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Fundamentos de Ingeniería de
Confiabilidad
Edgar Fuenmayor
Machinery & Reliability Institute - MRI
El Facilitador Edgar Fuenmayor
Formación Académica:
1. Ingeniero Mecánico: Universidad del Zulia, 2001. Matricula
Colegio de Ingenieros de Venezuela No. 131,740.
2. Diplomado en Gerencia de Mantenimiento: Colegio de
Ingenieros de Venezuela. 2006.
3. Maestría en Gerencia de Mantenimiento: Universidad del
Zulia. Venezuela. 2006.
4. Programa de Ingeniería y Mantenimiento acorde al
estándar PAS 55. The Woodhouse Partnership Limited
(TWPL). Venezuela. 2010.
5. Profesional Certificado en Mantenimiento y Confiabilidad
(CMRP): The Society for Maintenance & Reliability
Professionals (SMRP) No. 161942. USA. 2016 - 2019.
Posee 18 años de trayectoria como líder en el desarrollo e implementación de estrategias de
gestión de activos, evaluación del desempeño de activos físicos, optimización costo/riesgo para
la toma de decisión en inversiones de capital y selección entre las alternativas de operar o
mantener para equipos y sistemas instalados en plantas petroquímicas, gas, petróleo y
manufactura, todo esto con el objetivo de lograr mejorar la productividad de los procesos
industriales, al igual que reducir los costos en el ciclo de vida y obtener el máximo valor de los
activos físicos consistente con el plan estratégico organizacional.
Temario
1. Confiabilidad Basada en el Historial de Fallas
2. Estudio de los tiempos Up – Time / Down – Time
3. Confiabilidad para Equipos Reparables
4. Confiabilidad para Equipos No Reparables
5. Fuentes de Información para el calculo de Confiabilidad
6. Confiabilidad de Sistemas – Estudio RAM
7. Caso de estudio para estimar la disponibilidad de un
sistema de bombeo instalado en una planta petroquímica.
La Confiabilidad Basada en la Historia de Fallas o Confiabilidad
Basada en la Estadística del Tiempo de Falla; es la rama de la
confiabilidad que estudia la variable aleatoria “tiempo para la
falla”.
El insumo básico para este tipo de análisis son bases de datos
donde se almacenan las historias de fallas (tiempos de fallas y
tiempos de reparación) de equipos.
Confiabilidad Basada en el Historial de Fallas
Ingeniería de Confiabilidad (Definición Formal)
“La Ingeniería de Confiabilidad entrega herramientas teóricas y
practicas que permiten especificar, proyectar, probar y
demostrar la probabilidad y la capacidad según la cual
componentes, productos, equipamientos y sistemas
desempeñaran sus funciones, por periodos determinados de
tiempo, en ambientes específicos y sin presentar fallas.
Ingeniería de Confiabilidad (Definición Gerencial)
¿Cual es la expectativa de vida de un producto / equipamiento /
sistema?
¿Cuántos retornos /fallas son esperados para el próximo año?
¿Cuánto costara desarrollar y dar soporte a este producto?
¿Podemos optimizar los costos involucrados?
Fuente: R2M
Estudio de los Up-Time / Down-Time
Nº
Tiempo de
Operación (hrs)
Tiempo de
Reparacion (hrs)
Motivo de la
Falla
1 1000 20 Sello Mecanico
2 500 10 Rodamiento
3 200 10 Rodamiento
4 1200 8 Eje
5 300 5 Sello Mecanico
6 250 20 Impulsor
7 120 10 Eje
8 400 7 Rodamiento
9 500 4 Impulsor
10 400 8 Sello Mecanico
11 100 10 Impulsor
Estado
Operativo
Estado
de Falla
TO 1 TO 3TO 2
TFS 1 TFS 2 TFS 3
Falla 1 Falla 2 Falla 3
TFS
TR TFC
TO: Tiempo Operativo
TFS: Tiempo Fuera de Servicio
TR: Tiempo de Reparación
TFC: Tiempo Fuera de Control
t
Estudio de los Up-Time / Down-Time
“La probabilidad de que un equipo cumpla una misión especifica (no falla)
bajo condiciones de operación determinadas en un periodo de tiempo
especifico”.
La confiabilidad se relaciona básicamente con la tasa de falla (cantidad de
falla) y con el tiempo medio de operación TPO, tiempo de operación (TO).
Mientras el numero de fallas de un determinado equipo vaya en aumento o
mientras el TPO de un equipo disminuya, la confiabilidad del mismo será
menor (variable a modular en tiempos operativos).
f(x)=
Xxi
f(xi)
Función de Densidad de Probabilidad o Distribución de Frecuencias
f(x)
X
xi
F(xi)
0
1
F(x)
C(xi)
C(x)
X
xi
0
1
C(xi)
C(x)=1-F(x)
t.
TPPF
1
t.
ee)t(C



Confiabilidad - C(t)
Ecuaciones importantes para los Up-Time
Función de Densidad
Caracterización Probabilística de Variables
Fuente: R2M
La función de Probabilidad de Falla, que denotaremos por F(t)
expresa justamente lo opuesto a la función de Confiabilidad y
por tanto, se verifican las siguientes propiedades.
Probabilidad de Falla – F(t)
Un equipo reparable presenta el siguiente diagrama de
interrupciones o de serrucho:
Diagrama de Interrupciones de Tiempos Operativos entre Fallas y
Tiempos fuera de Servicio.
0
Tiempo
Operativo/
Disponible
Top1
Tfs1
Diagrama de Interrupciones o de Serrucho
Top2 Top3 Top4 Top5
Tiempo Fuera
de Servicio o
Indisponible
Tfs2 Tfs3 Tfs4
Tiempo
Equipos Reparables
Equipos No Reparables
Un equipo No Reparable presenta el siguiente diagrama:
Un activo no reparable se clasifica en base a la política de
mantenimiento y/o reparación, volumen de control al que nos
referimos y contexto operacional especifico.
EQUIPO 1
EQUIPO 2
EQUIPO 3
EQUIPO 4
EQUIPO 5
EQUIPO 6
EQUIPO 7
Tiempo en el que se hace el Análisis
Tiempo Operativo 1
Tiempo Operativo 2
Tiempo Operativo para la falla 1
Tiempo Operativo para la falla 2
Tiempo Operativo para la falla 3
Tiempo Operativo para la falla 4
Tiempo Operativo para la falla 5
Mantenibilidad
La Mantenibilidad trata con la duración de paros por fallas y paros por
mantenimiento o cuánto tiempo toma para lograr (facilidad y velocidad)
restituir las condiciones del equipo a su condición operativa después de
una parada por falla o para realizar una actividad planificada.
Las características de Mantenibilidad son normalmente determinadas por
el diseño del equipo el cual especifica los procedimientos de
mantenimiento y determina la duración de tiempos de la reparación.
La figura clave de mérito para la mantenibilidad es a menudo el tiempo
promedio para reparar (TPPR). Cualitativamente se refiere a la facilidad
con que el equipo se restaura a un estado funcionando.
Cuantitativamente se define como la probabilidad de restaurar la
condición operativa del equipo en un periodo de tiempo o tiempo misión.
Se expresa a menudo como:
t
TPPRt
eetM
.
1
.
)(  
Disponibilidad
La disponibilidad es un termino probabilistico exclusivo de los “equipos
reparables” que se define como la probabilidad de que el equipo este
operando (es decir que no este en reparación) a un tiempo “t”. Para
estimar la disponibilidad se requiere estimar la “tasa de falla λ(t)” y la
“tasa de reparación µ(t)”; es decir, se requiere analizar estadísticamente
los tiempos para la falla, y los tiempos en reparación. Para un periodo de
tiempo “t”.
Tenemos dos tipos de Disponibilidad:
 Disponibilidad Inherente
 Disponibilidad Operacional
Disponibilidad Inherente
La Disponibilidad Inherente representa el porcentaje del tiempo que un
equipo esta en condiciones de operar durante un periodo de análisis,
teniendo en cuenta solo los paros no programados. El objetivo de este
indicador es medir la Disponibilidad inherente de los equipos, con la
finalidad de incrementarla, ya que en la medida que esto ocurra,
significara que se disminuye el tiempo de los paros por falla o paros no
programados del equipo.
Disponibilidad Operacional
La disponibilidad Operacional representa el porcentaje de tiempo que el
equipo quedo a disponibilidad del área de operación para desempeñar su
función en un periodo de análisis. Teniendo en cuenta el tiempo que el
equipo esta fuera de operación por paros programados y no
programados. El objetivo de este indicador es medir el desempeño de los
equipos y la eficiencia en la gestión de mantenimiento, de manera
conjunta, comparándolos contra los objetivos y metas del negocio, con la
finalidad que Operación tenga cada vez mas tiempo el equipo disponible
y que este pueda realizar la función para la que fue diseñado.
Fuentes Genéricas de
TPF y TPR
EXIDA
WELL
MASTER
PHMSA
1. Offshore Reliability Data (OREDA)
2. WELL MASTER – Para los pozos productores de gas
3. PHMSA (Pipelines and Hazardous Materials Safety Administration – U.S. Department
of Transportation, DOT) – Para las tuberías.
4. IEEE STD 493-1997 – Para equipos eléctricos y electrónicos
5. EXIDA: Para Instrumentación y Control
Bases de datos genéricas con tasas de
fallas y tiempos de reparación, para
diferentes tipos de equipos.
Algunos de los mas famosos bancos de
este tipo de información son:
6. PARLOC: Para las fallas en tuberías en la industria Petrolera
Data Genérica
Análisis RAM – Modelo General
Fuente: R2M
Tasas de Fallas
y Reparaciones
Actualizadas
• DFP’s, DTI, Opinión de Experto
• Información de Producción
• Estudios Previos
ConocimientoPrevio
InformaciónGenéricadeFallasyReparaciones
(Oreda,Parloc,WellMaster,IEEE)
+
Evidencia(DatospropiosdeFallasyReparaciones)
Modelar DBD (Diagramas Bloques
de Disponibilidad)
(RAPTOR, MAROS, RAMP)
JERARQUIZACION DE EQUIPOS
Turbina T3
Bomba P41
Filtro V8
Bomba P31
Compresor
Enfriador F8
75% 80% 85% 90%
Generador G1
Pozo P1
1/2
1/4
1/2
Min 40 MMP C GD
Ducto/1025 mts
12"-PG-D1-1002 - 100%
Ducto/3010 mts
10"-PG-D1-1019 - 25%
Pozo
S IP-3X - 25%
Ducto /430 mtrs
3"-PG-D1-1006 - 0%
Ducto /2690 mtrs
12"-PG-D1-1002 -
100%
Val.C ierre E mergencia
S DV-200 - 100%
Val. S eg. Presión
PS V-9004 - 100%
Val.C ierre E mergencia
S DV-140 - 100%
Val.S eg Presión
PS V-200 - 100%
S eparador
V-200 - 100%
Bba.Doble Diafragma
P-510 - 100%
Bba.Doble Diafragma
P-520 - 100%
By-Pass
S DV-140 - 100%
Val.S eg Presión
PS V-003X - 100%
Val.C ontrol Nivel
LC V-200A - 100%
Val.C ontrol Nivel
LC V-200B - 100%
Ducto/1085 mts
6"-PG-D1-1018 - 25%
By-Pass
S DV-200 - 100%
Desgasificador
V-400 - 100%
TQ Almacenamiento
T-430 - 100%
TQ Almacenamiento
T-420 - 100%
TQ Almacenamiento
T-440 - 100%
TQ Almacenamiento
T-410 - 100%
C
Pozo
S IP-1X - 0%
Pozo
S IP-4X - 17.5%
Ducto /1060 mtrs
6"-PG-D1-1013 - 17.5%
Vacuum
- 100%
Ducto/380 mts
6"-PG-D1-1006 - 57.5%
Ducto/5900 mts
10"-PG-D1-1001 - 75%
Pozo
S IP-2X - 57.5%
1/4
TQ Operación
T-430 - 100%
TQ Operación
T-420 - 100%
TQ Operación
T-440 - 100%
TQ Operación
T-410 - 100%
Bayes
Theorem
Teorema de
Bayes
Los diagramas de bloques de confiabilidad, DBC (RBD, por sus siglas en
inglés), ilustran la funcionalidad de un sistema. La confiabilidad es la
probabilidad de operación exitosa durante un intervalo de tiempo dado.
En un diagrama de bloques se considera que cada elemento funciona
(opera exitosamente) o falla independientemente de los otros.
Podemos tener tres tipos de arreglos en un sistema:
 Sistemas en Serie
 Sistemas en Paralelo
 Sistemas “k” de “n”
Diagrama de Bloques de Confiabilidad
Sistemas en Serie
Si un sistema funciona si y solo si todos sus componentes funcionan, se
dice que el sistema tiene una estructura en serie. Desde el punto de
vista de confiabilidad, un sistema en serie es definido como aquel
sistema en donde todos sus componentes deben operar para que el
sistema en su totalidad opere.
Fuente: R2M
Sistemas en Paralelo
Un sistema que funciona si al menos uno de sus componentes está
funcionando se dice que tiene una estructura en paralelo. Desde el punto
de vista de confiabilidad, un sistema en paralelo se define como aquel
sistema en donde todos sus componentes deben fallar para que el
sistema en su totalidad no opere.
Fuente: R2M
Sistemas “k” de “n”
Algunos esquemas de redundancia, contemplan el uso de un número de
componentes o equipos mayor que el requerido, a fin de poder
establecer esquemas de votación que permitan incrementar la
confiabilidad global del sistema.
Fuente: R2M
Sistemas “k” de “n”
Una configuración Paralela “K” de “n” con n=K es lo mismo
que una configuración en Serie.
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
1 2 3 4 5 6
Confiabilidad vs K
K /n Confiabilidad
1 / 6 0,999999
2 / 6 0,999966
3 / 6 0,95266
4 / 6 0,9411
5 / 6 0,77648
6 / 6 0,37715
Caso de Estudio – Estimación de la Disponibilidad de un
Sistema de Bombeo instalado en una Planta Petroquímica
Tomando datos genéricos del comportamiento típico de equipos en base a
información tomada del OREDA, Reliability Handbook, entre otros, se
generaron datos aleatorios tanto para los tiempos para la falla (TPF),
como de los tiempos fuera de servicio (TFS), con los cuales se estimo la
disponibilidad y confiabilidad de cada uno de los equipos principales que
conforman el sistema de bombeo con la finalidad de estimar la
producción diferida del sistema para un tiempo establecido.
Fuente: R2M
Aplicación con el Software RARE
Failure Data Probability Paper Maximum Likelihood
t Plotting Position |S(t
b
ln(t))/St
b
- 1/b - Sln(t)/n|
(negative,
if censored)
i F(t) = i / (n+1) ln(t) ln{ln[1/(1-F(t))]} b tb
tb
ln(t)
100 1 714E-04 05E+00 -03E+00
125 2 1.429E-04 05E+00 -02E+00
125 3 2.143E-04 05E+00 -01E+00
140 4 2.857E-04 05E+00 -01E+00
150 5 3.571E-04 05E+00 -8.168E-04
200 6 4.286E-04 05E+00 -5.805E-04
200 7 5.000E-04 05E+00 -3.665E-04
200 8 5.714E-04 05E+00 -1.657E-04
200 9 6.429E-04 05E+00 292E-04
250 10 7.143E-04 06E+00 2.254E-04
299 11 7.857E-04 06E+00 4.321E-04
300 12 8.571E-04 06E+00 6.657E-04
300 13 9.286E-04 06E+00 9.704E-04
Distribution Estimation New Data ImportData Compute Help Quit
Parameter Estimates
b Q
PrPa 2,7E+00 2,26E+02
ML
Least Square Equation:
y = 2,7E+00 x -1,5E+01
Bq Life q, % Bq
10% 9,92E+01
Reliability t R(t)
1,50E+02 72,1%
-3,00E+00
-2,50E+00
-2,00E+00
-1,50E+00
-1,00E+00
-5,00E-01
0,00E+00
5,00E-01
1,00E+00
1,50E+00
0 1 2 3 4 5 6
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Least Square Fit
CDF
Reliability
Failure Rate
PDF
Aplicación con el Software RARE
Aplicación con el Software RARE
Parameter Estimates
b Q
PrPa 2,7E+00 2,26E+02
ML
Least Square Equation:
y = 2,7E+00 x -1,5E+01
Bq Life q, % Bq
10% 9,92E+01
Reliability t R(t)
1,50E+02 72,1%
0,00E+00
2,00E-01
4,00E-01
6,00E-01
8,00E-01
1,00E+00
1,20E+00
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4,00E-01
6,00E-01
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10% 9,92E+01
Reliability t R(t)
1,50E+02 72,1%
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2,00E-03
3,00E-03
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b Q
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ML
Least Square Equation:
y = 2,7E+00 x -1,5E+01
Bq Life q, % Bq
10% 9,92E+01
Reliability t R(t)
1,50E+02 72,1%
0,00E+00
5,00E-03
1,00E-02
1,50E-02
2,00E-02
2,50E-02
3,00E-02
3,50E-02
4,00E-02
4,50E-02
0 100 200 300 400 500
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CDF
Reliability
Failure Rate
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Aplicación con el Software RAPTOR
Aplicación con el Software RAPTOR
Numero de Fallas para las próximas 1000 hrs. Tiempo para Reparar para las próximas 1000 hrs.
Disponibilidad
para las
próximas 1000
hrs.
Confiabilidad
Aplicación con el Software Crystal Ball
DisponibilidadDisponibilidad
Mean = 87%Mean = 87% StdStd.. DevDev = 3.84%= 3.84%
DisponibilidadDisponibilidad
Mean = 87%Mean = 87% StdStd.. DevDev = 3.84%= 3.84%
Aplicación con el Software Crystal Ball
Perfil Estocástico Anualizado
Aporte a la Producción Diferida
Año Elemento Disponibilidad
Relación de
Perdida %
TM perdida/año USD/TM Perdida/año
2011 Sistema A 87.37% 12.63% 36061.39 54092092.46
2012 Sistema A 87.65% 12.35% 35280.06 52920088.56
2013 Sistema A 87.55% 12.45% 35554.21 53331318
2014 Sistema A 87.75% 12.25% 34994.48 52491724.56
2015 Sistema A 87.72% 12.28% 35071.59 52607382.84
2016 Sistema A 87.14% 12.86% 36722.22 55083326.76
2017 Sistema A 88.86% 11.14% 31813.17 47719749.6
2018 Sistema A 87.95% 12.05% 34411.91 51617862
2019 Sistema A 87.95% 12.05% 34411.91 51617862
2020 Sistema A 88.20% 11.80% 33697.97 50546952
TOTAL 348018.91 522028358.8
Bibliografías
1. Patrick D.T. O’CONNOR, Andre Kleyner, 2012: ‘Practical Reliability Engineering’
Fifth Edition.
2. R2M - Reliability and Risk Management Mexico S.A. de CV, 2010: ‘Confiabilidad
Integral Sinergias de Disciplinas Tomo I,II,III’.
3. ReliaSoft RS403, 2008: ‘Confiabilidad de Sistemas’. Master the Subject Seminar
Series.
4. ReliaSoft RS401, 2008: ‘Análisis de Datos de Vida’. Master the Subject Seminar
Series.
5. Andrew K.S. Jardine and Albert H. C. Tsang, 2006: ‘Maintenance, Replacement,
and Reliability (Theory and Applications)’.
6. Medardo Yañez, Hernando Gómez de la Vega, Genebelin Valbuena, 2004:
‘Ingeniería de Confiabilidad y Análisis Probabilístico de Riesgo’, Venezuela,
R2M.
7. John Woodhouse, 1993: ‘Managing Industrial Risk’, Getting value for money in
your business, London, Chapman & Hall.
Muchas Gracias!!!
Fundamentos de Ingeniería de
Confiabilidad
Edgar Fuenmayor
Machinery & Reliability Institute - MRI
E-mail: efuenmayor@machineryinstitute.org
edgarfuenmayor1@gmail.com
Web: www.machineryinstitute.org

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Fundamentos de Ingeniería de Confiabilidad

  • 1. Fundamentos de Ingeniería de Confiabilidad Edgar Fuenmayor Machinery & Reliability Institute - MRI
  • 2. El Facilitador Edgar Fuenmayor Formación Académica: 1. Ingeniero Mecánico: Universidad del Zulia, 2001. Matricula Colegio de Ingenieros de Venezuela No. 131,740. 2. Diplomado en Gerencia de Mantenimiento: Colegio de Ingenieros de Venezuela. 2006. 3. Maestría en Gerencia de Mantenimiento: Universidad del Zulia. Venezuela. 2006. 4. Programa de Ingeniería y Mantenimiento acorde al estándar PAS 55. The Woodhouse Partnership Limited (TWPL). Venezuela. 2010. 5. Profesional Certificado en Mantenimiento y Confiabilidad (CMRP): The Society for Maintenance & Reliability Professionals (SMRP) No. 161942. USA. 2016 - 2019. Posee 18 años de trayectoria como líder en el desarrollo e implementación de estrategias de gestión de activos, evaluación del desempeño de activos físicos, optimización costo/riesgo para la toma de decisión en inversiones de capital y selección entre las alternativas de operar o mantener para equipos y sistemas instalados en plantas petroquímicas, gas, petróleo y manufactura, todo esto con el objetivo de lograr mejorar la productividad de los procesos industriales, al igual que reducir los costos en el ciclo de vida y obtener el máximo valor de los activos físicos consistente con el plan estratégico organizacional.
  • 3. Temario 1. Confiabilidad Basada en el Historial de Fallas 2. Estudio de los tiempos Up – Time / Down – Time 3. Confiabilidad para Equipos Reparables 4. Confiabilidad para Equipos No Reparables 5. Fuentes de Información para el calculo de Confiabilidad 6. Confiabilidad de Sistemas – Estudio RAM 7. Caso de estudio para estimar la disponibilidad de un sistema de bombeo instalado en una planta petroquímica.
  • 4. La Confiabilidad Basada en la Historia de Fallas o Confiabilidad Basada en la Estadística del Tiempo de Falla; es la rama de la confiabilidad que estudia la variable aleatoria “tiempo para la falla”. El insumo básico para este tipo de análisis son bases de datos donde se almacenan las historias de fallas (tiempos de fallas y tiempos de reparación) de equipos. Confiabilidad Basada en el Historial de Fallas
  • 5. Ingeniería de Confiabilidad (Definición Formal) “La Ingeniería de Confiabilidad entrega herramientas teóricas y practicas que permiten especificar, proyectar, probar y demostrar la probabilidad y la capacidad según la cual componentes, productos, equipamientos y sistemas desempeñaran sus funciones, por periodos determinados de tiempo, en ambientes específicos y sin presentar fallas. Ingeniería de Confiabilidad (Definición Gerencial) ¿Cual es la expectativa de vida de un producto / equipamiento / sistema? ¿Cuántos retornos /fallas son esperados para el próximo año? ¿Cuánto costara desarrollar y dar soporte a este producto? ¿Podemos optimizar los costos involucrados?
  • 7. Estudio de los Up-Time / Down-Time Nº Tiempo de Operación (hrs) Tiempo de Reparacion (hrs) Motivo de la Falla 1 1000 20 Sello Mecanico 2 500 10 Rodamiento 3 200 10 Rodamiento 4 1200 8 Eje 5 300 5 Sello Mecanico 6 250 20 Impulsor 7 120 10 Eje 8 400 7 Rodamiento 9 500 4 Impulsor 10 400 8 Sello Mecanico 11 100 10 Impulsor
  • 8. Estado Operativo Estado de Falla TO 1 TO 3TO 2 TFS 1 TFS 2 TFS 3 Falla 1 Falla 2 Falla 3 TFS TR TFC TO: Tiempo Operativo TFS: Tiempo Fuera de Servicio TR: Tiempo de Reparación TFC: Tiempo Fuera de Control t Estudio de los Up-Time / Down-Time
  • 9. “La probabilidad de que un equipo cumpla una misión especifica (no falla) bajo condiciones de operación determinadas en un periodo de tiempo especifico”. La confiabilidad se relaciona básicamente con la tasa de falla (cantidad de falla) y con el tiempo medio de operación TPO, tiempo de operación (TO). Mientras el numero de fallas de un determinado equipo vaya en aumento o mientras el TPO de un equipo disminuya, la confiabilidad del mismo será menor (variable a modular en tiempos operativos). f(x)= Xxi f(xi) Función de Densidad de Probabilidad o Distribución de Frecuencias f(x) X xi F(xi) 0 1 F(x) C(xi) C(x) X xi 0 1 C(xi) C(x)=1-F(x) t. TPPF 1 t. ee)t(C    Confiabilidad - C(t)
  • 10.
  • 13. Caracterización Probabilística de Variables Fuente: R2M
  • 14. La función de Probabilidad de Falla, que denotaremos por F(t) expresa justamente lo opuesto a la función de Confiabilidad y por tanto, se verifican las siguientes propiedades. Probabilidad de Falla – F(t)
  • 15. Un equipo reparable presenta el siguiente diagrama de interrupciones o de serrucho: Diagrama de Interrupciones de Tiempos Operativos entre Fallas y Tiempos fuera de Servicio. 0 Tiempo Operativo/ Disponible Top1 Tfs1 Diagrama de Interrupciones o de Serrucho Top2 Top3 Top4 Top5 Tiempo Fuera de Servicio o Indisponible Tfs2 Tfs3 Tfs4 Tiempo Equipos Reparables
  • 16. Equipos No Reparables Un equipo No Reparable presenta el siguiente diagrama: Un activo no reparable se clasifica en base a la política de mantenimiento y/o reparación, volumen de control al que nos referimos y contexto operacional especifico. EQUIPO 1 EQUIPO 2 EQUIPO 3 EQUIPO 4 EQUIPO 5 EQUIPO 6 EQUIPO 7 Tiempo en el que se hace el Análisis Tiempo Operativo 1 Tiempo Operativo 2 Tiempo Operativo para la falla 1 Tiempo Operativo para la falla 2 Tiempo Operativo para la falla 3 Tiempo Operativo para la falla 4 Tiempo Operativo para la falla 5
  • 17. Mantenibilidad La Mantenibilidad trata con la duración de paros por fallas y paros por mantenimiento o cuánto tiempo toma para lograr (facilidad y velocidad) restituir las condiciones del equipo a su condición operativa después de una parada por falla o para realizar una actividad planificada. Las características de Mantenibilidad son normalmente determinadas por el diseño del equipo el cual especifica los procedimientos de mantenimiento y determina la duración de tiempos de la reparación. La figura clave de mérito para la mantenibilidad es a menudo el tiempo promedio para reparar (TPPR). Cualitativamente se refiere a la facilidad con que el equipo se restaura a un estado funcionando. Cuantitativamente se define como la probabilidad de restaurar la condición operativa del equipo en un periodo de tiempo o tiempo misión. Se expresa a menudo como: t TPPRt eetM . 1 . )(  
  • 18. Disponibilidad La disponibilidad es un termino probabilistico exclusivo de los “equipos reparables” que se define como la probabilidad de que el equipo este operando (es decir que no este en reparación) a un tiempo “t”. Para estimar la disponibilidad se requiere estimar la “tasa de falla λ(t)” y la “tasa de reparación µ(t)”; es decir, se requiere analizar estadísticamente los tiempos para la falla, y los tiempos en reparación. Para un periodo de tiempo “t”. Tenemos dos tipos de Disponibilidad:  Disponibilidad Inherente  Disponibilidad Operacional
  • 19. Disponibilidad Inherente La Disponibilidad Inherente representa el porcentaje del tiempo que un equipo esta en condiciones de operar durante un periodo de análisis, teniendo en cuenta solo los paros no programados. El objetivo de este indicador es medir la Disponibilidad inherente de los equipos, con la finalidad de incrementarla, ya que en la medida que esto ocurra, significara que se disminuye el tiempo de los paros por falla o paros no programados del equipo.
  • 20. Disponibilidad Operacional La disponibilidad Operacional representa el porcentaje de tiempo que el equipo quedo a disponibilidad del área de operación para desempeñar su función en un periodo de análisis. Teniendo en cuenta el tiempo que el equipo esta fuera de operación por paros programados y no programados. El objetivo de este indicador es medir el desempeño de los equipos y la eficiencia en la gestión de mantenimiento, de manera conjunta, comparándolos contra los objetivos y metas del negocio, con la finalidad que Operación tenga cada vez mas tiempo el equipo disponible y que este pueda realizar la función para la que fue diseñado.
  • 21. Fuentes Genéricas de TPF y TPR EXIDA WELL MASTER PHMSA 1. Offshore Reliability Data (OREDA) 2. WELL MASTER – Para los pozos productores de gas 3. PHMSA (Pipelines and Hazardous Materials Safety Administration – U.S. Department of Transportation, DOT) – Para las tuberías. 4. IEEE STD 493-1997 – Para equipos eléctricos y electrónicos 5. EXIDA: Para Instrumentación y Control Bases de datos genéricas con tasas de fallas y tiempos de reparación, para diferentes tipos de equipos. Algunos de los mas famosos bancos de este tipo de información son: 6. PARLOC: Para las fallas en tuberías en la industria Petrolera Data Genérica
  • 22. Análisis RAM – Modelo General Fuente: R2M Tasas de Fallas y Reparaciones Actualizadas • DFP’s, DTI, Opinión de Experto • Información de Producción • Estudios Previos ConocimientoPrevio InformaciónGenéricadeFallasyReparaciones (Oreda,Parloc,WellMaster,IEEE) + Evidencia(DatospropiosdeFallasyReparaciones) Modelar DBD (Diagramas Bloques de Disponibilidad) (RAPTOR, MAROS, RAMP) JERARQUIZACION DE EQUIPOS Turbina T3 Bomba P41 Filtro V8 Bomba P31 Compresor Enfriador F8 75% 80% 85% 90% Generador G1 Pozo P1 1/2 1/4 1/2 Min 40 MMP C GD Ducto/1025 mts 12"-PG-D1-1002 - 100% Ducto/3010 mts 10"-PG-D1-1019 - 25% Pozo S IP-3X - 25% Ducto /430 mtrs 3"-PG-D1-1006 - 0% Ducto /2690 mtrs 12"-PG-D1-1002 - 100% Val.C ierre E mergencia S DV-200 - 100% Val. S eg. Presión PS V-9004 - 100% Val.C ierre E mergencia S DV-140 - 100% Val.S eg Presión PS V-200 - 100% S eparador V-200 - 100% Bba.Doble Diafragma P-510 - 100% Bba.Doble Diafragma P-520 - 100% By-Pass S DV-140 - 100% Val.S eg Presión PS V-003X - 100% Val.C ontrol Nivel LC V-200A - 100% Val.C ontrol Nivel LC V-200B - 100% Ducto/1085 mts 6"-PG-D1-1018 - 25% By-Pass S DV-200 - 100% Desgasificador V-400 - 100% TQ Almacenamiento T-430 - 100% TQ Almacenamiento T-420 - 100% TQ Almacenamiento T-440 - 100% TQ Almacenamiento T-410 - 100% C Pozo S IP-1X - 0% Pozo S IP-4X - 17.5% Ducto /1060 mtrs 6"-PG-D1-1013 - 17.5% Vacuum - 100% Ducto/380 mts 6"-PG-D1-1006 - 57.5% Ducto/5900 mts 10"-PG-D1-1001 - 75% Pozo S IP-2X - 57.5% 1/4 TQ Operación T-430 - 100% TQ Operación T-420 - 100% TQ Operación T-440 - 100% TQ Operación T-410 - 100% Bayes Theorem Teorema de Bayes
  • 23. Los diagramas de bloques de confiabilidad, DBC (RBD, por sus siglas en inglés), ilustran la funcionalidad de un sistema. La confiabilidad es la probabilidad de operación exitosa durante un intervalo de tiempo dado. En un diagrama de bloques se considera que cada elemento funciona (opera exitosamente) o falla independientemente de los otros. Podemos tener tres tipos de arreglos en un sistema:  Sistemas en Serie  Sistemas en Paralelo  Sistemas “k” de “n” Diagrama de Bloques de Confiabilidad
  • 24. Sistemas en Serie Si un sistema funciona si y solo si todos sus componentes funcionan, se dice que el sistema tiene una estructura en serie. Desde el punto de vista de confiabilidad, un sistema en serie es definido como aquel sistema en donde todos sus componentes deben operar para que el sistema en su totalidad opere. Fuente: R2M
  • 25. Sistemas en Paralelo Un sistema que funciona si al menos uno de sus componentes está funcionando se dice que tiene una estructura en paralelo. Desde el punto de vista de confiabilidad, un sistema en paralelo se define como aquel sistema en donde todos sus componentes deben fallar para que el sistema en su totalidad no opere. Fuente: R2M
  • 26. Sistemas “k” de “n” Algunos esquemas de redundancia, contemplan el uso de un número de componentes o equipos mayor que el requerido, a fin de poder establecer esquemas de votación que permitan incrementar la confiabilidad global del sistema. Fuente: R2M
  • 27. Sistemas “k” de “n” Una configuración Paralela “K” de “n” con n=K es lo mismo que una configuración en Serie. 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 1 2 3 4 5 6 Confiabilidad vs K K /n Confiabilidad 1 / 6 0,999999 2 / 6 0,999966 3 / 6 0,95266 4 / 6 0,9411 5 / 6 0,77648 6 / 6 0,37715
  • 28. Caso de Estudio – Estimación de la Disponibilidad de un Sistema de Bombeo instalado en una Planta Petroquímica Tomando datos genéricos del comportamiento típico de equipos en base a información tomada del OREDA, Reliability Handbook, entre otros, se generaron datos aleatorios tanto para los tiempos para la falla (TPF), como de los tiempos fuera de servicio (TFS), con los cuales se estimo la disponibilidad y confiabilidad de cada uno de los equipos principales que conforman el sistema de bombeo con la finalidad de estimar la producción diferida del sistema para un tiempo establecido. Fuente: R2M
  • 29. Aplicación con el Software RARE Failure Data Probability Paper Maximum Likelihood t Plotting Position |S(t b ln(t))/St b - 1/b - Sln(t)/n| (negative, if censored) i F(t) = i / (n+1) ln(t) ln{ln[1/(1-F(t))]} b tb tb ln(t) 100 1 714E-04 05E+00 -03E+00 125 2 1.429E-04 05E+00 -02E+00 125 3 2.143E-04 05E+00 -01E+00 140 4 2.857E-04 05E+00 -01E+00 150 5 3.571E-04 05E+00 -8.168E-04 200 6 4.286E-04 05E+00 -5.805E-04 200 7 5.000E-04 05E+00 -3.665E-04 200 8 5.714E-04 05E+00 -1.657E-04 200 9 6.429E-04 05E+00 292E-04 250 10 7.143E-04 06E+00 2.254E-04 299 11 7.857E-04 06E+00 4.321E-04 300 12 8.571E-04 06E+00 6.657E-04 300 13 9.286E-04 06E+00 9.704E-04 Distribution Estimation New Data ImportData Compute Help Quit
  • 30. Parameter Estimates b Q PrPa 2,7E+00 2,26E+02 ML Least Square Equation: y = 2,7E+00 x -1,5E+01 Bq Life q, % Bq 10% 9,92E+01 Reliability t R(t) 1,50E+02 72,1% -3,00E+00 -2,50E+00 -2,00E+00 -1,50E+00 -1,00E+00 -5,00E-01 0,00E+00 5,00E-01 1,00E+00 1,50E+00 0 1 2 3 4 5 6 Back to Data Analysis page Least Square Fit CDF Reliability Failure Rate PDF Aplicación con el Software RARE
  • 31. Aplicación con el Software RARE Parameter Estimates b Q PrPa 2,7E+00 2,26E+02 ML Least Square Equation: y = 2,7E+00 x -1,5E+01 Bq Life q, % Bq 10% 9,92E+01 Reliability t R(t) 1,50E+02 72,1% 0,00E+00 2,00E-01 4,00E-01 6,00E-01 8,00E-01 1,00E+00 1,20E+00 0 100 200 300 400 500 Back to Data Analysis page Least Square Fit CDF Reliability Failure Rate PDF
  • 32. Aplicación con el Software RARE Parameter Estimates b Q PrPa 2,7E+00 2,26E+02 ML Least Square Equation: y = 2,7E+00 x -1,5E+01 Bq Life q, % Bq 10% 9,92E+01 Reliability t R(t) 1,50E+02 72,1% 0,00E+00 2,00E-01 4,00E-01 6,00E-01 8,00E-01 1,00E+00 1,20E+00 0 100 200 300 400 500 Back to Data Analysis page Least Square Fit CDF Reliability Failure Rate PDF
  • 33. Aplicación con el Software RARE Parameter Estimates b Q PrPa 2,7E+00 2,26E+02 ML Least Square Equation: y = 2,7E+00 x -1,5E+01 Bq Life q, % Bq 10% 9,92E+01 Reliability t R(t) 1,50E+02 72,1% 0,00E+00 1,00E-03 2,00E-03 3,00E-03 4,00E-03 5,00E-03 6,00E-03 0 100 200 300 400 500 Back to Data Analysis page Least Square Fit CDF Reliability Failure Rate PDF
  • 34. Aplicación con el Software RARE Parameter Estimates b Q PrPa 2,7E+00 2,26E+02 ML Least Square Equation: y = 2,7E+00 x -1,5E+01 Bq Life q, % Bq 10% 9,92E+01 Reliability t R(t) 1,50E+02 72,1% 0,00E+00 5,00E-03 1,00E-02 1,50E-02 2,00E-02 2,50E-02 3,00E-02 3,50E-02 4,00E-02 4,50E-02 0 100 200 300 400 500 Back to Data Analysis page Least Square Fit CDF Reliability Failure Rate PDF
  • 35. Aplicación con el Software RAPTOR
  • 36. Aplicación con el Software RAPTOR Numero de Fallas para las próximas 1000 hrs. Tiempo para Reparar para las próximas 1000 hrs. Disponibilidad para las próximas 1000 hrs. Confiabilidad
  • 37. Aplicación con el Software Crystal Ball DisponibilidadDisponibilidad Mean = 87%Mean = 87% StdStd.. DevDev = 3.84%= 3.84% DisponibilidadDisponibilidad Mean = 87%Mean = 87% StdStd.. DevDev = 3.84%= 3.84%
  • 38. Aplicación con el Software Crystal Ball Perfil Estocástico Anualizado
  • 39. Aporte a la Producción Diferida Año Elemento Disponibilidad Relación de Perdida % TM perdida/año USD/TM Perdida/año 2011 Sistema A 87.37% 12.63% 36061.39 54092092.46 2012 Sistema A 87.65% 12.35% 35280.06 52920088.56 2013 Sistema A 87.55% 12.45% 35554.21 53331318 2014 Sistema A 87.75% 12.25% 34994.48 52491724.56 2015 Sistema A 87.72% 12.28% 35071.59 52607382.84 2016 Sistema A 87.14% 12.86% 36722.22 55083326.76 2017 Sistema A 88.86% 11.14% 31813.17 47719749.6 2018 Sistema A 87.95% 12.05% 34411.91 51617862 2019 Sistema A 87.95% 12.05% 34411.91 51617862 2020 Sistema A 88.20% 11.80% 33697.97 50546952 TOTAL 348018.91 522028358.8
  • 40. Bibliografías 1. Patrick D.T. O’CONNOR, Andre Kleyner, 2012: ‘Practical Reliability Engineering’ Fifth Edition. 2. R2M - Reliability and Risk Management Mexico S.A. de CV, 2010: ‘Confiabilidad Integral Sinergias de Disciplinas Tomo I,II,III’. 3. ReliaSoft RS403, 2008: ‘Confiabilidad de Sistemas’. Master the Subject Seminar Series. 4. ReliaSoft RS401, 2008: ‘Análisis de Datos de Vida’. Master the Subject Seminar Series. 5. Andrew K.S. Jardine and Albert H. C. Tsang, 2006: ‘Maintenance, Replacement, and Reliability (Theory and Applications)’. 6. Medardo Yañez, Hernando Gómez de la Vega, Genebelin Valbuena, 2004: ‘Ingeniería de Confiabilidad y Análisis Probabilístico de Riesgo’, Venezuela, R2M. 7. John Woodhouse, 1993: ‘Managing Industrial Risk’, Getting value for money in your business, London, Chapman & Hall.
  • 41. Muchas Gracias!!! Fundamentos de Ingeniería de Confiabilidad Edgar Fuenmayor Machinery & Reliability Institute - MRI E-mail: efuenmayor@machineryinstitute.org edgarfuenmayor1@gmail.com Web: www.machineryinstitute.org