controlar el funcionamiento del equipo.Entre sus ventajas estn, que ciertasactuaciones se pueden realizar sin tener que involucrar a personal ajeno a la produccin. Por otra parte se descarga al personal de mantenimiento y se simplifica la organizacin.Requiere de una capacitacin bsica en mantenimientodel personal de produccin (engrase, limpieza y apriete de las partes de unin)IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 18Mantenimiento Hard Time. Mantenimiento Hard Time.Serevisanlosequiposaintervalosprogramados antes de que aparezca ningn fallo. Se deja al equipo acerohoradefuncionamiento.Sereparanlos elementosdeunafiabilidadbajaylosdeuna mantenibilidadalta.Seaseguraasuntiempode funcionamiento fijado de antemano.Ventajas respecto del correctivo: Programacin de revisiones en el momento de menor impacto en la produccin Preparacin de trabajo y aprovisionamiento de materiales. Aumento de disponibilidad de la mquina Optimizacin de plantillas de mantenimiento Reduccin de los stock de almacn.10IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 19Paraimplementarlo,se deberealizarunestudio detalladodelosequipos determinandofrecuencia derevisionesynecesidad deinstalaruncontador horarioodepiezas fabricadas.Lafrecuenciaptimade este,pararealizar revisionesdebesituarseal comienzodelazonade envejecimientodelacurva de Davies.IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 20Mantenimiento Predictivo (por condicin) Mantenimiento Predictivo (por condicin)Conocimientopermanentedelestadoyoperatividaddelosequipos, mediantelamedicindedeterminadasvariables.Alestudiarlos cambiosdelasvariablessedeterminalaactuacinonodel mantenimiento correctivo.Laventajaeslavelocidadconqueseobtienelainformacin,quees inmediata.Incorporaademsciertasvariablesqueaumentanla informacin sobre el estado de los equipos.Se conoce el funcionamiento de la mquina desde el perfil de la produccin y el estado de la mquina respecto a sus componentesEl mayor inconveniente es el econmico, ya que adems de la capacitacin del personal que requiere, por cada equipo es necesario incorporar sensores de medicin de variables que permitan el anlisis del estado operacional del equipo en cuestin.11IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 21Mantenimiento Modificativo. Mantenimiento Modificativo.Acciones para modificar las caractersticas de produccin de los equipos, como para lograr una mayor fiabilidad o mantenibilidad de los mismos.Puede aparecer en tres pocas de la instalacin: durante el proyecto (matenimiento de proyecto), adquisicin del equipo durante su vida til (modificaciones en el equipo para eliminar fallas frecuentes) cuando el equipo est en la etapa de vejez (reconsruccin del equipo para garantizar su posterior utlizacin despus del cumplimiento de su vida til)IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 22Engrase de los equipos Engrase de los equiposSe incluyen por las consecuencias que genera el no realizarlo, ms bien que por ser un mantenimiento.Debe considerarse como una necesidad unida al funcionamiento del equipo y nocomo una accin ms del mantenimiento.Pasa desde el cambio de aceite, hasta el engrase de piezas y componentes. Se deben establecer frecuencias de engrases de cada una de las piezas y las de cambio de aceites, llevando las acciones a un planeamiento.12IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 234. Conceptos bsicos de matemticas, fsica y qumica aplicados al mantenimiento para el Anlisis de Fallas. Conceptos estadsticos Conceptos de Probabilidad Representaciones grficas Tendencias. Fallas mecnicas Fallas de Lubricacin Fallas en la operacin Fallas de mantenimientoIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 24==niiNX X12) (Desviacin EstandarNXXnii==1Media Aritmeticab mX Y + =YXCONCEPTOS ESTADSTICOSLa estadstica es una ciencia que demuestra que si mi vecino tiene dos coches y yo ninguno ... los dos tenemos unoShaw, Bernard George13IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 252524.926.122.724.523.523Desviacionestandar 1.20 24.1Media aritmetica 24.51 26.225.1Mediciones del TMEF==niiNX X12) (60 . 3 51 . 2440 . 2 51 . 2420 , 1 51 . 24Ejemplo con el Graphical AnalysisNXXnii==1Microsoft Excel WorksheetIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 26Media y Desviacion y = 0.0006x + 24.50720212223242526271 2 3 4 5 6 7 8 9 10MedicionesResultado de MediciSeries1Linear (Series1)14IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 27Ejemplo con el ModellusModellus.exeIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 285. Fallas: Definicin y ClasificacinDefinicin de avera: Deterioro o desperfecto en cualquiera de los rganosde un aparato que impide el funcionamiento normal de esteDiccionario delaLengua espaola:Dao,deterioro que impide el funcionamiento de algo Fallo: Impide que instalacin mantenga el nivel productivoDebe ampliarse a : Falta de calidad del productoFalta de seguridadPrdidas energticas y contaminacin ambientalLuego: Fallo o avera, cualquier hecho que se produzca en la instalacin y quetenga como consecuencia un descenso en el nivel productivo, en la calidad del producto, en la seguridad o bien que aumente la degradacin ambiental.15IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 29a. Fallos por el origen de la avera:a. Fallos por el origen de la avera: Debido a un mal diseo o errores de clculo del equipo (12%) Producidos pordefectos durante la fabricacin del equipo (10%) Debido al mal uso de la instalacin (40%) Producidos por el desgaste natural y el envejecimiento (11%) Debido a fenmenos naturales y otras causas (27%)12%10%40%11%27%DiseoDefectosMal usoDesgastesOtrasIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 30b. Fallos por la capacidad de trabajo:b. Fallos por la capacidad de trabajo: Totales (Paro total del sistema productivo) Parciales (Afecta slo una cierta parte de los elementos, pudiendotrabajar el resto)Que aparezca uno u otro depende de: Complejidad de la instalacin Si los elementos estn unidos en serie o paraleloEjemplo. Total: Fractura de rodamiento en un soporte del motorParcial: Prdida de lubricacin del rodamiento16IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 31En funcin de cmo aparece el fallo: Progresivos: Fallos asociados al desgaste, abracin, desajustes, etc, se puede predecir con seguimiento el fallo definitivoEjemplo: Desgaste progresivo de las pista del rodamiento Repentinos : Corresponden a una funcin aleatoria, son dficiles de predecir, se relacionan con roturas de piezas y elementos.Ejemplo: Partidura o cariamiento instantneo de una componente del rodamientoCombinando las dos ltimas clasificaciones podemos crear el siguienteesquema:IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 32IIIIII IVProgresiva RepentinaForma de aparecerCapacidad de TrabajoParcial TotalPrecisan intervencin rpidaActuacin crticaAveras que se pueden preveerActuacin no-crticaGravedad de la avera Representacin Grfica17IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 33 Definicin de falla Clasificar la falla Anlisis del desarrollo de la falla Realizar el Anlisis Modal y de Efectos de Fallas Anlisis de TMEF Origen y Consecuencias de la falla Acciones correctiva sobre las fallas IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 34 Entonces Entonces,, qu qu es es una una aver aver a a oo falla falla?? Se define como el cese de la capacidad de una entidad pararealizar su funcin especfica. El trmino entidad equivaletrminos generales a equipo, conjunto, sistema, mquina o tem.Se puede decir que una avera es la prdida de la funcin de un elemento, componente, sistema o equipo. Esta prdida de la funcin puede ser total o parcial. La prdida total de funciones conlleva a que el elemento no puede realizar todas las funciones para las que se dise. Una estrategia para la solucin de averas es tener en cuentaque existen averas crticas que son prioritarias y deben ser eliminadas para conseguir un resultado significativo en la mejora del equipo.18IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 35Note que no hay una definicin perfecta de falla. La definicin que se adopte debe ser CONCISA y facilmente ENTENDIBLE.Debera manejar un solo CRITERIO o ENFOQUE.Debera serAPROBADA y FIRMADA por alguna persona con jerarqua de direccin.IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 36Interpretacin de la Falla:Cese de la capacidad de una entidad para realizar su funcin especfica designada.Anim287.gif19IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 37Tablas de ejemplos: Tablas de ejemplos:Genera ruidos mayores a 50 db.No debe generar ruidos mayores a 50 decibelesTerciaria TerciariaFuga de presin por agarreEntrega orificios fuera de normas (diamtros diferentes)No alcanza la norma de orificios requeridaSecundaria SecundariaPrdida de aceiteTiene la suficiente presin?No Taladra Barrenar superficies(segn parmetros) Ej. Presin 2atsm10 orificios por minutoFallaFalla reducida reducidaFalla Parcial Falla Parcial Falla CriticaFalla Critica o Mayor o MayorPrincipal Principalde fallas de fallas ClasificacinClasificacinFunciones delFunciones del elemento elementoTaladro elctricoElemento: Elemento:Anim286.gifIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 38Otra Clasificacin de fallas:Acorde al tiempo de permanencia. Falla Crnica: Falla Crnica: Afecta al elemento en forma sistemtica o bien permanece por largo tiempo. Puede ser del tipo crtica, parcial o reducida. Falla espordica: Falla espordica: El elemento es afectado en forma aleatoria. Ella puede ser del tipo crtica o parcial Falla transitoria: Falla transitoria: Afecta en un tiempo limitado al elemento y adquiere este nuevamente la actitud de realizar la funcin requerida, a pesar de que no se haya realizado ninguna accin demantenimiento.Bolas de rodamientos con alteraciones producida por falla cronica20IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 39IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 40Las fallas crnicas se caracterizan por: Estar ocultas y permanecer en el tiempo Tienen un efecto relativamente bajo Sevuelven habituales y de rutina para el personal No tienen un desenlace dramtico.Falla Crnica21IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 41Veamos algunos ejemplos de fallas crnicas: Falencias en el proyecto Deficiencias en la fase de montaje Deficiencias en la instalacin Deficiencias en la ubicacin Mala OperacinAcciones: Eliminarlasrompiendo paradigmasdeoperacin y mantenimientoEjemplo: Un Pie Suave genera unavibracinexcesivaqueno cumpleconlaregladelas cuatro mediciones cardinales1 1.5 22.533.5 f/f0Tipos de pie suavesXfIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 42Caso Estudiado(Central Nuclear de Paks, Hungra):Unprocesodealineamientofuerealizadoenunabombade alimentacin de agua en el circuito secundario de una central nuclear.Seusaronslo3delas4medicionescardinales (Superior,IzquierdayDerecha- seomitilamedicin Inferior).Lamquinasemovideacuerdoconlas indicaciones del sistema lser pero no se obtuvo una mejora en la condicin de alineamiento. Serealizaronentoncesnumerosasmovidasylecturasdela mquina,perotodoslosintentosfallaron.Noseobtuvounmejoramientoenlacondicindealineamiento.Entonces, despusderegistrarmanualmentelacuartaposicin (medicinInferior)ydecolocarlosvaloresenlaecuacin, estuvo claro que se haba violado la regla. Unainspeccinvisualrealizadasobrelossoportesdela mquinadeterminqueunodelosapoyosdelacajade engranajeshabasidoaseguradoconuntornillodefijacin de medidas no adecuadas. Ello reduca considerablemente la fuerza de sostn hacia abajo en este pie. Ello permiti al pie subir ligeramente durante la rotacindeleje,loquecreaba unafuentesustancialdeerroresenlalectura.Despusde reemplazarconlaapropiadabarradefijacin,eloperador fuecapazdealinearlamquinaconpocosysimples movimientos22IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 43Falla espordica Ocurren de forma imprevista Son poco frecuentes Resultan como norma, de una causa simple Relativamente fcil de identificar su causa Las medidas correctivas son sencillas y rpidas de aplicar Su aporte es importante y cuando ocurren origina grandes desviaciones en la produccin Duran por lo general, poco tiempo.IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 44Ejemplos de Fallas Espordicas: Accin correctiva ineficaz Accin superficial y sin seguimiento Tratamiento del defecto sin anlisis y eliminacin de la causa Evaluacin errnea de la magnitud y costo del problema Falta de investigacin Variacin de parmetros operativos (velocidad, valores nominales, etc) Causa conocidaCausa desconocidaAcciones: Investigar Controlar Anlisis23IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 45Ejerciciopara aplicar los conceptos adquiridos: Citar ejemplo de fallas crnicas , espordicas y transitorias ocurridas en su empresa Conversar sobrelas experiencias adquiridas al respecto Comentar y analizar las acciones emprendidasIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 46Curvas que caracterizan la fallaTipos de Curvas : A - FABCDEF24IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 47Curva de Falla Tipo A: Curva de la baera. Tiene una alta mortandad infantil y alta probabilidad de falla al final de la vida til.Ejemplo: Motores, vehculos, etcCurva de Falla Tipo B: Acentuada en la zona de desgasteEjemplo: Lmparas, tubos de rayos catdicos, etcCurva de Falla Tipo C: Aumento gradual de la probabilidad de falla en concordancia con el desgasteEjemplo: Equipos complejos con gran variedad de tecnologas.IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 48Curva de Falla Tipo D: Probabilidad inicial de falla baja y luego constante.Ejemplo: Edificios, puentes, infraestructuras, etcCurva de Falla Tipo E: Probabilidad de falla aleatoria (permanece constante) en toda su vida tilEjemplo: Edificios, puentes, infraestructuras, etcCurva de Falla Tipo F: Elevada mortandad infantil y luego probabilidad de falla constanteEjemplo: Equipos electrnicos25IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 49Ejercicio: En la siguiente curva de fallas, determine las diferentes zonas que puede apreciar; diga que tipo de fallas aparecen y como recomienda Ud que se efecte el mantenimiento.IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 50Ejercicio: En la siguiente curva de fallas, determine las diferentes zonas que puede apreciar; diga que tipo de fallas aparecen y como recomienda Ud que se efecte el mantenimiento.Respuesta. Zona I: Mortandad infantil, Mtto rotura o a la fallaZona II:Fallas aleatorias, Z(t) = cte, Mtto PreventivoZona III :Fallas por desgastes, Z(t) creciente, Mtto PredictivoZona IZona IIZona III26IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 51Establecimiento de la matriz de Categorizacin de Fallas: Establecimiento de la matriz de Categorizacin de Fallas:Definir las Prioridades Definir las PrioridadesPara definir prioridades se utilizan tres criterios bsicos: Criterio de la Ocurrencia (O) [se relaciona con la frecuencia de la falla] Criterio de la Severidad (S) [ Grado de impacto de la falla] Criterio deDeteccin(D) [ facilidad para detectar la falla]IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 52Establecimiento de la matriz de Categorizacin de Fallas: Establecimiento de la matriz de Categorizacin de Fallas:Probabilidad de Ocurrencia de la Falla Probabilidad de Ocurrencia de la FallaSe espera que ocurra al menos una vez al mes8Se espera que ocurra al menos una vez cada unmes a un ao4Se espera que ocurra al menos una vez cada uno a cinco aos.2No se espera que ocurra durante la vida til de la instalacin1Descripcin de la Frecuencia Clasificacin de frecuenciaNota: Estos valores son de carcter orientativos.27IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 53Establecimiento de la matriz de Categorizacin de Fallas: Establecimiento de la matriz de Categorizacin de Fallas:Clasificacin de Severidad Clasificacin de SeveridadMs de US$ 50 000 Ms de 24 horas Problema de tipo meditico Nacional e Internacional8De US$5000 a 50 000 Entre 8 horas y 24 horasCon problemas de tipo legal o meditico4De US$ 1000 a 5000 Entre una hora y 8 horasSin problemas de tipo legal o meditico2Menos de US$ 1000 Menos de una hora Dao potencial mediano1Daos a equipos o instalacionesPrdida de ProduccinMedio Ambiente ClasificacinNota: Estos valores son de carcter orientativos.IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 54Matriz de Categorizacin de Fallas Matriz de Categorizacin de Fallas8 4 2 116 8 4 232 16 8 464 32 16 8Clasificacin de SeveridadOcurrencia de Frecuencia de FallasCategorizacin de FallasPrioridad = Ocurrencia x Severidad1-4 8 1632-64Insignificante a MenorModerado Alto RiesgoRiesgo Crtico28IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 55Establecimiento de la matriz de Categorizacin de Fallas: Establecimiento de la matriz de Categorizacin de Fallas:Ponderando la Prioridad de las Fallas Ponderando la Prioridad de las Fallas1 4Debajo de un riesgo menor, no se toma accin alguna8Debajo de un riesgo moderado, alguna accin se debe ejecutar16Debajo de un alto riesgo se deben tomar acciones . Se realiza una evaluacin selectiva para implantar mejoras especficas.32 64Debajo de un riesgo crtico se deben realizar cambios significativos del sistema. Modificaciones en el diseo y mejora de la fiabilidad de cada uno de los componentes.IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 56Clasificacin de Fallas Clasificacin de FallasFalla conocida y No Frecuente (espordica)Falla conocida y Frecuente EliminarlaFalla No Conocida y Frecuente InvestigarFalla No Conocida y No Frecuente PlanificarSI SIPrevenirNO NONO NOSI SIFrecuenciaConocida29IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 57Ejercicio de Aplicacin Ejercicio de AplicacinPonderacin de fallas Ponderacin de fallas- - Clasificar las frecuencias de un tipo de falla Clasificar severidad de acuerdo al equipo y proceso Completar matriz de categorizacin de fallas Ponderar priorizacin de fallas8421Descripcin de la frecuencia Clasificacinde frecuencias8421Daos a equipos o instalacionesPrdida de ProduccinMedio Ambiente Clasificacion8 4 2 116 8 4 232 16 8 464 32 16 8IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 582.10-1Muy Probable. 58.10-3Probable. 44.10-4Algo Probable. 32.10-5Improbable. 21.10-6Extremadamente improbable. 1Probabilidad Tipo de Evento EscalaMuy Severas ESeveras DMedianamente Severas CPoco Severas BNo severas ASeveridad de las Consecuencias NivelAAlto Medio Medio Bajo Muy bajo 1Alto Alto Medio Bajo Bajo 2Muy alto Alto Medio Medio Bajo 3Muy alto Alto Alto Medio Medio 4Muy alto Muy alto Alto Alto Medio 5PROBABILIDADE D C B ACONSECUENCIAMATRIZ DE CRITICIDADOtro ejemplo (Enfoqueprobabilistico):Existeunaextensagama deherramientasdeconfia-bilidaddisponiblesanivel mundial,acontinuacin ser descritaenforma brevelaempleadapor PDVSA(Petroleode Venezuelas, SA)30IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 596. Estadstica aplicada a los fallos. Concepto de Confiabilidad 6. Estadstica aplicada a los fallos. Concepto de Confiabilidad.Nos relaciona el tiempo de uso de un equipo y la aparicin de los fallos. La teora ms desarrollada es la probabilstica, con el concepto de fiabilidad.Confiabilidad Confiabilidad:R(t)(EninglsReliability)deunapiezaoequipoesla probabilidaddequeestecumpla,sinfallar,unaciertafuncinduranteun tiempo dado y bajos unas condiciones determinadas. Definimos:F(t): Infiabilidad Probabilidad de que una pieza falle antes de un tiempo t, trabajando bajo condiciones determinadas. f(t) es la funcin densidad de fallo, la probabilidad de que ocurra un fallo ser el rea bajo la curva desde el origen a ese tiempo.Otro concepto interesante: Indice de Fallo Z(t).Esteeslaprobabilidaddequeunapiezafalleenelintervalo{t,t+dt}, habiendo llegado con vida al instante t.=tdt t f t F0) ( ) (IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 60Comportamiento grfico del Indice de Fallo Z(t).Relacin entre la velocidad de fallo con el nmero de sobrevivientes en cada instante.Z(t)z + zzt1t2t3t4 t5t6...= =kiizt T1tTTZ31IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 61La expresin que nos relaciona el Indice de Fallo con la fiabilidad la podemos obtener igualando las probabilidades de que la pieza falle en el intervalo {t, t+dt} y la de que la pieza llegue al instante t y falle en el intervalo {t, t+dt}. Esto sera:conSi suponemos que para un instante t = 0 ponemos en marcha un nmero de equipos n(0) y que para un isntante t quedan con vida n(t) equipos, tenemos:As pues, el ndice de falla nos relaciona la velocidad de falla con el nmero de supervivientes en cada instante; sus unidades sern t-1.Si tenemos un equipos reparable, es decir que cuando falla se repara inmediatamente para seguir funcionando, podemos definir el tiempo medio esperado entre fallas TMEF (en ingls MTBF, Mean Time Between Failure) como:dt t Z t R dt t f ) ( ) ( ) ( =) () () (t R t ft Z =) 0 () () (n t nt R =dtt dnnt f) () 0 (1) (=dtt dnt n t R t ft Z) () (1) () () ( = =) (1t ZTMEF =IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 62Si estudiamos la funcin de Indice de Falla de un equipo, obtenemos la Curva de Davies o llamada del tipo de baera.VejezEdad de la instalacin Edad de la instalacininfanciaVida tilMadurezZ(t) 1 mes 5 10 aos 1 2 aos32IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 63Fiabilidad de Sistemas (o Confiabilidad) Fiabilidad de Sistemas (o Confiabilidad)Configuracin en serie El fallo de uno de los elementos conlleva al fallo total del sistema.Si la fiabilidad de cada componente es la misma tendremos que lafiabilidad del sistema es: == =njj n t R t R t R t R t RS12 1 ) ( ) ( )... ( ) ( ) (| |nj S t R t R ) ( ) ( =B A...NEn serie...IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 64Confiabilidad deseada en un sistema en serie Confiabilidad deseada en un sistema en serieEsta es la raiz ensima de la confiabilidad deseada.Cf.ACf.BCf.CConfiabilidad promedio =Por ejemplo:Confiabilidad promedio =nDeseada Cf .94 . 0 80 . 04=33IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 65Confiabilidad en paralelo. Confiabilidad en paralelo.El sistema funciona siempre que funcione al menos uno de sus elementosEn el caso de que todos los elementos son iguales:) ( )... ( ) ( ) ( 2 1 t F t F t F t F n p = = =njj p t R t R1)] ( 1 [( 1 ) (nj p t F t F )] ( [ ) ( =nj p t R t R )] ( 1 [ 1 ) ( =ABNEn paralelo...IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 66Ejemplo de Confiabilidad en paralelo Ejemplo de Confiabilidad en paraleloLa confiabilidad de un conjunto de equipos en paralelo es la participacin de cada uno de ellos en la produccinConf AConf BConf CPr.APr.BPr.CConfiabilidad del Sistema = C B AC C cf B B cf A A cf. Pr . Pr . Pr) . Pr * . ( ) . Pr * . ( ) . Pr * . (+ ++ +34IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 67Ejemplo de Confiabilidad en paralelo Ejemplo de Confiabilidad en paralelo=+ ++ +100 100 100) 100 * 6 . 0 ( ) 100 * 7 . 0 ( ) 100 * 8 . 0 (=+ +36 . 0 7 . 0 8 . 07 . 031 . 2=Conf AConf BConf CPr.APr.BPr.CPr.i=100Cf.A=0.8Cf.B=0.7Cf.C=0.6IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 68!!!Con un conjunto de elementos iguales , la configuracin en paralelo ser la de mxima confiabilidad, mientras que la configuracin en serie es la de mnima confiabilidad !!!35IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 69Confiabilidad de equipos redundantes Confiabilidad de equipos redundantesLa confiabilidad final de un sistema redundante ser mayor que la confiabilidad del equipo de mayor confiabilidad.Cf.ACf.BCf.CConfiabilidad del sistema = 1-( (1-Cf.A)*(1-Cf.B)*(1-Cf.c) )IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 70Cf.ACf.BCf.CConfiabilidad del sistema = 1-( (1-Cf.A)*(1-Cf.B)*(1-Cf.c) )Cualquier elemento que tenga por un perodo el 100 % de confiabilidad hace1atodalaecuacin.Ocurridalafalla,silacomunicacin se realizaenformainmediata,laconfiabilidadsemantieneenel100% hasta la siguiente falla del elemento en cuestin.36IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 71Ejercicios de Aplicacin:1. Un sistema de abastecimiento de agua emplea 2 bombas que operan independientemente, las confiabilidades son :P(A) =0,9P(B) = 0,8Cul ser la confiabilidadcombinada?R: 72 %2. LA condicin de operacin de una mquina se puede clasificar en 3 categoras.Cul es la probabilidad que la mquina funcione a lo menos comoaceptable?R: ~90%1,00 450,11 5 C Mala0,69 31 B Aceptable0,20 9 A SuperiorProbabilidad Casos CategorasIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 723. Se observa que un equipo considerado crtico tiene disponibilidad de P(A) = 0,8 cul es su no disponibilidad?R: Su no disponibilidad es de P(B)= 0,2, esto es 20%.37IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 737. Distribuciones empleadas en el anlisis de fallas... 7. Distribuciones empleadas en el anlisis de fallas...La expresin que nos relaciona el Indice de Fallo con la fiabilidad la podemos obtener igualando las probabilidades de que la pieza falle en el intervalo {t, t+dt} y la de que la pieza llegue al instante t y falle en el intervalo {t, t+dt}. Esto sera:conSi suponemos que para un instante t = 0 ponemos en marcha un nmero de equipos n(0) y que para un isntante t quedan con vida n(t) equipos, tenemos:As pues, el ndice de falla nos relaciona la velocidad de falla con el nmero de supervivientes en cada instante; sus unidades sern t-1.Si tenemos un equipos reparable, es decir que cuando falla se repara inmediatamente para seguir funcionando, podemos definir el tiempo medio esperado entre fallas TMEF (en ingls MTBF, Mean Time Between Failure) como:dt t Z t R dt t f ) ( ) ( ) ( =) () () (t R t ft Z =) 0 () () (n t nt R =dtt dnnt f) () 0 (1) ( =dtt dnt n t R t ft Z) () (1) () () ( = =) (1t ZTMEF =IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 74Exponencial. Exponencial.Se emplea en componentes elctricos y electrnicos fundamentalmenteElIndicedeFallaresultaconstante,porellose adapta bien a la zona de vida til del equipo.Cabedestacarqueenestadistribucinla probabilidadcondicionadadefalloes independientedelapocaconsiderada.Poresta raznnoseadaptabienaelementosmecnicos en los que el desgaste se va acumulando desde su puesta en marcha y la probabilidad de falla debe ser creciente.te t f = ) (te t R = ) ( = ) (t Z1= MTBF38IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 75Distribucin Normal Distribucin NormalLa distribucin normal viene dadas por la expresin siguiente:Y porEl Indice de Falla resultante es creciente, por lo que se aplica a elementos mecnicos oelectromecnicosenlazonade envejecimiento. Esta es la distribucin ms usada en el mantenimiento estadstico.2 22 / ) () 2 (1) ( =te t fdt e t Rtt2 22 / ) (21) ( =) () () (t R t ft Z =IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 76Carl Friedrich Gauss(1777-1855)Naci el30deabril de1777en Braunschweig.Hijo deunalbail,antesde cumplir los tres aos de edad aprendi a leer yhacer clculos aritmticos mentales con tanta habilidad que descubri un error en losclculos que hizo su padrepara pagar unossueldos.Cuando tena doce aos,critic losfundamentos de la geometra euclidiana; a lostrece leinteresaba las posibilidades dela geometra noeuclidiana Enlateora dela probabilidad, desarroll el importante mtododelos mnimos cuadrados ylas leyesfundamentales deladistribucin dela probabilidad.Eldiagrama normaldela probabilidadsesigue llamando hoydala curva de Gauss. 39IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 77Aplicacin de curva gaussiana Aplicacin de curva gaussianaEjemplo de Aplicacin: Recambios y mantenimiento preventivo. Ejemplo de Aplicacin: Recambios y mantenimiento preventivo.224) (21) ( =xe x pIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 78Otrotipodedistribucincontinuamuypopularactualmenteentre los analistas de mantenimiento es la llamada Distribucin de Weibull.Elanlisis deWeibulles latcnica mayormente elegida para estimar unaprobabilidad, basada en datos medidos o asumidos. La distribucin de Weibull descubierta por elsueco Walodi Weibull,fue anunciada por primera vez en unescrito en1951.La distribucin de Weibulles til por su habilidad parasimular un amplio rango de distribuciones como la Normal, la Exponencial, etc. Lastcnicas discutidas enladistribucin deWeibullson similares alasusadas con las distribuciones Normal y Log-Normal. Walodi Weibull (1887 1979)40IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 79Distribucin de Weibull Distribucin de WeibullPudiera demostrarse que la distribucin acumulada es:Siendo t > Estaexpresinsepuedelinealizaryobtenerunaexpresinparalos cualesseestima y porunarutinaderegresinlinealyluegopor aproximacionessucesivassehalla queoptimizaelcoeficientede correlacin.Loimportanteaqudestacaresqueenfuncindelosvaloresqueadoptemosde,obtendremosndicesdefallascrecientes(>1), constantes( =1)odecrecientes( 0 , 0, t Donde: > 0 es el parmetro de forma de la distribucin. > 0 es el parmetro de escala o vida caracterstica.- < < + es el parmetro de localizacin1) (||.|

\| = tt Z41IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 81f(t) es simetrica, distribucion normal Si = 3,5Desgaste, corrosion (para t=), de sobrepasar un umbral, caso de deformacion plasticaSi 3 < < 4Caracteriza un fenomeno de fatiga Si 1.5 500 000 4Costes del MantenimientoIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 208< 1 hora 1Entre 1 y 3 horas 2> 3 horas 4Numero de horas de paro por fallosGrado de especializacion del personalSin especialidad 1Normal 2Especialista 4105IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 209< 300 000 1De 300 000 a500 000 2> 500 000 4Perdidas por mes del producto por baja calidadInfluencia de la calidad en el producto finalSensible 2Nula 1Importante 4Decisiva 5IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 210Influencia relativa 2Sin influencia en el equipo 1Riesgo para la instalacion 4Riesgo mortal 5Influencia de la averia sobre la seguridad o el medio ambiente106IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 211Ejercicio de aplicacin de conocimientos Ejercicio de aplicacin de conocimientosEstablezcacomparacionesentrelosdiferentesequiposque conformanuncicloproductivoensuempresa.Cuantifiquesegnla metodologa, la importancia de ellos respecto de la instalacin. Haga una valoracin integral.Entreguecriteriosutilizadosypuntajesenunahojadepapelcon nombres y apellidos, email, nombre de la empresa.IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 212Tabla de resultados30 o maspuntos intermedio (entre 29 y 10) menos de 10 puntosEjercicio de criticidad de empresas107IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 21314. Prevencion de averiasInformacion sobre los fallos.Lasbasesdedatossobreaveriaspuedenserdedosdiferentes tipos: Base cualititativa de datosArchivos de analisis de averias, evaluacion y como se desarrollo el proceso de toma de informacion de datos primarios. Esteenfoqueestarelacionadoconlosdetallessobrelaformaen que sepresneta laaveria,accionescorrectivasydeprevencion tomadas. Base cuantitativa de datosInformacion de registros historicos sobre el funcionamiento, fallas y tiempo de reparacionIPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 214EstaultimaestarelacionadoconlosindicadoresTMEF(Tiempo medio entre fallas) y TMPR (Tiempo medio para reparar).Elloestarelacionadoconlamejoradelosequiposatravesdelas conclusionesobtenidasenbasearesultadosdelanalisisde tendencias,analisisdecausa efecto,ydeunagrancantidadde datosrelevantes.Sistema de gestion de averias.Estesistemasecreaparaconseravrlainformacionyel conocimiento recogido a traves de la experiencia de intervencion de equiposy fallas ocurridas.Debe contener los siguientes datos: Fecha y hora en que ocurrieron las averias (datos depurados) Equipo donde ocurrio la averia Clasificacion de averias (critica, intermedia, reducidas,etc)108IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 215 Nombreydatosdelapiezaocomponentequehafallado (ejemplo: resorte, eje, soldaura, fusible, etc) Formaonaturalezadelaaveria(ruidoacustico,vibracion, calentamiento, desgaste, corrosion, etc) Producto que estaba procesando el equipo Proveedor de materia prima que se estaba transformando Analisis de la averia Szccion correctiva tomada Plan de seguimiento o supervision del estado de trabajoEstetipodeinformaciondebeactualizarseperiodicamentecon obejtodedefinirlaprioridaddeactuaciondelmantenimiento. Losanalisisdebenconcluirenaccionesquegaranticenquenose vuelva a repetir la averia. Se pueden elaborar planillas de registro de datos que parmitan este tipo de accion.IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 21615. A modo de conclusiones 15. A modo de conclusionesPara realizar un buen anlisis de de fallas, se debe estudiar elproceso que sigue el mantenimiento.As debe contemplarse un diagrama de flujo con especialidades queintervienenyelmomentoenquelohacen,movimientode personas,recambiosyutileraspararealizarlareparacin, trmites y documentacin necesarias, etc.El objetivo es llegar a una optimizacin del diagramamediante lasimplificacin.Primeroesimportanterecibirtodala informacinnecesariaparalograrestaoptimizacin.Este diagramasirveparadescubrirposibleserroresy oportunidades de mejoras no previstas.Unrepasoalasdiferentesactividadesvistasenestecurso, analizandocmo,quin,cundoyporqudelasmismas,nos ayudar a descubrir trabajos innecesarios y hasta la duplicidad dealgunosdeellosytenerunmejordesempeoenel manteimiento109IPEMAN Relator: Ing. O. Aguilar (Ph.D) 217Fin de la PresentacinContactos:Contactos: omaram48@yahoo.com omaram48@yahoo.comHay tres clases de mentiras: La mentira, la maldita mentira y las estadsticas. Twain, Mark