¿Qué es la media entre fallos (MTBF)?
El tiempo medio entre fallos (MTBF) indica la duración media entre las averías de los equipos. Normalmente expresado en horas, el MTBF se utiliza para activos grandes y complejos que pueden volver a funcionar. El cálculo tiene en cuenta específicamente el tiempo entre paradas no planificadas, no el mantenimiento programado.
El MTBF ayuda a los equipos a anticiparse y prepararse mejor para los posibles problemas con antelación y, en última instancia, permite a los equipos de mantenimiento reducir los costosos tiempos de inactividad no planificados. El MTBF es un KPI de mantenimiento importante para el seguimiento de la eficacia general de sus esfuerzos de mantenimiento. Por ejemplo, un MTBF más corto significa que los activos se están rompiendo con frecuencia y se necesitan mejoras. Mientras tanto, un MTBF más largo indica que las operaciones están funcionando sin problemas, y la disponibilidad de los activos es alta.
Utilizado junto con el MTTR (tiempo medio hasta la reparación) y el MTTF (tiempo medio hasta el fallo), el MTBF proporciona una comprensión más clara de la disponibilidad de los activos y de la eficacia de sus programas de mantenimiento. El MTTF, el MTTR y el MTBF son métricas que pueden seguirse a lo largo del tiempo para medir el impacto de las mejoras en sus programas de mantenimiento de activos.
Cómo calcular el MTBF
Para calcular el MTBF de un activo, tendrá que conocer el total de horas de funcionamiento del activo y el número de paradas no planificadas que ha experimentado durante ese tiempo.
A continuación, puede utilizar esta fórmula para determinar una puntuación MTBF:
Horas de funcionamiento / Número de fallos = MTBF
Cómo utilizar el MTBF
El MTBF puede ayudar a responder a preguntas como:
¿Cuándo hay que reparar un bien?
Conocer el tiempo medio entre fallos ayuda a los equipos a estimar la probabilidad de que un activo falle en un plazo determinado. Los equipos de mantenimiento pueden utilizar el MTBF para identificar patrones entre fallos, identificar problemas comunes y centrar sus esfuerzos donde más importa.
¿Hay que reparar o sustituir un bien?
El tiempo medio entre fallos ayuda a los equipos a determinar si hay que sustituir o reparar un activo, lo que permite tomar decisiones de gasto de capital (CapEx) basadas en datos. Por ejemplo, si el MTBF de un activo es sistemáticamente bajo y todos los esfuerzos por mejorar esta métrica fracasan, probablemente sea el momento de sustituir el activo por completo en lugar de seguir reparándolo.
¿Cuándo se deben pedir las piezas nuevas?
El MTBF permite prever las necesidades de piezas de repuesto y planificar con antelación la entrega "justo a tiempo", garantizando que las piezas de repuesto estén a mano cuando se produzca una avería. Esto ahorra costes y acorta el tiempo de las reparaciones.
Utilice el MTTR y el MTBF juntos para determinar la disponibilidad
El MTBF mide la fiabilidad de un activo, o la probabilidad de que falle. Es la mitad de una ecuación para determinar la disponibilidad de una máquina, junto con el tiempo medio de reparación (MTTR). El MTTR mide la rapidez con la que un equipo de mantenimiento puede restablecer el funcionamiento de un activo y volver a integrarlo en la línea de producción. Con el MTTR y el MTBF juntos, un equipo puede tener una mejor idea de la capacidad de un activo para funcionar a pleno rendimiento cuando más se necesita, eliminando la mayoría, si no todos, los períodos de inactividad inesperados.
A continuación se presenta la fórmula para determinar la disponibilidad práctica de un activo con el MTBF y el MTTR:
MTBF / (MTBF + MTTR) = Disponibilidad
Por ejemplo, si una máquina puede funcionar durante 60 horas antes de tener que ser reparada (MTBF), podemos sumarlo a las 10 horas que se tarda en repararla (MTTR) para obtener 70. Este número se divide entonces por el MTBF original...
60 / 70 = .86
... o una disponibilidad del 86%. El MTBF proporciona una medida tangible de la disponibilidad y fiabilidad de un activo, de modo que se pueden tomar medidas para mejorar su tiempo de actividad, rendimiento y vida útil.
Cómo mejorar el MTBF con monitoreo de condición y el mantenimiento predictivo
Mejorar el MTBF y reducir el tiempo de inactividad imprevisto es ahora más fácil con la aparición de la tecnología IIoT (Industrial Internet of Things). Mientras que en el pasado los equipos de mantenimiento dependían del mantenimiento programado para mantener sus máquinas en buen estado, ahora pueden aprovechar los datos en tiempo real y la información de las propias máquinas para predecir las necesidades de mantenimiento y evitar tiempos de inactividad inesperados. Esto se conoce como mantenimiento predictivo.
El mantenimiento predictivo se basa en sensores que controlan las condiciones clave, como la vibración y la temperatura, que indican el estado de la máquina. Esto se denomina monitoreo de condición. Por ejemplo, los sensores de vibración conectados detectan el aumento de las vibraciones, que es un indicador precoz de un fallo inminente en los equipos rotativos. Estos datos permiten a los equipos reparar pequeños problemas de forma proactiva y rápida, antes de que provoquen una avería.
Estos datos pueden integrarse en el software de su sistema de gestión de mantenimiento informatizado (CMMS).
El mantenimiento predictivo y monitoreo de condición son claves para mejorar el MTBF y adoptar un programa de mantenimiento más proactivo que evite paradas inesperadas. Por ello, muchas organizaciones están adoptando monitoreo de condición como componente clave de su estrategia de mantenimiento.
Hable con un especialista para saber cómo una GMAO puede ayudar a realizar un seguimiento de los KPI de mantenimiento y los sensores de monitoreo de condición pueden ayudar a evitar por completo los tiempos de inactividad.