ML volumen 10 6

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CONCLUSIONES Figura 4. Comportamiento de las funciones fiabilísticas relacionadas con un patrón de fallos con probabilidad condicional o tasa de fallo constante. La figura 5 muestra dos ejemplos extraídos del report de Nowlan y Heap, donde se evidencia la relación entre probabilidad condicional, densidad de probabilidad de fallo y probabilidad de supervivencia para la aplicación de una distribución exponencial y para una distribución de Weibull. La probabilidad condicional de fallo se mantienen constante para la distribución exponencial (patrón E), mientras que la probabilidad condicional primero crece y luego se mantiene constante en el segundo caso (patrón D) e igualmente los datos se ajustaron a una distribución de Weibull (para que no se crea que es aplicable únicamente al patrón A). En ambos casos, la probabilidad de no fallar (de supervivencia) decrece con el tiempo de operación (o lo que es lo mismo crece la probabilidad de fallo con la edad operacional). Figura 5. Ejemplos del comportamiento de las diferentes curvas probabilísticas (probabilidad condicional, densidad de probabilidad y probabilidad de supervivencia) para una distribución exponencial y una distribución de Weibull. Se aprecia como la probabilidad de supervivencia decrece con el tiempo de operación (probabilidad de fallo crece) Fuente: Nowlan y Heap. Reliability Centered Maintenance. United Airlines, 1978. 1. La interpretación de los patrones de fallos, resultados de las curvas de probabilidad condicional de fallo presentados en el report de Nowlan y Heap de 1978, se ha prestado a interpretaciones inadecuadas, al interpretarse impropiamente por algunos autores que el término probabilidad condicional de fallo significa lo mismo que probabilidad de fallo. 2. Algunos autores referencian correctamente el término probabilidad condicional de fallo cuando se refieren al eje Y de las curvas representadas en los seis patrones de fallo, pero al explicar los patrones se refieren a que, en “la mayoría de los casos, la probabilidad de fallo se mantiene constante” y por esa razón “no tiene sentido reemplazar componentes a una cierta edad si la probabilidad de fallo es constante en el tiempo”. Sin embargo, la probabilidad de fallo no es constante en el tiempo de operación. 3. El anterior razonamiento tendría sustento si no fuera por el hecho que la probabilidad de fallo no es lo mismo que probabilidad condicional de fallo. Y justo para los patrones y zonas de los patrones donde la probabilidad condicional de fallo es constante [λ(t)=λ], su probabilidad de fallo con la edad operacional, dentro del intervalo de vida útil, es creciente (¡!). 4. La asimilación del hecho que cuando la probabilidad condicional de fallo (o tasa de fallo local) es constante, la probabilidad de fallo crece en función del tiempo de operación, puede significar sensibles modificaciones de corrección de frecuencias de mantenimiento para muchas empresas que han creído que sus sistemas mantenían una probabilidad constante para todas las edades dentro del intervalo de vida útil. 5. Como la probabilidad de fallo es creciente en el tiempo de operación, durante el análisis y elaboración de las curvas fiabilísticas se debería dar respuesta a preguntas como: ¿Cuál sería el valor de probabilidad de fallo aceptable para los sistemas críticos específicos en mi contexto? ¿Para qué valor de probabilidad de fallo consideraríamos inaceptable el riesgo de continuar operando sin realizar algún tipo de intervención? ¿Qué deberíamos hacer para reducir la probabilidad de fallo a valores aceptables para cierto tiempo de operación y en mis condiciones de contexto? 6. Lo planteado por Nowlan y Heap con respecto a la edad y la fiabilidad, es que si la probabilidad condicional de fallo (obsérvese el término probabilidad condicional) de un componente crece con la edad, mostrando una zona de incremento rápido del deterioro, entonces sería oportuno asociar una “edad límite” de uso y lograr ejecutar alguna acción antes que el componente entre en la zona de deterioro (wearout zone). Esto con “el objetivo de reducir la tasa de fallo general” (overall failure rate). En este contexto, el deterioro (wearout) que se refleja con el incremento de la probabilidad condicional de fallo ─y cito textual─, “describe el efecto adverso de la edad en la fiabilidad y no necesariamente www.mantenimientoenlatinoamerica.com 14
implica cambios físicos”. Nowlan y Heap afirman en su report que solo un 6% de los componentes de aviones estudiados presentaban una pronunciada “wearout zone” (curvas A y B) y una “edad límite” debería ser aplicable a esos componentes. 7. De otra parte, del estudio de Nowlan y Heap, resultó que el 89% de los componentes de aviones estudiados estaban representados por curvas de probabilidad condicional de fallo constante (curvas de la C a la F) ─que no mostraban una zona con crecimiento de la probabilidad condicional de fallo asociada con una cierta edad y por ello no sería recomendable establecer una “edad límite” para realizar alguna acción de reemplazo. Sin embargo, si habría que determinar hasta qué edad la probabilidad de fallo del componente que se analiza sería aceptable para continuar operando sin intervenciones de mantenimiento. En este punto, el análisis fiabilístico y el mantenimiento preventivo predeterminado y según condición (donde pueda ser aplicable y valer la pena) tienen espacio para su aplicación con éxito. A este propósito, hay que decir que ya Nowlan y Heap le llamaban "on condition task" e incluían al "mantenimiento predictivo" como parte de las "on condition tasks", exactamente como esta estándarizado hoy en la norma europea EN 13306 Terminología de mantenimiento. 8. Los patrones con probabilidad condicional de fallos constante se asocian a la probabilidad de ocurrencia aleatoria de los fallos. Es decir, que un fallo puede ocurrir en cualquier momento de la vida del equipo, pero la probabilidad de que ese fallo aleatorio ocurra es diferente de momento a momento. 9. El report Reliability Centered Maintenance, presentado por los autores Nowlan y Heap, fechado en 1978, constituye una fuente original y confiable para asimilar el RCM, y establece claramente los elementos esenciales de un proceso RCM, que luego otros autores han extraído prácticamente sin modificaciones y otros han interpretado con fuerte distorsión, como demuestra este caso de la interpretación de los patrones de fallos (donde las curvas de probabilidad condicional de fallo han sido asumidas e interpretadas erróneamente como curvas de probabilidad de fallo). <strong>10</strong>. Si usted pertenece a una empresa que ha basado su plan de mantenimiento asumiendo que para sus sistemas más complejos la probabilidad de fallo se mantiene constante con la edad operativa, pues sería recomendable que con los datos de fallos acumulados, construya realmente sus curvas para los sistemas críticos y actué de consecuencia con los resultados de probabilidad de fallos que resultarán, y sean consideradas aceptables, en función de la edad operacional. Referencias 1. F. Stanley Nowlan y Howard F. Heap. “Reliability Centered Maintenance”. December 29, 1978, U.S. Department of Commerce, National Technical Information Service. Produced by Dolby Access Press. 2. EN 13306: 2017 Maintenance - Maintenance terminology. www.radical-management.com www.mantenimientoenlatinoamerica.com 15
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