1. Plan de mantenimiento

El plan de mantenimiento es el elemento en un modelo de gestión de activos que define los programas de mantenimiento a los activos (actividades periódicas preventivas, predictivas y detectivas), con los objetivos de mejorar la efectividad de estos, con tareas necesarias y oportunas, y de definir las frecuencias, las variables de control, el presupuesto de recursos y los procedimientos para cada actividad.

Como responsable de la definición de las actividades periódicas, agrupa trabajos detectivos, predictivos y preventivos, facilita por su contribución a la gestión de mantenimiento, la realización de presupuestos confiables, siempre y cuando no lleve a la empresa a hacer más mantenimiento del que requiere y en el peor de los casos a introducir mortalidad infantil en las instalaciones.

El conocido plan de mantenimiento no es más que una serie de tareas que de manera planeada y programada se deben realizar a un equipo o sistema productivo con una frecuencia determinada.

El plan de mantenimiento influye de manera notable en la confiabilidad de un activo, ya que si es certero, adecuado y justificado está constituido por la tareas absolutamente necesarias, es decir no mas actividades de las requeridas y no menos de las mismas y así el desperdicio, las tareas que se hacen sólo porque un equipo está detenido y los famosos "combos" o grupos de actividades que hacen bajo la premisa de "ya que el equipo paró, aprovechamos y hacemos esto..." no existen.

Una regla de oro en mantenimiento es aquella que dice que cualquier actividad correctiva, preventiva, detectiva o predictiva está justificada y es aplicable sólo si el equipo queda más confiable, es decir si mejora su desempeño a nivel de reducción de tiempo de parada, reducción de cantidad de fallas, reducción del riesgo, optimización del costo de operación, mejor comportamiento a nivel ambiental y reducción de las afectaciones al medio ambiente. Sino la tarea es totalmente superflua y desechable y hacerla puede incrementar las fallas o ser un franco desperdicio.

Tradicionalmente se ha asumido como verdad absoluta que se obtienen mejores planes de mantenimiento si se orientan al equipo como concepto global o en el mejor de los casos a componentes mayores que deben reemplazarse o repararse continuamente. Afortunadamente varios hechos cambiaron la percepción de cómo hacer un plan de mantenimiento adecuado, uno de los más importantes fue la accidentalidad en la aviación comercial.

En la década de los años 50s del siglo pasado “mantenimiento” era equivalente a reparaciones periódicas. Todos esperaban que los componentes y partes importantes se gastaran después de cierto tiempo. Esto condujo a creer que las reparaciones periódicas mantenían las condiciones operativas correctas de las piezas antes de que se desgastaran y así se lograba prevenir y evitar las fallas. En los casos en que esta estrategia no parecía estar funcionando, se asumía que se estaban realizando inoportunamente las reparaciones, es decir muy tarde; esto condujo los esfuerzos a acortar el tiempo entre reparaciones. Desafortunadamente los gerentes de mantenimiento de las aerolíneas hallaban que en la mayoría de los casos, los porcentajes de falla no se reducían y por el contrario se incrementaban.

A finales de los años 50s del siglo pasado, la aviación comercial mundial tenía más de 60 accidentes por cada millón de despegues.

Si actualmente se estuviera presentando la misma cantidad proporcional de eventos, se estarían presentando entre dos o tres accidentes aéreos diariamente en algún sitio del mundo (involucrando aviones de 100 pasajeros o más). Dos tercios de los accidentes ocurridos al final de los años 50s eran causados por fallas en los equipos.

Esta alta tasa de accidentalidad, aunada al auge de los viajes aéreos, implicaba que la industria aérea tenía que hacer algo para mejorar la seguridad. El hecho de que una tasa tan alta de accidentes fuera causada por fallas en los equipos significaba que, el principal enfoque tenía que hacerse en la seguridad, como componente fundamental de la confiabilidad.

Actualmente se reconoce a la aviación como la manera más segura de viajar, la historia de la transformación de manera de entender y hacer mantenimiento en la aviación comercial desde una gran cantidad de de supuestos y prácticas tradicionales hasta llegar a un proceso analítico y sistemático fue lo que originó e hizo que naciera el mantenimiento centrado en confiabilidad, conocido como RCM - Reliability Centered Maintenance, (por sus siglas en inglés).

Mantenimiento centrado en confiabilidad RCM, es un proceso desarrollado durante los años 60s y 70s del siglo pasado por los empleados de United Airlines: Stanley Nowlan y Howard Heap, quienes luego de 20 años de carrera, investigando y experimentando en la aviación, publican su libro “Realiabillity Centered Maintenance”, con la finalidad de ayudar a las personas que definen los planes de mantenimiento a determinar las mejores estrategias, para lograr que se cumplan las funciones de los activos físicos y para manejar las consecuencias de sus fallas. Hasta hoy no hay un proceso más integral, completo y responsable para hacerlo.

Uno de los hallazgos principales con esta investigación es el reconocimiento de que las estrategias de mantenimiento se deben definir a nivel de causa de falla, es decir un activo tiene muchas funciones que pueden fallar debido a diferentes causas y cada causa obedece a un fenómeno físico de desgaste, un error humano, una influencia ambiental, pérdida de integridad o fenómenos repentinos que pueden hacer que se degrade o suspenda el cumplimiento de sus funciones.

Bajo esta premisa la definición de una estrategia de mantenimiento y su posterior conversión a recursos y costos se debe hacer a nivel de las causas de falla.

Una gran ventaja del RCM, es el modo en que provee criterios simples, precisos y fáciles de comprender para decidir (si hiciera falta) qué tarea sistemática es técnicamente aplicable, si se justifica hacerla en cualquier contexto, y si fuera así, para decidir la frecuencia con la que se debe ejecutar y quién debe de hacerlo.

2. El comportamiento de las fallas a través del tiempo

Las causas de falla son varias para un mismo componente, ya que este puede fallar golpeado, desgastado, no lubricado, fatigado y en cada caso la estrategia de manejo de la causa de falla es diferente y por lo tanto es común que para un elemento hayan tareas predictivas, preventivas y hasta dejar que falle puede ser una decisión coherente.

Cuando se menciona la confiabilidad como la “la probabilidad de que un equipo o sistema opere sin falla por un determinado período de tiempo, en unas condiciones de operación específicas”, el uso inadecuado de este concepto es generado en la gran mayoría de los casos por el uso particular que se da a la expresión “falla”, ya que para muchos “falla” significa sólo paradas y así se construyen complejos modelos matemáticos para calcular la probabilidad de paradas, sin tener en cuenta que también hay falla cuando se es ineficiente, inseguro, costoso, con alto nivel de rechazos y con aportes a una mala imagen.

Un activo no es más confiable necesariamente porque el tiempo medio entre fallas (TMEF) ha mejorado, este es sólo uno de los atributos que puede mostrar mejora, puesto que un equipo con un "buen TMEF” (tiempo medio entre fallas) puede tener alto nivel de riesgos de accidentes que afecten la integridad de las personas, consumir mucha energía para operar y hasta dejar de ser rentable, o sea, no es confiable para la organización.

El orden de trabajo es un problema del TMEF (tiempo medio entre fallas) como criterio para definir tareas de mantenimiento que no es aplicable en todos los casos, por varias razones: No todas las fallas son cíclicas, así que el uso del promedio para decidir una estrategia para una causa de falla de ocurrencia aleatoria es irresponsable y deja todo al azar; además los datos con que se calculan los TMEF normalmente se aplican a lo que ha ocurrido, entonces, ¿cuál es el paso a seguir con lo que no ha ocurrido?

Uno de los aportes más importantes que hizo el texto de RCM de Nowlan y Heap es que cada falla tiene una manera diferente de ocurrir a través del tiempo y ese comportamiento define como posiblemente se presenta y por ende ayuda a definir la estrategia más apropiada.

A manera de ilustración: no tiene sentido proponer como tarea para un engranaje no lubricado un análisis termográfico, ya que un error humano no se maneja con una estrategia de diagnóstico. De igual manera no es sensato cambiar una tarjeta electrónica de control cada seis meses si la causa de falla es un sobre-voltaje que es netamente aleatorio.

Esto se puede resumir en que de acuerdo a la manera como el elemento falla debe tener una estrategia adecuada, aplicable y justificada, sino se puede hacer muchas veces y no contribuye a que el equipo mejore su confiabilidad.

Ya que la idea tradicional era que todo fallaba a medida que envejecía, existió una gran tendencia a hacer cambios y reparaciones cíclicas, simplemente porque el tiempo transcurría y como quedó demostrado que los aviones no reducían su accidentalidad, los estudios hechos en la aviación civil encontraron seis patrones diferentes de fallas para los componentes de los aviones. Estos patrones fueron identificados con las letras de la A, a la F.

Las gráficas relacionan la edad con la probabilidad condicional de falla, no es una gráfica de supervivencia, ni de frecuencia de fallas, lo que muestra es la probabilidad de que la causa de falla que no haya ocurrido hasta el periodo de análisis vaya a ocurrir.

A continuación se muestran con la estrategia recomendada tal como lo exponen Nowlan & Heap en su informe.

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Figura 1 Patrón de falla A

El modelo A es conocido “curva de la bañera”. Comienza con una probabilidad de falla alta (conocida como mortalidad infantil) seguida por una frecuencia de falla que aumenta gradualmente o que es constante, y luego por una zona de desgaste.

Estrategias recomendadas:

  • Análisis de fallas para determinar las causas de fallas infantiles.
  • Monitoreo de la condición.
  • Reemplazo o reparación basada en el tiempo.

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Figura 2 Patrón de falla B

El modelo B muestra una probabilidad de falla constante o ligeramente ascendente, y termina en una zona de desgaste. Es conocido como “el punto de vista tradicional”; pocas fallas aleatorias terminando en una zona de desgaste.

Estrategias recomendadas:

  • Reparación basada en el tiempo.
  • Reemplazo basado en el tiempo
  • Análisis de fallas si el desgaste está ocurriendo antes de lo estimado o requerido.

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Figura 3 Patrón de falla C

El modelo C muestra una probabilidad de falla ligeramente ascendente, pero no hay una edad de desgaste definida que sea identificable, en orden de trabajos, hay un incremento constante incremento en la probabilidad de falla.

Estrategia recomendada:

  • Reemplazo basado en el tiempo o en función del costo o riesgo.
  • Reparación basada en el tiempo o en función del costo o riesgo.

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Figura 4 Patrón de falla D

El modelo D muestra una probabilidad de falla baja cuando el componente es nuevo o se acaba de instalar, seguido de aumento rápido a un nivel constante.

Estrategias recomendadas:

  • Monitoreo de la condición.
  • Análisis de fallas si la tasa de falla es muy elevada.
  • Provisión de repuestos.

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Figura 5 Patrón de falla E

El modelo E muestra una probabilidad constante de falla en todas las edades (falla aleatoria), es decir, no existe ninguna relación entre la edad de los equipos y la probabilidad de que fallen.

Estrategias recomendadas:

  • Monitoreo de condición.
  • Operar hasta fallar.
  • Análisis de fallas si la tasa de fallas es más alta que la deseada o requerida.
  • Provisión de repuestos.

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Figura 6 Patrón de falla F

El modelo F comienza con una mortalidad infantil muy alta, que desciende finalmente hasta un comportamiento aleatorio de la probabilidad de fallas.

Estrategias recomendadas:

  • Análisis de fallas para determinar las causas de las fallas infantiles.
  • Provisión de repuestos.
  • No se recomienda implementar estrategias de mantenimiento basadas en el tiempo.

En la comunidad del mantenimiento esto causó una gran conmoción, ya que estas premisas debitaron muchas creencias y prácticas, pero también se amplió la perspectiva de la simple estadística para tomar las decisiones de cómo hacer definir un plan de mantenimiento, los patrones se fallas se pueden agrupar de dos o tres maneras:

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Figura 7 Patrones de falla relacionados con la edad

Los patrones A, B y C generalmente corresponden a elementos simples o equipos complejos en los cuales las fallas tienen una causa dominante.

En la práctica, estos patrones están asociados normalmente con elementos de los equipos que están en contacto directo con el producto, en los que existen fenómenos de fatiga, corrosión, evaporación, abrasión y desgaste constante.

Por orden de trabajo, para modos de falla relacionados con la edad, las tareas de reemplazo o reparación cíclicos pueden ser apropiadas, para modos de fallas no relacionados con la edad, las tareas de reemplazo y reparación cíclicos no son recomendados; es más, en el caso del Patrón F, estas actividades incrementan la probabilidad de falla a través de la re-introducción de la mortalidad infantil a sistemas que son estables.

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Figura 8 Patrones de falla aleatorios

Los patrones D, E y F están asociados con equipos complejos que tienen elementos de electrónica, hidráulica y neumática y se reconoce que prácticamente todos los rodamientos siguen el Patrón E.

Este caso real de aplicación sensata de la información demostró que los distintos elementos fallan de diferente manera y que aún un elemento particular 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”; no es lo mismo un elemento que falló por desgaste, a uno 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 que no generan más que confusiones; además olvidan, que tener datos de fallas para analizar es aceptar que se tienen fallas y entre más datos pueden ocurrir más fallas.

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Figura 9 Distribución de los patrones de falla en los componentes de aviones según el estudio de Nowlan & Heap

Retomando el estudio de la aviación, lo preocupante no fue el descubrimiento de que el transcurrir del tiempo no explica todos los modos de falla, sino su distribución, ya que mostró que el 4% de las piezas estaban de acuerdo con el modelo A, el 2% con el B, el 5% con el C, el 7% con el D, el 14% con el E y no menos del 68% con el modelo F.

3. Estrategias de mantenimiento y patrones de falla

Hasta la década de los años 50s del siglo pasado, el punto de vista acerca de las fallas estaba dado por la siguiente premisa “cuando los elementos físicos envejecen tienen más posibilidades de fallar”, mientras que un conocimiento creciente acerca del desgaste por el uso y el envejecimiento entre los años 60s y los 70s, llevó a la creencia general en la “curva de la bañera”.

Sin embargo esta curva obedece al comportamiento global del activo y no a cada causa de falla, de manera desafortunada se pasa por alto con mucha frecuencia el hecho de que el nivel al cual debe ser definido un plan de mantenimiento es el nivel de análisis de cómo falla un componente específico, el cual tiene siempre una estrategia más apropiada.

Cuando se contradice la creencia generalizada de que existe siempre una relación directa entre la confiabilidad y la edad operacional y que cuanto más a menudo se interviene un elemento, menor es la probabilidad de falla, se genera mucha resistencia porque es una idea sencilla y muy fácil de replicar: hacer muchos cambios, reparaciones y ajustes cada que transcurre un periodo de tiempo, se recorren unos kilómetros o se realizan un número determinado de operaciones.

Hoy en día se acepta que esto raramente es la verdad, a no ser que haya un modo de falla dominante, la edad no hace nada o hace muy poco para mejorar la confiabilidad de un equipo complejo.

De hecho las intervenciones cíclicas pueden aumentar las frecuencias de las fallas en general por medio de la introducción de la mortalidad infantil en sistemas que serían estables.

Es muy importante definir correctamente los patrones de falla para cada causa de falla, ya que esto puede ayudar a identificar de una forma adecuada qué tipo de tarea debe realizarse para evitar cada una de esas fallas.

Por ejemplo, para un modo de falla que corresponda al patrón B, es posible definir un mantenimiento cíclico, sin embargo para un modo de falla que corresponda a un Patrón F, el mantenimiento cíclico sólo logra aumentar la probabilidad de una falla.

Para ilustrarlo; un responsable de establecer un plan de mantenimiento define las estrategias de mantenimiento y cómo garantizar que un motor eléctrico cumpla una de sus funciones, para ello y con el fin de ilustración, se muestran seis modos de falla para ver cómo se pueden definir adecuadamente las estrategias de mantenimiento:

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3.1 Estrategias para fallas cíclicas

Si un grupo de componentes similares está sujeto a esfuerzos similares durante un período de tiempo, se puede esperar que estos componentes alcancen un estado de falla aproximadamente al mismo tiempo, tal como lo expresa la Figura 10.

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Figura 10 Fallas cíclicas

Si se conoce la edad mínima en la que cualquier elemento de un grupo probablemente alcance el estado de fallas, se puede manejar la mayoría de ellas reparando o reemplazando los elementos antes de que alcancen dicha edad (usualmente llamada vida o vida útil).

En la figura 11, se tiene la curva de probabilidad condicional de falla.

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Figura 11 Probabilidad condicional de la falla

Esto se puede aplicar a la causa de falla como se muestra a continuación:

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Con base en los datos de falla se ha determinado que la grasa específica usada para lubricar el rodamiento siempre pierde sus propiedades después de 3 meses y nunca antes de 3.5 meses.

Se puede decir que la falla es cíclica y por lo tanto se puede definir una tarea de sustitución cíclica, que es el cambio de la grasa.

La frecuencia de esta tarea depende de la vida útil de la grasa que es de 3 meses.

3.2 Estrategias para fallas aleatorias

Si un grupo de componentes similares está sujeto a esfuerzos diferentes durante un período de tiempo, se puede esperar que estos componentes alcancen un estado de falla en cualquier momento:

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Figura 12 Estados de falla

Una curva de frecuencia de falla y probabilidad de falla lucen de la siguiente manera:

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Figura 13 Curva de Frecuencias

Si la probabilidad de que ocurra una falla durante un período de tiempo es la misma que en cualquier orden de trabajo potencial, no se puede definir cuándo ocurrirá una falla.

Hay palabras que en el hecho que inicia una falla puede suceder en cualquier momento.

En algunos casos, pueden ser unos segundos después de que el elemento haya entrado en servicio, puede ser después de unas décadas. Por lo tanto, si un grupo de elementos idénticos son expuestos a tal hecho la probabilidad de que esa falla ocurra en cualquier instante es la misma.

Algunas de estas fallas ocurren de manera súbita o repentina y otras de manera progresiva, es decir dan algún tipo de aviso de que algo está fallando o en proceso de falla, estas advertencias son conocidas como fallas potenciales y se definen como las condiciones físicas identificables que indican que va a ocurrir una falla funcional o que está en el proceso de ocurrir. Las nuevas técnicas se usan para determinar cuándo ocurren las fallas potenciales, de forma que se puedan hacer algo antes de que se conviertan en verdaderas fallas funcionales. Estas técnicas se conocen como tareas a condición, porque los elementos se dejan funcionando a condición de que continúen satisfaciendo los estándares de funcionamiento deseado.

El objetivo de una tarea a condición consiste en hacer una inspección cíclica que muestre el estado de una variable que indica deterioro, para tomar una acción que inicie el impacto de esta falla incipiente. Las tareas a condición permiten manejar de manera adecuada las consecuencias de las fallas, más que evitarlas.

La frecuencia de las tareas a condición no depende de la cantidad de fallas ocurridas, ni de la criticidad del activo, solo del tiempo que transcurre entre que la falla inicial es detectada y que la falla funcional ocurre, esto se conoce como el intervalo P-F. El punto P es la falla inicial (punto en el que se puede descubrir que el elemento está fallando - no relacionado con la edad) y el punto F es la falla funcional (donde el elemento ha fallado - tampoco necesariamente relacionado con la edad). Cuando se realizan tareas a condición se busca encontrar cualquier punto entre P y F que permita tomar una decisión apropiada para que la falla tenga menor consecuencia. El periodo P-F es el tiempo que transcurre cuando se presenta un fenómeno físico, no es cálculo estadístico, ni probalístico.

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Figura 14 Relación entre el funcionamiento o condición y el tiempo

A continuación se puede apreciar la causa de falla que se muestra como ejemplo y como se aplican los conceptos:

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Datos de la falla:

  • Primera: un año
  • Segunda: cinco años después
  • Tercera: Tres años después.

Si una empresa decide cambiar el rodamiento cada tres años basándose en los datos de falla, fruto del cálculo del tiempo medio entre fallas: [(1 + 5 + 3) / 3]; corre el riesgo de que el rodamiento falle antes de cambiarlo (1 año) o puede cambiar componentes cuando todavía tienen vida útil (5 años). Por eso la frecuencia no se define basándose en los datos disponibles de falla, ya que la falla no es cíclica, sino aleatoria.

El rodamiento muestra advertencias de que está fallando, tales como ruido, aumento de vibración o aumento de temperatura. Estas variables pueden medirse antes que el componente falle y el activo deje de cumplir su función; en otras palabras, esto significa que hay un periodo de desarrollo de la falla.

La mejor tarea para este caso es encontrar la falla incipiente durante su proceso de desarrollo, estas tareas son llamadas predictivas. La frecuencia de la tarea predictiva depende de la técnica que se use para medir la variable.

Aplicando a este caso una medición de vibración se puede detectar que el rodamiento comienza a vibrar por fuera de los estándares hasta 4 meses (punto P) antes de fallar (Punto F).

La inspección debe hacerse a la mitad del intervalo P-F, como máximo, con el fin de poder tomar medidas oportunas, en las que este dato no tiene que ver con cuántas veces ha fallado el rodamiento. La frecuencia depende sólo de la variable medida, en el caso de que se escoja una variable diferente, por ejemplo temperatura, el P-F cambiará y por ende la frecuencia.

De nuevo, se aplica a otra de las causas de falla mencionadas anteriormente. Esto se puede aprecia a continuación:

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La frecuencia no se define basándose en cuántos bobinados se han quemado por bajo aislamiento, sino basada en cuánto tiempo se tarda un bobinado en quemarse después que el valor de aislamiento disminuye de un valor de referencia.

No todas las causas de falla aleatorias son progresivas, algunas ocurren de manera imprevista o súbita, como es en el caso de errores humanos, fenómenos naturales, algunas fracturas y fallas causadas por objetos extraños.

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Para el caso de un cable que se abre por un golpe, también sigue un patrón aleatorio, y se puede definir una estrategia tal como “instalar canaleta de orden de trabajos al cableado” o “dejar fallar” y mantener cable en el almacén de repuestos. En este caso de la falla funcional se presentó sin advertencia alguna, previa a la falla.

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Figura 15 Falla funcional

4. Estrategias para fallas de mortalidad infantil

Un número sorprendente de fallas ocurren cuando el activo es nuevo. Incluso su condición podría estar por debajo del nivel de estado de falla tan pronto el sistema entra en servicio, o cuando vuelve al servicio luego de una reparación.

Estas fallas son causadas usualmente por errores en el diseño, la fabricación o montaje y son evidentes en la puesta en marcha o en un momento después. Se puede apreciar así:

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Figura 16 Estados de falla

Una curva de frecuencia de falla y de probabilidad condicional de falla luce de la siguiente manera:

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Figura 17 Curva de falla

Como en los casos anteriores, si se aplica a orden de trabajo de las causas de falla que se han mencionado anteriormente. Como se puede apreciar a continuación:

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Fase del morden de trabajador invertida después de una intervención

Esto ocurre siempre después de un mantenimiento o montaje y se pueden definir dos estrategias: “entrenar a los técnicos electricistas” ó “definir listas de verificación o procedimientos para la instalación del orden de trabajo”, ambas son tareas "a falta de", como se verá a continuación.

5. Acciones a “falta de”

Además de preguntar si las tareas sistemáticas son validas y aplicables, el proceso RCM se pregunta si vale la pena hacerlas. La respuesta depende de cómo clasifiquen las consecuencias de las fallas que pretende prevenir.

El proceso RCM también organiza las tareas en un orden descendiente de prioridad. Si las tareas no son válidas, aplicables y justificadas, entonces se debe tomar una “acción a falta de” apropiada, tal como se presenta en el caso en el que no es posible encontrar tareas proactivas que permitan anticipar ó disminuir las consecuencias de las fallas y entrega un esquema para tomar alguna acción que permita mitigar el impacto. Estas acciones son conocidas como “acciones a falta de”.

El primer grupo de " acciones a falta de" son las tareas de búsqueda de fallas. Las tareas de búsqueda de fallas consisten en comprobar las funciones de protección de forma periódica para determinar si ya han fallado. La frecuencia de tareas de búsqueda de fallas se calcula basada en el grado de tolerancia que tenga la falla y perder la protección.

El proceso del RCM considera los requisitos del mantenimiento de cada elemento antes de preguntarse si es necesario volver a considerar el diseño. Esto es porque los responsables de mantenimiento deben mantener los equipos como están funcionando en la actualidad y no como deberían (o creen que deberían) de estar funcionando en un momento futuro.

El proceso RCM bien aplicado cuenta con un método estructurado para definir las frecuencias de las tareas, teniendo en cuenta el tipo de tarea y los patrones de fallas.

Lo que hace válida la selección de tareas, realizada con RCM es que introduce una relación entre los patrones de falla y las tareas de mantenimiento, y no realiza la selección de tareas basando en los esquemas tradicionales basados en suposiciones sino en un esquema lógico y técnicamente sustentado en estudios.

BIBLIOGRAFÍA

• John Moubray, Reliability Centered Maintenance RCM.
• Nowlan & Heap, Reliability Centered Maintenance, original report.
• SAE JA1012, A guide to the Reliability-Centered Maintenance (RCM).
• SAE JA1011, Evaluation Criteria for RCM Processes.

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