Taller Mapeo Fallas C

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O.Aguilar Consultor de Empresas

Taller de Mapeo de Fallas 1

Relator: Ing.Omar AguilarPh.D Ciencias, Hungría

Prof. Universidad de Santiago de Chile

Email: [email protected]

Consultor de EmpresasConsultor de Empresas

Diaman Consulting Services O.Aguilar Ph.D



Omar D Aguilar Martinez

Ph.D en Ciencias Físicas

• M.Sc en Ciencias Físicas, Academia de Ciencias de Cuba , 1972

• Ph.D. en Ciencias Ingeniería Física, Academia de Ciencias de Hungría, 1988

• Experto del Organismo Internacional de Energía Atómica, Viena, Austria , 1995 - 2000 en la temática de análisis por fluctuaciones y dinámica no - lineal.

• 30 trabajos publicados.

• 5 Proyectos dirigidos

• Investigador director del Proyecto: No. 199-1811 Código FONTEC “ Desarrollo de metodologías de diagnóstico para la mantención predicitva en la industria, con herramientaas científicas y tecnológicas de última generación”

• Director Técnico DIAMAN SA, Chile/1999-2001/

• Director “Asesoría en Procesos Industriales”/2002-2007/

• Director “Diaman Consulting Services”/2008/

• Profesor de la Universidad de Santiago de Chile (USACH)/2002-2009/

• Relator Internacional y Consultor de empresas

Emails:[email protected]

“No basta saber, se debe también aplicar.

No es suficiente querer, se debe también hacer.¨

Johann Wolfgang von Goethe

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Temario:

I. Fundamentos del Análisis de Causa-Efecto. Conceptos básicos.

II. Patrones y relaciones. La trayectoria a la falla.

III. Ejemplos de Mapeo de Fallas. Taller de Aplicaciones.

IV. El análisis de causa – efecto y su relación con el Mapeo deFallas.

•Análisis de fallas de componentes

•Investigación de la causa - raíz

•Análisis de causa – raíz (ACR)

•Mapeo de fallas para el mantenimiento.

•Taller de Aplicaciones



V. Análisis de causa – raíz. Herramientas para lasolución de problemas

•Conceptos estadísticos básicos y sus aplicaciones

•Principio de Pareto

•Histogramas

•Diagrama de Ishikawa o Espina de Pescado

•Árbol de fallas y su cuantificación

•Gráficos dirigidos firmados

•Taller de Aplicaciones.

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VI. Características evaluadas durante la implementación delMapeo de Fallas

•Identificación y eliminación de la causa

•Identificación y eliminación de los mecanismos de fallas

•El manejo de la información sensible

•La canalización adecuada de la información (funneling)

•Reporte del malfuncionamiento

•Reconocimiento del defecto



VII. Implementando el proceso de Mapeo de Fallas

•Creando el equipo de mapeo de fallas

•Descripción de los objetivos

•Capacitando al equipo de Mapeo de Fallas

•Creando la infraestructura

•Describiendo como el proceso trabajará

•Esquema y orden de implementación

VIII. Desarrollo de aptitudes para el trabajo en Microsoft Excel®

IX. Taller de Aplicaciones Grupal :Pasos para dar inicio alMapeo de Fallas y al Análisis de Causa-Raíz

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Introducción.

Si Ud., asiste a este curso es posible que no esté totalmente satisfecho con la realidad en que trabaja su empresa. Este curso le permitiráconvertir la descripción práctica de los procesos de fallas que se le han presentado, en una herramienta que le permite saber “que es lo que tiene Ud., tiene derecho a esperar” de su equipamiento y las herramientas necesarias para entender que significa.

La realidad de su sistema actual (! y su confiabilidad !) se convierten en un excelente punto de partida para lograr mejores desempeños. Una vez que sabe lo que debe esperar y porqué, estará en condiciones de poder introducir mejoras esenciales para el desempeño de su sistema.

¿Copa medio vacía o medio llena?



Objetivos del Objetivos del ““Taller de Mapeo de FallasTaller de Mapeo de Fallas””

• Mostrar un sistema de gestión de información (de bajo costo) que reconoce patrones en eventos o condiciones que tienen una relación directa con la falla que le precede.

• Reconocer y documentar las diferentes etapas por las que transita la trayectoria a la falla, de forma de poder en futuras ocasiones reconocer el defecto, el mecanismo de falla y los modos de fallas asociados para poder evitar o mitigar las consecuencias de la falla.

• Aprender a conformar el equipo de trabajo para el Mapeo de Fallas

• Mostrar las herramientas de diagnóstico y análisis que deben manejar los integrantes del equipo de Mapeo de Fallas.

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Fundamentos del Análisis de Causa-Efecto.

Los términos de Análisis de causa – raíz, Análisis de Causa – efecto, se han vuelto muy popular en el mantenimiento técnico actual.

Numerosas empresas y consultores ofrecen una gran variedad de técnicas para realizar estos análisis. Se han creados software que ayudan a realizar estas tareas en forma rápida y confiable.

Cundo se realiza un buen análisis de causa – efecto, se pueden lograr destacados e impresionantes avances en la confiabilidad operacional de las instalaciones industriales.



Dos de las técnicas mas comunes utilizadas con este fin son:

• Análisis de Causa – Raíz

• Diagramas de Ishikawa.

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El curso que presentamos, utiliza estas técnicas para desarrollar un programa de gestión científica de los recursos involucrados en el mantenimiento, que se ha conocido como “Mapeo de Fallas”.

Para comenzar a estudiar los elementos básicos que conforman este programa requerimos de considerar algunos conceptos básicos que serán utilizados como herramientas de trabajo en este programa.

De esta forma comenzamos con los conceptos de Patrones y Relaciones.



Patrones y relaciones.

Con mucha frecuencia el ser humano busca patrones y relaciones para poder juzgar los hechos.

Si una persona mira al cielo en una noche despejada, visualizará numerosas estrellas que aparentan una distribución aleatoria. A medida que estudiamos la astronomía, muchas de aquellas las agrupamos y encontramos significados en la representación de figuras de animales, cosas, etc.

Si en nuestra empresa miramos los datos asociados a sistemas mecánicos (P,T,Vibraciones,etc) nos parecerán de igual forma, aleatorios. Sin embargo estos datos tomarán forma y sentido sin son examinados en el contexto de patrones establecidos. En muchos casos estos podrán ser ligados a eventos significativos como la falla mecánica o roturas.

No hay nada nuevo bajo el sol. Eclesiastés 1:9

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TEFmedia 239.79 249.55desv 6.602294 230.06error 0.027534 230.83

249.30238.48246.31239.20233.94231.89234.30239.96249.20238.24244.68243.10249.29232.21231.43242.53235.06233.76237.28232.23247.78239.19242.96231.21237.05249.94243.28247.56230.97234.71243.33242.46246.56230.52237.80244.76248.75

Serie 1

TEF vs Fallas

200.00

220.00

240.00

260.00

280.00

0 10 20 30 40 50

No.Fallas

TEF

Series1



TEF vs Fallas

200.00

220.00

240.00

260.00

280.00

0 10 20 30 40 50

No.Fallas

TEF

Series1

TEF 245.43 media241.24 10.40 desv255.85 0.04 error248.67237.17251.29262.76259.85247.24256.91254.06236.75227.48240.86234.02254.45245.19250.55241.18238.20257.84220.64250.74240.79237.09259.28247.76232.44244.92246.73243.42247.34240.06250.36230.79236.72255.60272.14237.44238.80242.65

Serie 2

8



Estos patrones y relaciones existen y están ahí presentes. Nuestro reto es tener la paciencia y la disciplina para establecer mapas de patrones de estos datos y monitorear cómo ellos se comportan.

En este sentido es conveniente empezar por la forma y formato de los datos que consideraremos en nuestros análisis.

Formato de los datos primarios.

Al certificar la calidad de los datos obtenidos ya sea por un proceso de medición, o bien un proceso de falla en la cual esta ocurra por unenvejecimiento normal de la componente, producto del fin de su vida útil debemos fijarnos en que:

• Los datos registrados deben tener un comportamiento normal.

• Los datos registrados pueden no aparentar ser totalmente normales,pero mediante una simple transformación, los convertimos en normal.



Por ejemplo, los datos de la izquierda aparentan un proceso distorsionado de normalidad, pero los mismos datos una vez hecha la transformación de aplicar la función logaritmo natural a los valores de X, los convierte en una distribución prácticamentenormal. Esta es una influencia de escala. Recordar que la escala logarítmica simplemente amplia el rango dinámico de la escala.

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Datos sesgadosDatos sesgados((datos malosdatos malos). ). Datos primariosDatos primarios ((datos correctosdatos correctos) y ) y su incertidumbresu incertidumbre. . Datos depurados Datos depurados ((procesadosprocesados). ).

Datos sesgados son datos que contienen algun error sistemático. Tipos de estos datos vienen dado por errores de apreciacion en el instrumento de medición. En las situaciones de interés para nosotros, pueden ser datos que estan influídos por un proceso de mala operación sistemáticade la toma de muestra.

Datos primarios o datos correctos, son aquellos datos que se toman y en los que no han intervenido criterios del analista. Estos datos son los que realmente hay que conservar.

Datos depurados. Son aquellos datos que son tomados, pero que tienen influencia de otros procesos que no son de interés específico.

Por ejemplo, si tomamos los datos de Tiempo entre fallas (de algún software de gerencia de activos de mantenimiento ) podemos encontrar que son no depurados si incluyen datos no relevantes al proceso de fallas, esto es, si incluyen los tiempos de reparación.

Microsoft Excel Worksheet



Histogram

02468

10

230.0

5615

41

233.3

7087

11

236.6

8558

81

240.0

0030

52

243.3

1502

22

246.6

2973

93

More

Bin

Freq

uenc

.00%50.00%100.00%150.00%

Histogram

02468

1012

220.6

3536

45

229.2

1899

36

237.8

0262

27

246.3

8625

18

254.9

6988

09

263.5

5351

More

Bin

Freq

uenc

.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%

¿Son los datos normales?

Serie 1

Serie 2

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Concepto Concepto de de confiabilidad confiabilidad de de mis datosmis datos. Su . Su relacirelacióón con n con los datos los datos que medimosque medimos.

Cuando el proceso de medición y de toma de datos se ha realizado correctamente, los datos deberian ser confiables, para su posterior análisis.

Una forma fácil y sencilla de aumentar la confiabilidad de mis datos, es aumentado el número de veces que tomamos los datos en condiciones similares y tomar la media aritmética y la desviación estándar.

Si damos un estimado del error de la toma de datos podemos establecer una medida fácil de la confiabilidad de mis datos.

Sin embargo, esta es una forma intuitiva de considerar la confiabilidad o no confiabilidad de mis datos. Un poco más avanzado nuestro curso, damos una interpretación más rigurosa del concepto de confiabilidad y no confiabilidad de la toma de datos en un proceso productivo.




Volviendo a la consideración de la información (datos primarios) que recibimos en un sistema mecánico, uno pudiera decir que una categoría de falla de una bomba pudiera ser cuando ella dejara de bombear o recircular el fluido.

Pero otra categoría de falla pudiera ser también, cuando ella dejara de brindar la presión adecuada de descarga. En un caso la bomba no funciona porque por ejemplo, el eje puede estar bloqueado, en la otra el eje no está bloqueado pero aún así ella es incapaz de realizar la función requerida.

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Ambos son posibles comportamientos reales, pero cada comportamiento dará lugar a un procedimiento diferente de modo de fallas y de reparación.

Una vez que se ha establecido las posibles trayectorias de malfuncionamiento operacional que conducen al desarrollo de diferentes modos de fallas, es que es posible colectar y agrupar los datos primarios en diferentes trayectorias hacia la falla. Ello nos ayuda a diagnosticar los problemas más comunes y a recomendar las acciones correctivas que nos permita resolver los problemas en el instante conveniente.

La influencia de la cantidad o volumen de datos.

Si hay una sola forma en que la componente falla (un modo de falla dominante) Ud., puede monitorear la trayectoria por la grabación o registro de un solo evento.




Si existen dos trayectorias de fallas posibles, se requerirán más ejemplos para poder determinar cuál es la más probable. Esto puede ejemplificarse con el lanzamiento de una moneda y el concepto deprobabilidad.

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TEMA AVANZADO. Concepto de probabilidad.

Idea intuitiva

Número, entre 0 y 1, asociado con la verosimilitud de que ocurra un suceso, 0 cuando estamos seguros que el suceso no va a ocurrir y 1 cuando estamos seguros que sí va a ocurrir. El problema es ¿cómo asignar ese número en situaciones de incertidumbre?

a) A veces se estima por la frecuencia relativa. Por ejemplo, una manera de aproximarnos a la probabilidad de que una intervención correctiva arriesgada en mi máquina (ejemplo, un ventilador) tenga éxito, es consultar el registro de las intervenciones de mantenimiento realizadas sobre equipos similares, si de las últimas 10, ha sido un éxito en 8, la frecuencia relativa es 8/10=0,8 y se parecerá a esa probabilidad.



La frecuencia relativa cambia, en el ejemplo anterior si el registro, en lugar de 10 equipos, tuviera 11, la frecuencia relativa sería necesariamente distinta (8/11 ó 9/11), pero hay una ley empírica que establece que cuando el "número de ensayos" (equipos, en el ejemplo) es suficientemente grande, la frecuencia relativa se estabiliza.

A veces, se define la probabilidad como el límite de la frecuencia relativa. ¿Cómo saber, en cada caso, si el "número de ensayos" es suficientemente grande?

Una parte de la estadística tiene que ver con este problema

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La gráfica muestra la evolución de la frecuencia relativa del resultado "cara 1" en 4 series de 100 tiradas de un dado.



Se observa que la frecuencia relativa oscila, que la amplitud de las oscilaciones va decreciendo a medida que aumenta el número de tiradas y que todas las series tienden a estabilizarse a la misma altura, también que 100 no es un número "suficientemente grande" para que la frecuencia relativa ya esté estabilizada (los valores finales de las 4 series varían entre 0,17 y 0,21).

b) Hay situaciones en que se puede calcular: si todos los resultados del experimento son igualmente probables, entonces la probabilidad se define (definición clásica o de Laplace) como el cociente entre el número de casos favorables y el número de casos totales.

La probabilidad de que el resultado de tirar un dado sea un uno, se calcularía de esta forma. Compárese el resultado 1/6 obtenido así con la gráfica anterior

T

F

CCSp =)(

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La independencia de las mediciones.

Es importante estar seguro de que las trayectorias seccionadas que conducen a fallas son efectivamente distintas y no solamente unaduplicación imperfecta de otras trayectorias.

Si dos trayectorias hacia la falla, son idénticas y conducen al mismo defecto, diagnóstico, reparación, causa y causa – raíz, ellas deberían ser incluidas en la misma categoría y no como categorías diferentes.

Este aspecto lo trataremos nuevamente cuando consideremos cómo fallan los equipos. Mucho de los preceptos adoptados por el mantenimiento científico se basan en considerar que las componentes restablecidas una vez reparada la falla, son independientes entre sí, lo que equivale a eliminar la presencia de la probabilidad condicionada, que sólo nos dificultaría el proceso de análisis de nuestros datos primarios.



La trayectoria a la falla.

Los individuos involucrados en el negocio del mantenimiento o confiabilidad de activos, llegan a reconocer la existencia de patrones en sus actividades.

En algunos casos estos patrones llegan a ser aparentes pues el equipo falla una y otra vez de la misma forma. Sin embargo existen otros patrones de fallas que requieren de un gran conocimiento y mucho más esfuerzo para identificarlos.

Independientemente del hecho que puede ser difícil de reconocer, es importante tener en la mente que todas las fallas son el resultado de una serie de pasos, y que estos pasos, por difícil que sean de visualizar, pueden ser registrados, identificados y caracterizados por un conjunto consistente de descriptores.

I have not failed. I´ve just found 10,000 ways that won´t work. Tomas Alva Edison.

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En este capítulo comenzamos a entregar al participante de este curso, un método para visualizar la trayectoria de eventos que finalmente conducen a la falla. Usando esta metodología es posible colectar y caracterizar datos, y manipularlos para producir un herramienta poderosa preventiva de la falla y que permite administrar la falla una vez que ella ocurre.



Causa sistémica

Causa Humana

Causa Física

Mecanismo de Falla

Defecto

Falla

Reporte de Malfuncionamiento

Diagnóstico

Funneling

Problemas

Identificación de componente en falla

Identificación de condición de componente

Análisis de Fallas

Análisis de la Causa Raíz

La trayectoria a la Falla

Microsoft werPoint Presenta

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Causa Sistémica.

El comienzo de cualquier falla puede ser encontrado con frecuencia en una causa sistémica o latente. Este es un gap (vacío) en una organización, procedimiento, o proceso que crea una trampa para alguien o algo, que hace que una falla ocurra. En ocasiones el gap es pequeño, pero una serie de circunstancias llevan a que la falla se desarrolle y ocurra. A veces los gap son sólo aparentes y se cierran por si mismo .

Ejemplo: Paso de condiciones del turno de trabajo, de un operario a otro durante el fin de un turno de trabajo sin que exista una adecuada comunicación. Otro ejemplo es el paso de una información de un colega a otro que no tiene la suficiente preparación técnica o conocimiento para entender el tema tratado.



Una lista de posibles causas latentes o sistémicas.

• Entrenamiento inadecuado

• Poco tiempo en las tareas

• Distracciones en el trabajo

• Distracciones de casa que se llevan al trabajo

• Objetivos que compiten

• Falta de alineamiento en la jefatura o liderazgo

• Procedimientos pobres o incorrectos

• Dirección inadecuada

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Causa Humana.

El siguiente caso es la existencia de combinación de circunstancias que llevan a que un individuo o grupo de individuos sean atrapados en acciones que se conviertan en en la causa humana de la falla.

Este paso puede ser ejemplificado por una omisión, un acto, pero que conecta a la persona con la falla.

Ejemplo: Un mantenedor pasa la orden de trabajo no finalizada a otro para que concluya la tarea, pero debido a que esta cansado de la jornada, olvida dar todos los detalles (no hay registros de calidad), lo que puede ocasionar que se convierta en la causa humana de la falla.

Las causas humanas de fallas con frecuencia generan accidentes catastróficos



Causa Física.

A menudo la búsqueda de la causa de la falla cesa cuando la causa física es hallada. Moviéndose hacia debajo de la causa física para identificar la causa humana y la causa sistémica, puede con frecuencia terminar en problemas. Esto se asocia a la “culpa” que pueden experimentar los participantes.

Ejemplo: La causa física puede ser cualquier componente de un soporte que no se coloca o no se instala adecuadamente y que no es registrada por una inspección o control de calidad debido a que este procedimiento está ausente.

Adobe Acrobat Document

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Mecanismo de falla.

El siguiente paso en la evolución del camino o trayectoria a la falla, es cuando el evento que establece una causa física, propicia un mecanismo de falla. Si el mecanismo de falla no es detenido en tiempo, el produciráun defecto.

Independientemente de que existe un número infinito de modos de fallas, existe un número relativamente pequeño de mecanismos de fallas.

Un aspecto importante que es una pista para identificarlos, es que los mecanismos de fallas dan lugar normalmente a signos que permitendetectarlos. Por ejemplo, la corrosión deja óxido presente; la fatiga de metales o componentes mecánicas engendran movimientos de vibraciones inusuales, o desplazamientos de desalineamientos.

Cualquiera que sea el signo, es posible observar e intervenir el mecanismo de falla antes que el proceda al punto en que de lugar a un defecto.

Microsoft werPoint Presenta



Defecto.

Después que el mecanismo de falla ha estado “trabajando” por un período apropiado de tiempo, se producirá un defecto. El mecanismo del defecto comienza el proceso estadístico que determinará cuando una falla ocurrirá.

De igual forma que no todo mecanismo de falla lleva a la falla, muchos defectos no resultan inmediatamente en una falla.

Ejemplo: Una pequeña fisura o crack, no producirá inmediatamente una fuga, pero esta fisura con una situación de una presión extremadamente alta en el conducto, puede llevar a la presencia de la fuga. Loimportante es darse cuenta que al igual que en el mecanismo de falla, el defecto es una anomalía que puede detectarse, por lo que produce otra oportunidad para implementar los pasos de prevención.

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Falla.

Con la presencia de un defecto y cierto conjunto de circunstancias, la falla se hará presente.En los estudios de confiabilidad, la falla se asocia con la pérdida de alguna función específica del activo. La falla es la siguiente etapa o paso en la trayectoria hacia la falla y es diferente en esencia del defecto (este le precede) y la emisión del reporte de Malfuncionamiento (que lo sigue).

Como veremos un poco más adelante en detalles, estos tres eventos no simultáneos (defecto, falla y reporte de malfuncionamiento) están separados en el tiempo y por la naturaleza estadística del proceso. La capacidad para especificarlos y separarlos nos da la efectividad de un programa de confiabilidad.



Reporte de Malfuncionamiento.

Una vez que ocurre la falla, media cierto tiempo entre que la falla es reconocida y se reporta. Es importante que la emisión de este reporte incluya la función que se perdió, y el comportamiento problemático que se exhibe. En este sentido hay que ser lo más verídico posible. No es inusual que las descripciones de estos reportes de malfuncionamiento vayan llenos de coloridas descripciones y de cierta dosis de “invención” de la persona que escribe el reporte.

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Diagnóstico.

Una vez que el Reporte de Malfuncionamiento fue emitido, puede comenzar la etapa de diagnóstico. El diagnóstico puede ser considerado por ejemplo, que ocurre remotamente sobre la base de información que puede ser obtenida remotamente (por ejemplo vía Internet).

Si existe un modo dominante de falla, y una gran experiencia con reportes de Malfuncionamiento, asociado con la ocurrencia de ese modo de falla, es posible que pueda ser solucionado en forma óptima y rápidamente. En otros casos diferentes, este paso de diagnóstico sólo apuntará a otros subsistemas donde la falla puede haber producido el comportamiento que esta siendo experimentado.



Canalización (Funneling).

El objetivo de la canalización (de información) es reducir el foco de un sistema general a un subsistema, o a un componente específico del equipo, antes de empezar el paso consumidor de energía, recursos y tiempos que es la solución del problema (troubleshooting).

En general este paso da una “pista” que permite focalizar en un subsistema específico el problema que se analiza.

Ejemplo: Una locomotora a diesel, puede exhibir un “problema de carga”que puede resultar de un problema en el motor, o de una falla de alternador principal. Si el sistema esta expulsando un humo negro pesado en el momento de la falla, el síntoma aparente apunta hacia un problema de motor.

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Solución de problemas (Troubleshooting)

Este es un paso que consume recursos intensivos y tiempo. Puede llegar a incluir el desarme de todo el equipo en sus componentes para identificar la componente fallada y sus condiciones. Es altamente invasivo. Hacer pasos falsos o inefectivos en la solución de problemas, puede ser muy costoso. Por ello hay que tratar de ser los más efectivo posible.

Por ello una mejor canalización puede llevar a mas eficiencia y efectividad en este paso.



En el caso de la locomotora, una estela de humo negro pesado en el momento de la falla, puede indicar al que diagnostica recomendar que se haga énfasis en solucionar el problema enfocado al motor antes que otras alternativas. Aunque este paso parezca obvio, tenga presente que el trabajo de la persona encargada de solucionar el problema , puede estar ubicada lejos del lugar que la falla ocurrió. Incluso el motor puede no estar funcionando, de manera que le es imposible observar o aplicar algún instrumento que le permita observar los síntomas del sistema en operación.

A estos efectos para esta persona, un alternador muerto le parece igual causa que un motor muerto.

Entonces los siguientes pasos le ayudan a dilucidar las medidas a tomar.

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Identificación de componente en falla.

Este paso trata de la identificación de la componente que ha fallado, para después en un paso siguiente establecer las condiciones del estado de la componente. Hoy día muchos técnicos de mantenimiento (apremiados por la producción) se convierten en simple sustituidores de partes o componentes para que el sistema vuelva a trabajar “normalmente”.

Como norma, a menudo, dos terceras partes de las componentes cambiadas, no han sido responsable de la falla ocurrida, y están en buenas condiciones de trabajo.

Imponiendo la condición de que no sólo se sustituya la componente fallada, sino también se analicen las condiciones presentes (anómalas) puede ser una buena sugerencia para evitar que se cambien partes en buenas condiciones de trabajo.



Identificación de la condición de la componente.

El siguiente ejemplo nos muestra la importancia de separar el acto de identificar la componente fallada , de la identificación de la condición de la componente.

En los sistemas electrónicos que usan módulos, no es poco frecuente encontrar que cuando existe algún mal funcionamiento se sustituye todo el módulo, y sólo interesa que el equipo continúe trabajando normalmente. Sin embargo podía haber ocurrido que sólo el conector tuviera una pérdida, o el cable se hubiese pelado, etc, lo que introducía un cambio de resistencia, por ejemplo.

En este caso es mejor describir el modo de falla, como “Dispositivo X sustituido y operación restablecida” más que hablar de un modo de falla específico. Esto permite que en un futuro se pueda, de alguna forma comprobar que elemento falló en el módulo.

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Análisis de la falla.

Este paso se encuentra ya en el esquema de “trayectoria a la solución”. Aquí se identifica el Mecanismo de Falla. Como es sabido existen pocos Mecanismo de Fallas, por lo que la tarea es un poco más simple si conocemos algunas pistas y características de cada posible mecanismo de fallas.

Por ejemplo, la presencia de óxido, nos enfoca a un mecanismo de corrosión como Mecanismo de Fallas. Otros mecanismos quizás no sean tan evidente, pero con una buena dosis de experiencias por parte del investigador (analista de fallas) le dará la habilidad para identificar estos signos que conducen a la “trayectoria a la solución”.



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Análisis de la Causa – Raíz.

El segundo paso en el camino hacia la solución del problema, es el ACR. En este se identifican los tres niveles de causas:

1. Causa Física

2. Causa Humana

3. Causa Sistémica o Latente.

La capacidad de prevenir la misma falla de que ocurra nuevamente, y de prevenir todos los eventos similares, es directamente proporcional a la efectividad de la organización en encontrar la causa – raíz de la falla.

Ambos pasos AF y ACR dependerán de tener recursos entrenados y dedicados que estén asignados a la realización de estos pasos.

No es realista suponer que las mismas personas que realizan la reparación, puedan ejecutar estas tareas de análisis. Deben ser diferentes recursos.



Ejemplos de Mapeos de Fallas. Taller de Aplicaciones.

Analice el siguiente caso:

En una planta de procesos, el ingeniero de Proyecto decide instalar un nuevo compresor de baja velocidad como parte del proyecto de innovación de su empresa.

Opera a 400 rpm, por lo que piensa que no es necesarios efectuar procedimientos de balanceo o alineamiento riguroso. Piensa que es suficiente utilizar una técnica rudimentaria para alinear el eje del compresor con el eje que lo maneja (ejemplo usar una regla larga, o medir el desalineamiento en altura utilizando un juego de mangueras). Su idea central es que maquinas rotatorias a bajas velocidades no es necesario alinearlas o balancearlas.

Microsoft Word Document

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Causa sistémica

Causa Humana

Causa Física

Mecanismo de Falla

Defecto

Falla

Reporte de Malfuncionamiento

Diagnostico

Funneling

Problemas

Identificación de componente en falla

Identificación de condición de componente

Análisis de Fallas

Análisis de la Causa Raíz




El Análisis de Causa Efecto (ACE) y su relación con el Mapeo de Fallas.

Volvamos al tema brevemente discutido al principio del curso delAnálisis de Causa – Efecto.

La configuración clásica (en un marco temporal) que nos lleva al ACE es:

Causa Efecto

tiempo

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Una máquina falló por sobrecarga.

Una máquina por sobrecarga falló

Para tener un conocimiento integro de algo (por ejemplo un proceso) es necesario comprenderlo causalmente.



Seleccione y analice.

Una empresa gasta por encima del presupuesto en mantenimiento.

• El gasto efectuado por encima del presupuesto fue causado por costos operativos mas elevados en las tareas de mantenimiento, ó

• El gasto efectuado por encima del presupuesto produjo una menorasignación de dinero al presupuesto del próximo año.

Toda causa es también un efecto

Todo efecto es también una causa

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En muchas empresas se utilizan los “5 Por qué” como método para solucionar problemas.

Estas preguntas destacan las relaciones de Causa – Efecto. Sin embargo en este entorno, el análisis es un tanto lineal, y simple. Ello lleva a inclinarse hacia una única Causa Raíz de la cadena.

Problema Causa

¿por qué?

Causa Causa Causa Causa Raíz

¿por qué? ¿por qué? ¿por qué? ¿por qué?

John Stuart Mill (1806-1873) estableció en sus investigaciones que los efectos se convierten en causas con el paso del tiempo. De aquí podemos hacer un mapeo de causas y relacionarlo con el mapeo de fallas como sus efectos o consecuencias.



Una definición más exacta es que para cada efecto existen causas (y no sólo una).

Llegar a la Raíz de un problema es un proceso de identificación del sistema de causas.

La raíz es un sistema de

causas

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Análisis de fallas de componentes.

La definición de la función deseada de un Activo, define los objetivos deMantenimiento respecto del mismo. Un modo de falla es un evento que causa una falla funcional o pérdida de función.

Una vez que se ha identificado el modo de falla, hay que analizar quépasa cuando ocurre, es decir las consecuencias en el activo y decir quése hace para anticipar y prevenir, corregir o detectar la falla o rediseñarel equipo.

Diferentes modos de falla pueden generar iguales síntomas.

Los modos de falla pueden ser causados por:

• Desgaste y deterioro

• Errores humanos

• Problemas de diseño

• Combinación de ellos



El Análisis Modal de Fallas y Efectos (AMFE; FMEA, del inglés) permite seleccionar la apropiada estrategia de Gerenciamiento deFallas.

Tal como lo señala Moubray en su libro RCM2, existen 6 patrones defalla en la maquinaria actual.

A continuación está graficada la probabilidad de falla en función de la edad operacional. En los casos A, B y C se observa que laprobabilidad de falla aumenta con la edad operacional, éste comportamiento es consecuencia del desgaste y más común encomponentes que están en contacto directo con algún material ofluido.

En cambio los patrones D, E, y F no presentan relación entre laconfiabilidad y la edad operacional

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Curva de Falla Tipo “A”: Curva de la bañera. Tiene una alta mortandad infantil; bajo nivel de fallas

aleatorias y alta probabilidad de falla al final de la vida útil(zona de envejecimiento o desgaste).

Ejemplo: Motores, vehículos, etc

Curva de Falla Tipo “B”: Comportamiento de fallas aleatorias bajas y luego acentuada en la zona de

desgaste

Ejemplo: Lámparas, tubos de rayos catódicos, etc

Curva de Falla Tipo “C”: Aumento gradual de la probabilidad de falla en concordancia con el

desgaste; lento envejecimiento

Ejemplo: Equipos complejos con gran variedad de tecnologías.



Curva de Falla Tipo “D”: Probabilidad inicial de falla baja, un incremento agudo de la probabilidad de

fallas y luego constante con probabilidad de fallas aleatoria.

Ejemplo: Edificios, puentes, infraestructuras, etc

Curva de Falla Tipo “E”: Probabilidad de falla aleatoria (permanece constante no guarda relacion

con el enevejecimiento) en toda su vida útil

Ejemplo: Edificios, puentes, infraestructuras, etc

Curva de Falla Tipo “F”: Elevada mortandad infantil y luego probabilidad de falla constante

Ejemplo: Equipos electrónicos

30



Ejemplo de distribución de fallas

en un avión comercial (Boeing 747).

11 %

4 %

2 %

5 %

89%

7 %

14%

68%



Las consecuencias de falla describen lo que pasa cuando ocurre unmodo de falla, el objetivo de éste análisis es establecer si es necesario realizar un Mantenimiento Proactivo, dependiendo de las consecuencias operacionales o de Seguridad que tenga el modo defalla.

¿Cómo realizar un modelo AMFE?

Conceptos practicos que debemos saber para realizar un efectivoConceptos practicos que debemos saber para realizar un efectivoanalisis AMFE: analisis AMFE:

Evento falla : Falla en una bomba

Modo de Falla: Falla en engranajes (Ponderado)

Frecuencia: 12 fallas al año

Impacto: $ 1 200 000 por falla

Pérdidas totales:$ 14 400 000 al año

31



Desarrollar concepto de falla, diagrama de flujo, análisis de vacíos y hojas de cálculos preliminares

Realizar un trabajo preparatorio1

Multiplique la frecuencia por el impacto da cada evento de falla en el análisis

Calcule las pérdidas4

Entre la información en una hoja de cáculo electrónica y determine cualquier redundancia.

Sumarizar y registrar los resultados3

Entrevistar al personal de la instalación cuales son las fallas, sus frecuencias y su impacto.

Colectar los datos2

DescripciónPaso#

Comunique los resultados obtenidosEmita un reporte7

Verifique que los resultados son válidos Valide los resultados6

Determine el 20% o menos de las fallas que resultan en un 80% de las pérdidas

Determine “Lo poco significativo”5

Veamos los pasos involucrados en realizar un análisis modificadoAMFE:



Pasos preparatoriosPasos preparatorios--• Defina el sistema a analizar

• Defina la falla

• Dibuje un diagrama de contacto

• Calcule la diferencia (gap)

• Desarrolle una hoja de dato en excel

• Desarrolle un esquema de entrevistas

Colectar los datosColectar los datos--

Directamente de las fuentes...

Es lo mejor!!!

32



Sumarizar y registrar resultados Sumarizar y registrar resultados ––

Ejemplo: Evitar redundancias...

1 día1 x añoFractura de ejes

Fallo de Bomba

Recobrado

12 horas1 x mesRodamiento apresado

Fallo de Bomba

Recobrado

1 día1 x2 mesesContaminación de aceite

Fallo de Bomba

Recobrado

1 turno1 x mesFalla de rodamiento

Fallo de Bomba

Recobrado

ImpactoFrecuenciaModo de FallaEvento fallaSubsistema



Lo anterior se puede resumir (análisis)...

12 horas1 x añoFractura de ejeFallo de BombaRecobrado

12 horas12 x añoProblemas con rodamientosFallo de BombaRecobrado

ImpactoFrecuenciaModo de FallaEvento FallaSubsistema

33



Calcule la pérdida…Calcule la pérdida…

Donde f: frecuencia

P: pérdidas por ocurrencia (impacto)

PTotal = Pérdidas Totales por año.

TotalPPf =×

8 horas (pdp)24 horas.33 x añoFugas debidas a corrosión

Fugas de presión

Condensador

52 horas (pdp)2 horas26 x añoFiltro chuecoFalla del filtroMezcladores

96 horas (pdp)24 horas4 x añoReblandeci-miento

Falla de la banda

Compresor

144 (pérdidas de productividad)

12 horas12 x añoFallo de rodamientos

Fallo de Bomba

Recobrado

Pérdida Total (hrs/año)

ImpactoFrecuenciaModo de falla

Evento fallaSubsistema



Determinando “lo poco significativo” (PS) ...Determinando “lo poco significativo” (PS) ...

Ejemplo:

80 % del cuidado dado en un hospital es recibido por 20 % ó menos de los pacientes.

En la industria... 80% de las pérdidas en una instalación de manufactura está representada por 20 % o menos de sus eventos defallas. Esto significa que debemos solamente realizar análisis de “la raíz de las causas” del 20 % o menos de los eventos de fallas para eliminar o reducir el 80 % de las pérdidas de nuestra instalación.

El término “lo poco significativo” se debe al famoso economista italiano Vilfredo Pareto. El dijo ...”en un conjunto de objetos, ideas, personas y eventos, un POCO dentro del conjunto o selección es MAS SIGNIFICANTE que la restante mayoría”...

34



Taller de aplicaciones. Ejercicio I.

Considere el siguiente ejemplo para aplicar el PS:

$ 72 000$ 12 0006MF 5EF 5Subsistema 3

$ 1 250 000$ 1 2501000MF 2EF 2Subsistema 2

$ 108 000$ 6 00018MF 4EF 4Subsistema 2

$ 300 000$ 75 0004MF 3EF 3Subsistema 4

$ 1700 000$ 8502000MF 1EF 1Subsistema 3

Pérdida Total

ImpactoFrecuenciaModo de Falla

Evento de Falla

Subsistema



Pérdida Total PT*0.8

17000001250000 295000030000010800072000

3430000 2744000

Esta es la cantidad corespondiente al "poco significativo"

Solución al ejercicio...

35



Taller de aplicación. Ejercicio II. En un proceso de fabricación de circuitos integrados (para paneles de control de procesos mineros), las causas mas comunes de fallos son : corrosión, contaminación, defectos del silicio, metalización y el óxido. El en proceso de control de calidad de estos circuitos, las causas de fallo de 31 de ellos han resultado ser las siguientes:

corrosión (2);contaminación (14); defectos en silicio (1); metalización (2) y óxido (8).

Realice un gráfico de Pareto y ponga de manifiesto el orden de importancia de los fallos.



Tipo de Fallo Etiquetas FrecuenciasCorrosion 1 2Oxido 2 8Contaminacion 3 14Metalizacion 4 2Silicio 5 1Doping 6 1Varios 7 3

Histogram

05

1015

3More 4 6

Etiquetas

Freq

uen

.00%50.00%100.00%150.00%

FrequencyCumulative %


36



Valide sus resultadosValide sus resultados--Acudir a personas con experiencia que ud haya encontrado para que revise lo que ud halló. También se puede usar su sistema de datos computarizados para ver si el evento obtenido concuerda bastante bien con los datos de su sistema de administración de mantenimiento (Ejemplo, Datastream 7iD, SAP,etc)

Emita un reporte....Emita un reporte....

Es importante comunicar sus hallazgos. Su reporte debe incluir los siguientes items...

• Una explicación de la técnica empleada para el análisis

• La definición de falla usada

• El diagrama de flujo que se empleó

• Los resultados en forma gráfica y en tablas

• Recomendaciones de cuales de las fallas son candidatas para un ulterior análisis (por ejemplo un RCFA (root cause failure analysis)

• Una lista de todos los involucrados en el análisis incluyendo todas las entrevistas

• Asegurese de que ud comunica los resultados de los análisis a aquellos que les hizo entrevistas, de forma que cada cual se pueda sentir confortable con su participación en el estudio.



Resumiendo los propósitos del AMFE son:Resumiendo los propósitos del AMFE son:

• Identificar cuales pueden ser los modos de fallas potenciales y conocidas

• Identificar las causas y efectos de cada modo de falla

• Priorizar los modos de falla identificados de acuerdo al número de prioridad de riesgo.

37



Investigación de la causa raíz.

Cuando ocurre una falla, ésta se percibe a través de ciertas manifestaciones o síntomas, no así la causa de falla. Esto lleva enmuchas oportunidades a actuar sobre las consecuencias y no sobrela raíz del problema, de modo que la falla vuelve a repetirse una yotra vez.

A mayor complejidad del sistema, habrá mayor dificultad en localizarel origen o raíz de la falla. Identificar la causa raíz es fundamental,pero sólo de por sí, no resuelve el problema, para ello habrá que estudiar distintas acciones correctivas.

El Análisis de Causa Raíz es una herramienta utilizada para identificar causa de falla, de manera de evitar sus consecuencias



Un análisis más profundo es mejor para ayudar a comprender los eventos y mecanismos que actuaron como raíz del problema, los cuales se pueden clasificar de la siguiente forma:

Análisis de falla de componentes (CFA, del inglés), la cual implica elestudio de las piezas dañadas, ayuda basarse en el modelo AMFE.

Investigación de Causa de Raíz (RCI), ésta herramienta incluye a la anterior, e investiga las causas físicas.

Análisis de Causa Raíz (RCA), ésta herramienta incluye a los dosanteriores, y estudia además el error humano.

Para realizar el Análisis de Causa Raíz a fondo, se debe ir más allá de los componentes físicos de la falla o raíces físicas y analizar las acciones humanas o raíces humanas que desataron la cadena causa –efecto que llevó a la causa física..

38



Ello implica analizar por qué hicieron eso, si debido a procedimientos incorrectos, a especificaciones equivocadas o a falta de capacitación, lo cual puede sacar a la luz raíces latentes, es decir deficiencias en elgerenciamiento, que de no corregirse, pueden hacer que la falla serepita nuevamente.

Este tema se estudia en forma intensiva en el Mapeo de Fallas.

El Análisis de Causa – Raíz.

El análisis de Causa Raíz es un proceso lógico de deducciones, que permite graficar las relaciones causa-efecto que nos conducen adescubrir el evento indeseable o causa raíz, preguntándonos:

¿cómo? ( forma que puede ocurrir una falla)

¿por qué? (cuales son las causas de la misma)



Los hechos son respaldados mediante observación directa,documentación y deducciones científicas.

Se utilizan variedad de técnicas y su selección depende del tipo deproblema y datos disponibles:

• Análisis causa-efecto

• Árbol de fallo

• Diagrama de espina de pescado

• Software de RCA que ayudan a la construcción del árbol de fallosy a la documentación del proceso (En este curso establecemos las aptitudes, requerimientos y bases para poder desarrollar estos análisis en base a Hojas Excel).

39



Mapeo de Fallas para el Mantenimiento. Taller de aplicaciones

Suponga que tenemos una planta cuya función principal es abastecer de calor para diferentes oficinas en su entorno. En día determinado se recibe una llamada de uno de los clientes, notificando que la oficina no está recibiendo calor y el lugar esta muy frío.

Las oficinas son calentadas por agua caliente. El sistema de calentamiento del agua se describe con detalles en el siguiente diagrama.

La tarea básica del personal que atiende esta instalación es monitorear el nivel de agua en el tanque, y estar seguro de que no alcanza un nivel por debajo de un cierto nivel prefijado.



Agua caliente al serpentín

Válvula de control

Intercambiador de calor

Bomba de circulación de agua

Retorno de agua calienteFuente de combustible y

retorno

40



La persona que trabaja en la oficina, primera en llegar (por ejemplo el superintendente) escribe un reporte de malfuncionamiento con la queja de que no hay calor suficiente.

En este aspecto la persona encargada de diagnosticar lo que ocurre, revisa los Modos de Fallas que por experiencia tiene anotado (Este es uno de los secretos para obtener una rápida solución al problema detectado, la conexión entre los Modos de Fallas y el reporte de Malfuncionamiento).

De acuerdo con los registros tenidos del sistema, hay 5 modos de fallas anotados:

1. Termostato – funcionamiento incorrecto

2. Serpentín de calentamiento – con sedimentos

3. Intercambiador de calor – en falla

4. Bomba – funcionamiento incorrecto

5. Sistema de combustible – Fuera de servicio



Historia reportadas.

Termostatos (mal ajustados, dañados)

Serpentines (desconectados por residuos, o corrosión)

Intercambiador de calor (sedimentos por agua no tratada correctamente)

Bombas (único elemento dinámico en el sistema, que tiene ocasionales fallas)

Sistema de combustibles (experimenta problemas ocasionales, debido a que es parte de otros procesos y por ello su afectación es muy importante)

Encontrar la solución correcta del elemento en falla puede depender de la experiencia del personal que responde al diagnóstico, o de poder calcular la probabilidad de falla de cada elemento en el contexto, basado en el número de veces que ha ocurrido anteriormente.

41



Supongamos se aplica la siguiente estadística registrada:

1. Termostato – 50 %

2. Serpentines – 30 %

3. Intercambiador – 15 %

4. Bomba – 5 %

5. Sistema de combustible - ≈ 0 %

Supongamos que el Mapeo de Fallas provee la siguiente información.



b) Si la bomba circula libremente y esta operando, chequear la bomba cerrando la válvula de descarga y chequear la presión de descarga. Si está por debajo de la condición operacional, hacer una OT para inspeccionar la bomba y remover y reparar de ser necesario. Si trabaja a presión normal de descarga, troubleshooting para modos de fallas anormales.

a) Chequear si Bomba esta trabajando. Si no conectar. Si el breaker se dispara en un rato, resetear y tratar una vez más. Si de nuevo ocurre, chequear si la bomba trabaja libremente. En ese caso, haga una OT para un electricista chequear si el circuito del breaker y el circuito está dañado.

4. Bomba –FI- 5%

b) Si la T de salida está en o por encima de lo normal, chequear operación correcta de la bomba.

a) Si hay evidencia que todo el sistema de agua caliente esta afectado, lo mas probable es que haya fallado el intercambiado del lado del agua. Chequear parámetros o decir a un DIN chequear temperatura de descarga del agua saliendo del intercambiador. Si la T es muy debajo del parámetro operacional, escribir una OT para limpiar los tubos del intercambiador

3. Interca-mbiador - en falla- 15%

b) Si la válvula está fría , enviar un DIN a chequear zonas adyacentes; si estácaliente empezar troubleshooting por otros problemas menos frecuentes.

a) Colocar manos cerca de las válvulas,o la fuente de suministro, ¿está caliente? Si está, hay evidencias de que polvo o partículas estén depositadas y atasquen el serpentín. Si no, despachar un DIN con herramientas para limpiar el conducto.

2. Serpentin –Sed- 30 %

b) Llamar persona de queja, chequear si termostato esta situado bajo. Chequear si cambiando a bajo y alto, se oye a las válvulas cambiar, y el agua caliente fluir por los conductos. Si no es así, despachar una persona DIN con las partes apropiadas, si la respuesta es si, pasar a alternativa 2

a) Si es FI, problema es en un solo lugar, si es en 2 ó 3, probablemente sea alternativa 3

1. Termostato – FI- 50%

42



Chequear operación nominal y ver si el sistema de cobustible trabaja normal. Si es así, volver a pasos superiores. Si no, volver a instrucciones de Mapeo de Fallas para diagnosticar el subsistema de combustible.

5. Sistema de combustible –FdS – 0%



El objetivo de la información provista durante el proceso de Canalización, es asistir a la persona del equipo que trata con el problema (aunque tenga poca experiencia)a:

Identificar el problema tan rápido como sea posible.

Usar el recurso DIN tan efectivo como sea posible

Hacer más efectivo el uso de los recursos

Para un conjunto grande de empresas este no es el punto final (aquellas que no trabajan sólo en forma reactiva). Ellas quieren llegar y conocer la causa del deterioro y porqué el deterioro se permitió que llegara a la fase de falla. Para estas compañías hay dos pasos mas:

1. Análisis de Fallas

2. Análisis de Causa -Raíz

43



Análisis de causa – raíz. Herramientas para la solución de problemas.

En el ACR se utilizan distintas herramientas que permiten una solución integral del problema que se analiza. También ellas juegan un papel destacado en el Mapeo de Fallas. Veamos en detalle aquellos conocimientos que deben tener los Analistas de Fallas y de Análisis de Causa – Raíz.

Conceptos estadísticos básicos y sus aplicaciones.Concepto de error e incertidumbre.

En ciencias e ingeniería, el concepto de error tiene un significado diferente del uso habitual de este término. En la práctica el término error se usa como análogo o equivalente a equivocación.

En ciencia e ingeniería, el error, está más bien asociado al concepto deincerteza o incertidumbre, en la determinación del resultado de una medición.



Más precisamente, lo que procuramos en toda medición es conocer las cotas (o límites probabilísticos) de estas incertezas. Gráficamente, buscamos establecer unintervalo como el de la Figura 1,

donde con cierta probabilidad, podamos decir que seencuentra el mejor valor de la magnitud x.

Este mejor valor x es el más representativo de nuestra medición y al semiancho ∆x lo denominamos la incertezao error absoluto de la medición.

xxxxx ∆+≤≤∆−

44



xx ∆− x xx ∆+

Figura 1Tanto los instrumentos que usamos para medir como las magnitudes mismas son fuente deincertezas al momento de medir. Losinstrumentos tienen una precisión finita, por loque, para un dado instrumento, siempre existe una variación mínima de la magnitud que puede detectar.

Esta mínima cantidad se denomina la apreciaciónnominal del instrumento. Por ejemplo, con una regla graduada en milímetros, no podemos detectar variaciones menores que una fraccióndel milímetro.



Existe una limitación intrínseca en el proceso de medición, la que denominamos incerteza intrínseca o falta de definición de la magnitud en cuestión.

Por ejemplo, un técnico de mantenimiento realiza mediciones de los niveles de vibración locales en la carcaza de un motor. Cada vez que mida, el nivel que marca el sensor de mediciones será un poco diferente.

45



Precisión

Exactitud

Un concepto muy importante es el de exactitud y precisión

¡Es imprescindible en ciencia e ingeniería especificar los errores de medición!



La nomenclatura moderna usadaen Metrología para denotar los conceptos discutidos en este capitulo puede encontrarse consultando las publicaciones sobre el tema elaboradas por la International Organization for Standardization (ISO 3534-1993)que puede obtenerse a través de la pagina de Internet del National Institute of Standard and Technology ( NIST ) de los EE. UU. (http://www.nist.gov/).

La institución equivalente en Chile es el Instituto Nacional de Normas(INN: www.inn.cl)

46



Tipos de errores mas comunes en el mantenimiento:

Error absoluto:

Error relativo porcentual:

Error relativo:

xx ∆±

xx

rel∆

=ε

relrel εε ⋅=100%



- Variables y Gráficos.

La presentación y análisis de los resultados experimentales debe considerarse como parte integral delos experimentos.

Es realmente útil que los datos obtenidos se presenten en un gráfico, donde quede resumida la información para su apreciación y análisis.

En la mayoría de los casos un gráfico es más útil que una tabla de valores, especialmente en los casos en que:

• Los experimentos se llevan a cabo midiendo unavariable Y en función de otra X que se varía independientemente y se quiere interpretar la relación funcional entre ellas.

47



Ejemplo para la discusión:

Determinacion de la dependencia entre la fuerza de desbalance y la velocidad de rotación de la máquina en un proceso de balanceo industrial.

Sabemos que: RmwRwRm

RvmmaF 2

222

====

r

w Desbalance

1 x RPM


fw π2=



Fuerza desbalance vs rpm

050

100150200250300350400

1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000

RPM

Fuer

za

RmwRwRm

RvmmaF 2

222

====

48



- Distribucion de frecuencias.

Cuando se realizan N mediciones de una misma magnitud X encondiciones de repetibilidad (es decir, cuando se controlan las cantidades de influencia sobre la magnitud de la misma manera encada medición independiente), la práctica recomendada es efectuarun análisis estadístico de los datos y expresar el resultado de lamedición en términos de los estimadores estadísticos valor medio<x> ó , desviación estándar de la muestra σX y Varianza SX.

Los datos obtenidos pueden representarse en un histograma delcual puede apreciarse cómo es la distribución de valores.

El mismo tipo de análisis puede emplearse en un proceso de control de calidad en una empresa, cuando se estudia un lote de unproducto a controlar y se analiza el grado de dispersión de algunade sus propiedades alrededor de un valor medio.

X



Cuando los datos estan dispersos, esta puede seguir un cierto patrón. Si por ejemplo, los dividimos en clases ordenadamente, puede aclararse la forma de su dispersión.

Esta forma de distribución de los datos inherente a su variabilidad se llama “distribucion de frecuencias”.

Para verlo con mas claridad se utiliza un gráfico que se denomina “histograma de frecuencias”.

En el histograma se observan 3 propiedades de las distribución de datos:

• Forma

•Tendencia Central o acumulación

• Dispersión o Variabilidad

De acuerdo a ello, el histograma da una idea del proceso, lo que no se logra con una tabulación de datos.

49



Procedimiento de elaboración de un histograma:

1. Reunir datos para localizar por lo menos 50 puntos de referencia.

2. Calcular la variación de los puntos de referencia, restando el dato del mínimo valor del dato de máximo valor.

3. Calcular el numero de barras que se usaran en el histograma (un método consiste en extraer la raíz cuadrada del numero de puntos de referencia).

4. Determinar el ancho de cada barra, dividiendo la variación entre el numero de barras por dibujar.

5. Calcule el intervalo o sea la localización sobre el eje X de las dos líneas verticales que sirven de fronteras para cada barrera

6. Construya una tabla de frecuencias que organice los puntos de referencia desde el mas bajo hasta el mas alto de acuerdo con las fronteras establecidas por cada barra.

7. Elabore el histograma respectivo.



Taller de aplicación (Ejercicio guiado): Un conjunto de obreros de mantenimiento correctivo son evaluados sobre su desempeño durante una jornada de trabajo.

Queremos representar la información obtenida sobre las calificaciones en forma de histograma.

Consideremos los puntajes totales y establezcamos los límites inferiores y superiores de estos puntajes.

Notas

353840424849515355565759606162636264666768697072747576777980828485899397

50



Clases o intervalos Frecuencia Punto medio o marca de clase

L Inferior - L Superior (f) PM

30 - 39 2 34,540 - 49 4 44,550 - 59 6 54,560 - 69 10 64,570 - 79 7 74,580 - 89 5 84,590 - 99 2 94,5

L Inferior: Limite InferiorL Superior Limite Superior

Maximo: 94

Mìnimo: 35100 – 30 = 70 70/7 = 10

Nùmero de datos = 36



Pasemos ahora a dividir el eje horizontal en segmentos de igual medida, señalando su punto medio y escribiendo debajo de cada uno el valor del punto medio de la clase correspondiente.

34.5 44.5 54.5 64.5 74.5.... Puntuación

51



Procedamos a dividir el eje vertical en segmentos de igual medida y colocar en cada una de las marcas las frecuencias.



Construir rectángulos cuyas bases sean las clases o intervalos y sus alturas las frecuencias correspondientes a cada clase

Un histograma es una gráfica de rectángulos sin espaciamiento estre ellos, que se construye colocando en el eje horizontal las clases o la variable a medir, y en el eje vertical, las frecuencias de la misma.

Histogram

02468

1012

35

45.33

3333

33

55.66

6666

6766

76.33

3333

33

86.66

6666

67

More

Bin

Freq

uenc

.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%120.00%



52



Taller de Aplicación de conocimientos:

Se reportan los valores de los pesos de 80 chapillas producidas por una máquina forjadora de una industria local. Estos se representan en la tabla que se adjunta.

a) Construir la distribución de frecuencias adecuadas a los datos

b) Construir el histograma de frecuencias absolutas

c) Comprobar si la máquina trabaja en forma adecuada

Pesos/mg/7.337.317.267.337.377.277.3

7.337.327.357.397.337.387.337.377.357.347.327.297.357.387.327.337.327.4

7.337.327.347.337.317.327.337.287.337.347.337.357.347.31

7.327.297.367.3

7.367.3

7.327.337.347.357.327.347.337.317.347.327.327.337.317.327.357.337.327.3

7.347.347.357.397.317.357.317.297.327.287.367.3

7.337.337.367.387.33

Datos primarios



Histogram

010203040

7.26

7.277

57.2

95

7.312

57.3

3

7.347

57.3

65

7.382

5Mor

e

Bin

Fre

qu

en

cy

.00%50.00%100.00%150.00%


Bin Frequency Cumulative %7.26 1 1.25%

7.2775 1 2.50%7.295 5 8.75%

7.3125 12 23.75%7.33 32 63.75%

7.3475 9 75.00%7.365 12 90.00%

7.3825 5 96.25%More 3 100.00%

Respuesta al ejercicio...


53



Taller de Aplicaciones. Discusión

El problema de los promedios.

Analice las siguientes distribuciones.

• ¿Son todas las distribuciones iguales?

• Significado físico de cada distribución.

• Evalúe la media, desviación estándar y concluya

Distribucion de fallasMes P Q R

1 1 0 02 1 0 13 1 1 104 2 2 225 2 5 316 3 9 347 4 15 368 6 23 369 8 28 3510 11 32 3311 15 33 3012 19 35 2413 24 36 1914 30 34 1515 33 31 1116 35 25 817 36 23 618 36 16 419 34 9 320 31 5 221 22 2 222 10 1 123 1 0 124 0 0 1




Media aritmética, Mediana, Moda y otras medidas de tendencias centrales.

Los parámetros más usuales con los que puede caracterizarse la localización de una distribución asociada a un conjunto de N datos son:

a) la media aritmética o promedio de las mediciones

b) la mediana

La mediana es el valor de la variable que separa los datos entre aquellos que definen el primer 50% de los valores delos de la segunda mitad. O sea que la mitad de los datos de la población o muestra están a derecha de la mediana y laotra mitad están a la izquierda de la misma.

N

xx i

i∑=

54



c) Moda

La moda corresponde al valor de la variable donde está la máxima frecuencia, o sea, que en un histograma la moda corresponde al valor de la variable donde hay un pico o máximo. Si una distribución tiene dos máximos la denominamos distribuciónbimodal, si tiene tres máximos trimodal y así sucesivamente.

La media la calculamos usando una fórmula, pero la moda la evaluamos directamente del histograma.

Estos tres parámetros son iguales en el caso de distribuciones simétricas respecto del valor medio y unimodales. Este es el casode una distribución gaussiana o normal (que serán estudiadas posteriormente).

En el caso de una distribución asimétrica, las diferencias entre moda, media y mediana pueden ser sustanciales.



1.5

1.6

1.7

1.8

1.9

2

2.1

2.2

0 2 4 6 8 10

-100

-80

-60

-40

-20

0

20

0 10 20 30 40 50 60

Taller de Aplicación (Ejercicio guiado): Simulación de rotación de una máquina industrial.

55



Histogram

020406080

1.7

53

60

7

1.7

91

05

2

1.8

28

49

7

1.8

65

94

2

1.9

03

38

8

1.9

40

83

3

1.9

78

27

8

2.0

15

72

4

2.0

53

16

9

2.0

90

61

4

2.1

28

06

0

.00%50.00%100.00%150.00%





Desviación estándar, Varianza muestral y otras medidas de dispersión

Tres parámetros importantes de una distribución son:

Valor medio o media aritmética

Tambien existe la media aritmética ponderada. En ella se otorga a cada valor de la variable xi, una ponderacion o peso wi que pueden ser diferentes ( ni son frecuencias absolutas)

La varianza

>=<=∑

xN

xx

N

ii

)()(

1

2

xVarN

xxS

N

ii

x =−

=∑=

==

∑

∑N

iii

N

iiii

wn

wnxW

56



La desviación estandar

El valor medio da una idea de la localización o valormedio de los valores en la muestra. En general <x> dael centro de masa (centroide) de la distribución. Tanto Var(x) como σx dan una idea de la dispersión de los datos alrededor del promedio. Cuando más concentradaesté la distribución alrededor de <x> menor será σx yviceversa.

xx S=σ



Taller de Aplicación (Ejercicio guiado).Los salarios mensuales de 4 técnicos de un Dpto de Mantenimiento,

son:

$ 450 000; 400 000; 470 000 y 950 000 debido a las diferentes funciones asignadas.

a) Encuentre la media aritmética de sus salarios

b) ¿Diría Ud que este promedio es típico representativo de los salarios?

c) ¿Cual es la dispersión de los salarios?

57



Respuesta:

Salario

450000400000470000950000

567500 media256693.7 desv est




Taller de aplicación .Discusión

Mediciones realizadas en equipos de una planta industrial que fueron agrupados en 4 grupos consistentes de 15, 20, 10 y 18 equipos, reportan valores medios de vibraciones de 4,5; 3.5; 4,0 y 3,2 mm/s respectivamente.

a) Encuentre la media ponderada de todos los equipos.

b) ¿Es representativa esta media de la población considerada?

58



Otras herramientas para el análisis de la raíz -causa:

Diagrama causa-efecto (espina de pescado):

Metodología •Escoja Problema a analizar

• Trace la espina dorsal

• Escriba las causas primarias

• Escriba las causas secunda-rias

• Escriba las causas terciarias

• Asigne ponderaciones

Recursos Materiales

Recursos Humanos

Métodos de Trabajo

Medio Ambiente



Procedimiento de elaboración:

1. Elaborar un enunciado claro del efecto (problema), datos de soporte. 2. Dibujar el diagrama del esqueleto de pescado colocando el efecto(problema) en un cuadro en el lado derecho. 3. Identifique de 3 a 6 espinas mayores. 4. Dibuje las espinas mayores como flechas inclinadas dirigidas a la flecha principal. 5. Identifique causas de primer nivel relacionadas con cada espinamayor. 6. Identifique causa de segundo nivel para cada causa de primer nivel. 7. Identifique causas de tercer nivel para cada causa de segundo nivel, y así sucesivamente. 8. Identifique causa raíz potenciales que le permitan llegar a conclusiones. 9. Para la determinación de las causas debe apoyarse aplicandoadecuadamente la técnica Lluvia de Ideas.

59



Medioambiente Métodos Personal

Climahúmedo

Calidad delproducto

Tipo deexhibidor

Falta demotivación Ausentismo

Rotación depersonal

Maquinaría Materiales

Clientes conventas bajas

Malositinerarios

Descomposturadel camiónrepartidor

Distancia dela agencia alchangarro

Medición

Seguimientosemanal

Conocimientode losmínimos porruta

Frecuenciade visitas

Elaboraciónde pedidos

Posición deexhibidores

Falta desupervición

¿qué produce bajas ventas?




Arboles de Fallas

Un análisis de árbol de falla (FTA) es un método deductivo,y efectivo de analizar el plan del sistema y la futura actuación. Involucra especificando un evento por encima de todo para ser analizado (Ej: falla en un compresor), seguido por la identificación de todos los elementos asociados en el sistema que podría causarque este evento ocurriera.

Los árboles de la falla proporcionan una representación simbólica conveniente de la combinación de eventos que producen la ocurrencia del evento de la cima. Los eventos y verjas en análisis de árbol de falla son representadas por símbolos.

Los árboles de falla es una metodología que para cada uno de los modos de falla que se detallen permiten encontrar y visualizar las causas básicas que provocan el defecto principal.

60



Algunas veces se realizan gráficamente análisis de árbol de falla usando una estructura lógica de AND Y OR (y y envez). A veces ciertos elementos, o los eventos básicos, pueden necesitar ocurrir juntos para que ese evento de la cima ocurra. En este caso, estos eventos se colocarían bajo un Y , significando que todos los eventos básicos necesitarían ocurrir para activar el evento de la cima. Si los eventos básicos solo activarían el evento de la cima, entonces ellos se agruparían bajo una verja de OR (envez).

El sistema entero así como se analizarían interacciones humanas al realizar un análisis de árbol de falla.

El análisis de árbol de falla es un proceso lógico, estructurado que puede ayudar identifique causas potenciales de fracaso del sistema realmente antes que los fracasos ocurran. Los árboles de la falta son herramientas de plan poderosas que pueden ayudar a asegurar que los objetivos de actuación de producto se alcanzen



61





Ejercicio de Aplicación.

Suponga que como resultado de un análisis, es posible identificar las fallas críticas y cuáles deberán recibir la mayor atención en el plan de mantención del chancador terciario Sandvik(*)

Éstas son:

1. Falla del subsistema lubricante

2. Falla del eje principal

3. Falla del conjunto excentrico

4. Hydroset no mantiene ranura

5. Conjunto de eje piñon no gira

Apliquemos la metodología del Arbol de Falla.

(*) Informe de Trabajo Curso – 2003. Universidad de Chile

62



Diagrama funcional de bloques



Arbol de falla general.

63



Falla Sist

Lubricante

Aceite no circula

Colector de suciedad tapado

Bomba ppal No trabaja

Falla en valvula de retencion

Filtro de aceite tapado

Aceite con temperatura elevada

Falla en radiador

TermostatoTG1 no actua

TG12 no actua

Arbol de falla del subsistema lubricante



Arbol de falla del subconjunto excéntrico

64



Arboles de fallas de los subsistemas:

• Hydroset

• Conjunto piñón



Gráficos Dirigidos Signados

Las relaciones de Causa – Efecto pueden ser representadas en la forma de GDS. Un Digraph es un gráfico que presenta arcos dirigidos entre nodos y un GDS es un gráfico en el cual los arcos dirigidos tienen un signo + ó – anexado a ellos.

Los arcos conducen de los nodos “causas” a los nodos “efectos”. Cada nodo en el GDS corresponde a la desviación del estado estacionariode la variable. El GDS tiene nodos que representan variables y ramificaciones o terminaciones que representan relaciones entre los nodos.

65



Para su comprensión, considere el siguiente ejercicio de aplicación: un tanque donde F1es el flujo de entrada y F2, el de salida. Sea Z la altura del líquido en el tanque.

La ecuación que representa el sistema es:

dtdZFF =− 21 R

ZF =2

F1

F2

Z



La visualización será:

Los GDS representan una poderosa herramienta de visualización y representación de modelos cualitativos gráficamente.

Se usa mucho para procesos de conocimiento causal en que queremos estudiar la relación entre las variables y descubrir aquellas que causan la falla en el diagnóstico de procesos.

Se emplean con un análisis de coherencias parciales

dZ

ZF2

F1

66



Taller de Taller de aplicacionesaplicaciones. . Determinar Determinar el el estado estado normal del normal del trabajo trabajo operacionaloperacional de mi de mi equipo mediante sencillas aplicacionesequipo mediante sencillas aplicaciones de de control de control de procesosprocesos..

Suponga el siguiente ejemplo para visualizar el uso del gráfico de control.

Una empresa minera que ha tenido fallas en componentes mecanicas y quiere se analize la tasa de incremento de partículas de Fe presente debido al desgaste de componentes en un aceite lubricante.

Para ello se han tomado muestras del aceite lubricante en la forma que se expone en la tabla. Determine el gráfico de comportamiento o tendencia de efectos presente en la relación entre las variables de desempeño.



Gráficos de Control.

Permite estudiar la relación existente entre diferents variables asociadas a un ciclo productivo.

Taller de aplicación.

Partamos de considerar los siguientes datos de un reporte de toam de muestra desarrolladas por SHELL a la empresa CODELCO division del Tte.

HierroHoras Lectura

0 0246 24502 46744 69

1002 1021240 1291470 1551830 1822240 2092510 2352800 2683122 302

67



Tendencia particulas vs tiempo y = 0.0954x + 2.7239R2 = 0.9961

0

100

200

300

400

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500

tiempo

lect

ura

de p

arti

cu

HierroHoras Lectura

0 0246 24502 46744 69

1002 1021240 1291470 1551830 1822240 2092510 2352800 2683122 302




Gráfico de Control de Efectos

Al utilizar límites establecidos por la estadística, se asume que los datos están normalmente distribuidos (siguen la conocida curva de distribución de Gauss); ellos permiten establecer niveles de alertas (±σ) o de peligro (±2σ) que son interpretados como una función de la media y la desviación estandar de los datos.

tendencia de Vabs/h

0

0.02

0.04

0.06

0.08

0.1

0.12

0.14

0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500

Horas

Vabs

/h

Series1

Critico superior

Critico inferior

Promedio

horas

lecturahabsV

∆∆

=/

HierroHoras Lectura Vabs/h

0 0 Dato-base246 24 0.097561502 46 0.085938744 69 0.095041

1002 102 0.1279071240 129 0.1134451470 155 0.1130431830 182 0.0752240 209 0.0658542510 235 0.0962962800 268 0.1137933122 302 0.10559

P ro m e dio 0.0990426D e s v s ta nda r 0.0183687C rit ic o S up 0.1357801A le rta S up 0.1174114A le rta Inf 0.0806739C rit ic o Inf 0.0623051

68



Elementos de la Confiabilidad. Distribuciones estadísticas

Confiabilidad . Se define como la probabilidad de un dispositivo para desempeñar su tarea adecuadamente, en un periodo de tiempo determinado en las condiciones de operación normales.

El concepto academico de la confiabilidad nos relaciona el tiempo de uso de un equipo, con la aparición de los fallos. La teoría más desarrollada es la probabilística.

ConfiabilidadConfiabilidad:R(t) (En inglés Reliability) de una pieza o equipo es la probabilidad de que este cumpla, sin fallar, una cierta función durante un 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 función densidad de fallo, la probabilidad de que ocurra un fallo será el área bajo la curva desde el origen a ese tiempo.

∫=t

dttftF0

)()(



Conceptos que utilizaremos en los estudios de confiabilidad (Resumen)

Densidad de fallas:

No – confiabilidad:

Confiabilidad:

Indice de fallas :

Tiempo medio entre fallas:

)(tf

∫=t

dttftF0

)()(

∫−=−=t

dttftFtR0

)(1)(1)(

)()()(tRtftZ =

)(1tZ

TMEF =

69



Distribuciones empleadas en el Distribuciones empleadas en el análisis de fallas...análisis de fallas...Distribución Exponencial.Distribución Exponencial.

Se emplea en componentes eléctricos

y electrónicos fundamentalmente

El Indice de Falla resulta constante, por ello se adapta bien a la zona de vida útil del equipo( zona inferior de la banera).

Cabe destacar que en esta distribución la probabilidad condicionada de fallo es independiente de la época considerada. Por esta razón no se adapta bien a elementos mecánicos en los que el desgaste se va acumulando desde su puesta en marcha y la probabilidad de falla debe ser creciente.

tetf λλ −=)( tetR λ−=)(

λ=)(tZ λ1

=MTBF

Curva bañera



Distribución NormalDistribución NormalLa distribución normal viene dadas por la expresión siguiente:

Y por

El Indice de Falla resultante es creciente, por lo que se aplica a elementos mecánicos o electromecánicos en la zona de envejecimiento.

22 2/)()2(

1)( σµ

πσ−−= tetf

dtetRt

t

22 2/)(

21)(

σµ

πσ

−−∞

∫=

)()()(tRtftZ =

Curva bañera

70



Taller de aplicación. Ejercicio guiado.En un centro de mecanizado, el peso medio de las piezas producidas es 0,302 Kg con una desviación estandar de de 0,025 Kg. Encuentre que porcentaje de las piezas producidas estará por encima de un peso de 0,376 Kg.

Procedimiento:

• Dibuje la curva normal

• Localize todos los valores calculados de la curva

•Calcule Z

•Obtenga la respuesta de la tabla.



Solución:

%15,00015,0)96,2(

96,2025,0

302,0376,0

==≥

=−

=−

=

Zp

xZ i

σµ

Procedimiento:

• Dibuje la curva normal

• Localize todos los valores calculados de la curva

•Calcule Z

•Obtenga la respuesta de la tabla.

71





Ejercicio de aplicación.

Una máquina forjadora, produce componentes y presenta fallas con un TMEF de 330 horas y una desviación estándar de 25 horas. Determine con que probabilidad se espera obtener un TEF de magnitud 339 horas.

72



Distribución de WeibullDistribución de WeibullPudiera demostrarse que la distribución acumulada es:

Siendo t > γ

Esta expresión se puede linealizar y obtener una expresión para los cuales se estima η y β por una rutina de regresión lineal y luego por aproximaciones sucesivas se halla γ que optimiza el coeficiente de correlación.

Lo importante aquí destacar es que en función de los valores queadoptemos de β, obtendremos índices de fallas crecientes (β>1), constantes (β = 1) o decrecientes (β<1). Esta distribución puede emplearse para cualquier tipo de componente y en cualquiera de sus etapas, seleccionando distintos valores de β.

βηγ

−

−=t

etR )(

1

)()()(

−

−==

β

ηγ

ηβ t

tRtftZ

−−−= η

γt

etF 1)(β

ηγβ

ηγ

ηβ

−−

−

⋅

−=

t

ettf1

)(



Distribucion Weibull: Como afecta el parametro β

73



La pendiente y β



Como afecta el factor de forma

74



Distribucion de WEIBULL

y = 0.4612x - 6.8766R2 = 0.9371

-8.000

-6.000

-4.000

-2.000

0.0000.000 1.000 2.000 3.000 4.000 5.000

ln(t)

ln(ln

(1/(1

-Fi

Series1 Linear (Series1) Linear (Series1)

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Taller de aplicación. Ejercicio guiado.



Ejemplo de Aplicación. Trabajo con las hojas de Weibull

• Fundamentos de La distribución de Weibull.


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75



Análisis del ejercicio de aplicación.

La técnica de Weibull puede ser usada para estimar la probabilidad en numerosos casos de aplicación al mantenimiento. Por ejemplo, es frecuente emplearla en estimar la vida de los rodamientos.

La vida del rodamiento tipo B-10 (falla del 10%) se obtiene cuando se estudia y prueban rodamientos nuevos bajo condiciones de carga, velocidad ylubricación específicas, con un resultado de falla del 10% de los rodamientos.

Suponga que usted ha probado 4 rodamientos y registrado la vida útil de cada uno de ellos:55, 70, 40, y 85 horas. Usted puede obtener la vida B-10 graficando los datos mediante la técnica de Weibull. La vida B-10 se obtiene localizando el 10% en la línea de ocurrencia sobre el eje vertical y encontrando el punto en el eje horizontal correspondiente..

Así, para el ejemplo, la vida B-10 es de 34 horas. Esto quiere decir, que a las 34 horas de operación, y para esos rodamientos en particular, fallarán un 10% de ellos



Taller de aplicaciones: Taller de aplicaciones: Evaluacion en terreno Evaluacion en terreno del estado de mi equipo del estado de mi equipo mediante sus registros mediante sus registros de fallas. de fallas.

Para ello utilizamos la hoja de Weibull.

76



Introducción.Introducción.

• Origen de fallas en las máquinas

Breve resumen de las tecnologías de mediciones más usadas en la actualidad para el mantenimiento por condición.



Un poco de historia….

• El principio de mirar, escuchar y sentir.

77



Sabemos que las tecnologías de mediciones permiten elevar la calidad del diagnóstico de condición a una herramienta predictiva con un alto valor agregado.

Las tecnologías de mediciones que se emplean mayoritariamente en la actualidad del mantenimiento y que tienen una óptima relación costo – beneficio son:

• Analisis de Vibraciones

• Analisis de Lubricantes

• Termografia

• Ultrasonido



Ultrasonido: Toda máquina producen fenómenos ultrasónicos que brindan información sobre las posibles fallas futuras en el comportamiento, a un nivel precoz de su estado. Por ejemplo, fugas de aires, fugas de corrientes y fugas de vacío producen silbidos ultrasónicos. Tambien cambios de espesores, medicion de estos, etc se pueden detectar con esta tecnologia.

78



Aplicación al SONAR

Pri ncipio físico de la medición con ultrasonido

Aplicaciones del ultrasonido

tVetiempovelocidadespacio

×=×=



Onda incidente Onda reflejada

ϕϕ

φ

aire

Material solido Onda trasmitida Fórmula de Fresnel

ri ˆˆ = φϕ sennsenn 21 =

79



Aplicación: Ultrasonido clínico

Aplicación: Ultrasonido industrial



Otros ejemplos, son:

• fenómenos ultrasónicos debido a las fuerzas de fricción entre los lementos de rodamientos. Estos producen cambios predecibles en casos de fallas en la lubricación.

• Fisuras y deformaciones que dan lugar a defectos en los ejes cuando las fuerzas friccionales rompren la capa de lubricante.

• Las trampas de vapor producen sonidos ultrasónicos cuando sor purgadas y cuando se producen condensaciones.

• Bombas que presentan condiciones de cavitación generan ultrsonidos del tipo de “máquina de pop-corn”.

80



Métodos del análisis de lubricantes

Visual Crackle

Espectroscopía Infraroja basada en la transformada de Fourier

Análisis Elemental

Conteo de partículas

Ferrografia



Cambio no visible o audible

Pequeñas burbujas (0.5 mm) aparecen y rapidamente

desaparecen

Burbujas (aprox. 2 mm) aparecen ,alcanzan el

centro creciendo a 4 mm y después desaparecen

Burbujas (aprox. 2 – 3 mm) aparecen ,alcanzan a 4 mm y se repite el proceso, llegando a un burbujeo violento y un centelleo

audible (crackling)

81



Resultados de la observación.Resultados de la observación.

• No hay crackling o burbuja de vapor después de unos segundos: No hay agua o emulsión presente.

• Si burbujas pequeñas (0.5 mm) se producen pero desaparecen rapidamente: 0.05 a 0.10 % de agua está presente.

• Si hay burbujas de 2 mm aprox., van al centro del sitio caliente, se aumentan a 4 mm aprox, entonces desaparecen: sólo 0.1 a 0.2 % de agua está presente.

• Para mezclas de 0.2 % por encima, las burbujas empiezan en 2 ó 3 mm creciendo a 4 mm, con el proceso repitiéndose una o dos veces. Para incluso los niveles superiores de burbujeos se producen centelleos audibles.

• Esté pendiente de la posible presencia de gases disueltos, refrigerantes, combustibles y solventes volátiles, que pueden causar falsas alarmas positivas.

Cambio no visible o audiblePequeñas burbujas (0.5 mm) aparecen y

rapidamente desaparecen

Burbujas (aprox. 2 mm) aparecen ,alcanzan el centro creciendo a 4

mm y después desaparecen

Burbujas (aprox. 2 – 3 mm) aparecen ,alcanzan a 4 mm y se repite el proceso,

llegando a un burbujeo violento y un centelleo audible (crackling)



Grupos funcionales de O-H que absorben luz en las regiones de los 3600 a 3400 cm-1 /agua, glicerina y etileno/.

Es posible determinar la prsencia de diferentes moléculas en la muestra tomada con FTIR /Fourier Transform Infrared Spectroscopy/ simplemente midiendo la absorción de luz a diferentes longitudes de ondas o números de ondas.

Espectroscopía Infraroja basada en la Espectroscopía Infraroja basada en la transformada de Fouriertransformada de Fourier

82



Espectro FTIR diferencial obtenido por sustracción del espectro de la referencia con el usado.



Análisis Elemental

83



Análisis de Análisis de partículaspartículas

¿Que es un PPM?

1 ppm = 1µg / g = 1mg/Kg = 1 onza/6500 galones de aceite.

Espectrómetro de absorciónatómica: Determinación de

contenido de metales.



La ferrografía.

El proceso de la ferrografía, es muy común entregarlo por parte de las empresas vendedoras de lubricantes, como un valor agregado a la compra de los tarros de lubricantes

En el proceso, el lubricante se hace pasar por una rejilla en presencia de un campo magnético. Las partículas de hierro de más dimensiones se decantan primero y se puede obtener la distribución volumétrica del número de partículas presente, lo que permite realizar un estimado del numero total de partículas en la muestra y en el interior del equipo.

84



La Termografía



Absorbe energía Emite energía

cuerpo

TAP εσ= 4 Ley de Stefan

ε = 1, cuerpo negro, emisor ideal

ε = 0, no absorbe ni irradia, reflector perfecto

I(λ,T) = 2πhc2 / λ5(ehc/λkT- 1) Fórmula de Max Planck para la irradiación del cuerpo negro

Fundamentos físicos de la Termografía

TBm /=λLey de desplazamiento de Wien

T:Temp. en grados Kelvin; A= Area; σ:Constante de Bolztman

Con B = constante

85



Reporte de termografía realizada a una subestación de 69 Kv.

TERMOGRAMA IMAGEN DE CAMPO

T. Amb °C 26.5 T. Ref. °C 35.0 T. Max °C 56.0 Delta T.°C 21.0

LOCALIZACION DE LA FALLA: FASE: T

Clasificacion del problema: medio Causas del posible problema: Deficiente contacto en la conexión de salida del secundario dentro de la mufa ( forway), en esta fase. RECOMENDACIONES: Limpiar

superficies de unión y asegurar buen contacto en la conexión de salida del secundario dentro de la mufa, en esta fase.

FECHA DE REINSPECCION:

ACCION CORRECTIVA TOMADA:

Caso estudiado



El AnEl Anáálisis de lisis de VibracionesVibraciones

86



El analista de vibraciones es cómo el médico de las máquinas...



Barra vibrandoBarra vibrando

Acelerómetro

¿Tipo de fase ?

¿Coherencia?

Un ejemploUn ejemplo de aplicaciónde aplicación

X

¿Qué conclusiones puede sacar el analista de los espectros?

87



Barra vibrandoBarra vibrando

Acelerómetro

Zona de fase opuesta (1800)

Peaks asociados a la armónica principal de la vibración

Coherencia significativa

Un ejemploUn ejemplo de aplicaciónde aplicación

X



Análisis de tendencias de efectos

88



Ventana frecuencial relacionada con la

componente mecánica

Valor RMS relacionado con nivel global de

componente

¿Ajuste exponencial : y = ae bt?

¿Ajuste lineal: y = mX + b?

Los valores anormales

determinan el tiempo de reserva para la

ejecución del mantenimiento

correctivo

N

XX

N

ii∑

== 1

Nivel Reparación

Medición

Tiempo de reserva

Evaluación de tendencias con un sistema de

ventanas frecuenciales.



Aplicaciones del análisis de vibraciones.

En una máquina mayormente rotatoria, el analista mide el espectro de vibraciones en determinados puntos, para descartardesbalances, desalineamientos o resonancias, por ejemplo.

Desbalance (1x)

1 x RPM; 2 x RPM; 3 x RPM

89



• Integración de las tecnologías de mediciones

Ruido acústico

Vibraciones



Análisis de vibraciones

Análisis de lubricantes

90



Termografía

Espectro acústico



P

P = Falla Potencial

P1= Cambios en vibraciones. Intervalo P-F 1-9 meses

P2= Residuos de particulas en aceite. Intervalo P-F 1-6 meses

P3= Termografia IR Intervalo P-F 3-12 semanas

P4= Mantenimiento Preventivo Cuantitativo P-F 5-8 semanas

P5= Ruido audible Intervalo P-F 1-4 semanas

P6= Calor por tacto Intervalo P-F 1-5 dias

F = Falla

P1

P2

P3

P4

P5

P6

F

[*] The Potential Failure to Failure (P-F) Curve. Jonh Moubray : Realibility Centered Maintenance II

Curva P - F

91



Características evaluadas durante la implementación del Mapeo de Fallas.

El objetivo de implementar un proceso de Mapeo de Fallas, no es simplemente tener otro proceso de negocio que administrar. El objetivo es instalar un proceso consistente (como por ejemplo el controlar el ambiente en un proceso productivo)que me asegure que un número determinados de salidas de mi sistema serán obtenidas.

La siguiente es una lista de las características que serán introducidas o significativamente mejoradas con el Mapeo de Fallas.

Identificación y eliminación de la causa.

Si el RCA es realizado de una forma que falla en identificar loscomportamientos de individuos específicos que producen la causa física, estos nunca cambiarán su comportamiento. De la misma forma, si falla en identificar las debilidades de los vacíos que existen en la organización o sistemas que permiten que las causas humanas ocurran, estas nunca serán corregidas.

Clima es lo que esperamos, tiempo es lo que conseguimos... Mark Twain.



El punto es que el RCA tiene que ser aplicado de una forma y consuficiente frecuencia para completamente eliminar el estigma asociado a la “causa”. La causa no es un falta.

Cualquier persona puede cometer errores. La única persona que no cometerá errores, es aquella que no hará nada. Lo mismo se cumple para una organización o sistema. La existencia de un vacío o de un error no es una sorpresa. La incapacidad para identificar o admitir la debilidad es el verdadero problema

Identificación y eliminación de los mecanismos de fallas.

Aquí nos limitaremos a los mecanismo de fallas de sistemas mecánicos. Estos son:

Corrosión

Erosión

Fatiga

Sobrecarga

92



Estos mecanismos son similares para fallas en sistemas eléctricos.

Muchas organizaciones tienen sistema de inspecciones para monitorear el deterioro de los sistemas mecánicos que resultan de varias formas de corrosión.Por ejemplo, monitorean grosor de la capa metálica de componentes importantes en puntos específicos y en intervalos dados, de forma que la razón de deterioro es monitoreada y el tiempo de falla o renovación puede ser determinado o predicho.

Otras organizaciones, no tienen este tipo de función y limitan sus escasos recursos en puntos que se asocian con la operación del negocio.Si ocurre una falla y la causa es una corrosión uniforme, estas empresas, tienen que “adivinar” la verdadera causa y tomar acciones que retrasaran el deterioro en el futuro.

Cuando la falla es el resultado de mecanismos de Fallas como laerosión o la cavitación (para las cuales en general hay poca evidencia presente después que la falla ha ocurrido) o la fatiga, la falla en general se asocia con “mala suerte”,etc.



Con el MF, las mejoras que pueden obtener se en ambos casos son bien diferentes.

En el caso 1, la aplicación de MF y la creación de una cultura de MF expande el conocimiento de los Mecanismos de Fallas a una población mucha más amplia.

Imagine una situación en su empresa en que cada participante del Dpto., puede reconocer los niveles de vibraciones excesivas que producen o causan una fatiga en componentes mecánicas. La vibración podrá ser eliminada antes de que el deterioro y la falla ocurran. Ello genera muchas personas que pueden actuar como inspectores, mirando y oyendo a los Mecanismo de Fallas.

En el otro caso, MF ayudará a crear la necesidad técnica de asegurar la confiabilidad y la integridad del equipo. Si no existe un departamento de inspección, el MF proveerá la oportunidad de tener todas las ventajas de los beneficios de un departamento de inspección, sin necesidad de los costos asociados a mantener uno.

93



El manejo de la información sensible.

Sea un sistema eléctrico que produce energía eléctrica.

Motor Diesel Supongamos ocurre un mal funcionamiento.

Generador La función es pérdida de la potencia de generación



El individuo que reporta el malfuncionamiento sólo conoce que se perdió la función de generación de potencia.

En el pasado han ocurrido Modos de Fallas del generador (eléctrico) y del motor (mecánico) que han resultado en este tipo de comportamiento. Para responder rápido, hay que ubicar si el problema es mecánico o eléctrico, pero como el personal de reparación es bien, eléctrico o mecánico, enviar a alguien errado producirá una demora en la solución del problema.

En esta situación, la canalización de información sensible (funneling), es la actividad de obtener información adicional que asista al proceso de seleccionar la reparación a la causa más probable.

Por ejemplo, se buscan síntomas adicionales, como si el motor ha expelido una nube de humo negro antes de la falla. O por ejemplo, los registros operacionales de días previos a la falla, muestran que la temperatura del refrigerante ha ido aumentando paulatinamente.

94



Con esta información, el analista puede reducir las alternativas probables, a las mecánicas solamente, y por tanto enviará al técnico con más conocimientos de la parte mecánica.

Reporte de Malfuncionamiento.

Para ser efectivo, es necesario conocer que función ha sido afectada, y como esa función se está comportando actualmente.

Veamos el siguiente reporte de un sistema de alarma.

La válvula magnética se pegó

La válvula magnética se rompió

La válvula magnética se congeló

A menos que tuviera visión de rayos X, es imposible dar un reporte de esas características por simple inspección. Sería mas realista reportar:

Válvula de alarma – No suena

Válvula de alarma – Sonido intermitente



Válvula de alarma – Sonido débil

Luego en una correcta implementación de una metodología de MF, es imprescindible investigar los reportes realizados anteriormente para ver cuán bien el personal identifica los problemas.

Reconocimiento del Defecto.

A medida que mejoremos el reconocimiento de los Mecanismos de Fallas en condiciones operacionales de nuestro sistema, existirán muchas más oportunidades de identificar defectos antes de que ellos causen fallas.

En un ambiente maduro o establecido de MF, una parte grande la población involucrada conocerá :

Que es un defecto

Que defectos han ocurrido en el pasado

Cuando determinado tipo de defectos ha ocurrido

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Como se debe reportar un defecto.

Con objeto de establecer las oportunidades de mejoramiento en elreconocimiento de defectos, como un resultado de implementar un programa de Mapeo de Fallas (MF), se requiere de alguna investigación.

Es útil, registrar cuantas veces un defecto aparente, ha permanecidoidentificado, hasta que la falla ocurrió.

Parte del valor agregado de instalar un programa de MF, es forzar a la organización a ser más proactiva y prevenir más fallas, identificando los defectos causantes de las fallas, antes de que la propia falla ocurra.



Sumario.

MF provee un sistema estructurado para organizar la histórica y clásica relación entre Reportes de Malfuncionamiento y los Modos de Fallas. Al hacer esto, obtenemos que:

• El Mecanismo de Falla puede ser identificado

• Las Causas – Raíz pueden ser identificadas

• La confiabilidad de nuestro sistema puede ser mejorada

• La respuesta del Mantenimiento puede hacerse más efectiva

• Las fallas y el impacto de las fallas pueden ser reducidas y mitigadas

Estos valores agregados pueden expresarse en monedas, aunque ello requiere de algún trabajo sistemático y de la conservación de registros, y por ello pueden ser una forma de establecer una relación costo –beneficios en esta inversión.

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Implementando el proceso de Mapeo de Fallas.

Para implementar un proceso de Mapeo de Fallas, es necesario prestar una gran importancia a los miembros del equipo que van a conformar el grupo de MF. Estos requieren ser “albañiles pensantes” y no arquitectos.

La mayoría de las actividades son del tipo en que se “aprende y piensa”estas son las funciones principales dentro de este esquema.

Veremos pasos a seguir en la implementación, que pueden variar de acuerdo a las características específicas de cada organización.

Creando el equipo de Mapeo de Fallas.

Hay 5 funciones que deben ser realizadas por los miembros del equipo de MF.

Ellas son:

• Mapeo de Fallas

• Diagnóstico



• Solución de problemas (Troubleshooting)

• Análisis de Fallas

• Análisis de Causa – Raíz

Pueden ser funciones ya incluidas en su organización o nuevas. Lo importante de estas funciones es que deben ser consideradas todas y no partes de ellas. Las acciones deben ser realizadas y en una secuencia temporal.

Los individuos que pertenecerán a este equipo, deben trabajar en las funciones asignadas a tiempo completo y no “parte del tiempo”. Con su trabajo, día a día, ellos incrementaran la efectividad del proceso de mantenimiento, por incremento de la información que estará disponible para la base de datos del MF.

Concentrando los recursos en manos del personal del equipo de MF, que tendrá acceso al historial organizado de registros confiables de las fallas, la respuesta del propio equipo será más rápida, más segura y más efectiva.

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Se sugiere comenzar el proceso de implementación del equipo MF por conseguir 5 individuos capaces ( con los atributos que detallaremos más adelante) y que la implementación del MF será su tarea principal hasta el momento que el programa de MF trabaje sin obstáculos.

Se requiere un líder para el grupo. Puede ser uno de los 5 participantes o un Project Manager (Gerente de Proyecto). En personas sin mucha experiencias es mejor que sea una posición independiente.

A continuación los atributos para las diferentes funciones del equipo de MF.



Con rigurosidad científica, pero con poder de

síntesis.

Se ajusta muy bien a un individuo con perfil de ingeniero mecánico. Educado en las técnicas de

reconocimiento e identificación de los Mecanismos de Fallas

El Analista de Fallas

Buenos conocimientos de escritura y redacción.

Debe aceptar sólo hechos. Entrenado en la metodología ACR rápida. Capaz de saber cuando es suficiente la información. Capaz de identificar causas humanas,

latentes y físicas detrás de las fallas.

El Analista de la Causa - Raíz

Deber ser muy activo y reconocido en sus habilidades por los hombres de talleres

Persona con excelente habilidades manuales, con la habilidad de reconocer defectos y comprender los

mecanismos de fallas. Es un link entre la oficina y el terreno

El reparador (troubleshooter)

Capaz de reconocer patrones y su relación con

otros eventos

Similares conocimientos al del contador de fallas, pero es una persona interesada en las labores de día a día,

como en una oficina

El especialista de diagnóstico

Se debe enfocar en tareas de largo plazo

Conocimiento del sistema, sus funciones, comportamientos y síntomas hasta la falla, los Modos

de Fallas y los sistemas de información usados en diagnóstico y solución de problemas

El contador de fallas

Consultor internoCon grandes conocimientos de administración de proyectos, y con la habilidad de mantener una visión

global de los objetivos y las actividades

Administrador del Proyecto

ObservacionesAtributosFunción

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Descripción de los objetivos.

Una vez formado el equipo de MF, debe prestarse especial atención a educar al equipo en el entendimiento de los objetivos de la iniciativa de MF.

Cada cual debe tener claridad en su tarea a ejecutar.

Alguno de los objetivos del proceso de MF.

• Mejorar la confiabilidad del proceso

• Mejorar la efectividad y eficiencia del mantenimiento

• Una vez logrados estos objetivos, facilitará identificar la relación entre los reportes de Mal Funcionamiento y los Modos de Fallas; y además encontrar un descriptor para la probabilidad estadística de cada Modo de Falla.

• La organización de la información y actividades va a depender de la implementación y mantenimiento de un sistema, en el que cada cual realiza su función.



Capacitando al equipo de MF.

Una vez que el equipo de MF tiene claro sus objetivos, estarán ansiosos de comenzar sus tareas.

Es una tarea muy importante mantener al equipo enfocado en una dirección simple. Ello puede involucrar hasta la forma en que se definen los términos más comunes. Las palabras usadas para definir funciones, componentes, condiciones de las componentes, puedendar lugar a una gran diferencia a medida que más personas se ve envuelta en el uso del proceso de MF, lo que puede dificultar mantener el proceso bajo control.

La educación del equipo involucra los siguientes elementos:

• La trayectoria a la Falla

• Elementos del proceso de MF

• El papel de cada uno de los miembros del equipo

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• Capacitación en las tecnologías de mediciones y de análisis de información con valor de diagnóstico

Toda la información básica que se requiere para capacitar en estas funciones a los miembros del equipo se suministra en este curso.



Creando la infraestructura.

El reto mayor es crear la infraestructura que trabaje para la implementación del proyecto de MF.

El primer elemento es la Base de Datos en el cual los Mapas de Fallas serán guardados. Teniendo en mente, que cada Mapa de Falla es un registro de una falla específica, la Base de Datos debe contener campos que permitan guardar todos los hechos relacionados con el ciclo de vida de una falla.

Para hacer esto podemos usar los programas EXCEL o mejor aún de Access, que tienen la ventaja de que existen en la mayoría de los computadores de las empresas relacionadas con las tareas de mantenimiento industrial.

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Cuestionario de entrada para el Reporte de Fallas y de Mapeo de Fallas

Fecha eventoReporte Número de Indentificacion

Inicial del equipoDescripción narrativa del evento

Reporte de Funcion afectadaMalfuncionamiento Comportamiento

Canalizacion Sintomasde informacion Comportamiento inicial

Vinculos con Alertas de computoel Mapeo Sistemas en que la falla

causa reporte de Mal Funcionamiento

Subsistemas o componentesque pueden causar reporte de

Mal Funcionamiento

Modos de Componente en fallaFallas

Condicion de la componente

Análisis de Fallas Mecanismo de Falla Electrico

Mecanico

Causa FisicaAnálisis Causa Causa HumanaRaíz

Causa Sistémica

Con el Excel...



Con el Excel...(segunda opción)


Fo Diaman Consulting Services

Reporte Inicial Reporte de Mal Funcionamiento Vinculos con el Mapeo Modos de FallasFallas en el motor derecho Fallas debido a rodamiento fuera de servicio Fallas en el sistema primario Fallas de rodamientoFalta de presión en compresor No se produce la presion necesaria y demora el trabajo Se observa que el sistema de compresión no trabaja en parametros nominales Fallas en sensor de presion

Mapeo de FallasIntroducción

de DatosDiaman Consulting Services O.Aguilar Ph.D

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Con el Access...

Microsoft Access Application

Asistente de Mapeo de Fallas



La siguiente es una lista de información que debe ser añadida a la Base de Datos del MF.

Reporte de Mal Funcionamiento

• Datos de la falla

• Numero de identificación del equipo

• Descripción narrativa de la falla ocurrida

• Funciones afectadas

• Descripción del comportamiento

Información relevante

• Componente en fallo

• Condición de la componente

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Información de Análisis de Falla

• Mecanismo de la Falla

Información del ACR

• Causa física

• Causa humana

• Causa sistémica o latente

Vínculo a información de canalización

• Síntomas físicos

• Comportamiento inicial

• Alertas de computadoras

• Sistemas en que las fallas pueden causar un Reporte de Mal funcionamiento.



• Subsistemas o componentes en que las fallas pueden causar un Reporte de Mal funcionamiento.

Mecanismo de Fallas

• Mecánicos

• Corrosión

• Erosión

• Fatiga

• Sobrecarga

• Eléctricos

• Sobrecarga – Transiente de potencia

• Sobrecarga – Pérdidas de carga

• Equivalente eléctrico de fatiga

• Rotura de aislamiento debido a calor

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• Rotura de aislamiento debido a ataque químico

• Abrasión mecánica

• Perdidas mecánicas

Adicionalmente debe haber un sistema para acceder rápidamente a la información necesaria para realizar las tareas asignadas al equipo de MF.

Ella debe trabajar de la siguiente forma:

• Diagnóstico

• Canalización de información de Diagnóstico a Reparación

• Reparación



Dos pasos quedan una vez que se ha creado la Base de Datos de MF, ellos son:

1. Identificación de los términos que se permiten usar en el llenado del Reporte de Malfuncionamiento y aquellos que serán usados en la descripción de los Modos de Fallas.

Los reportes de Malfuncionamiento son una combinación de funciones de sistemas y comportamientos ( o no comportamientos).

Los Modos de Fallas son combinaciones de componentes y condiciones.

2. Comenzar a llenar la Base de Datos.

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Describiendo como el proceso trabajará.

Una vez que el sistema de MF esta en fase de trabajo estable, elfuncionamiento día a día del proceso seguirá el patrón:

1. Los individuos que reportan la falla, seleccionaran la función más apropiada de la tabla. Los comportamientos que son apropiados para esa función, serán usado para completar la tabla de comportamiento, y la persona que llena el reporte seleccionará el comportamiento mas apropiado de la tabla.

2. La persona que realiza el diagnóstico, buscará en la base de datos, para encontrar todas las posibles alternativas de los Modos de Fallas.

3. Si existen diferentes posibles trayectorias que el reparador puede tomar, el diagnosticador chequeará para ver que información adicional se necesita para completar la canalización de información relevante.



4. Cuando toda la información relevante esta completa, el diagnosticador creará una lista ordenada de los Modos de Fallas más probables (una buena base de datos debería hacer esto en forma automática).

5. El que diagnostica comparará la lista de posibles Modos de Fallas y quién/cuando reparará con los recursos a su disposición.Esto lo debe hacer en forma rápida y efectiva.

6. Si el operario es incapaz de corregir el problema y la próxima forma de cura involucra al reparador (troubleshooter), este irá al lugar del sistema y comenzará los pasos que sean necesarios para aislar la causa del defecto.

7. Cuando el reparador identifica el problema, el hará un registro de la componente dañada y su condición, usando términos provistos en las tablas relacionadas de la base de datos.

8. Dependiendo de la extensión del problema y de la características de la organización, el reparador hará la reparación o escribirá una OT para que sea reparada por otros.

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9. Cuando el trabajo esté completo y los datos del MF han sido entrados, la componente con defectos se almacenará exteriormente junto con la evidencia necesaria que apunte al Mecanismo de Falla correspondiente.

10. El Analista de Fallas, identificará el Mecanismo de Falla y pasará la evidencia que permita identificar la causa al analista de ACR. El también trabajará junto con el mantenedor o el ingeniero de proceso para comprobar que el Mecanismo de Falla ha sido eliminado. También trabajará con los planificadores del mantenimiento para instalar los procedimientos de Mantenimiento Preventivo o Predictivo que impedirán que la próxima falla ocurra.

11. El analista de ACR usará los datos e información suministrada por el Analista de Fallas para investigar los tres niveles de causa – raíz. Cuando esta investigación esté completa, el preparará un breve reporte que será emitido a los individuos que son responsables para tomar las acciones correctivas.



Esquema y orden de implementación.

Siempre es conveniente usar una carta Gantt del orden físico de las actividades o hitos. Los primeros archivos de Mapeo de Fallas pueden ser más difíciles de generar ya que se basan en datos históricos que deben ser confiables. Pero después de ello, el proceso entrará en un ritmo de generación interna de Mapeos de Fallas y existirá pocos obstáculos para generar los apropiados archivos.

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Un aspecto muy importante del esquema de implementación estárelacionado con el equipo de MF y como ellos administran su día de trabajo.

El equipo debe empezar su labor con el rompimiento de las tareas que ejecutaban anteriormente. Si fallan en realizar esta transición, serádifícil que pasen seriamente a ocupar sus nuevos roles.



En los primeros momentos el equipo estará ocupado en crear los mapas, y en la investigación de fallas que habrán ocurrido alguna vez en el pasado. A medida que el tiempo pase y el programa de MF madure, los participantes del equipo se verán más involucrados en el día a día de la gestión del mantenimiento de los problemas que tienen actualmente.

La primera persona que estará relacionada con los reportes de Malfuncionamiento será el encargado de realizar los diagnósticos, y la segunda persona lo será el reparador.

Sus participaciones asegurarán que todas las reparaciones se ejecutarán y completarán rápida y de forma segura y que además la información será capturada y almacenada para futuros usos.

A medida que madure el proceso de implementación, el equipo de MF se convertirá en una parte integrante muy importante del equipo de mantenimiento de la organización.

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¿Cómo comenzar? ¿Hacia donde proceder?

El punto de partida para el equipo de MF es la recolección de las fallas históricas.

Aquí debe hacerse un énfasis fundamental en certificar la calidad del dato primario (ver temario del curso ·Estadística y Confiabilidad para la industria”) y comprobarlo (ver temario del curso “Auditoria Estadística del Mantenimiento”).

Los datos de fallas históricas deben ser depurados, sin sesgo, y normales.

Datos depurados: Aquellos datos que no tienen relación con procesos ajenos al perfil que responde el dato. Por ejemplo,los datos de los Tiempos entre Fallas, sin incluir los tiempos de reparación, de traslado al taller de reparación, de enfriamiento del equipo, etc.



Datos sin sesgo: Datos que no contienen errores de tipos sistemáticos debido a la alteración involuntaria del equipo de medición que interacciona con la fuente del dato durante el proceso de medición.

Ejemplo, datos de vibraciones tomadas en el pedestal de un sistema moto-bomba pero que el equipo de medición no esta correctamente calibrado.

Datos normales: Datos que responden a un proceso de medición de tipo normal, entendiéndose este concepto en el sentido estadístico de la palabra. Ejemplo: Los datos correspondientes a fallas de componentes mecánicas, debidas a un envejecimiento normal de la máquina o componente.

Involucrando al equipo en forma total, durante la creación de los primeros Mapeos de Fallas, aseguraremos que el equipo completo se logre familiarizar con el sistema y la disciplina que debe ser aplicada.

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Después que los primeros MF se han obtenido satisfactoriamente, el próximo paso será para el analista de Fallas y de ACR comenzar a investigar algunas reparaciones recientes.

Este trabajo tendrá los siguientes propósitos:

• Proveerá información para realizar un número de mapas de fallas

• Servirá para mostrar a cualquiera, una dosis de realidad, en el sentido de cuán bien esta trabajando el sistema.

• Servirá para mostrar a los restantes de la organización, sobre el nivel de seguimiento que pronto estará en acción.

Con un mayor contenido en las Base de Datos y con una familiarización mayor con el método de MF,los participantes del equipo podrán entender como trabaja actualmente el proceso de mantenimiento y como cambiará bajo la influencia del programa de MF.



Desarrollo de aptitudes para el trabajo con el EXCEL.

Para el trabajo con el EXCEL debemos tener incluidos los utilitarios de “Análisis de Datos” y “Solver”.

En el curso ha mostrado como instalarlos, y como usarlos. Es posible que durante la instalación de estas subrutinas, el Office pida que se introduzca el CD de instalación del Grupo Office.

A continuación se muestran los cuadros de diálogos más importantes para la gestión estadística de los datos del mantenimiento industrial.

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Cuadro de dialogo para el trabajo con el utilitario “Análisis de Datos”



Cuadro de dialogo para el trabajo con el utilitario Solver.

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Cuadro de dialogo para el trabajo con el utilitario Histograma.



Taller de Aplicaciones Grupal: Pasos para dar inicio al Mapeo deFallas y Análisis de Causa – Raíz en mi empresa.

Guía para la acción.

Será confeccionada por cada participante del curso en unión del relator del curso.

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¿Tiene Ud o su empresa datos de sus sistemas que quisiera analizar?



Fin de la Presentación

Contactos: Contactos: [email protected]@yahoo.com

diaman.consulting diaman.consulting @@gmail.comgmail.com

Hay tres clases de mentiras: La mentira, la maldita mentira y las estadísticas. Twain, Mark

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