Documento relacionado con la Confiabilidad en los Sistemas de Mantenimiento

1. Realizado por:
Fernando Delgado
Confiabilidad
en Sistemas

2. Confiabilidad en Sistemas
 Factores Influyentes.
 Tiempo Promedio Para Fallar.
 Tiempo Promedio Para Reparar.
 Distribución Exponencial.
 Distribución de Weibull.

3. Es la probabilidad de que un
componente o equipo lleve a cabo su
función adecuadamente durante un
periodo, bajo condiciones operacionales
dadas
Definición
Mantenibilidad.
La probabilidad de que un equipo o
componente pueda ser restaurado a una
condición operacional satisfactoria dentro
de un periodo de tiempo dado.
José Domingo Naval
Teoría de Mantenimiento Fiabilidad

4. Factores Influyentes
Edad del Equipo
Medio Ambiente
Carga de Trabajo
Apariencia Física.
Mediciones de
Funcionamiento

5. Factores Influyentes
En años % de Confiabilidad
A De 0 a 10 100 = 1.00
B 10 a 12 90 = 0.90
C 12 a 14 70 = 0.70
D 14 a 16 40 = 0.40
E más de l6 0 = 0.00
Equipo analizado: Transformador

6. Factores Influyentes
Subfactor
A
B
C
D
E
Temperatura pico en el local
Entre 0 y 25 ° C
Entre 25 y 30 ° C
Entre 30 y 35 ° C
Entre 35 y 40 ° C
Más de 40 ° C
% de confiabilidad
100 = 1.00
95 = 0.95
80 = 0.80
50 = 0.50
25 = 0.25
Equipo analizado: Transformador

7. Factores Influyentes
Equipo analizado: Transformador
Factor de Carga de Trabajo
Subfactor
A
B
C
D
E
F
% de Carga de Trabajo
100
105
110
115
120
más de 120
% de
Confiabilidad
100= 1.00
95 = 0.95
80 = 0.80
60 = 0.60
30 = 0.30
0 = 0.00

8. Factores Influyentes
Subfactor
A
B
C
D
Roturas en el Transformador
Sin roturas
En los aisladores de salida
En los aisladores de entrada
En la cubierta, destilando aceite
% de
Confiabilidad
100 = 1.00
90 = 0.90
80 = 0.80
30 = 0.30
Equipo analizado: Transformador

9. Factores Influyentes
Subfactor Mediciones % de Confiabilidad
A
B
C
D
E
F
G
Aislamiento 10 MΩ
Aislamiento 9.9 a 6 MΩ
Aislamiento 5 .9 a 4 MΩ
Aislamiento 3.9 a 3 M Ω
Aislamiento 2.9 a 2 MΩ
Aislamiento 1.9 a 1 MΩ
Aislamiento menor a 1 MΩ
100 = 1.00
75 = 0.75
60 = 0.60
40 = 0.40
20 = 0.20
10 = 0.10
0 = 0.00
Equipo analizado: Transformador

10. Factores Influyentes
Factor Valor Condiciones Encontradas Subfac.
% de
Conf.
Medición o pruebas
Carga de trabajo
Edad
Apariencia física
Medio ambiente
40
30
12
10
8
Aislamiento 1.5 MΩ
80 de la nominal
6 años
Rotura de los aisl. de salida
27 ° C
0.10
1.00
1.00
0.90
0.95
4
30
12
9
7.6
Totales 100 62.6

11. Factores Influyentes
Factor
Confiabilidad en %
Actual
Con
rehabilitación
Nuevo equipo
Medición
Carga de trabajo
Edad
Apariencia física
Medio ambiente
4
30
12
9
7.6
40
30
12
10
7.6
40
30
12
10
7.6
Totales 62.6 99.6 99.6

12. Indicadores
Tiempo Promedio
para Fallar (TPPF)
Tiempo Promedio
para Reparar
(TPPR)
Disponibilidad Utilización
Confiabilidad
Tiempo Promedio
Entre Fallos
(TMEF)
Dirección electrónica: www.google.com, Ing. Luís Amándola,
Mantenimiento. Universidad Politécnica de Valencia España,

13. Tiempo sin
eventos Tiempo con
eventos

14. Tiempo Promedio Para Fallar:
(TPPF)
Sumatoria de
Tiempos Para Fallar (TPF)
Medidas en horas de trabajo
Ing. Mantenimiento Claudio Christopher
Cantidad de Fallas
TPPF = Σ ti
N
ti, es el tiempo de trabajo de un equipo hasta
la 1era falla.
N, es el número de fallas de un equipo.
Ecuación
Ing. Mantenimiento Claudio Christopher
TPPF = Σ ti
N
ti, es el tiempo de trabajo de un equipo hasta
la 1era falla (TPF).
N, es el número de fallas de un equipo.
Ecuación

15. Tiempo Promedio Para Reparar:
(TPPR)
Sumatoria de Tiempos
Para Reparar (TPR)
Medido en horas
de Trabajo
Nº de
reparaciones
ti, es el tiempo de duración para la reparación
después de la falla (TPR).
M, es el número de reparaciones de un equipo
durante el tiempo de observación.
Ecuación
TPPR = Σ ti
M

16. Cálculo de Tiempos
Tiempo fuera de
servicio
Tiempo en servicio
Tiempo en servicio

17. Σ TES = 90
Mas confiable TPPF (B) > TPPF (A)
6
3

18. Distribución Exponencial
DEFINICION: Describe los tiempos de falla de componentes
cuando sus razones de falla crecen o decrecen con el tiempo.
m
Nº de
Falla
Tiempo
Curva de distribución exponencial.
-λx
P(X≥x) = e
λ =1/β rata de fallas
e = 2,718 cte.
β =tiempo promedio entre fallas
X = tiempo para la 1º falla

19. Distribución Exponencial
Ejemplo. E n una red de computadoras grande, el acceso de los usuarios
al sistema puede modelarse como un proceso Poisson con una media de 25
accesos por hora. ¿Cuál es la probabilidad de que no haya accesos en un
intervalo de 6 min?
Sea X el tiempo en horas desde el inicio del intervalo hasta que se
presenta el primer acceso. Entonces, X tiene una distribución exponencial
con λ=25 accesos por hora. El interés recae en la probabilidad de que X sea
mayor que seis minutos. Dado que el valor de λ esta dado en accesos por
hora, es necesario expresar todas las unidades de tiempo en horas. Esto es, 6
minutos = 0,1 horas.
-λx
P(X≥x) = e
e = 2,718 Cte.
λ =1/β = 25 accesos/hr.
X = 6 min.

20. Distribución Exponencial
Determine el intervalo de tiempo para el que la probabilidad de que
no se presenten acceso l sistema durante ese tiempo se 0,90. Se pide el
tiempo x para el que,
P(X>x) = e -2,5 = 0,90
Por lo tanto, después de tomar el logaritmo de ambos miembros
x = 0,00421 horas = 0,25 min
Asimismo, el tiempo medio hasta el siguiente acceso es;
E(X) = 1/25 = 0,04 horas = 2,4 min
La desviación estándar del tiempo que transcurre hasta el siguiente
acceso es
Σx = 1/25 horas = 2,4 min.

21. Distribución Weibull
DEFINICION: Describe los tiempos de falla de componentes
cuando sus razones de falla crecen o decrecen con el tiempo .
Es ampliamente utilizada en el análisis de la
confiabilidad y de datos de la vida debido a su flexibilidad.

22. Distribución Weibull
La distribución es exponencial para B=1.0.
Valores de B>1 representan mecanismos de fallas por desgastes.
Valores de B<1 representan mecanismos de fallas en el periodo inicial o
de arranque.
β δ
1 1
3.4 2
4.6 6.2
_______
-----------
_______

23. Distribución Weibull
Dos-Parámetro
Tres-Parámetro
Uno-Parámetro