![](3D"03Articulo_archivos/image031.png")
Estudio de fiabilidad,
mantenibilidad y disponibilidad aplicado a grupos electrógenos prime
Reliability, maintainability and availability study applied to prime
generator sets.
César Marcelo Gallegos Londo=
ño.[1], Mayra Alexandra Viscaíno Cuzco.[2]=
& Sergio Raúl Villacrés Parra.=
[3]
Recibido:
13-04-2020 / Revisado: 17-05-2020 / Aceptado: 09-06-2020 / Publicado:
03-07-2020
Resumen. =
DOI: https://doi.org/10.33262/concienciadigi=
tal.v3i3.1266
El presente
estudio está enfocado en proporcionar una serie
lógica de pasos necesarios para el cálculo de los indicadores de fiabilidad,
mantenibilidad y disponibilidad, para el ejemplo se tomaron los registros de
una base de datos de 51 generadores prime, se
recolectaron los tiempos operativos entre fallo=
s y
los tiempos de reparación de dichos fallos por un período de 11 meses. La fiabili=
dad de
un equipo depende de su diseño y construcción, para medir la fiabilidad es
necesario registrar los tiempos operativos entre
fallos, con estos tiempos calcular su tiempo me=
dio,
conocido por sus siglas en ingles MTBF (mean time between failure). El análisis de los tiempos de reparació=
n de
estos fallos y su media MTTR (mean time to repair) es la ba=
se de
los estudios de la mantenibilidad. Las estrateg=
ias de mantenimiento deben enfocarse para extender los tie=
mpos
medios entre fallos y reducir los tiempos medios de reparación, con la
finalidad de conservar la fiabilidad intrínseca de los equipos. Cabe mencio=
nar
que el mantenimiento preventivo no puede aument=
ar la fiabilidad por diseño de un dispositivo, si se r=
ealiza
una buena planificación del mantenimiento podemos conservarla. Con la relac=
ión
de estos indicadores mencionados se puede calcular la disponibilidad intr
Palabras claves: Disponibilidad, Fiabilidad, Mantenibilid=
ad,
Análisis RAM, Mantenimiento.
Abstract.
The present stud=
y is
focused on providing a logical series of necessary steps in order to calcul=
ate
the reliability, maintainability and availability indicators. For this exam=
ple,
records were taken from a database of 51 prime generators, operating times
between failures and their respective repair time were collected within a
period of 11 months. The reliability of an equipment depends on its design =
and
construction, in order to measure the reliability, it is necessary to record
the operating times between failures and use them to calculate the average =
time
between failures, this times are used to calculate the meantime, known as M=
TBF
(mean time between failure). The analysis of the failures repairing times a=
nd
its mean MTTR (mean time to repair) is the basis of the maintainability
studios. The maintenance strategies must focus in extending the mean time
between failures and reduce the repairing mean times, with the purpose of
keeping the equipment intrinsic reliability. It should be mentioned that
preventive maintenance cannot increase a device reliability given by design=
, if
a good preventive maintenance planning is carried out, the design reliabili=
ty
can be preserved. With these two indicators it is possible to determine the
intrinsic availability of the equipment. Another important aspect is to be =
able
to predict the reliability, availability and maintainability of the equipme=
nt,
therefore it is necessary to have a statistical treatment with the study of
distribution functions. Reliability, availability and maintainability analy=
sis
(RAM analysis) is a fundamental tool to predict equipment performance, it
provides adequate information to anticipate failure events, this provides
enough reaction time in order to take appropriate strategies. Reliability
forecasting is a very useful tool when equipment design and build is requir=
ed.
=
Keywords: Reliabilit=
y, Availability, Maintainability, RAM Analysis, Mainte=
nance.
Introducción.
Los grupos electrógenos Prime son máquinas que pueden generar energía
eléctrica de forma continua (24 horas, 7 días), de respaldo o principales,
logran trabajar al cien por ciento de su carga nominal (máxima potencia de
diseño), con pausas únicamente para mantenimientos preventivos, trabajan ad=
emás
con carga variable, son utilizados en sitios donde la energía convencional =
no
existe como campos petroleros aislados, sectores rurales, etc. El rendimien=
to
de este tipo de equipos baja si los intervalos de las tareas de mantenimien=
to
preventivo no se ejecutan con las frecuencias y los procedimientos adecuado=
s,
además de usar los materiales especificados por el fabricante, lo que ocasi=
onaría
un desgaste prematuro de sus componentes. El análisis de la fiabilidad
mantenibilidad y disponibilidad conocido como análisis RAM por su sigla en
inglés, Reliability, Avail=
ability,
Maintainability, son importantes por varias raz=
ones
como: el análisis de la seguridad de funcionamiento de los sistemas, el
cumplimiento de sus funciones y el estudio de los costos de inversión,
operación y mantenimiento durante el ciclo de vida del activo (Deparment Of De=
fense,
2005).
La fiabilidad es definida=
como la
aptitud de un elemento para realizar una función
requerida en condiciones indicadas y durante un período de tiempo especific=
ado
(CEN, 2018). La fiabilidad puede ser analizada en el campo estadístico como=
la
probabilidad de que un equipo realice su funció=
n prevista en un período de tiempo establecido (NACHIAS,
1995). La fiabilidad es una característica de diseño, un equipo es tan fiab=
le
como fue diseñado y construido, las estrategias de mantenimiento deben enfo=
carse en conservar la fiabilidad intrínseca de los equipos (=
MoubraY, 2002).
La Mantenibilidad es también una característica de di=
seño,
se expresa como la probabilidad que un elemento sea conservado o devuelto a=
un
estado en que pueda cumplir su función, cuando =
estas
actividades son realizadas de acuerdo con
procedimientos y recursos establecidos (CEN, 2018) (Depatment<=
/span> Of<=
/span> Defense, 1966). Un equipo tiene mejor mantenibilidad cuando =
es más
rápido y fácil realizar las tareas de mantenimiento, la mantenibilidad es u=
n campo muy amplio, en este estudio se tomará en cuenta únicamente los tiempos empleados en tareas=
de
mantenimiento correctivo. La disponibilidad es función de dos parámetros: de la frecuencia con =
la
que se producen los fallos y de la velocidad con la que se los corrige. El tiempo de inactividad no programado
de un equipo depende directamente de la rapidez para repararlo y restaurarl=
o y
del tiempo utilizado para el soporte logístico necesario para realizar estas
actividades. La definición normalizada de la di=
sponibilidad
se define como la capacidad de estar en un esta=
do que
pueda cumplir su función requerida en condiciones dadas y con los recursos
necesarios (CEN, 2018) (Crespo, Moreu, & Sánchez, 2004).Los factores que inciden en la disponibilidad se representan en la Figura 1.
![](3D"03Articulo_archivos/image032.jpg")
Figura 1. Factores que afectan a la Disponibilidad
Fuente: Elaboración
propia.
Muchos factores afectan el desempeño de los equipos, =
entre
otros: el contexto operacional donde trabajan los activos; el diseño y la
calidad en su fabricación; cómo se los opera; c=
ómo se los mantiene; la logística de mantenimiento, y =
los
métodos de detección de fallos (BS-EN, 2016).
Para el cálculo de los indicadores de fiabilidad,
mantenibilidad y disponibilidad, como se mencionó anteriormente es necesario recolectar los tiempos operativos entre fallos y los tiempos de reparación de los equipos; para
realizar los cálculos citados se
requiere la integridad de estos da=
tos:
primero deben cumplir con las definiciones de la confiabilidad; para su manejo debe
estar previsto un procedimiento de almacenamien=
to
idóneo; además se debe analizar el tamaño de la población de la muestra, la
cual debe ser representativa para =
un
análisis estadístico (BS-EN, 2016); por lo
tanto es de suma importancia el diseño de forma=
tos
detallados para su recolección.
Otro punto importante antes de comenzar a calcular los
indicadores de la confiabilidad es realizar una delimitación y estructuraci=
ón
jerárquica de los sistemas o equipos. En
esta delimitación se debe establecer donde empi=
ezan y
terminan los sistemas industriales, la norma ISO
14224 (recolección e intercambio de datos de confiabilidad y mantenimiento =
de
equipos) nos muestra ejemplos claros sobre este punto (ISO, 2016). Un grupo
electrógeno puede tomarse como un sistema, o se=
lo
puede dividir, un ejemplo se muestra en la figu=
ra N
2. Figura 2.<=
/span> Ejemplo de límites en aplicado a grupos electrógenos
(BS-EN, 2016). Fuente: ISO 14224 Es importante que los equipos tengan un código único =
que
nos ayude a identificarlos y nos permita hacer
registros de los eventos como fallos e interven=
ciones
de mantenimiento (GARCIA, 2017), para ello el primer paso es desarrollar una
estructura jerárquica de los niveles del inventario técnico. La norma ISO-1=
4224
presenta una estructura para la taxonomía de eq=
uipos
(ISO, 2016). Par fines prácticos la jerarquía de
equipos se los resume en la Figura 3. Figura 3.<=
/span> Niveles jerárquicos Norma 14224. Fuente: Norma ISO 14224 El sistema de codificación consiste en asignar un num=
ero de
dígitos en cada nivel jerárquico, estos pueden ser una combinación de letras y números y el
resultado es un código único (GARCIA, 2017), Figura 4.=
Figura 4. Ejemplo de un sistema de codificación=
Fuente: Elaboración
propia. Para recolectar los datos necesarios utilizados en los cálculos de los
indicadores de fiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad, se deben diseñar
tablas con todos los campos requeridos, la norma ISO 14224 presenta una fic=
ha
para el registro de la información base, ver Tabla 1.<=
/span> Tabla 1. Recolección de datos c<=
span
style=3D'border:none'>on fines del cálculo de indicadores RAMS. Categoría de datos Datos a registrar Descripción Identificación Registro de Mantenimiento (*) Identificación de Mantenimiento único Identificación/ubicación del equipo (*)=
ej. número de etiqueta (Véase Tabla 5)<=
o:p> Registro de falla (*) Correspondiente al registro de
identificación de fala (no es relevante para el mantenimiento preventivo)=
Datos de Mantenimiento Fecha del mantenimiento (*) Fecha cuando fue realizada la acción de
mantenimiento o planificada (fecha de inicio) Categoría de Mantenimiento (*) Correctiva, preventiva) Prioridad del Mantenimiento Prioridad alta, media o baja Intervalo (planeado) Calendario o intervalo operativo (no
relevante para mantenimiento correctivo) Actividad de Mantenimiento Descripción de la actividad de
mantenimiento Impacto en planta de las operaciones de
mantenimiento Cero, parcial o total Sub-unidad mantenida Nombre de la sub-u=
nidad
mantenida (puede ser omitido del mantenimiento preventivo). Componente/ítem mantenible(s) Especificar el componente/ítem
mantenible(s). Que estuvo en mantenimiento (se puede omitir del mantenimi=
ento
preventivo) Ubicación de repuestos Disponibilidad de repuestos (p.ej. fabr=
icante
local/a distancia) Recursos de Mantenimiento Horas hombre mantenimiento, por discipl=
ina Horas hombre mantenimiento por discipli=
na
(mecánico, eléctrico, instrumentos, otros) Mantenimiento horas hombre, total Total, de horas hombre de mantenimiento=
Fuente:<=
/b> ISO 14224 Para el estudio del análisis RAM se
deben conocer las funciones estadísticas relacionadas con los estudios del
fallo y la optimización de los tiempos de reparación, entre ellas tenemos: =
la
función de la densidad de probabilidad f(t), la
función de distribución acumulada de la probabilidad
F(t), función de la fiabilidad R(t) y función de la tasa de fallos λ(t)
(CRESPO, MOREU, & SANCHEZ, 2004).![](3D"03Articulo_archivos/image033.jpg")
![](3D"03Articulo_archivos/image034.jpg")
![](3D"03Articulo_archivos/image035.jpg")
![](3D"03Articulo_archivos/image036.jpg")
Las expresiones de las distribuciones acumuladas más
utilizadas para el cálculo de la fiabilidad y
mantenibilidad se describen en la Tabla 3 (NACHIAS,
1995) (ACUÑA, 2003) (KNEZEVIC, 1966) (MERUANE, 2014)
Tabla 2. Distribuciones acumuladas de probabilidad.
|
Distribución |
Función |
Dominio |
|
Exponencial |
1-exp(t/) |
t
≥ 0 |
|
Normal |
ɸ[(t-)
/ β] |
-∞
< t < +∞ |
|
Log.Normal |
ɸ[ln(t-ˠ)-α) / β] |
t
≥ ˠ, t ≥ 0 |
|
Weibull |
1-exp-[(t-ˠ) / (α-ˠ)]β |
t ≥ ˠ, t ≥ 0 |
Fuente:<=
/b> J. NACHIAS, Fiabilidad, Madrid: Isdefe
Una comparación del comportamiento de las funciones
estadísticas en el tiempo se representa en la F=
igura
5. (Red Temática Nacional Sobre Seguridad de Funcionam, 2010)
Figura 5. Comparación de las funciones estadísticas
![](3D"03Articulo_archivos/image037.jpg")
Fuente: Red Temática Nacional Sobre Seguridad de Funcionamiento, Aplicacione=
s a
la Confiabilidad,
Por su adaptabilidad la distribución de Weibull es la=
más
utilizada para cálculos de fiabilidad y mantenibilidad,
pues posee parámetros que se adaptan a los diferentes
estados de la vida útil de los equipos (Red Temática Nacional Sobre Seguridad de Funcionamiento
Las fórmulas de distribuc=
ión
acumulada para los cálculos de la Fiabilidad (R=
), la Infiabilidad (F) y La Mantenibilidad (M) en función de los paráme=
tros,
α (parámetro de escala) y β (parámetro de forma) son:
F(t)=3D1-e^(-[t/α ]^β ); R(t)=3De^(-[t/^=
5;
]^β )=3DM(t)=3D1-e^(-[t/α ]^β ) (1)
Una metodología para el desarrollo
de los análisis RAM se resume en los siguientes pasos (MARTIN=
EZ, 2018):
Registro de datos: tiempo entre fallos, tiempos de
Operación, tiempo fuera de servicio por fallos) (CRESPO, MOREU, & SANCH=
EZ,
2004) (MERUANE, 2014) (HARRIS, 2000). Para el registro
de los tiempos operativos entre fallos es recomendable que los equipos cuen=
ten
con horómetros, estos datos deben tomarse diariamente. Para el registro de =
los
tiempos de reparación es necesario anotar las fechas y horas de inicio y fi=
n de
la reparación, las horas hombre dedicadas a
mantenimiento por diciplina, la demora de los tiempos logísticos y
administrativos, no se debe tomar en cuenta los tiempos que no estén
relacionados con el mantenimiento, en el registro debe anotarse las tareas
realizadas y qué componente fue afectado.
Comprobación de la valía de los datos (eliminación de
factores extremos). Hay que tener cuidado con los datos atípicos, generalme=
nte
muy alejados de la media y su desviación estándar, ejemplo los tiempos
utilizados para reparaciones mayores (overhaul). Comprobar el ajuste de la distribución. Prueba realiz=
ada
para determinar a qué tipo de distribución se ajustan los datos, para lo cu=
al
es necesario realizar la linealización y se debe verificar la distribución =
que
tiene el mejor índice de determinación.<=
/span> Cálculo de los índices de fiabilidad y mantenibilidad
utilizando la
distribución más adecuada. Determinación del parámetro β (parámetro de form=
a) de
la distribución de Weibull para intuir la etapa en que se encuentra la vida=
del
equipo (curva de la bañera) Cálculo de la disponibilidad en función del tiempo me=
dio
entre fallos y del tiempo medio para reparar.
Luego de la recolección de los tiempos entre fallos y=
los
tiempos de reparación de los 51 grupos electrógenos prime seleccionados para el estudio por un período de once =
meses,
a los datos se les realizó la prueba de puntuación Z para determinar si existen valores atípicos, que estén muy
alejados de la media y su desviación estándar, a ecuación 2
Z =3D (Dato evaluado – m) /
Ϭ (2)
Donde:
m=3D media
Ϭ=3D Desviación Estándar
La puntuación Z es atípica cuando su valor es menor a=
-3 o
mayor a 3.
Si un valor es considerado atípico es muy importante
verificar los registros realizados en la recolección de datos para encontrar
errores, si no existen errores los datos pueden=
ser
validados nuevamente para los cálculos de la confiabilidad.
Los datos válidos para continuar con él análisis se
muestran en la Tabla 3
Tabla 3. Datos tiempos de operación y reparación. =
|
Tiempos entre fallos horas |
||||||||||||||
|
2645 |
2512 |
3169 |
3725 |
3078 |
1783 |
3842 |
3943 |
3896 |
252 |
3026 |
1658 |
855 |
821 |
2282 |
|
851 |
330 |
4037 |
3495 |
2772 |
3326 |
3173 |
1220 |
1819 |
76 |
3800 |
4467 |
2025 |
723 |
3915 |
|
4315 |
1777 |
3596 |
1206 |
3442 |
990 |
183 |
2153 |
4114 |
919 |
838 |
4181 |
2648 |
1523 |
4463 |
|
3267 |
588 |
3340 |
704 |
4070 |
706 |
2441 |
1187 |
1468 |
2705 |
2163 |
2866 |
3892 |
3779 |
757 |
|
1624 |
3755 |
800 |
2996 |
2461 |
2554 |
1804 |
4137 |
3304 |
1370 |
691 |
1135 |
3372 |
1334 |
3982 |
|
614 |
713 |
4008 |
3452 |
3402 |
190 |
3198 |
||||||||
|
Tiempo de reparación en horas |
||||||||||||||
|
0.27 |
0.32 |
0.32 |
0.50 |
0.50 |
0.50 |
0.50 |
0.50 |
0.75 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
1.00 |
|
1.00 |
1.42 |
1.50 |
1.67 |
2.00 |
2.02 |
2.50 |
2.75 |
3.00 |
3.00 |
3.00 |
3.32 |
4.00 |
4.50 |
5.00 |
|
6.00 |
6.00 |
6.32 |
7.00 |
7.40 |
7.60 |
7.87 |
8.00 |
8.12 |
8.20 |
8.25 |
8.30 |
8.48 |
8.50 |
8.82 |
|
9.00 |
9.00 |
9.15 |
9.62 |
9.92 |
10.30 |
10.52 |
10.62 |
11.22 |
13.00 |
14.05 |
14.77 |
14.97 |
15.42 |
15.75 |
|
15.92 |
16.32 |
16.45 |
16.57 |
16.82 |
17.22 |
17.30 |
19.52 |
19.90 |
21.02 |
21.37 |
21.42 |
21.47 |
22.20 |
22.25 |
|
22.42 |
22.50 |
22.62 |
22.70 |
23.22 |
24.00 |
47.50 |
|
|
|
|
|
|
|
|
Fuente:<=
/b> Elaboración propia.
El siguiente paso fue realizar las linealizaciones pa=
ra las
distribuciones, exponencial
y Weibull, que son las más utilizadas en el contexto de la confiabilidad, c=
on
esto se verificó a qué tipo de distribución se ajustan los datos. El criter=
io
utilizado para esta evaluación es el índice de determinación el cual ind
R(t) =3D e-(t/α)β
(3)
ln<=
/span> ln<=
/span> {1/[1-R(t)]}=3D β ln (t) – β lnα (4)=
La expresión anterior se la compara con la ecuación d=
e una
recta.
Y =3D Bx + C (5)=
Donde: =
Y =3D ln ln<=
/span> {1/[1-R(t)]} (6)
Bx<=
/span> =3D β ln(t) (7)
C =3D -β lnα (8)=
Para el eje (Y): =
ln
Para el eje (X): =
ln(t) (10)
Una manera de realizar aproximaciones es por medio del
rango de las medianas, que ayuda al cálculo de =
las
probabilidades acumuladas, para ello utilizamos=
los
estimadores matemáticos como las fórmulas de Bernard, estas fórmulas depend=
en
del tamaño de la muestra a analizar:
N>50 =
M=3D i/M (11)
50> N >20 =
M=3D i/N+1 (12)
N<20 =
M=3D i-0.3/N+0.4
(13)
Donde:
i=3D Numero de orden de l=
a muestra
N=3D Tamaño de la muestra
M=3D Rango de las medianas
Recta de linealización Y =3D 1.4176X-11.17
Parámetro de forma B=3D β=3D=
1.4117
Intercepto =
C=3D -11.17
Índice de determinación R2=3D 0.93
R(t)=3D e(-λt) (=
14)
Donde:
λ=3DTasa de fallos =3D 1/MTBT
t=3D Tiempo hasta el fallo
Y=3D Ln[1-F(t)]
X=3D tiempo operativo hasta el fallo
Donde:
F(t)=3D Función de densidad de probabilidad
Ln<=
/span>=3D Logaritmo natural
MTBF=3D Tiempo medio entre fallos
Tasa de fallos =
λ=3D0.000532926
Tiempo medio entre fallos MTBF=3D 1876.431
Recta de linealización Y=3D-0.000532926X+0.3493867
Índice de determinación
Figura 6.<=
/span> Comparación Índices de Determinación
![](3D"03Articulo_archivos/image038.jpg")
![](3D"03Articulo_archivos/image017.png")
Fuente: Elaboración
propia.
Para seleccionar el modelo de distribución más adecua=
do se
calcularon los coeficientes de determinación. La distribución seleccionada =
es
la de Weibull, su índice de determinación es
superior, R2=3D0.93.
Con la ecuación de la recta de linealización de la di=
stribución de Weibull Figura 6, se tiene la pendiente =
de la
recta, que es el parámetro de forma β de la función de distribución, y=
con
el punto de intersección de la recta con el eje=
y (el
punto C), podemos obtener el parámetro de escala α con la expresión:
α=3De(-C/β)
(15)
α=3D 28=
45,77684
Con los parámetros α y β de la distribución=
de
Weibull se calcula la función de la Fiabilidad R(t) reemplazando varios val=
ores
del tiempo (t) Figura 7.
Las ecuaciones para el cálculo de la Fiabilidad e
Fiabilidad =
R(=
t)=3D
e-[t/α]β (16)
Infiabilid=
ad F(t)=3D1 -
e-[t/α]β
Figura 7. Curva de la fiabilidad.
![](3D"03Articulo_archivos/image039.png")
Fuente: Elaboración
propia.
Para calcular el Tiempo medio entre fallas MTBF con <=
span
style=3D'border:none'>los parámetros de la dist=
ribución
de Weibull de aplica la distribución Gamma.
=
MTBF =3D α x Γ (1+1 /β) (18)
MTBF=3D 2405
Se repite el mismo procedimiento para el cálculo de la
mantenibilidad, se debe utilizar los datos d
F(t)=3D1 -
e-[t/α]β (19)
El tiempo medio para reparar en función de los paráme=
tros
de Weibull se obtienen con la expresión:
MTTR =3D &#=
945; x
Γ (1+1/β) (20)
MTTR=3D 9.99
La Disponibilidad se calc=
ula en
función del MTBF Tiempo Medio entre Fallos y el MTTR Tiempo Medio para Repa=
rar.
La ecuación para la disponibilidad intrínseca (por di=
seño)
es:
Disponibilidad =3D MTBF/ (MTBF+MTTR)
(21)
Disponibilidad =3D 2405/ (2405+10) X 100=
=3D 99.5%
Un resumen de los cálculos
probabilísticos de la fiabilidad, infiabilidad se presentan en las Figura 8.
Figura 8.<=
/span> Curva de la Fiabilidad e Infiabilidad
![](3D"03Articulo_archivos/image040.jpg")
Fuente: Elaboración
propia.
Los cálculos de la mantenibilidad en forma son iguales a los de la Infiabilidad, con la diferencia que se
trabajan con los tiempos de reparación.
Un resumen de los cálculos de la mantenibilidad se pr=
esenta
en la figura 9.
Figura 9. =
Curva de la Mantenibilidad.
![](3D"03Articulo_archivos/image041.jpg")
Fuente: Elaboración
propia.
El resultado obtenido al calcular el índice de determinación de la distribución de Weibull es mayor al ín=
dice
de determinación obtenido para la distribución exponencial lo que garantiza=
un
mejor ajuste de los datos para la distribución de Weibull para el cálculo de los indicadores RAM.=
Con los parámetros de la
distribución de Weibull se calcula la probabilidad que el equipo funcione
correctamente para cualquier tiempo de ensayo, ejemplo a las 1,000 horas la
probabilidad que un equipo funcione correctamen=
te es
del 77.77%, y la probabilidad de fallo será por=
lo
tanto de 22.23%, ver Figura 8. Con esto es posible estimar la probabilidad =
que
un equipo falle en un período de tiempo, el cual será seleccionado de acuer=
do a
las necesidades del estudio a realizar.<=
/span>
Para el cálculo de la mantenibilidad se operó con la misma metodología, ejemplo la probabili=
dad
que un equipo esté reparado a las 10 horas es del 64%, a las 20 horas es 86%
ver Figura 9. En el caso del estudio de la mantenibilidad se puede pronosti=
car la probabilidad de que un equipo esté reparado en un cualquier lapso de tiempo de interés, indic=
ador
muy válido para evaluar estrategias que permitan disminuir los tiempos de
reparación.
El parámetro de forma β de la distribución de We=
ibull
para el cálculo de la fiabilidad, índica en que=
parte
de la vida se encuentran los elementos (curva de la bañera), en el estudio
realizado el valor de β es 1.39 lo que indica que los equipos no han
entrado la etapa de envejecimiento que se caracteriza por el aumento de la tasa de fallos. En la práctica el parámetro =
46;
debe superar el valor de 3 para considerar que los equipos se encuentran en=
la
etapa de envejecimiento.
El tiempo medio entre fallos obtenido es 2405 horas (=
cada
2405 horas se espera que uno de los 51 equipos
analizados falle) y el tiempo medio para la reparación es de 10 horas. Los
tiempos de operación son muy superiores a los tiempos de reparación para el
estudio realizado, la disponibilidad total calculada es del 99,5%. Esta
información confirma que la mayoría los equipos=
no
han entrado en la zona de desgaste (el tiempo medio entre fallas es alto y =
los
tiempos de reparación son bajos).
Conclusi
·
El paso primordial para el cálculo de los indicadores es la validez de
los datos, es necesario implementar un método con formatos definidos para la recolección=
de la
información de los indicadores RAM (tiempo operativo entre fallos y los tie=
mpos
necesarios para la reparación).
·
El tiempo de reparación de un equipo está dividido en: tiempo para la=
detección de la falla, tiempo
logístico para conseguir y organizar los recursos necesarios, tiempo activo=
en
la reparación, tiempos de pruebas e incluso tiempos de traslado. Para el
análisis de la mantenibilidad es necesario incluirlos todos.<=
/span>
·
Los estudios de la fiabilidad pueden enfocarse tomando varios criterios, por eje=
mplo,
se pueden calcular para flotas o grupos de equipos o para cada equipo, tamb=
ién
se los puede analizar para un determinado modo de fallo o para todos los mo=
dos
de falla ocurridos, esta variedad de posibilidades proporcionará información diferente, lo c=
ual es
un apoyo importante para la toma de estrategias para mejorar la fiabilidad =
de
los equipos.
·
Los indicadores de fiabilidad y mantenibilidad proporcionan informaci=
ón
general válida, determinan hacia donde debemos dirigir los
esfuerzos para la conservación adecuada de las funciones de los equi=
pos,
dichas acciones deben estar encaminadas alargar los tiempos entre fallos y
disminuir los tiempos de reparación, para afirmar estas estrategias se deben apoyar en otras
metodologías proactivas como el Análisis Causa Raíz, Análisis de los Modos =
de
Fallos y Efectos, Mantenimiento Centrado en Fiabilidad, Análisis de Pareto,
etc.
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PARA
CITAR EL ARTÍCULO INDEXADO.
Gallegos Lond=
oño,
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, S.
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grupos electrógenos prime . Conciencia=
Digital, 3(3), 44-61. https://doi.o=
rg/10.33262/concienciadigital.v3i3.1266
![3Dedi=](3D"03Articulo_archivos/image043.jpg")
El artículo que se publica es de exclusiva responsabilidad de los autor=
es y
no necesariamente reflejan el pensamiento de la Revista Ciencia Digital.
El artículo queda en propiedad de=
la
revista y, por tanto, su publicación parcial y/o total en otro medio tiene =
que
ser autorizado por el director de la Revista
Ciencia Digital.
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