La noción del mantenimiento “planeado” pareciera contradecir el hecho de que las fallas ocurren de manera aleatoria. ¿Es el término mantenimiento planeado contradictorio?
En la gestión de mantenimiento, los análisis de confiabilidad de dos dimensiones, por lo general, arrojan resultados generales y poco confiables debido a la baja calidad de la información dentro de las muestras de datos. Entre estos datos se encuentra la “edad operacional” del componente la cual es considerada como el factor que mezcla las diferentes variables desconocidas pero significativas en un análisis. Estas variables significativas, normalmente, no están siendo monitoreadas por los programas CBM. Por esta razón la única manera de influenciar el análisis de confiabilidad es a través de la dimensión “edad”. En el video a continuación se muestra una gráfica de distribución de probabilidad de falla que ilustra la relación entre la edad operacional del componente y su probabilidad de falla (línea azul).
La falla de un componente seguramente ocurrirá alrededor de la cima de la curva. El tiempo promedio de la falla es lo que se obtiene multiplicando el área de cada barra por su edad en el eje horizontal. Cada operación proporciona un producto, con la sumatoria de estos productos se obtiene el MTTF. Podemos concluir, que se puede conocer la forma precisa de cualquier curva de densidad de probabilidad de falla y el MTTF del componente. Pero, ¿cómo puede ayudar esta información?
Para la respuesta de esta pregunta, imaginemos lo bueno que sería si la forma de la curva se pareciera a la distribución de la derecha (línea verde).
¿No sería más útil si la distribución fuera una banda angosta de probabilidades de falla, en lugar de una distribución de probabilidad ancha? Por ejemplo, si la curva fuese angosta podríamos dar mantenimiento preventivo justo antes de la edad en la cual la probabilidad de falla se eleva drásticamente.
¿Por qué no todas las distribuciones de falla tienen esta forma angosta? La razón es que existen muchos factores (otros además de la edad) que influyen en la probabilidad de falla.
La grafica PDF es una representación bidimensional que resume la relación entre la confiabilidad y la edad operacional. Todos los demás factores que intervienen están de alguna forma entretejidos invisiblemente en esta gráfica. La relación “total” resultante representada por la PDF camufla los demás factores/variables. Sin embargo, todos estos factores pueden influenciar significativamente la probabilidad de falla.
Nuestro objetivo y el de todas las personas involucradas en mantenimiento es encontrar las maneras de modificar la forma de esta distribución para que se parezca a la curva de banda angosta y de este modo no considerar la edad como único criterio de decisión. ¿Cómo podemos lograr esto? ¿Cómo identificar e incluir todos los otros factores significativos?
Para una gestión de mantenimiento efectiva, se debe incluir todas las variables disponibles y significativas en nuestro proceso de decisión. La toma de decisiones en mantenimiento es multi-dimensional. Agreguemos una tercera dimensión a la gráfica de distribución de probabilidad de falla. La tercera dimensión representará alguna variable significativa que influya en la probabilidad de falla de nuestro componente. En este caso es la concentración en partes por millón de hierro disuelto en una muestra de aceite de la máquina en cuestión.
Una vez más podemos establecer la distribución de probabilidad de falla, pero esta vez incorporaremos el hecho que el contenido de hierro en el aceite lubricante es cuando menos 100 ppm. Una nueva distribución, en el plano de los 100ppm, puede obtenerse de este análisis. Esta gráfica suministra un rango de tiempo más angosto para pronósticos de falla. Agregando esta tercera dimensión ganamos un grado mayor de confianza para la toma de decisiones. ¿Por qué? Porque nuestra relación con la confiabilidad no está representada únicamente por una curva bi-dimensional, sino por una superficie tri-dimensional que contiene información adicional relevante.
Aunque la visión de nuestra mente no se extiende más allá de la tercera dimensión, no hay límite al número de dimensiones (variables significativas) que podamos incluir dentro de nuestro análisis. Podemos agregar una dimensión adicional para el proceso de análisis por cada variable que consideremos sea un factor significativo de influencia de la probabilidad de falla.
El agregar variables significativas al proceso de toma de decisiones es lo que llamamos Mantenimiento Basado en Condición.
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