Artículo sobre ingeniería de fiabilidad publicado en la revista Ingeniería del Mantenimiento en Canarias, número 4, 2011

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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2. Ingeniería de Fiabilidad
Jorge Asiain Sastre
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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