El impacto de los cálculos de fiabilidad en la estrategia de mantenimiento
Los cálculos de fiabilidad le permiten conocer los fallos de los equipos y le muestran exactamente dónde debe centrar sus esfuerzos de mantenimiento. Esto se traduce en menos tiempo de inactividad no planificado, mayor productividad y menores costes de mantenimiento. El aprendizaje de los cálculos de fiabilidad también puede capacitar a su equipo de mantenimiento para crear y ejecutar estrategias de mantenimiento eficaces y proactivas.
Para lograr este objetivo, las plantas modernas utilizan una serie de métricas de mantenimiento diferentes para medir la fiabilidad y disponibilidad de sus activos. Dos de los parámetros más utilizados son el tiempo medio entre fallos (MTBF) y el tiempo medio de reparación (MTTR). Otras métricas, como la fórmula de fiabilidad del sistema, también son KPIs de mantenimiento útiles para conocer el rendimiento de los activos.
¿Qué tienen en común estas métricas? Se basan en la recopilación de datos a gran escala. Si bien la recopilación de este volumen de datos era antes manual y requería mucho tiempo, ahora se puede hacer rápidamente a escala utilizando dispositivos asequibles del Internet Industrial de las Cosas, o IIoT, que miden constantemente la salud y las métricas de rendimiento de su máquina. Un moderno software de sistema de gestión de mantenimiento informatizado (CMMS) basado en la nube puede ayudar a gestionar los datos de su organización con cuadros de mando e informes fáciles de usar.
¿Cómo se miden las métricas de fiabilidad y mantenimiento?
Todos los cálculos de fiabilidad se basan en la recopilación de datos. Para calcular la fiabilidad con precisión, su equipo de mantenimiento tendrá que recopilar datos sobre todos sus activos y equipos clave.
Tendrá que controlar con qué frecuencia se averían sus activos, con qué frecuencia requieren mantenimiento y cuántas horas están en funcionamiento. También es una buena idea hacer un seguimiento de los datos de monitoreo de condición , como las mediciones de vibraciones, la temperatura, la calidad de la energía y el análisis del aceite. Cuanto más detallada y granular sea la información, especialmente en el caso de los activos más críticos, mejor será la imagen de la fiabilidad de cada activo.
Calcular la fiabilidad mediante el MTBF
El tiempo medio entre fallos (MTBF) es una medida del tiempo medio entre averías de los activos. Se calcula dividiendo el tiempo de actividad de un activo por el número de fallos experimentados en ese periodo de tiempo.
Si su MTBF es bajo, significa que su activo se avería a menudo y necesita un mantenimiento frecuente. Si su MTBF es alto, significa que su equipo puede permanecer en funcionamiento durante largos períodos antes de fallar. El MTBF se expresa normalmente en horas y le indica, por término medio, cuánto tiempo podrá funcionar la máquina antes de que se prevea que se averíe de nuevo.
¿Cuándo es útil el MTBF?
El cálculo del MTBF puede ayudar a determinar si hay que reparar o sustituir un activo concreto. Si un equipo tiene un MTBF muy bajo, puede merecer la pena invertir algo de tiempo y esfuerzo para intentar mejorar esta métrica. Si no consigue mejorar el MTBF de forma constante y la máquina sigue averiándose poco después del mantenimiento, puede que sea el momento de sustituirla.
Saber esto libera a su equipo de mantenimiento para que dedique su tiempo a un activo que responda mejor a las reparaciones. El MTBF también puede ayudar a tomar decisiones de inventario para que siempre tenga piezas de repuesto a mano. Si sabe aproximadamente cuándo es probable que se averíe un componente, sabrá cuándo debe almacenar las piezas de repuesto.
¿Cómo se calcula el porcentaje de fracasos?
La tasa de fallos de un activo cambia a lo largo de su ciclo de vida. Cuando el activo es nuevo, su tasa de fallos está en su punto más bajo. Pero a medida que el activo llega al final de su vida útil, su tasa de fallos aumenta drásticamente. Puede calcular la tasa de fallos de un activo utilizando los mismos datos que utilizaría para calcular el MTBF. Basta con dividir el número de fallos por el número de horas de funcionamiento.
¿Cómo se calcula la fiabilidad del sistema?
La fiabilidad del sistema mide la fiabilidad de un activo principal, que está formado por una serie de componentes. La fiabilidad del sistema se refiere al porcentaje de tiempo que el activo principal está disponible, sin ningún fallo o avería.
La fórmula de la fiabilidad del sistema se basa en la métrica de la tasa de fallos. Una vez que se conoce la tasa de fallos de cada componente de un activo, se puede utilizar para calcular la fiabilidad global de todo el sistema.
La fórmula es la siguiente:
R = (1-F1) * (1-F2) * (1-F3) * (1-F4) ...
R se refiere a la fiabilidad global del sistema, o del activo.
F1 se refiere a la tasa de fallos del primer componente; F2 es la tasa de fallos del segundo componente, y así sucesivamente.
La fiabilidad del sistema es una métrica útil para cualquiera que quiera tener una visión global del rendimiento de su sistema.
Uso de los cálculos de fiabilidad con el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo depende de la tecnología IIoT para recopilar datos directamente de sus activos. En muchos casos, las herramientas de monitoreo de condición pueden recopilar y analizar datos de forma casi continua. Esto se traduce en un flujo constante de información sobre el estado de los activos y sus necesidades de mantenimiento.
Las herramientas modernas facilitan el seguimiento y el registro de datos. Por ejemplo, los monitores de vibración inalámbricos hacen un seguimiento de los cambios de vibración y temperatura. Mientras tanto, un GMAO almacena y analiza los datos de las averías y las órdenes de trabajo, para que pueda identificar fácilmente patrones en cada uno de sus activos.
Ese nivel de recopilación de datos marca una gran diferencia cuando se trata de garantizar cálculos precisos de fiabilidad y mejorar sus métricas de fiabilidad. El mantenimiento predictivo permite a sus equipos de mantenimiento planificar con antelación y solucionar los problemas con antelación para evitar averías imprevistas o caídas de la productividad.
El resultado es una reducción de los costes de mantenimiento, un aumento del tiempo de actividad y una mayor eficiencia en toda la planta.