13/02/2011
La fiabilidad de un equipo o sistema se define como la probabilidad de que este funcione correctamente durante un periodo de tiempo determinado bajo condiciones de operación especificadas. Representar gráficamente esta fiabilidad en función de las horas de uso es crucial para la toma de decisiones en mantenimiento y gestión de activos. Esta tutorial explica cómo crear una gráfica de fiabilidad y qué información se puede extraer de ella.
Datos necesarios para la gráfica de fiabilidad
Antes de construir la gráfica, necesitamos recopilar datos relevantes. Estos datos deben incluir:
- Número de fallos: El número total de fallos experimentados por el equipo durante un periodo específico.
- Horas de funcionamiento: El tiempo total que el equipo ha estado en funcionamiento durante ese mismo periodo. Es importante registrar tanto el tiempo de funcionamiento como el tiempo de inactividad para un análisis preciso.
- Tipo de fallo: Para un análisis más profundo, es recomendable categorizar los fallos (ej: fallo mecánico, fallo eléctrico, fallo humano).
- Fecha y hora de cada fallo: Permite un análisis temporal y la identificación de patrones.
La recolección de estos datos puede hacerse manualmente o, de manera más eficiente, mediante sistemas de monitorización de condición y software de gestión de mantenimiento (CMMS). Los sensores IoT pueden ser de gran ayuda para obtener datos en tiempo real.
Cálculo de métricas clave
Para construir la gráfica, necesitamos calcular algunas métricas clave de fiabilidad:
Tiempo medio entre fallos (MTBF):
MTBF = Tiempo total de funcionamiento / Número total de fallos
El MTBF indica la duración promedio de funcionamiento del equipo entre fallos. Un MTBF alto indica una alta fiabilidad.
Tasa de fallos (λ):
λ = Número total de fallos / Tiempo total de funcionamiento
La tasa de fallos representa la probabilidad de fallo por unidad de tiempo. Es el recíproco del MTBF (λ = 1/MTBF).
Fiabilidad (R):
R = e -λt
Donde:
- R es la fiabilidad en un instante dado 't'
- λ es la tasa de fallos
- t es el tiempo de funcionamiento (horas)
- e es la constante de Euler (aproximadamente 71828)
La fiabilidad representa la probabilidad de que el equipo no falle en un periodo de tiempo 't'.
Construcción de la gráfica de fiabilidad
Una vez calculadas las métricas, podemos construir la gráfica de fiabilidad. Existen varias maneras de representarla:
Gráfica de dispersión:
En el eje X representamos las horas de funcionamiento y en el eje Y la fiabilidad (R). Cada punto representa un instante de tiempo y su fiabilidad correspondiente. Esta gráfica muestra la tendencia de la fiabilidad a lo largo del tiempo. Es útil para identificar periodos de mayor o menor fiabilidad.
Gráfica de fiabilidad acumulada:
Similar a la anterior, pero en lugar de la fiabilidad instantánea, representa la fiabilidad acumulada hasta un momento dado. Esta gráfica muestra la probabilidad de que el equipo funcione sin fallos hasta un tiempo 't'.
Curva de la bañera:
Esta gráfica representa la tasa de fallos (λ) en función del tiempo. Suele tener forma de bañera, con una tasa de fallos alta al principio (fallos infantiles), una tasa de fallos baja en la etapa intermedia (funcionamiento normal) y una tasa de fallos alta al final de la vida útil (fallos por desgaste).
Interpretación de la gráfica de fiabilidad
La gráfica de fiabilidad proporciona información valiosa para:
- Predecir fallos: Identificar patrones y tendencias en los fallos para anticipar posibles problemas.
- Planificar el mantenimiento: Determinar cuándo realizar el mantenimiento preventivo para maximizar la fiabilidad y minimizar el tiempo de inactividad.
- Evaluar la eficacia del mantenimiento: Comparar la fiabilidad antes y después de implementar cambios en el mantenimiento.
- Seleccionar equipos: Comparar la fiabilidad de diferentes equipos antes de tomar decisiones de compra.
- Optimizar la gestión de activos: Identificar los activos con mayor riesgo de fallo para priorizar los recursos de mantenimiento.
Consultas habituales sobre gráficas de fiabilidad
Aquí hay algunas consultas habituales sobre las gráficas de fiabilidad:
¿Qué tipo de gráfica es la más adecuada?
La elección depende del objetivo del análisis. La gráfica de dispersión es buena para mostrar la tendencia general, mientras que la curva de la bañera es mejor para identificar las diferentes etapas de vida útil del equipo.
¿Cómo se gestionan los datos incompletos?
Los datos faltantes pueden afectar la precisión del análisis. Se pueden utilizar técnicas de interpolación para estimar los valores faltantes o se puede excluir la información incompleta del análisis.
¿Qué hacer si la fiabilidad es baja?
Una baja fiabilidad indica la necesidad de investigar las causas de los fallos y tomar medidas correctivas, como mejorar el mantenimiento preventivo o reemplazar componentes defectuosos.
Tabla comparativa de métodos para la creación de gráficas de fiabilidad
| Método | Ventajas | Desventajas |
|---|---|---|
| Gráfica de dispersión | Simple y fácil de entender | No muestra la fiabilidad acumulada |
| Gráfica de fiabilidad acumulada | Muestra la probabilidad de supervivencia | Puede ser más compleja de interpretar |
| Curva de la bañera | Identifica las diferentes etapas de vida útil | Requiere una gran cantidad de datos |
La elección del método dependerá de la cantidad y calidad de los datos disponibles, así como del objetivo específico del análisis.
Conclusión
La creación de una gráfica de fiabilidad respecto a las horas de uso es una herramienta poderosa para la gestión de activos y el mantenimiento predictivo. Al recopilar y analizar datos adecuadamente, las empresas pueden mejorar la fiabilidad de sus equipos, reducir el tiempo de inactividad y optimizar los costos de mantenimiento. La elección del método de representación gráfica dependerá de las necesidades específicas de la empresa y la información disponible. Un análisis completo de la fiabilidad es fundamental para la optimización de la productividad y la eficiencia de cualquier operación.