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MINERÍA / MARZO 2019 / EDICIÓN 498 33 de que la confiabilidad se mejora si es reducida la frecuencia de las fallas en un intervalo de tiempo. (Nótese que falla aquí es parada). Tasa de fallas : algunas veces es expre- sada como el porcentaje de fallas en el número total de elementos o como número de fallas durante un tiempo t dado: por ejemplo: las baterías tienen una tasa de fallas de 1% durante el período la garantía de un año. ¿Es la estadística la respuesta? Una discusión muy común es si la con- fiabilidad es un problema estadístico o no; el manejo de datos tiene una utilidad inne- gable en la administración y dirección de organizaciones; es necesario distinguir si la estadística es usada para manejar da- tos reales y ver su comportamiento o para soportar predicciones y estimaciones que a veces rayan en especulaciones atrevidas e irresponsables. En mantenimiento se usan datos de todo tipo, cantidad y calidad y la discu- sión acerca del uso de grandes volúmenes de información debe ubicarse en la utiliza- ción responsable de los mismos y no en su existencia. Un caso real, de aplicación sensata de la información, lo realizó la industria aérea estadounidense en la década de los años 60, con un estudio que demos- tró que los distintos elementos fallaban de diferente manera y que un elemento par- ticular puede fallar de diversas maneras. De un modo más simple; no es lo mismo cambiar un elemento porque “va a fallar” o cambiarlo “porque falló”, que cambiarlo, porque se cumplió una frecuencia “antes de que fallara”. Precisando, no es lo mis- mo un elemento que falló por desgaste, a otro que falló por mala instalación o uno dañado por un accidente. Algunos autores se aferran a definir los postulados matemáticos como una verdad absoluta acerca de las fallas y niegan el hecho de que las cantidades de fallas analizadas mezclan efectos con causas; además niegan, que tener datos de fallas para analizar es aceptar que se tienen fa- llas y entre más datos, más fallas. La concepción de confiabilidad más común es como el tiempo promedio en- tre la ocurrencia de las fallas; esta expre- sión tiene varios matices que considerar, lo primero es recordar que la cifra es un promedio y que el concepto de fallas se relaciona más con paradas que con insa- tisfacciones como: derrames, producto no conforme o riesgos incrementados, que también son fallas. El dato como tal, es una cifra prome- dio; existe una gran diferencia entre pro- babilidad y la realidad, generándose mu- chas confusiones. Una falla probable es una falla posible y una falla ocurrida es una falla real y no necesariamente un al- goritmo de cálculo garantiza su ocurrencia en un momento determinado. Por ejemplo, un cálculo da como re- sultado una probabilidad matemática de falla del 75%, para un elemento que en promedio ha durado 1,200 días en un contexto operacional definido; esto no significa que no va fallar, ni que la falla sea inmediata. Es más, si hay otro que tiene probabilidad del 95%, este último puede fallar después y no significa que la estrategia de mantenimiento sea nece- sariamente diferente, especialmente cuan- do han estado mezclándose las causas (falla por mal lubricado o por error de montaje). Por eso, el uso de cifras calculadas, deseadas, estimadas, fijadas arbitraria- mente, imaginadas, recomendadas por manuales y hasta inventadas, pueden traer consigo porcentajes de error, inexactitud y deficiencias que exigen un manejo res- ponsable. Por ejemplo, una caldera puede tener las causas de falla que se muestran en la Figura 1. Si se analizan las fallas se tiene lo mos- trado en la Tabla 1. Es claro que no todas las fallas afectan la disponibilidad, por lo tanto, no podrían ser usadas en el cálculo del tiempo medio entre fallas (TMEF), como es usado de ma- nera recurrente. El tiempo medio entre fallas se calcula de la siguiente forma: TMEF = Tiempo de funcionamiento Número de fallas Volviendo con las fallas de la caldera: n Suponiendo que se producen 10 causas de falla en un periodo de 720 horas (1 mes). n Solo dos de las causas de falla ante- riores producen parada, generando 20 horas de parada en total. n Según el concepto tradicional de falla, el cálculo del tiempo medio entre fallas, para la caldera, sería así: TMEF = (720 horas - 20 horas) / 2 fallas = 350 horas Si la organización tiene como meta de tiempo medio entre fallas 300 horas, la caldera estaría cumpliendo. El tiempo medio entre fallas tam- bién permite calcular otro indicador conocido como probabilidad de fallas o de supervivencia durante un tiempo determinado (t) y bajo condiciones es- pecíficas (asociado en algunos casos al concepto de confiabilidad), su fórmula se expresa así: Probabilidad de falla = e -( ) t TMEF Para el caso de la caldera, la probabi- lidad de que esta no falle antes de la meta de 300 horas, es la siguiente: e -(300/350) = 42.5% Así, el analizar solo los números pue- de dejar tranquilo a algunos, sin embar- go, existen otras maneras de fallar que se pueden presentar en un activo, tales como: n Incumplimiento de estándares de aseo. n Protecciones inoperantes. n Situaciones peligrosas para la seguri- dad y el medio ambiente. n Mayor consumo de combustibles, es de- cir mayor costo. Entonces los eventos que ocasionan que el activo no desempeñe todas las fun- ciones requeridas como el usuario desea también se consideran fallas. Bajo esta óptica los cálculos de la caldera serían diferentes: TMEF = 720 horas - 20 horas /10 fallas = 70 horas Como para la organización la meta de tiempo medio entre fallas es de 300 horas, la caldera no estaría cumpliendo con el objetivo.