Confiabilidad: qué es y cómo calcular en mantenimiento

Confiabilidad en el mantenimiento

En la gestión del mantenimiento, la confiabilidad es el porcentaje o probabilidad de funcionamiento adecuado, en un período de tiempo dado, de máquinas, sistemas y/o ítems insertados en la cadena productiva.

Esta medición se realiza considerando datos referentes al historial de desempeño del equipo y su estimación cualitativa de operación futura.

Asumiendo que el concepto de falla ya es conocido por todos, podemos dividir los sistemas dentro de un proceso de mantenimiento en: sistemas no reparables y sistemas reparables.

¿Qué son los sistemas no reparables?

Los sistemas no reparables son aquellos que tienen una vida útil máxima y tras una falla se sustituyen por completo o su mantenimiento hace que vuelva al nuevo estado. Un ejemplo sencillo y didáctico de un sistema no reparable es la lámpara. Cuando una bombilla falla, por ejemplo, debido a que se quemó, lo más común es desechar la lámpara quemada y reemplazarla por una nueva.

¿Qué son los sistemas reparables?

Los sistemas reparables, la gran mayoría en la gestión del mantenimiento, son aquellos sistemas que, tras la ocurrencia de una falla, pueden repararse sustituyendo o reparando algún componente del sistema. Un ejemplo igualmente sencillo y didáctico es un coche. Cuando nuestro coche falla, solemos llevarlo a mantenimiento donde tras repararlo vuelve al estado funcional, pero no vuelve al estado de nuevo.

Como en el ejemplo del automóvil y gran parte del equipo que se dedica al mantenimiento, cuando analizamos los sistemas reparables, los datos de falla se recopilan cuando el sistema está en uso, pero estas fallas son generadas por todos los componentes que operan el sistema durante períodos que pueden sé diferente.

¿Qué tan importante es el cálculo de la confiabilidad?

Después de definir qué son sistemas reparables y no reparables, presentamos en este artículo cómo calcular la confiabilidad de un sistema reparable, que está sujeto a la aleatoriedad de las variables del entorno y no falla durante una fracción de tiempo observada.

En el estudio de probabilidades, si el objeto de análisis es el conteo de algún evento, como número de piezas producidas, número de fallas por período, o incluso cuántas hormigas hay en un hormiguero y ejemplos similares, entonces probablemente el uso de un Poisson para modelar la probabilidad de este evento es adecuado.

Por ejemplo, si quiero estudiar la posibilidad de que un determinado equipo produzca sin fallas durante un mes, recopilo datos sobre cuántas fallas funcionales se observaron en los meses anteriores y calculo un tiempo promedio entre fallas, también conocido como TMEF o MTBF. Con esto es posible verificar, por ejemplo, cuál es la probabilidad de que este equipo no falle durante un mes o incluso durante un período más largo.

El punto importante en el ejemplo anterior es que conocemos el tiempo medio entre fallas, pero están espaciados aleatoriamente (proceso estocástico). Podemos tener fallas consecutivas, pero también podemos pasar años entre fallas debido a la aleatoriedad del proceso.

Un proceso de Poisson es un modelo probabilístico para una serie de eventos discretos donde se conoce el tiempo medio entre los eventos, pero el tiempo exacto de los eventos es aleatorio.

Cálculo de confiabilidad para sistemas reparables

Sabiendo que la confiabilidad de los sistemas reparables normalmente se caracteriza con el proceso de Poisson y que el análisis de esta confiabilidad en relación con el tiempo la caracteriza como una variable aleatoria exponencial, podemos entonces utilizar el análisis de confiabilidad basado en la distribución exponencial.

Este análisis considera que:

• los eventos son independientes entre sí. La incidencia de un evento no afecta la probabilidad de que ocurra otro evento;
• la tasa promedio (eventos por período) es constante;
• no pueden ocurrir dos eventos al mismo tiempo.

Para aplicar el cálculo de confiabilidad podemos, por ejemplo, calcular la probabilidad de que el equipo x no sufra quiebra en los próximos 90 días. Para realizar el cálculo necesitaremos previamente la tasa de fallas del equipo para el periodo deseado.

Supongamos que esta tasa de falla histórica es igual a 0,0178. Aplicándola a la fórmula, tendremos:

R(90)=e^(-0,0178*90) donde:

– R(90) es la probabilidad de no fallar.

– e es el número de neper

– (-0,0178 es la lambda

– 90 es el punto en el horizonte de tiempo donde queremos conocer la probabilidad.

Como resultado tendremos 0,2014931285 que podemos traducir como un 20,14% de probabilidad de no fallar en 90 días.

Planilla para calcular la confiabilidad

Usaremos la fórmula aquí para medir la confiabilidad de sistemas reparables simples, pero en situaciones más complejas, se pueden aplicar otros métodos de análisis de confiabilidad con mejores resultados, pero eso lo dejaremos para otra conversación.

A continuación, puede descargar la planilla que utiliza esta función para calcular la confiabilidad. Esta planilla utiliza los siguientes parámetros:

• número de días sin falla o tiempo en buen funcionamiento, utilizado aquí en días;
• número de fallas observadas en el período;
• tasa de falla, que se utilizará como lambda debido a la confiabilidad;
• días de proyección de confiabilidad, que se utilizará como parámetro t, es decir, el tiempo de distribución.

¿Qué tan importante es la confiabilidad?

Si bien cada empresa tiene sus características, la confiabilidad se basa en los siguientes puntos:

• extender el tiempo de ejecución entre paradas programadas;
• garantizar el apoyo y la cooperación activa entre las personas involucradas en las operaciones de mantenimiento;
• mejorar la productividad del mantenimiento;
• crear un enfoque proactivo y planificado;
• adoptar tácticas eficientes para solucionar fallas y problemas.

El uso de software en la confiabilidad

El mercado de consumo nunca ha sido tan exigente y competitivo como lo es hoy. Debido a esto, las actividades de la industria se planifican y analizan con gran cuidado y atención. Los conceptos de confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad solo funcionan correctamente cuando los supervisores de mantenimiento cuentan con información actualizada.

Intentar hacer todas estas actividades manualmente conduce a malos indicadores de desempeño y dificulta el desempeño de toda la gestión. En estos momentos, el uso de software para la gestión y control del mantenimiento es la mejor opción.

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