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Resultados sostenibles

Anlisis de fiabilidadLos datos y el software de modelizacin estn ayudando a una planta de produccin de GNL a determinar mtodos de mantenimiento y a mejorar la fiabilidad de los equipos.Fernando Vicente, Hector Kessel, Richard M.Rockwood

En los ltimos aos, la fiabilidad (es decir, la probabilidad de que un produc-to, un equipo o un proceso cumplan la funcin que tienen asignada sin fallos y de acuerdo con condiciones determinadas durante un periodo de tiempo dado) se ha convertido en un tema cada vez ms importante cuando se trata de conseguir una mejora continua. Una mayor fiabilidad de la planta reduce los costes del proceso (y de los fallos de los equipos) y contribuye a aumen-tar la produccin y, en consecuencia, a conseguir un margen bruto mayor. Adems, aumenta la seguridad de los puestos de trabajo y disminuye los riesgos medioambientales potencialmente graves.Actualmente, en la cada vez ms competitiva industria del petrleo y el gas, las plantas de produccin de gas deben trabajar con un nivel de fiabilidad alto sin derrochar capital ni incurrir en costes extraordinarios. ABB est ayudando a esas compaas a lograr tal fin con la aplicacin de medidas objetivas y cuantificables que permitan abordar los fallos de los equipos en las fases iniciales en que se producen. Este artculo presenta tres ejemplos concretos de anlisis de fiabilidad efectuados en las instalaciones de MEGA en Loma de la Lata, Argentina. Y el resultado se puede resumir en: ahorro!

65Revista ABB 2/2009

Anlisis de fiabilidad

Resultados sostenibles

poral y la gestin completa de los repuestos.

El complejo de MEGA se encar-ga de la recuperacin y separa-cin del GNL. Este proceso implica la separacin del meta-no de otros componentes del GNL y de la posterior inyec-cin del metano en un gaseo-ducto que suministra al merca-do nacional. Los otros compo-nentes se conducen a otras ins-talaciones en Baha Blanca para su tratamiento posterior. Es una planta de fracciona-miento en la que se separa el GNL en etano, propano, buta-no y gasolina, que se venden a sus clientes, principalmente al Gobierno argentino y a la ins-

talacin de Baha Blanca 1 .

Satisfacer las expectativas del clienteLa disponibilidad de los equipos se est acercando a niveles de categora mun-dial 2 . Ahora bien, este indicador refle-ja la disponibilidad de equipos crticos para el proceso, muchos de los cuales disponen de repuestos offline y equi-pos de reserva online. Como provee-dor de Full Service, se espera que ABB proporcione lo ms avanzado en tecno-loga de servicios y en prcticas de ges-tin de vanguardia. De modo que se solicit a ABB que comenzara a cen-trarse en otros equipos crticos para el proceso y aumentara la disponibilidad hasta niveles que permitieran el funcio-namiento de la planta en funcin de la demanda del mercado.

duccin de gas situada en Loma de la Lata, Neuqun (Argentina) ABB es responsable de la gestin mecnica,

elctrica, de instrumentacin y estti-ca, as como de la inspeccin esttica, la planificacin, la programacin tem-

Las empresas inteligentes se esfuerzan en conseguir una cifra de cero en defectos y accidentes. Muchas de esas organizaciones aplican asi-mismo la norma de toleran-cia cero para los fallos de los equipos y tienen un obje-tivo de cero para los fallos. Sin embargo, si los equipos se dejan sin vigilancia, aca-barn por fallar. Para luchar contra eso, las empresas de vanguardia estn incorporan-do dos estrategias importan-tes para la gestin de equi-pos: el mantenimiento basa-do en la condicin y las prcticas de fiabilidad. El factor fundamental es alcan-zar el control de esos fallos anticipndose a ellos desde fases ini-ciales e interviniendo con procedi-mientos planeados y programados.

Las aportaciones de las prcticas de fia-bilidad en esta estrategia de dos frentes son notables, como se muestra en los tres casos prcticos siguientes. El prime-ro examina el anlisis de fiabilidad de una junta mecnica de una bomba de gas natural licuado (GNL); el segundo examina la validacin de una modifica-cin de un compresor de husillo; y el tercero aborda el anlisis de fiabilidad de un transmisor de temperatura (TT).

Asociacin entre MEGA y ABB Full Service

Como parte del contrato de ABB Full Service con MEGA planta de pro-

1 Funcionamiento de la planta de gas de MEGA en Loma de la Lata, Argentina

40 M m3/dGas natural

560.000 t/aoetano

220.000 t/aoGasolina de gas natural

35 M m3/dGas residual

620.000 t/aoPropano, butano

Planta de recupera-cin de GNLLoma de la LataNeuqun

Planta de destila-cin fraccionadaBaha BlancaBuenos Aires

600 km5 M m3/d

Componentes ricos del gas

Gasoducto

b

2 Tendencias de fiabilidad del equipamiento a , en las que el objetivo equivale al 99,6%, y tendencias de satisfaccin del cliente b , en las que el objetivo consiste en lograr 4,0 de los 5,0 puntos posibles.

a

2002 2003 2004 2005 2006 2007

2003 2004 2005 2006 2007

Ene Feb Mar Abr May Jun Jul Ago Sep Oct Nov DicJul Ago Sep Oct Nov Dic

100 100 99,75 100 100 100 100 100 100 100 100 99,99

100

99

98

97

5,04,03,02,01,00,0

100908070605040302010

0

99,6

98

99,96 99,96 99,9699,6

2007 2007

Fiab

ilida

d (%

)

Fiab

ilida

d (%

) 2,9

3,9 3,9 3,9 3,9 3,9 3,.9

3,13,6 3,8 3,9

5,04,54,03,53,02,52,01,51,00,50,0

Pun

tuac

in

de la

sa

tisfa

cci

n

Pun

tuac

in

de la

sa

tisfa

cci

n

Para competir verdade-ramente en un entorno global, una empresa no solamente precisa una elevada disponibilidad de los equipos, sino tambin una alta fiabilidad de los mismos.

66 Revista ABB 2/2009

Anlisis de fiabilidad

Resultados sostenibles

planta. En concreto, la forma en que se recopilan, se tratan y quin es res-ponsable de su anlisis. La mayora de las instalaciones de la industria petro-lera y del gas han acumulado datos durante muchos aos, pero es raro encontrar a alguien que se ocupe de su anlisis y de conseguir informacin que sirva para resolver los problemas.

Entre los ejemplos tpicos en plantas de produccin de gas se incluyen la utili-zacin de herramientas de fiabilidad, como el anlisis de Weibull, el anlisis de Pareto y las simulaciones con el mto-do Montecarlo.

Los datos de las plantas son un medio perfecto de mostrar lo que funciona y lo que es posible mejorar. Un buen enfoque para iniciar el anlisis es localizar los problemas mediante el examen de la frecuencia con que ocurren. La primera herramienta que debe consultarse para disponer de una visin de conjunto es el diagrama de Pareto, en particular los 10 prime-ros puestos. Es un grfico que sirve para clasificar las oportunidades y centrarse en las que ofrecen los valo-res mayores. Se aplica la norma clsi-ca de 80/20: el 80% de los problemas o de las prdidas estn causados por

La asistencia post-evaluacin desarro-lla una forma concreta de ir hacia delante, una hoja de ruta nica para cada planta. Incluye objetivos, metas e iniciativas concretas del sitio, destina-dos a cubrir defectos en el rendimien-to del centro y las expectativas de los clientes 4 .

La fiabilidad en la prcticaPara la mayora, las cifras de fiabili-dad, por s mismas, no tienen un gran significado para realizar mejoras, inde-pendientemente de que se presenten como porcentajes, tiempos medios entre fallos (MTBF) o menos rdenes de trabajo urgente. Para las empresas, el aspecto financiero de la fiabilidad significa controlar los costes de la falta de fiabilidad debida a fallos de los equipos y los procesos, que se traducen en prdidas econmicas y repercuten en la capacidad de pro-duccin.

Desde el punto de vista tcnico, la fia-bilidad suele cuantificarse calculando la probabilidad de que se presente un fallo. La medicin de la probabilidad implica el empleo de mtodos y herra-mientas de estadstica y probabilidad. Entre los ejemplos tpicos en plantas de produccin de gas se incluyen la utilizacin de herramientas de fiabili-dad, como el anlisis de Weibull, el anlisis de Pareto y las simulaciones con el mtodo Montecarlo Cuadro 2 .

Un factor clave para el anlisis de fia-bilidad es la calidad de los datos de la

Desde la asistencia post-evaluacin a las iniciativas de accinA principios de 2008 se complet en MEGA la evaluacin anual Full Service de las instalaciones. Permite identificar las iniciativas que funcionan bien y las que se pueden mejorar. De cada eva-luacin se extraen recomendaciones que ayudan al equipo de ABB que tra-baja sobre el terreno a subsanar los defectos de rendimiento que hayan identificado.

El factor clave consiste en obtener control sobre los fallos anticipn-dose a ellos de manera precoz e interviniendo a travs de enfoques planificados y programa-dos.

Aunque el proceso de evaluacin de las instalaciones en MEGA fue muy eficaz, era evidente que se poda hacer ms para ayudar a las plantas a mejorar tanto en calidad como en can-tidad las iniciativas para subsanar los defectos existentes. Entre otras medi-das, mejorar la ejecucin de iniciativas con el objetivo de mejorar el valor para los clientes, ABB y el personal, en consonancia con el tringulo de resultados de ABB Full Service 3 . Este enfoque se ha denominado asistencia post-evaluacin Cuadro 1 .

3 El proceso de evaluacin de la planta es una herramienta eficaz que se utiliza no slo para determinar el rendimiento actual, sino tambin para desarrollar estrategias con criterios muy avanzados.

Innovacin y aprendizaje

Indicadores del rendimiento

Liderazgo Estrategia

Respeto de la asociacin

Mantenimiento de la fiabilidad

Operaciones de mantenimiento

Mejora del rendimiento de la planta

Calidad de la SSM*

Gestin del personal

Financiacin y costes

Contratistas de materiales

Informacin

Factores propiciadores Resultados

Eficacia y eficiencia de

la rentabilidad

Valor y satisfaccin del cliente

Seguridad y medio ambiente/

Competencia y motivacin

* SSM: seguridad, salud y medio ambiente

4 Asistencia post-evaluacin

Revisin de la evaluacin de la

planta Full Service

Debatir iniciativas concretas

Desarrollar pasos siguientes/plan

de juego

Alinear con MMMP (plan maestro de ges-

tin del mantenimiento)

Alinear con KPI concretos

Identificar y priorizar

oportunidades

Comparar con prcticas

preponderantes

Ejecutar, mantener, gestionar

El proceso de gestionar el rendimiento

Mejora continua

67Revista ABB 2/2009

Anlisis de fiabilidad

Resultados sostenibles

gripado, impulsor agarrotado, motor quemado y conduccin de aspiracin obstruida.

La bomba de GNL es una pieza crtica del equipo del proceso de produc-cin, ya que suministra el producto procesado final a la planta de Baha Blanca, donde se fracciona para obte-ner otros productos (etano, propano y butano). A partir de los datos recogi-dos para esta bomba en relacin con el CMMS, se seleccion el software para aplicaciones de fiabilidad, por su capacidad para llevar a cabo un anli-sis de Weibull. La frmula empleada para el clculo de la fiabilidad es la siguiente:

(sistema informatizado de gestin del mantenimiento) (CMMS) para la bom-ba de GNL 510-P-01C que indic que el modo de fallo ms frecuente estaba asociado con el fallo mecnico de una junta mecnica.

En el mbito profesional de la fiabili-dad se suele admitir que el manteni-miento se gestiona en el nivel del modo de fallo. Se entiende por modo de fallo cualquier circunstancia que es probable que ocasione el fallo de un determinado equipo (o sistema o pro-ceso). Por tanto, un modo de fallo es un evento que causa un fallo funcio-nal en un determinado elemento. Los modos de fallo usuales son: cojinete

el 20% de los equipos o de los proce-sos 5 .

Anlisis de fiabilidad: junta mecnica de una bomba de GNLBasndose en un anlisis de Pareto, el equipo tcnico de ABB decidi anali-zar la fiabilidad de la bomba de GNL 510-P-01C. El equipo pensaba que el sistema de la bomba tena una baja fiabilidad porque la condicin del proceso haba variado en compara-cin con las condiciones del diseo original.

A continuacin se realiz una bsque-da en la base de datos del Computeri-zed Maintenance Management System

6 Datos de la bomba de GNL recogidos a travs del sistema CMMS

Antigedad (horas)

Avera (F) o suspensin (S)

9.236 F

2.924 S

2.202 F

12.433 F

11.123 F

2.880 F

Coste de sustitucin preventiva (antes de avera) = 4.258 USDTiempo medio de reparacin (MTTR) = 5 horasCoste de la avera (produccin cesante + coste de sustitucin) = 413.403 USD

5 Diagrama de Pareto en el que se muestran las diez oportunidades de mejora principales en MEGA

160.000

140.000

120.000

100.000

80.000

60.000

40.000

20.000

0

Equipamiento

Cos

te ($

)

A B C D E F G H I J

Coste total Coste acumulado

7 Funcin de fiabilidad de la bomba de GNL demostrada mediante el anlisis de Weibull (dos parmetros, regresin lineal)

100959085807570656055504540353025201510

5

Antigedad (horas)

Fiab

ilida

d (%

) pro

babi

lidad

de

supe

rviv

enci

a

0 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000

Beta = 1,42Eta = 9.365,56

Vida media = 8.518,08 horasPrecisin = 90,41 %

8 Anlisis de la poltica de sustituciones

528.29

493.07

457.85

422.63

387.41

352.19

316.97

281.75

246.53

211.32

176.10

140.88

105.66

70.44

35.22

Antigedad de sustitucin preventiva (en horas)

Cos

te ($

/h)

0 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000

Costes de sustitucin:Preventiva = $14.224Avera = $1.500,000La poltica ptima consiste en sustituir a las 649,28 horas

El coste de la poltica optima asciende a $73,72/hCoste de sustitucinnicamente en caso de avera $176.096/h

68 Revista ABB 2/2009

Anlisis de fiabilidad

Resultados sostenibles

Como resultado del anlisis de Wei-bull, el equipo de ABB pudo efectuar diversas recomendaciones. Tras un concienzudo examen, MEGA y ABB acordaron que era preferible realizar un nuevo diseo o una modificacin, en lugar de aplicar una estrategia de mantenimiento basada en sustituciones peridicas. La modificacin acordada fue la de instalar un sistema a presin que activara la junta mecnica 9 .

El coste de la modificacin (dos juntas por bomba) es de unos 90.000 dlares.

tucin en distintos momentos de fun-cionamiento.

El segundo anlisis, realizado a las 4.000 horas de funcionamiento, repre-sent unos ahorros de 66 dlares por hora de funcionamiento. El equipo lle-v a cabo despus un tercer anlisis a las 6.000 horas, con el que se obtuvo un ahorro en los costes de 46 dlares por hora. Por ltimo, un cuarto anli-sis a las 8.000 horas supuso unos aho-rros de 36 dlares por hora.

donde:R(t) = Valor de la fiabilidad (01)t = Antigedad del fallo (horas, ciclos) = Parmetro de escala (horas, ciclos) = Parmetro de forma (1)

Los datos recogidos del sistema CMMS se presentan en 6 . El anlisis de Wei-bull mostr los resultados del patrn de fallos que se presenta en 7 .

Una de las ventajas de aplicar el anli-sis de Weibull es el hecho de que pro-porciona un perfil de modelizacin flexible que cubre los patrones de fallo relativo a juventud, aleatoriedad y desgaste. El MTBF de la junta mec-nica es de 8.518 horas, lo que indica que el 50% de las juntas mecnicas de las bombas fallan antes de alcanzar este nmero de horas de trabajo, y el 50%, pasado ese momento. El anlisis ha permitido al cliente la actualizacin del sistema de bombas mejorando la junta mecnica.

Despus, el equipo de ABB realiz un anlisis de costes para determinar el momento ptimo para proceder a la sustitucin de una pieza (junta mec-nica). En 8 se muestra que el momen-to ptimo para sustituir la junta mec-nica es a las 650 horas de funciona-miento, lo que representa unos aho-rros por hora de funcionamiento de 103 dlares. Sin embargo, esta fre-cuencia de sustitucin se consider poco prctica, por lo que el equipo de ABB analiz posibles pautas de susti-

Se puede mejorar el anlisis de datos utili-zando un software de fiabilidad capaz de llevar a cabo un anlisis estadstico. En los tres estudios de caso de este artculo se emple software de fiabilidad para la toma de decisiones. Cualquiera que sea el soft-ware para aplicaciones de fiabilidad que se seleccione, debe disponer de una funcin que permita ejecutar el anlisis de Weibull. Este mtodo identifica o modeliza la cate-gora del fallo (juventud, aleatoriedad y desgaste) de acuerdo con el tiempo de funcionamiento (es decir, la edad del equi-po) en que se produce el fallo del compo-nente. Puesto que el anlisis de Weibull puede adaptarse a la mayora de los datos mejor que otros mtodos, y ya que es efi-caz para disponer de un anlisis de fallos preciso con una muestra relativamente pequea de datos, se trata del mtodo ms utilizado para determinar la fiabilidad de los componentes y el favorito para modelizar y analizar los patrones de fallos.

Cuadro 2 Seleccin del software de fiabilidad

Una vez que el ABB Full Service de una instalacin concluye una evaluacin, la asistencia posterior examina los resultados y las recomendaciones destinadas a mejo-rar el rendimiento de la planta. A cada planta se le presenta una estrategia perso-nalizada de hoja de ruta que refleja sus dificultades propias y las oportunidades de mejora. Despus, se consideran las opor-tunidades de mejora siguiendo un plan lgico paso a paso. En MEGA se emple este proceso y se abord una de las con-clusiones de la evaluacin: mejorar el enfo-que de la planta en relacin con la fiabili-dad. ABB trabaj con las instalaciones de MEGA para determinar la forma de aplicar la fiabilidad con vistas a mejorarlas. El equipo de ABB destinado a las instalacio-nes identific oportunidades concretas a las que aplicar una iniciativa de mejora basada en la fiabilidad.

Cuadro 1 Asistencia post-evaluacin

9 Plan real del American Petroleum Institute (API) instalado en bombas a , y nuevo plan propuesto por el API b . Pueden cambiar incluso las condiciones del proceso: la presin en la junta ser la condicin de diseo.

salidasalida

vlvula, normalmente abierta vlvula, normalmente cerrada

indicador de presin

indicador de presin

llenado de liquido, normalmente cerrado interruptor de nivel (alto)

interruptor de nivel (bajo)

interruptor de presin (bajo)

serpentines de enfriamiento

enfriamiento entrante

indicador de nivel

interruptor de presin (alto)

fuente de presin, normalmente cerrada

acumulador de vejiga

drenaje, normalmente cerrado

orificio

depsito

enfriamiento saliente indicador de

temperatura

tubera de aletas(depsito alternativo)

llenado de liquido, normalmente cerradodrenaje,

normalmente cerrado

entradaentrada

vista del extremo de

la junta

vista del extremo de

la junta

a b

Rt = e - , t > 0t

69Revista ABB 2/2009

Anlisis de fiabilidad

Resultados sostenibles

la fiabilidad? Se emple el anlisis de Weibull para evaluar el nivel de mejo-ra de la fiabilidad.

Con un MTBF anterior a la modifica-cin de 3.042 horas de funcionamien-to, y con un MTBF posterior a la modificacin de 5.000 horas, la mejora real es de unas 2.000 horas: un mejora del 19% en MTBF 12 13 . El equipo de ABB controlar la mejora del MTBF y a continuacin abordar el modo de fallo ms habitual despus de ste.

Anlisis de fiabilidad de los transductores de temperaturaLos transductores de temperatura (TT) controlan la temperatura en sistemas de automatizacin sensibles al proce-so. Se seleccion este equipo como consecuencia de los numerosos fallos que tuvo el ao anterior. Los fallos se presentaron de forma aleatoria (es decir, sin un patrn predominante), lo que haca difcil realizar mejoras en la fiabilidad.

la planta. Es un paso crucial del pro-ceso de produccin porque, si no se suministrara aire, los instrumentos de la planta funcionaran mal y propor-cionaran lecturas errneas y, en con-secuencia, variaciones en el control de la produccin.

Se produjeron algunos fallos inespera-dos en el sensor que detecta la tempe-ratura de las resistencias (RTD). Es un dispositivo que mide la temperatura del aire de descarga; si falla, el com-presor se para. Una vez que se analiz la causa del fallo original (RCFA), el equipo de ABB concluy que el modo de fallo principal estaba causado por las altas vibraciones producidas cuan-do el compresor estaba en marcha.

El equipo de ABB dise un dispositi-vo para absorber las vibraciones con lo que se reduciran los fallos 10 11 . Pero la pregunta segua en el aire: la modificacin ha reducido el modo de fallo por vibracin y ha mejorado

La fiabilidad de la modificacin se controlar mediante un anlisis regular de los datos con el mtodo de Wei-bull, que permitir determinar la mejo-ra de la fiabilidad gracias a la amplia-cin del MTBF por encima de la base de referencia establecida originalmente.

Anlisis de Weibull de un compresor de husilloEl compresor de aire de tipo husillo se considera un equipo crucial para el proceso. Su funcin es suministrar aire al petrleo para la instrumentacin de

10 Se coloc un dispositivo antivibracin a b en el sensor RTD c para reducir averas del RTD.

11 Avera en el cable de RTD debido a las ele-vadas vibraciones que actan en el sistema

12 Funcin de fiabilidad del RTD antes de la modificacin (empleando el anlisis biparamtrico de Weibull de precisin mxima) a y despus de la modificacin (empleando el anlisis biparamtrico de Weibull de regresin lineal) b

100959085807570656055504540353025201510

5

100959085807570656055504540353025201510

5

Antigedad (horas) Antigedad (horas)0 700 1.400 2.100 2.800 3.500 4.200 4.900 0 1.100 2.200 3.300 4.400 5.500 6.600 7.700

Beta = 0,92Eta = 2.918,85

Vida media = 3.042 horasPrecisin = 97,13 %

R35% = 3.000Antes de modificacin

R35% = 5.200Despus de modificacin

Beta = 1,00Eta = 5.000

Vida media = 5.000 horasPrecisin = 100 %

Fiab

ilida

d (%

) pro

babi

lidad

de

supe

rviv

enci

a

Fiab

ilida

d (%

) Pro

babi

lidad

de

supe

rviv

enci

a

a b

a b c

70 Revista ABB 2/2009

Anlisis de fiabilidad

Resultados sostenibles

cin del sistema. En particular, el empleo de un software de aplicaciones basado en la fia-bilidad y con aplicacin de los anlisis de Weibull, puede proporcionar mejores posibili-dades de adoptar unas deci-siones objetivas.

Para competir verdaderamente en un entorno global, una empresa no solamente precisa una elevada disponibilidad de los equipos sino tambin una alta fiabilidad de los mismos. Puede ser difcil saber qu tctica implantar para la ges-tin de equipos dadas las posibilidades de eleccin entre intervalos de sustitucin, mantenimiento preventivo, frecuencias de inspeccin, acciones de mantenimiento segn la condicin, sustitu-cin de equipos primordiales y necesidad de recursos de mantenimiento. La seleccin del mtodo ptimo de mante-nimiento puede aumentar la probabilidad de conseguir unos costes de explotacin menores y mayores niveles de fiabilidad y disponibilidad, lo que se traduce en una pro-duccin ms fiable. El mtodo ptimo puede apoyar iniciati-vas destinadas a proporcionar

resultados positivos provechosos para el cliente, el personal y ABB.

Fernando Vicente

Hector Kessel

ABB Full Service

Buenos Aires, Argentina

fernando.vicente@ar.abb.com

hector.kessel@ar.abb.com

Richard M.Rockwood

ABB Process Automation Full Service,

Oil, Gas, and Petrochemical

Minneapolis, Minnesota, EE.UU.

richard.m.rockwood@us.abb.com

Lectura recomendada

Desaegher, J. (2008) Outsourced maintenance: The

ABB Full Service solution. ABB Review Special

Report: Process Automation Services and Capabili-

ties, pp. 7983.

Kleine, B. Qu es la fiabilidad? Cambio del paradig-

ma de fiabilidad. Revista ABB 1/2009, pp. 3437.

consiguiente mejora de la fiabilidad reducir los costes generales, no slo por la falta de fiabilidad de los equi-pos sino tambin por la falta de fiabili-dad relacionada con el proceso. Ade-ms, este enfoque mejorar el rendi-miento empresarial y proporcionar mayores beneficios, y puede generar ms negocio dado el aumento de la capacidad de produccin que resulta de un mayor tiempo til de produc-cin o de disponibilidad. Adems, la mayor produccin compensar los costes de una inversin adicional en equipos, reduciendo de esa forma el coste de su mantenimiento.

Son varias las estrategias y herramientas que se pueden emplear para ayudar a tomar las mejores decisiones en materia de mantenimiento y sustitucin. La intencin de estas decisiones es deter-minar el tipo de tctica de manteni-miento necesaria para conservar la fun-

El equipo de ABB recogi todos los datos de fallos del historial del CMMS para el equipo a fin de poder llevar a cabo un anlisis de fiabilidad. Se recopilaron los datos de fallos relativos al TT a partir del sistema CMMS entre 2001 y 2008. Despus, el equipo utiliz la herramienta de apli-caciones de fiabilidad para modelizar una curva de fiabi-lidad a fin de identificar todos los patrones de fallos 14 .

La simple presentacin en un grfico de los datos propor-cion algunos resultados sor-prendentes. Se calcul el MTBF a los 61 meses, es decir, unos 5 aos. Compa-rando con otros equipos simi-lares de la industria, un MTBF tpico se encuentra entre 25 y 150 aos. Esto motiv al equipo de ABB a emprender otros anlisis. Despus de ejecutar ms an-lisis de datos y de probar en laboratorio equipos similares, se determin que el proble-ma se encontraba realmente dentro del instrumento y la causa originaria era el diseo del fabricante del equipo ori-ginal (OEM). Este anlisis plante un debate entre MEGA y el OEM que se tradujo en que MEGA recibi un crdito por los fallos anteriores del equipo TT y tambin proporcion datos al OEM para fabri-car una versin mejorada.

La alta fiabilidad es una alta prioridadLa enorme competitividad entre las empresas para asegurarse el negocio y la actual crisis financiera mundial estn obligando a las compaas a buscar mtodos de reduccin de los costes de explotacin. Un mtodo muy empleado es el de reducir gastos en el mantenimiento de los equipos. Sin embargo, esto indica una falta de visin, ya que las inversiones que se aplazan suelen resurgir ms adelante y pueden costar entre dos y cinco veces ms de lo que habran supuesto en fases iniciales del desarrollo del fallo.

La realizacin del mantenimiento de los equipos en su momento con la

13 Comparacin de curvas de fiabilidad. Tras la modificacin del sensor RTD, el valor MTBF mejor en un 19 %.

Horas de funcionamiento RTD original RTD mejorado

100

80

60

40

20

040 10

0

300

700

1.00

0

1.50

0

2.00

0

3.00

0

4.00

0

5.00

0

6.00

0

7.00

0

8.00

0

Fiab

ilida

d (%

)26 %

45 %

14 Curva de fiabilidad TT

100959085807570656055504540353025201510

5

Antigedad (meses)

0 15 30 45 60 75 90 105

Beta = 3,06Eta = 68,45

Vida media = 61,19 mesesPrecisin = 96,39 %

Fiab

ilida

d (%

) pro

babi

lidad

de

supe

rviv

enci

a