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DEFINICIN DE LAS FRECUENCIAS PARA UN PLAN DE MANTENIMIENTO
Por: Carlos Mario Prez
Uno de los problemas ms frecuentes en la estrategia de
mantenimiento es la definicin de las tareas de
mantenimiento correctas y las frecuencias con que se debe
ejecutar en el caso de que sean cclicas o
peridicas.
PLAN DE MANTENIMIENTO
El plan de mantenimiento es el elemento en un modelo de gestin
de activos que define los programas
de mantenimiento a los activos (actividades peridicas
preventivas, predictivas y detectivas), con los
objetivos de mejorar la efectividad de estos, con tareas
necesarias y oportunas, y de definir las
frecuencias, las variables de control, el presupuesto de
recursos y los procedimientos para cada
actividad.
Como responsable de la definicin de las actividades peridicas,
agrupa trabajos detectivos, predictivos
y preventivos, facilita por su contribucin a la gestin de
mantenimiento, la realizacin de presupuestos
confiables, siempre y cuando no lleve a la empresa a hacer ms
mantenimiento del que requiere y, en el
peor de los casos, a introducir mortalidad infantil en las
instalaciones.
El conocido plan de mantenimiento no es ms que una serie de
tareas que de manera planeada y
programada se deben realizar a un equipo o sistema productivo
con una frecuencia determinada.
El plan de mantenimiento influye de manera notable en la
confiabilidad de un activo, en tanto que si es
certero, adecuado y justificado est constituido por la tareas
absolutamente necesarias; es decir, no mas
actividades de las requeridas y no menos de las mismas y as el
desperdicio, las tareas que se hacen
slo porque un equipo est detenido y los famosos "combos" o
grupos de actividades que hacen bajo la
premisa de "ya que el equipo par, aprovechamos y hacemos
esto..." no tendran por qu existir.
Una regla de oro en mantenimiento es aquella que dice que
cualquier actividad correctiva, preventiva,
detectiva o predictiva est justificada y es aplicable slo si el
equipo queda ms confiable; es decir, si
mejora su desempeo a nivel de reduccin de tiempo de parada,
reduccin de cantidad de fallas,
reduccin del riesgo, optimizacin del costo de operacin, y
reduccin de las afectaciones al medio
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ambiente. Si no es as, la tarea es totalmente superflua y
desechable y, por tanto, hacerla puede
incrementar las fallas o ser un franco desperdicio.
Tradicionalmente, se ha asumido como verdad absoluta que se
obtienen mejores planes de
mantenimiento si se orientan al equipo como concepto global o en
el mejor de los casos a componentes
mayores que deben reemplazarse o repararse continuamente.
Afortunadamente, varios hechos
cambiaron la percepcin de cmo hacer un plan de mantenimiento
adecuado, uno de los ms
importantes fue la accidentalidad en la aviacin comercial.
En la dcada de los aos 50 del siglo pasado, mantenimiento era
equivalente a reparaciones
peridicas. Todos esperaban que los componentes y partes
importantes se gastaran despus de cierto
tiempo. Esta situacin condujo a creer que las reparaciones
peridicas mantenan las condiciones
operativas correctas de las piezas antes de que se desgastaran y
as se lograba prevenir y evitar las
fallas. En los casos en que esta estrategia no pareca estar
funcionando, se asuma que se estaban
realizando inoportunamente las reparaciones, es decir muy tarde;
esto condujo los esfuerzos a acortar el
tiempo entre reparaciones. Desafortunadamente, los gerentes de
mantenimiento de las aerolneas
hallaban que en la mayora de los casos, los porcentajes de falla
no se reducan y, por el contrario, se
incrementaban.
A finales de dicha dcada del siglo XX, la aviacin comercial
mundial tena ms de 60 accidentes por
cada milln de despegues. Si actualmente se estuviera presentando
la misma cantidad proporcional de
eventos, estaran ocurriendo entre dos o tres accidentes areos
diariamente en algn sitio del mundo
(involucrando aviones de 100 pasajeros o ms). Dos tercios de los
accidentes ocurridos al final de los
aos 50 eran causados por fallas en los equipos.
Esta alta tasa de accidentalidad, aunada al auge de los viajes
areos, implicaba que la industria area
tena que hacer algo para mejorar la seguridad. El hecho de que
una tasa tan alta de accidentes fuera
causada por fallas en los equipos significaba que, el principal
enfoque tena que hacerse en la
seguridad, como componente fundamental de la confiabilidad.
Mantenimiento centrado en la confiabilidad RCM, es un proceso
desarrollado durante los aos 60 y 70
del siglo XX por los empleados de United Airlines: Stanley
Nowlan y Howard Heap, quienes, luego de 20
aos de carrera, investigando y experimentando en la aviacin,
publican su libro Reliabillity Centered
Maintenance, con la finalidad de ayudar a las personas que
definen los planes de mantenimiento a
determinar las mejores estrategias, para lograr que se cumplan
las funciones de los activos fsicos y
para manejar las consecuencias de sus fallas. Hasta hoy no hay
un proceso ms integral, completo y
responsable para hacerlo.
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Uno de los hallazgos principales con esta investigacin es el
reconocimiento de que las estrategias de
mantenimiento se deben definir a nivel de causa de falla; es
decir, un activo tiene muchas funciones que
pueden fallar debido a diferentes causas y cada causa obedece a
un fenmeno fsico de desgaste, un
error humano, una influencia ambiental, prdida de integridad o
fenmenos repentinos que pueden
hacer que se degrade o suspenda el cumplimiento de sus
funciones.
Bajo esta premisa, la definicin de una estrategia de
mantenimiento y su posterior conversin a recursos
y costos se debe hacer a nivel de las causas de falla. Una gran
ventaja del RCM, es el modo en que
provee criterios simples, precisos y fciles de comprender para
decidir (si hiciera falta) qu tarea
sistemtica es tcnicamente aplicable, si se justifica hacerla en
cualquier contexto, y si fuera as, para
decidir la frecuencia con la que se debe ejecutar y quin debe
hacerlo.
EL CONOCIMIENTO DE LAS FALLAS A TRAVS DEL TIEMPO
Las causas de falla son varias para un mismo componente, ya que
este puede fallar golpeado,
desgastado, no lubricado, fatigado y en cada caso la estrategia
de manejo de la causa de falla es
diferente y, por lo tanto, es comn que para un elemento haya
tareas predictivas, preventivas y hasta
dejar que falle puede ser una decisin coherente.
Cuando se menciona la confiabilidad como la la probabilidad de
que un equipo o sistema opere sin falla
por un determinado perodo de tiempo, en unas condiciones de
operacin especficas, el uso
inadecuado de este concepto es generado en la gran mayora de los
casos por el uso particular que se
da a la expresin falla, porque para muchos la falla significa
slo paradas y as se construyen
complejos modelos matemticos para calcular la probabilidad de
paradas, sin tener en cuenta que
tambin hay falla cuando es ineficiente, inseguro, costoso, con
alto nivel de rechazos y con aportes a
una mala imagen.
Un activo no es ms confiable necesariamente porque el tiempo
medio entre fallas (TMEF) ha mejorado,
este es slo uno de los atributos que puede mostrar mejora,
puesto que un equipo con un "buen TMEF
(tiempo medio entre fallas) puede tener alto nivel de riesgos de
accidentes que afecten la integridad de
las personas, consumir mucha energa para operar y hasta dejar de
ser rentable, o sea, no es confiable
para la organizacin.
El orden de trabajo es un problema del TMEF (tiempo medio entre
fallas) como criterio para definir
tareas de mantenimiento que no es aplicable en todos los casos,
por varias razones: no todas las fallas
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son cclicas, as que el uso del promedio para decidir una
estrategia para una causa de falla de
ocurrencia aleatoria es irresponsable y deja todo al azar;
adems, los datos con que se calculan los
TMEF normalmente se aplican a lo que ha ocurrido, entonces, cul
es el paso a seguir con lo que no
ha ocurrido?
Uno de los aportes ms importantes que hizo el texto de RCM de
Nowlan y Heap es que cada falla tiene
una manera diferente de ocurrir a travs del tiempo y ese
comportamiento define como posiblemente se
presenta y, por ende, ayuda a definir la estrategia ms
apropiada.
A manera de ilustracin: no tiene sentido proponer como tarea
para un engranaje no lubricado un
anlisis termogrfico, dado que un error humano no se maneja con
una estrategia de diagnstico. De
igual manera, no es sensato cambiar una tarjeta electrnica de
control cada seis meses si la causa de
falla es un sobrevoltaje que es netamente aleatorio.
Esto se puede resumir en que, de acuerdo a la manera como el
elemento falla debe tener una estrategia
adecuada, porque la idea tradicional era que todo fallaba a
medida que envejeca, existi una gran
tendencia a hacer cambios y reparaciones cclicas, simplemente
porque el tiempo transcurra y como
qued demostrado que los aviones no reducan su accidentalidad,
los estudios hechos en la aviacin
civil encontraron seis patrones diferentes de fallas para los
componentes de los aviones. Estos patrones
fueron identificados con las letras de la A, a la F.
Las grficas relacionan la edad con la probabilidad condicional
de falla, no es una grfica de
supervivencia, ni de frecuencia de fallas, lo que muestra es la
probabilidad de que la causa de falla que
no haya ocurrido hasta el periodo de anlisis vaya a ocurrir.
A continuacin se muestran con la estrategia recomendada, tal
como lo exponen Nowlan & Heap en su
informe.
Figura 1. Patrn de falla A
El modelo A es conocido como curva de la baera. Comienza con una
probabilidad de falla alta
(conocida como mortalidad infantil), seguida por una frecuencia
de falla que aumenta gradualmente o
que es constante, y luego por una zona de desgaste.
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Estrategias recomendadas:
Anlisis de fallas para determinar las causas de fallas
infantiles.
Monitoreo de la condicin.
Reemplazo o reparacin basada en el tiempo.
Figura 2. Patrn de falla B
El modelo B muestra una probabilidad de falla constante o
ligeramente ascendente, y termina en una
zona de desgaste. Es conocido como el punto de vista
tradicional; pocas fallas aleatorias terminando
en una zona de desgaste.
Estrategias recomendadas:
Reparacin basada en el tiempo.
Reemplazo basado en el tiempo
Anlisis de fallas si el desgaste est ocurriendo antes de lo
estimado o requerido.
Figura 3. Patrn de falla C
El modelo C muestra una probabilidad de falla ligeramente
ascendente, pero no hay una edad de
desgaste definida que sea identificable, en orden de trabajos,
hay un incremento constante en la
probabilidad de falla.
Estrategia recomendada:
Reemplazo basado en el tiempo o en funcin del costo o
riesgo.
Reparacin basada en el tiempo o en funcin del costo o
riesgo.
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Figura 4. Patrn de falla D
El modelo D muestra una probabilidad de falla baja cuando el
componente es nuevo o se acaba de
instalar, seguido de aumento rpido a un nivel constante.
Estrategias recomendadas:
Monitoreo de la condicin.
Anlisis de fallas si la tasa de falla es muy elevada.
Figura 5. Patrn de falla E
El modelo E muestra una probabilidad constante de falla en todas
las edades (falla aleatoria), es decir,
no existe ninguna relacin entre la edad de los equipos y la
probabilidad de que fallen.
Estrategias recomendadas:
Monitoreo de condicin.
Operar hasta fallar.
Anlisis de fallas si la tasa de fallas es ms alta que la deseada
o requerida.
Provisin de repuestos.
Figura 6. Patrn de falla F
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El modelo F comienza con una mortalidad infantil muy alta, que
desciende finalmente hasta un
comportamiento aleatorio de la probabilidad de fallas.
Estrategias recomendadas:
Anlisis de fallas para determinar las causas de las fallas
infantiles.
Provisin de repuestos.
No se recomienda implementar estrategias de mantenimiento
basadas en el tiempo.
En la comunidad del mantenimiento esto caus una gran conmocin,
debido a que estas premisas
debilitaron muchas creencias y prcticas; pero, tambin se ampli
la perspectiva de la simple estadstica
para tomar las decisiones de cmo hacer definir un plan de
mantenimiento. Los patrones de falla se
pueden agrupar de dos o tres maneras:
Figura 7. Patrones de falla relacionados con la edad
Los patrones A, B y C generalmente corresponden a elementos
simples o equipos complejos en los
cuales las fallas tienen una causa dominante.
En la prctica, estos patrones estn asociados normalmente con
elementos de los equipos que estn en
contacto directo con el producto, en los que existen fenmenos de
fatiga, corrosin, evaporacin,
abrasin y desgaste constante.
Por orden de trabajo, para modos de falla relacionados con la
edad, las tareas de reemplazo o
reparacin cclicos pueden ser apropiadas, para modos de fallas no
relacionados con la edad, las tareas
de reemplazo y reparacin cclicos no son recomendados; es ms, en
el caso del Patrn F, estas
actividades incrementan la probabilidad de falla a travs de la
reintroduccin de la mortalidad infantil a
sistemas que son estables.
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Figura 8. Patrones de falla aleatorios
Los patrones D, E y F estn asociados con equipos complejos que
tienen elementos de electrnica,
hidrulica y neumtica y se reconoce que prcticamente todos los
rodamientos siguen el Patrn E.
Este caso real de aplicacin sensata de la informacin demostr que
los distintos elementos fallan de
diferente manera y que an un elemento particular puede fallar de
diversas maneras. De un modo ms
simple, no es lo mismo cambiar un elemento porque va a fallar o
cambiarlo porque fall, que
cambiarlo, porque se cumpli una frecuencia antes de que fallara;
no es lo mismo un elemento que
fall por desgaste, a uno que fall por mala instalacin o uno
daado por un accidente.
Algunos autores se aferran a definir los postulados matemticos
como una verdad absoluta acerca de
las fallas y niegan el hecho de que las cantidades de fallas
analizadas mezclan efectos con causas que
no generan ms que confusiones; adems, olvidan que tener datos de
fallas para analizar es aceptar
que se tienen fallas y entre ms datos pueden ocurrir ms
fallas.
Figura 9. Distribucin de los patrones de falla en los
componentes de aviones segn el estudio de Nowlan & Heap
Retomando el estudio de la aviacin, lo preocupante no fue el
descubrimiento de que el transcurrir del
tiempo no explica todos los modos de falla, sino su distribucin,
dado que mostr que el 4% de las
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piezas estaban de acuerdo con el modelo A, el 2% con el B, el 5%
con el C, el 7% con el D, el 14% con
el E y no menos del 68% con el modelo F.
ESTRATEGIAS DE MANTENIMIENTO Y PATRONES DE FALLA
Hasta la dcada de los aos 50 del siglo XX, el punto de vista
acerca de las fallas estaba dado por la
siguiente premisa cuando los elementos fsicos envejecen tienen
ms posibilidades de fallar, mientras
que un conocimiento creciente acerca del desgaste por el uso y
el envejecimiento entre los aos 60 y
los 70, llev a la creencia general en la curva de la baera.
Sin embargo, esta curva obedece al comportamiento global del
activo y no a cada causa de falla; de
manera desafortunada, se pasa por alto con mucha frecuencia el
hecho de que el nivel al cual debe ser
definido un plan de mantenimiento es el nivel de anlisis de cmo
falla un componente especfico, el
cual tiene siempre una estrategia ms apropiada.
Cuando se contradice la creencia generalizada de que existe
siempre una relacin directa entre la
confiabilidad y la edad operacional y que cuanto ms a menudo se
interviene un elemento, menor es la
probabilidad de falla, se genera mucha resistencia porque es una
idea sencilla y muy fcil de replicar:
hacer muchos cambios, reparaciones y ajustes cada que transcurre
un periodo de tiempo, se recorren
unos kilmetros o se realizan un nmero determinado de
operaciones.
Hoy en da se acepta que esto raramente es la verdad, a no ser
que haya un modo de falla dominante,
la edad no hace nada o hace muy poco para mejorar la
confiabilidad de un equipo complejo.
De hecho, las intervenciones cclicas pueden aumentar las
frecuencias de las fallas en general por
medio de la introduccin de la mortalidad infantil en sistemas
que seran estables.
Es muy importante definir correctamente los patrones para cada
causa de falla, porque esto puede
ayudar a identificar de una forma adecuada qu tipo de tarea debe
realizarse para evitar cada una de
esas fallas.
Por ejemplo, para un modo de falla que corresponda al patrn B,
es posible definir un mantenimiento
cclico; sin embargo, para un modo de falla que corresponda a un
Patrn F, el mantenimiento cclico slo
logra aumentar la probabilidad de una falla.
A modo de caso ilustrativo, un responsable de establecer un plan
de mantenimiento define las
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estrategias de mantenimiento para garantizar que un motor
elctrico cumpla una de sus funciones, para
este propsito, se muestran seis modos de falla para observar cmo
se pueden definir adecuadamente
las estrategias de mantenimiento:
ESTRATEGIAS PARA FALLAS CCLICAS
Si un grupo de componentes similares est sujeto a esfuerzos
similares durante un perodo de tiempo,
se puede esperar que estos componentes alcancen un estado de
falla aproximadamente al mismo
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tiempo, tal como lo expresa la Figura 10.
Figura 10. Fallas cclicas
Si se conoce la edad mnima en la que cualquier elemento de un
grupo probablemente alcance el
estado de fallas, se puede manejar la mayora de ellas reparando
o reemplazando los elementos antes
de que alcancen dicha edad (usualmente llamada vida o vida
til).
Figura 11. Probabilidad condicional de la falla
Esto se puede aplicar a la a causa de falla como se muestra a
continuacin:
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Con base en los datos de falla se ha determinado que la grasa
especfica usada para lubricar el
rodamiento siempre pierde sus propiedades despus de 3 meses y
nunca antes de 3.5 meses.
Se puede decir que la falla es cclica y, por lo tanto, se puede
definir una tarea de sustitucin cclica, que
es el cambio de la grasa.
La frecuencia de esta tarea depende de la vida til de la grasa
que es de 3 meses.
ESTRATEGIAS PARA FALLAS ALEATORIAS
Si un grupo de componentes similares est sujeto a esfuerzos
diferentes durante un perodo de tiempo,
se puede esperar que estos componentes alcancen un estado de
falla en cualquier momento:
Figura 12. Estados de falla
Una curva de frecuencia de falla y probabilidad de falla lucen
de la siguiente manera:
Figura 13. Curva de Frecuencias
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Si la probabilidad de que ocurra una falla durante un perodo de
tiempo es la misma que en cualquier
orden de trabajo potencial, no se puede definir cundo ocurrir
una falla.
Es usual la expresin de que una falla puede suceder en cualquier
momento. En algunos casos, pueden
ser unos segundos despus de que el elemento haya entrado en
servicio, puede ser despus de unas
dcadas. Por lo tanto, si un grupo de elementos idnticos son
expuestos a tal hecho, la probabilidad de
que esa falla ocurra en cualquier instante es la misma.
Algunas de estas fallas ocurren de manera sbita o repentina y
otras de manera progresiva; es decir,
dan algn tipo de aviso de que algo est fallando o en proceso de
falla, estas advertencias son
conocidas como fallas potenciales y se definen como las
condiciones fsicas identificables que indican
que va a ocurrir una falla funcional o que est en el proceso de
ocurrir. Las nuevas tcnicas se usan
para determinar cundo ocurren las fallas potenciales, de forma
que se puedan hacer algo antes de que
se conviertan en verdaderas fallas funcionales. Estas tcnicas se
conocen como tareas a condicin,
porque los elementos se dejan operando a condicin de que
continen satisfaciendo los estndares de
funcionamiento deseado.
El objetivo de una tarea a condicin consiste en hacer una
inspeccin cclica que muestre el estado de
una variable que indica deterioro, para tomar una accin que
inicie el impacto de esta falla incipiente.
Las tareas a condicin permiten manejar de manera adecuada las
consecuencias de las fallas, ms que
evitarlas.
La frecuencia de las tareas a condicin no depende de la cantidad
de fallas ocurridas, ni de la criticidad
del activo, solo del tiempo que transcurre entre que la falla
inicial es detectada y que la falla funcional
ocurre, esto se conoce como el intervalo P-F. El punto P es la
falla inicial (punto en el que se puede
descubrir que el elemento est fallando no relacionado con la
edad) y el punto F es la falla funcional
(donde el elemento ha fallado tampoco necesariamente relacionado
con la edad). Cuando se realizan
tareas a condicin se busca encontrar cualquier punto entre P y F
que permita tomar una decisin
apropiada para que la falla tenga menor consecuencia. El periodo
P-F es el tiempo que transcurre
cuando se presenta un fenmeno fsico, no es clculo estadstico, ni
probalstico.
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Figura 14. Relacin entre el funcionamiento o condicin y el
tiempo
A continuacin se puede apreciar la causa de falla:
Datos de la falla:
Primera: un ao
Segunda: cinco aos despus
Tercera: tres aos despus.
Si una empresa decide cambiar el rodamiento cada tres aos
basndose en los datos de falla, fruto del
clculo del tiempo medio entre fallas: [(1 + 5 + 3) / 3]; corre
el riesgo de que el rodamiento falle antes de
cambiarlo (1 ao) o puede cambiar componentes cuando todava
tienen vida til (5 aos). En esa
medida, la frecuencia no se define basndose en los datos
disponibles de falla, porque la falla no es
cclica, sino aleatoria.
El rodamiento muestra advertencias de que est fallando, tales
como: ruido, aumento de vibracin o
aumento de temperatura. Estas variables pueden medirse antes que
el componente falle y el activo deje
de cumplir su funcin; en otras palabras, esto significa que hay
un periodo de desarrollo de la falla.
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La mejor tarea para este caso es encontrar la falla incipiente
durante su proceso de desarrollo, estas
tareas son llamadas predictivas. La frecuencia de la tarea
predictiva depende de la tcnica que se use
para medir la variable.
Aplicando a este caso una medicin de vibracin, se puede detectar
que el rodamiento comienza a
vibrar por fuera de los estndares hasta 4 meses (punto P) antes
de fallar (Punto F).
La inspeccin debe hacerse a la mitad del intervalo P-F, como
mximo, con el fin de poder tomar
medidas oportunas, en las que este dato no tiene que ver con
cuntas veces ha fallado el rodamiento.
La frecuencia depende slo de la variable medida, en el caso de
que se escoja una variable diferente,
por ejemplo: temperatura, el P-F cambiar y, por ende, la
frecuencia.
De nuevo, se aplica a otra de las causas de falla mencionadas
anteriormente. Esto se puede apreciar a
continuacin:
La frecuencia no se define basndose en cuntos bobinados se han
quemado bajo aislamiento, sino
basada en cunto tiempo se tarda un bobinado en quemarse despus
que el valor de aislamiento
disminuye de un valor de referencia.
No todas las causas de falla aleatorias son progresivas, algunas
ocurren de manera imprevista o sbita,
como es en el caso de errores humanos, fenmenos naturales,
algunas fracturas y fallas causadas por
objetos extraos.
Para el caso de un cable que se abre por un golpe, tambin sigue
un patrn aleatorio, y se puede definir
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una estrategia, tal como: instalar canaleta de orden de trabajos
al cableado o dejar fallar y mantener
cable en el almacn de repuestos. En este caso de la falla
funcional se present sin advertencia alguna,
previa a la falla.
Figura 15. Falla funcional
ESTRATEGIAS PARA FALLAS DE MORTALIDAD INFANTIL
Un nmero sorprendente de fallas ocurren cuando el activo es
nuevo. Incluso, su condicin podra estar
por debajo del nivel de estado de falla tan pronto el sistema
entra en servicio, o cuando vuelve al
servicio luego de una reparacin.
Estas fallas son causadas usualmente por errores en el diseo, la
fabricacin o montaje y son evidentes
en la instalacin del activo.
Figura 16. Estados de falla
Una curva de frecuencia de falla y de probabilidad condicional
de falla luce de la siguiente manera:
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Figura 17. Curva de falla
Como en los casos anteriores, s se aplica a orden de trabajo de
las causas de falla que se han
mencionado anteriormente. Como se puede apreciar a
continuacin:
Esto ocurre siempre despus de un mantenimiento o montaje y se
pueden definir dos estrategias:
entrenar a los tcnicos electricistas o definir listas de
verificacin o procedimientos para la instalacin
del orden de trabajo, ambas son tareas "a falta de", como se ver
a continuacin.
ACCIONES A FALTA DE
Adems de preguntar si las tareas sistemticas son vlidas y
aplicables, el proceso RCM se pregunta si
vale la pena hacerlas. La respuesta depende de cmo clasifiquen
las consecuencias de las fallas que
pretende prevenir.
El proceso RCM tambin organiza las tareas en un orden
descendiente de prioridad. Si las tareas no
son vlidas, aplicables y justificadas, entonces se debe tomar
una accin a falta de apropiada, tal
como se presenta en el caso en el que no es posible encontrar
tareas proactivas que permitan anticipar
o disminuir las consecuencias de las fallas y entrega un esquema
para tomar alguna accin que permita
mitigar el impacto. Estas acciones son conocidas como acciones a
falta de.
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El primer grupo de "acciones a falta de" son las tareas de
bsqueda de fallas. Las tareas de bsqueda
de fallas consisten en comprobar las funciones de proteccin de
forma peridica para determinar si ya
han fallado. La frecuencia de tareas de bsqueda de fallas se
calcula basada en el grado de tolerancia
que tenga la falla y perder la proteccin.
El proceso RCM bien aplicado cuenta con un mtodo estructurado
para definir las frecuencias de las
tareas, teniendo en cuenta el tipo de tarea y los patrones de
fallas. Lo que hace vlida la seleccin de
tareas, realizada con RCM es que introduce una relacin entre los
patrones de falla y las tareas de
mantenimiento, y no realiza la seleccin de tareas basando en los
esquemas tradicionales basados en
suposiciones sino en un esquema lgico y tcnicamente sustentado
en estudios.
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20
BIBLIOGRAFA
Moubray, J. (1997). Reliability Centered maintenance (Vol.
Second). Industrial Press.
Nowlan & Heap, Reliability Centered Maintenance, original
report.
SAE JA1012, A guide to the Reliability-Centered Maintenance
(RCM).
SAE JA1011, Evaluation Criteria for RCM Processes.
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21
AUTOR
Carlos Mario Prez Jaramillo
Ingeniero mecnico. Especialista en sistemas de informacin.
Especialista en gestin de activos y
gerencia de proyectos. Mster en gestin de proyectos, negocios y
administracin de activos fsicos.
Profesional en RCM2 de Aladon Network. Certificado como Endorsed
assessor y Endorsed trainer of
Institute of Asset Management.
Asesor y consultor de direccin y gerencia de mantenimiento. Ha
desarrollado y apoyado la aplicacin
de modelos de gestin de activos en compaas del sector
alimenticio, de minas, petrolero,
petroqumico, textil, servicios pblicos, entretenimiento y
energtico.
Instructor en RCM, confiabilidad, anlisis de fallas, planeacin y
programacin de mantenimiento,
costos, indicadores de gestin de mantenimiento, anlisis del
costo del ciclo de vida y en el estndar
PAS 55 para la gestin ptima de activos.
Ha trabajado en la divulgacin, capacitacin y aplicacin de RCM2,
gestin de mantenimiento y gestin
de activos en empresas de Ecuador, Per, Espaa, Chile, Argentina,
Cuba, Mxico, Panam, Costa
Rica, El Salvador, Guatemala y Colombia.
