498 MINERIA MARZO

MINERÍA / MARZO 2019 / EDICIÓN 498 34 www.mineriaonline.com.pe Con este tiempo medio entre fallas se calcula la probabilidad de que la caldera no falle antes de esta meta, así: Probabilidad = e = 1.37% -( ) 300 70 Muy pocas organizaciones tienen los datos de tiempo medio entre fallas, tienen realmente un dato de tiempo medio entre paradas. Tampoco es usual que se registre la ocurrencia de fallas a nivel de causa y aunque algunas organizaciones lo hacen, sus sistemas de información dificultan el cálculo del tiempo medio entre fallas por- que existe confusión entre la parada del activo y la causa de falla de alguno de sus elementos. Conclusión El tiempo que se usa para los cálculos matemáticos del tiempo medio entre fallas o probabilidad de falla, sería mejor usa- do para definir las consecuencias de las fallas y establecer un plan de acción para mitigarlas. Si bien el tiempo medio entre fallas es un indicador cuyo objetivo es ex- presar el tiempo promedio que transcurre entre los eventos de paro de un activo, no representa realmente una medida de su confiabilidad si no considera las fallas que no ocasionen paros. Al no incluir todos los eventos de fallas, no es posible tener una visión completa del desempeño de un activo y del tiempo de funcionamiento entre fallas, por esto es recomendable entender qué se está mi- diendo al usar este indicador para tomar decisiones. El paradigma de los datos Los procesos empresariales usualmente poseen pocos activos de un solo tipo, es- tos tienden a ser puestos en operación en grupos en vez de ser puestos en operación simultáneamente. Los tamaños de la muestra tienden a ser muy pequeños para que los procedi- mientos estadísticos sean realmente con- vincentes. Los activos están siempre en un conti- nuo estado de evolución y modificación, en respuesta a nuevos requerimientos ope- racionales y en un intento para eliminar fallas que tienen serias consecuencias o cuyas medidas de prevención son muy costosas, esto significa que el tiempo que un activo es usado en cualquier configu- ración es relativamente corto, por lo tanto la base de datos es muy pequeña y está cambiando constantemente. Por la complejidad y la diversidad de activos en la mayoría de organizaciones no es simple el desarrollo de una completa descripción analítica de las características de confiabilidad, ya que muchas fallas funcionales son provocadas no por 2 o 3 sino por 30 o 40 de causas de falla. Es decir, “… la pérdida de cada función puede ser causada por más de una causa de falla, a veces docenas. Cada causa de falla tiene asociada una tasa de falla específica (o TMEF), y cada una sacará a la función de servicio por una cantidad de tiempo que es específica a esa causa de falla. Como resultado, las características de continuidad de cualquier función serán realmente la composición de las caracte- rísticas de continuidad de todas las causas de falla que pueden causar la pérdida de esa función ”. (Moubray, 2004, p. 300). Es fácil graficar la incidencia de las fa- llas, pero estadísticamente es difícil sepa- rar y describir el patrón de falla que aplica a cada causa. Existen diferencias en la política de re- copilación de datos de una organización a otra, un elemento puede ser removido de un sitio porque está fallando mientras en otro sitio es removido porque ha falla- do; diferencias similares son ocasionadas por variadas expectativas de rendimiento. Si bien no es usual tener información de las fallas a nivel de causa, es esta la forma en que el indicador de tiempo me- dio entre fallas puede ser útil para definir acciones que permitan mejorar la confiabi- lidad de los activos. Con el ejemplo de la caldera se ilustraron las diferentes formas en que puede fallar (dejar de cumplir su función), unas causando paros y otras no. Tener diferentes formas de fallar implica entonces que existirá para cada una un tiempo medio entre fallas, y que el cálculo de este indicador para un activo específi- co no puede asociarse solo a un evento, adicionalmente estas causas de falla a su vez no son definidas a nivel de activo, sino a nivel de elemento. El proceso para llegar al valor del tiempo medio entre fallas de un activo, analizando las causas de falla de sus ele- mentos debe ser el siguiente, para esto se usará un ejemplo con tres de ellos: n Rodamiento. n Engranaje. n Tarjeta electrónica. Para cada uno se identificaron tres causas de falla, y se recopila el histórico de cuántas veces ha ocurrido durante un periodo de 10 años, esta información per- mite calcular el tiempo medio entre fallas de cada causa (ver Tabla 2). Para calcular el tiempo medio entre fa- llas del rodamiento, debe entonces consi- derarse la ocurrencia de estas tres causas de falla, para un total de nueve eventos. TMEF del rodamiento = 1.1 años 10 años (3+4+2) El resultado de este indicador hubiera sido diferente si el análisis solo considera- ra las veces que el rodamiento se encontró gastado. Llegar a esto requiere un esfuer- zo adicional en la recopilación de infor- mación de fallas, porque no pueden con- siderarse solo los registros de las paradas del activo sino que debe identificarse el elemento y la razón que ocasionó la falla. Al momento de tomar esta decisión puede tenerse en cuenta que la mayoría de los gerentes no se sienten muy cómo- dos al pensar en el tiempo y esfuerzo in- Elemento Causa de falla Histórico de fallas (Cantidad de fallas en 10 años) Tiempo medio entre fallas (TMEF) Rodamiento Gastado 3 Mal instalado 4 Grasa agotada 2 TMEF = 10 años 3 = 3.3 años TMEF = 10 años 4 = 2.5 años TMEF = 10 años 2 = 5 años Tabla 2