1. Ingeniería de Fiabilidad
Jorge Asiain Sastre
Ingeniería de
Fiabilidad Jorge Asiain Sastre
Director – Gerente de Alter Evo Ingenieros
Profesor (tiempo parcial) de la Escuela
Politécnica de la Universidad Europea de Madrid
I
INTRODUCCIÓN zar sus rendimientos, minimizar sus fallos y redu-
cir los costes de operación.
ngeniería de fiabilidad es un concepto cada
vez más utilizado en diseño de componen- Para alcanzar estos fines, se combina la uti-
tes, procesos de fabricación, seguridad, lización de una serie de métodos, que podemos
higiene, medioambiente, mantenimiento, e clasificar en cualitativos y cuantitativos, que nos
incluso, en la gestión de stock y logística. permiten, por un lado, conocer los procesos de
Desarrollado inicialmente para la industria aero- fallo, y por otro, darles una valoración que poda-
náutica, nuclear y militar, pronto pasó a la indus- mos evaluar.
tria automovilística y de allí al sector energético,
naval y alimentario. Los métodos cualitativos que utilizamos en in-
geniería de fiabilidad son:
Podemos pensar que el único objetivo de la in-
geniería de fiabilidad es averiguar si un equipo o • Análisis de modos de fallo y efectos (FMEA /
proceso va a funcionar correctamente durante un FMECA).
periodo de tiempo. Pero, en realidad, los objeti- • Mantenimiento centrado en la fiabilidad (RCM).
vos son muy amplios e incluyen el cálculo: de los
costes de operación y reparación de un equipo o • Análisis de causa raíz (RCA).
proceso, del número de equipos o repuestos ne- • Sistemas de informe de fallos, análisis y accio-
cesarios para realizar una operación, del dimen- nes correctivas (FRACAS).
sionamiento de los equipos de mantenimiento, de
la probabilidad de fabricar un pedido a tiempo o • Repuestos centrados en la fiabilidad (RCS).
de la gestión de garantías. • Teoría de restricciones (ToC).
Es, por lo tanto, aplicable a cualquier sector,
siendo más importante su utilización en aquellos
Respecto a los métodos cuantitativos, los uti-
en los que las consecuencias de un fallo no pre-
lizados son:
visto son más graves.
• Predicciones de fiabilidad.
En este sentido, destacar que la ingeniería de
fiabilidad es una disciplina que combina experien- • Fiabilidad de sistemas.
cia práctica con conocimientos matemáticos, de • Análisis de vida, mediante estudio de distribu-
física y de ingeniería. La realización de un estudio ciones.
de fiabilidad parte de la observación de datos ex-
perimentales, que se tratan de forma matemática, • Análisis de mejora de fiabilidad (Reliability
para crear modelos que permitan profundizar en Growth).
el conocimiento de equipos y procesos; continúa • Análisis de vida acelerada (HALT).
con la aplicación de conocimientos físicos para
estudiar sus causas; y finaliza con la aplicación • Análisis de árbol de fallos (FTA).
de soluciones de ingeniería que permitan optimi- • Diseños de experimentos (DoE).
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nemos de la función de fallo es una probabilidad,
no un resultado absoluto, y esa probabilidad va-
riará en función de determinadas circunstancias,
Así que esta función no puede medirse a priori,
sino que sólo puede estimarse.
Una vez obtenida esta función podemos calcu-
lar, mediante cálculo diferencial, la tasa de fallos
que denominamos l (lambda), esto es, la proba-
bilidad de que ocurra un fallo en un intervalo de
tiempo cuando dicho intervalo tiende a cero.
Por comodidad, utilizamos a menudo otras
medidas más intuitivas como son el tiempo me-
dio entre fallos (MTBF) o el tiempo medio hasta
el fallo (MTTF), según tratemos de sistemas que
pueden o no repararse, que no son más que el
Figura Nº 1: Clasificación de métodos utilizados inverso de l.
para la realización de estudios de fiabilidad.
En la mayoría de los casos, el valor de la tasa
La elección de unos métodos u otros depen- de fallos l no es constante, es decir, que normal-
derá de la naturaleza del equipo o proceso que mente varía con el tiempo, y lo hace de acuerdo a
se va a evaluar, del tiempo disponible, del presu- unas curvas que denominamos curvas de fallos.
puesto asignado y del grado de exactitud que se
requiera. En general, podemos asimilar la curva de fa-
llos de nuestro equipo o proceso a una de las cur-
No hay que olvidar que en los estudios de fia- vas de fallos que se incluyen en la tabla adjunta.
bilidad tienen un gran peso la ex-
periencia, por lo que la realización
de estudios previos en equipos o
procesos similares resulta de gran
ayuda.
CONCEPTOS DE FIABILIDAD
El resultado de la realización
de un estudio de fiabilidad es ob-
tener una función de fallo, esto es,
la probabilidad de que un equipo o
proceso no cumpla con su función.
Conviene indicar que el concepto
de fallo puede ser todo lo amplio
que se quiera: no solamente que
un equipo no funcione, sino que
Figura Nº 2: Tabla de curvas de fallos.
se puede considerar fallo a que
un proceso de fabricación no pro-
duzca el número de unidades previstas o que no Una vez conocida la curva, es muy sencillo es-
cumpla con los estándares de calidad; que se timar la probabilidad de fallo sustituyendo, en la
produzca un accidente o un escape de producto función, el valor del tiempo t que queremos con-
tóxico; incluso se puede considerar fallo una rotu- siderar.
ra de stocks o el retraso en una entrega.
Las funciones de estas curvas son distribucio-
Debemos recordar que el resultado que obte- nes estadísticas, que escogeremos en función
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del tipo de cálculo que estamos realizando. Las habituales son los intervalos entre fallos, tiempos
más comunes son la distribución exponencial, de reparación, códigos de fallos y tareas y fre-
muy utilizada por su sencillez de cálculo; distribu- cuencias de mantenimiento. Pero pueden incluir
ción normal o Gaussiana, distribución lognormal, aspectos tales como costes de reparación, dispo-
que se utiliza en componentes mecánicos ya que nibilidad y costes de repuestos, disponibilidades
representa fallos por fatiga; distribución Gamma, de grupos de mantenimiento, sistemas de inspec-
que se utiliza para fallos en mecanismos; distribu- ción y control, etc.
ción logística, loglogística y Gumbel, esta última A Analizar (Analyze). En función de los resulta-
en equipos que sufren una rápida degradación dos obtenidos en las dos fases anteriores, se rea-
después de un determinado tiempo de trabajo; y liza la función de análisis que puede incluir, según
la distribución de Weibull, que es la más utilizada el objetivo, estudios RCM, FMEA/FMECA, RCA,
por su versatilidad, ya que se adapta a casi cual- análisis de vida HALT, FTA, etc.
quier forma solamente con variar el parámetro de I Mejorar (Improve). Esta fase incluye la elección
forma b. y la implantación de las acciones necesarias para
mejorar la fiabilidad del equipo o proceso. Pue-
DISEÑO DE UN PROGRAMA DE FIABILIDAD de incluir modificaciones de diseño, cambios en
el plan de mantenimiento, modificaciones de las
Gestionar el diseño de un programa de fiabi- necesidades de stock, de los requerimientos a los
lidad requiere experiencia y conocimientos teóri- proveedores o de la cualificación del personal,
cos, tanto del equipo o proceso que se pretende cambios en los procedimientos de trabajo, etc.
estudiar, como de la base matemática necesaria. C Controlar (Con-
trol). En esta última
De modo general, un buen programa de fiabi- fase se plantean
lidad debe tener en cuenta los siguientes aspec- las herramientas de
tos: control que permitan
comprobar que los
• Las expectativas, necesidades y objetivos del objetivos del plan
cliente, que deben estar bien comprendidos y se cumplen o, si no
deben ser realistas. es así, identificar
• Los requerimientos de fiabilidad, que deben inmediatamente las
considerarse una parte integral del proceso de causas del incumpli-
ingeniería. miento para su co-
rrección.
• El producto o proceso, que debe estudiarse en
Figura Nº 3:
sus condiciones de trabajo, teniendo en cuen- Fases de un proceso de mejora.
CONCLUSIÓN
ta las consecuencias de sus fallos.
• La verificación de la fiabilidad, para comprobar En este artículo se ha pretendido dar una idea
que se cumplen los objetivos marcados. general de los objetivos y herramientas que com-
ponen la ingeniería de fiabilidad, se ha resumido
Para llevar a cabo este proceso podemos uti- de forma muy breve la base matemática que re-
lizar la metodología DMAIC, procedente de los quiere y se ha propuesto un modelo para la reali-
proyectos Six Sigma. Esta metodología se com- zación de planes de fiabilidad.
pone de cinco fases que le dan nombre:
BIBLIOGRAFÍA
D Definir (Define). Esta fase puede incluir los ob- • Life data analysis online reference. Reliasoft, 2007 (e-
jetivos de fiabilidad a cumplir, los requerimientos book).
para considerar que se han cumplido, el alcance • Reliability in automotive and mechanical enginee-
del estudio, los plazos y las limitaciones de tiem- ring. Bernd Bertsche. VDI – Buch, Springer-Verlag, Ber-
po, el grupo de trabajo y sus responsabilidades, lin Heidelberg, 2008.
el plan de actividades y la definición de indicado- • Reliability, maintainability and risk. Practical method
for engineers. Dr. David J. Smith. Butterworth Heine-
res (KPIs). mann, Oxford, 6º Ed. 2001.
M Medir (Measure). Esta fase incluye la recopila-
• Asset performance management supported by relia-
ción de datos, su clasificación y la elección de las bility engineering. Reliability edge vlume 11 Issue 1.
técnicas de análisis. Los datos necesarios más Tucson, Arizona, 2011.
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