Fiabilidad | Mantenimiento

Metodología para la Gestión del Mantenimiento de Maquinaria vial basada en el parámetro de forma “Beta” de la distribución Weibull, empleando la herramienta ofimática “Excel”.

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Imagen del artículo Metodología para la Gestión del Mantenimiento de Maquinaria vial basada en el parámetro de forma “Beta” de la distribución Weibull, empleando la herramienta ofimática “Excel”.

Pablo Augusto de la Maza Aguayo
Ingeniero Politécnico Militar en Sistemas Logísticos, mención Mantenimiento. Academia Politécnica Militar del Ejército de Chile

Máster en Ingeniería del Mantenimiento. Universidad Politécnica de Valencia. España.

Certificado como Experto en Gestión del Mantenimiento por la Asociación Española de Mantenimiento.

INTRODUCCIÓN

Aunque no es lo usual, aún existen organizaciones que, por diferentes motivos (presupuestarios, tamaño del parque de activos, estrategias de Mantenimiento, desconocimiento de los beneficios de las herramientas computacionales, etc), no cuentan con una herramienta de Gestión del Mantenimiento Asistido por Ordenador (GMAO), donde las actividades de mantenimiento normalmente están asociadas a las del Mantenimiento recuperativo (a la falla) o aquellas que son las propuestas por el fabricante del activo (Kilómetros recorridos, horas de funcionamiento, periódicas en el tiempo, etc.), por lo que se presenta una metodología para la Gestión del Mantenimiento (en este caso para maquinaria vial) basada en el parámetro de forma “Beta” de la distribución Weibull, empleando la herramienta ofimática “Excel” como una alternativa de gestión del Mantenimiento en aquellas organizaciones que, como se indicó al inicio del artículo, no cuentan con dicha herramienta computacional.

1. ELABORACIÓN DE LA METODOLOGÍA

Para la elaboración de esta metodología, primeramente se han identificado adecuadamente los modelo matemáticos e indicadores de mantenimiento a emplear, como son entre otros los de Confiabilidad (Fiabilidad), Probabilidad acumulada de fallas, Distribución exponencial, Tiempo fuera de servicio, MDT, etc., para posteriormente plantear esta como un conjunto de procedimientos cuantitativos y secuenciales que permiten obtener, desde el análisis y revisión de los datos, aquellos parámetros requeridos para la aplicación de modelos matemáticos para la obtención de la etapa de vida de un activo, desagregando así esta metodología en 9 pasos repartidos en 2 fases, como son “Proceso de recolección de datos” y “Definición de la etapa de vida del activo”, como se observa en la figura N° 1.

Figura N°1. Flujo metodología

2. DESAGREGACIÓN DEL ACTIVO

Si bien se puede emplear el manual de “Partes y piezas” del activo a analizar, como una forma de uniformar criterios y estandarizar la desagregación de tal forma de que sea aplicable a la mayor cantidad de los mismos, se recomienda utilizar el método descrito en el libro “Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad” de John Moubray (Moubray, 2000), donde el activo a analizar se considerará como el sistema principal, y se definirán como subsistemas a aquellos sistemas de segundo nivel jerárquico, lo que incluye por tanto, la totalidad de sistemas, subsistemas y componentes de tercer o más nivel jerárquico.

Dado que como comentamos anteriormente, las organizaciones que han optado por no contar con un GMAO para la gestión de su Mantenimiento, puede que lleven los antecedentes y datos de fallas en una planilla Excel, carpetas de vida, tarjetas de mantenimientos u ordenes técnicas, etc., para esos casos la correcta recolección de los antecedentes de los fallos del activo a analizar, se deberá emplear la planilla Excel de la figura N° 2 y contener idealmente la información requerida en la misma.

Figura N° 2. Planilla Excel datos de falla

3. CÁLCULO DEL TIEMPO DE FUERA DE SERVICIO (TFS)

Corresponderá normalmente al tiempo en que el activo se encuentre sin funcionar una vez producida la falla, si no se conoce el tiempo exacto de reparación de un fallo (pocos datos o poco fiables), y solo se tiene el antecedente de la fecha de reparación, entonces y como una forma de uniformar los criterios para el resto de los activos que se quieran analizar, esta corresponderá a la resta entre la fecha de reparación de la falla y la fecha de la falla, multiplicado por el tiempo promedio de trabajo diario, si dicho resultado fuera igual a cero, el resultado será el tiempo promedio de trabajo diario, caso contrario se le adicionará una vez el tiempo promedio de trabajo diario, lo que supondrá jornadas completas en TFS.

Como una forma de explicar mejor lo anterior, y suponiendo el promedio diario de trabajo es de 14 horas (con dos turnos), se emplea la siguiente fórmula en Excel:

=SI(FR-FF)*14=0;14;((FR-FF)*14)+14)

Donde:

FR: Fecha reparación de la falla
FF: Fecha de la falla

4. ANÁLISIS DE CRITICIDAD

Para determinar el subsistema crítico del activo que se está analizando, del documento Excel previamente confeccionada se extraen los antecedentes requeridos de la planilla de la figura N° 3, con estos antecedentes, se realiza el análisis de criticidad mediante el método gráfico de “Jack Knife” (Knigths, 2004), empleando un gráfico de dispersión con los diferentes subsistemas analizados en función de su “Frecuencia” (eje x) y su “MDT” individual (eje y), donde la línea verde representa el promedio de los tiempos MDT de los subsistemas e indica la mantenibilidad general del activo, la línea azul representa el promedio de las frecuencias de falla de los subsistemas e indica la fiabilidad del activo y, la línea roja representa la indisponibilidad calculada como la ponderación entre la frecuencia y el MDT, quedando gráficamente lo anterior como se muestra en la figura N° 4.

Figura N° 3. Planilla Análisis de Criticidad

Figura N° 4. Planilla Análisis de Criticidad

De esta forma se puede determinar el nivel de criticidad mediante la observación directa de los 6 sectores característicos donde los activos, sistemas, subsistemas o componentes pueden ser ubicados mediante la mencionada plantilla, desde los poco críticos (1er sector) al o los más críticos (6º sector).

5. DETERMINACIÓN ETAPA DE VIDA DEL ACTIVO

La determinación de la etapa de vida del activo será el pilar fundamental de la presente metodología, ya que de esta dependerán las acciones de mantenimiento a efectuar sobre este, en el caso de existir dos o más subsistemas críticos, se deberá realizar el análisis de fiabilidad de estos a fin de poder determinar sus respectivos parámetros Beta, a fin de realizar sobre cada uno de ellos las respectivas acciones y actividades de Mantenimiento, para lo cual se completan los datos requeridos en la planilla Excel de la figura N° 5, considerando que el tiempo de falla t-t(0) corresponderá a la sustracción entre los valores contenidos en las celdas de la columna “Horómetro a la falla” y el t(0).

Figura N° 5. Planilla Subsistemas Críticos

Para la segmentación de fallas F(i)% se emplea la función de probabilidad acumulada de fallas con el método de rango de la mediana (Pascual J., 2005), si la población es pequeña, con los valores de la columna “F” ”N° de falla (i) de la hoja Excel del Anexo N°3 desde i hasta N, conforme la siguiente ecuación:

O, con la función de distribución por el método de rangos medios (Pascual J., 2005)

Para la obtención de los parámetros de Weibull se utiliza el método grafico propuesto por Rodrigo Pascual en su libro “El arte de mantener” (Pascual J., 2005) mediante la utilización de un gráfico de dispersión, cuyos ejes X e Y son obtenidos desde la ecuación de la probabilidad acumulada de fallas para Weibull, obteniendo así, desde F(t)=1-R(t) lo siguiente:

Para la obtención de los parámetros b, β y η, estos se pueden también extraer directamente desde la ecuación de la recta de la línea de tendencia del gráfico realizado con los ejes X e Y anteriormente definidos en la hoja Excel de la figura N° 5 y observable en la figura N° 6

Figura N° 6. Ejemplo gráfico de dispersión con línea de tendencia

6. GESTIÓN DEL MANTENIMIENTO BASADO EN EL PARÁMETRO DE FORMAundefined

Tal y como se concluye del libro “Fundamentos del Mantenimiento” (Macián et al. 1999), el objetivo del Mantenimiento es ser un servicio que debe ir en beneficio de la organización que lo requiere, donde sus principales objetivos por tanto son los de reducir los costos asociados a las detenciones no programadas y su consecuente pérdida de producción, este servicio debe buscar además reducir la degradación o deterioro del activo a mantener y, en función de la experiencia que tanto operadores como técnicos van adquiriendo con el tiempo, entregar esta en beneficio de la organización y sus sistemas productivos. Considerando que en general en los componentes mecánicos, la función tasa de fallas (λ(t)) tiene la forma de la “Curva de Davies” o “Curva de la bañera” (Mora Gutiérrez, 2009), se puede emplear dicha representación gráfica para determinar, en función de su λ(t) y del parámetro de forma Beta (β), la etapa de vida de un activo, tal y como se observa en la figura N° 7.

Figura N° 7. Curva de Davies
Fuente: MORA, Luís (2009). Mantenimiento, planeación y control.
Alfaomega, 108. México

Así, la curva de Davies se divide en tres fases, donde se muestra la evolución en el tiempo de las fallas y permite seleccionar de esta forma las tareas de mantenimiento asociadas a la fase en la cual se encuentra el activo.

Como se explicará a continuación más detalladamente, de forma genérica se puede definir que, como ya se vio anteriormente, dependiendo del valor del parámetro de forma Beta, las acciones de Mantenimiento pueden ser de tipo modificativas, correctivas, preventivas o predictivas, como así mismo se pueden definir, en lo general, las estrategias de Mantenimiento a efectuar, como se muestra en la siguiente imagen que presenta la banda de aplicabilidad de las estrategias del Mantenimiento, como se muestra en la figura N° 8.

Figura N° 8. Banda de aplicabilidad eficiente de las Tácticas
Fuente: “MORA, Luís (2009). Mantenimiento, planeación y control.
Alfaomega, 109. México

6.1. Gestión en Fase I

Durante la Fase I, de “Rodaje” o “Mortalidad Infantil” (Mora Gutiérrez, 2009) el valor que toma la tasa de falla λ(t) es decreciente, es decir, va disminuyendo en función del tiempo, el parámetro de forma Beta (β) toma valores mayores a 0 pero menores a 1 (cercano a 0,95), las fallas normalmente están asociadas al asentamiento de piezas, problemas en el montaje, la instalación y puesta en marcha del activo, problemas de diseño del equipo, defectos en los materiales empleados para la confección del mismo o un inadecuado Mantenimiento.

La estrategia de Mantenimiento en esta fase será de tipo reactivo, realizándose principalmente acciones correctivas y, en segundo lugar, las modificativas. Las acciones correctivas se realizan principalmente ya que las fallas en esta etapa de vida del activo son diferentes, en el caso de la aparición de fallos recurrentes se debe identificar la función afectada, posteriormente los fallos funcionales del sistema (FF), sus circunstancias y finalmente, las causas del fallo funcional (Macián et al. 1999) para aplicar medidas correctivas (o modificativas si es del caso) de mantenimiento sobre el mismo.

6.2. Gestión en Fase II

Según Luís Mora (Mora Gutiérrez, 2009), las fallas de la denominada “Fase II” de la Curva de la Bañera se originan, principalmente, producto de errores humanos durante la operación de los activos, o por los cambios en las condiciones de operación de la misma, como así mismo, producto de una eventual sobrecarga de los niveles de operación. Es decir, las “condiciones técnicas de equipos o del recurso humano”.

Durante esta Fase II, de “Madurez” o de “Vida útil” (Mora Gutiérrez, 2009) el valor que toma la tasa de falla λ(t) es constante y cercana al valor 1 (uno), es decir, no varía en función del tiempo y se mantiene constante independiente de las acciones de Mantenimiento se hayan o no realizado a componentes similares, es decir, su probabilidad de falla es igual entre componentes similares y por tanto, sus fallas tienden a ser aleatorias.

Al igual que en la Fase I, en el caso de la aparición de fallos recurrentes se debe identificar la función afectada, posteriormente los fallos funcionales del sistema (FF), sus circunstancias y finalmente, las causas del fallo funcional (Macián et al. 1999) para aplicar medidas correctivas de mantenimiento sobre el mismo

Si las fallas son producto de la utilización fuera del estándar del equipo (para lo que fue diseñado), las acciones de Mantenimiento deben ser de tipo modificativo a fin de adaptar el activo a las nuevas condiciones de trabajo.

En esta fase, los problemas en el montaje, la instalación y puesta en marcha del activo, los problemas de diseño del equipo, los defectos en los materiales empleados debiesen haber sido ya detectados y corregidos, por lo que el activo entra en su normal funcionamiento, por lo que se puede comenzar a emplear técnicas de monitorizado para almacenar la información necesaria o “Espectro Base” del activo para posteriormente emplear estos datos en las acciones de Mantenimiento Predictivo que pudiesen ser del caso aplicar a futuro.

6.3. Gestión en Fase III

En la Fase III o de “Envejecimiento”, toda vez que el tiempo va creciendo (moviéndose a la derecha del gráfico), se comienza a producir un aumento de la tasa de fallas, la cual va tomando valores cercanos a 1 por la parte superior a valores mucho mayores de 2.

Esta Fase, puede ser dividida en tres etapas (Mora Gutiérrez, 2009), donde cada una de ellas presentan características que los hacen identificables y a su vez, tienen diferentes estrategias de Mantenimiento y las acciones sobre el activo, sistema, subsistema o componente variarán en función de cuan alejado este el parámetro de forma Beta del t=0.

Finalmente, si bien el contar con poderosos softwares de gestión del Mantenimiento tiende a masificarse a nivel global (y con razón), aún existen organizaciones que, independiente de las razones, no los tienen incorporados a sus procesos productivos. Para estas, una buena forma de comenzar a aplicar diferentes estrategias de Mantenimiento es determinando la etapa de vida en la que se encuentran sus activos, y empleando esta metodología, buscar la eficiencia y consecuente ahorro en sus sistemas productivos, aumentando así los tiempos de buen funcionamiento, disminución de los tiempos fuera de servicio y en general, aumentar la productividad de la organización.

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