cuando utilizar weibull

MÁSTER EN GESTIÓN TÉCNICA Y ECONÓMICA EN EL SECTOR ELÉCTRICO

TESIS DE MÁSTER

“MEJORA EN LA CONFIABILIDAD OPERACIONAL DE LAS

PLANTAS DE GENERACIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA:

DESARROLLO DE UNA METODOLOGÍA DE GESTIÓN DE

MANTENIMIENTO BASADO EN EL RIESGO (RBM).”

Autor: Javier García González-Quijano

Director: Luis Plaza Pérez/ Antonio Sola Rosique

Tutor: Miguel Ángel Sanz Bobi

Madrid, Julio de 2004

UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)

INSTITUTO DE POSTGRADO Y FORMACIÓN CONTINUA

Autorizada la entrega de la tesis de master del alumno:

D. Javier García González-Quijano

EL DIRECTOR

D. Luis Plaza Pérez

Fdo: Fecha: / /

EL TUTOR

D. Miguel Ángel Sanz Bobi

Fdo: Fecha: / /

Vº Bº del Coordinador de Tesis

D. Tomás Gómez

Fdo: Fecha: / /

MÁSTER EN GESTIÓN TÉCNICA Y ECONÓMICA EN EL SECTOR ELÉCTRICO

TESIS DE MÁSTER

“MEJORA EN LA CONFIABILIDAD OPERACIONAL DE LAS

PLANTAS DE GENERACIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA:

DESARROLLO DE UNA METODOLOGÍA DE GESTIÓN DE

MANTENIMIENTO BASADO EN EL RIESGO (RBM).”

Autor: Javier García González-Quijano

Director: Luis Plaza Pérez/ Antonio Sola Rosique

Tutor: Miguel Ángel Sanz Bobi

Madrid, Julio de 2004

UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)

INSTITUTO DE POSTGRADO Y FORMACIÓN CONTINUA

Mantenimiento Basado en el Riesgo Página 4

ÍNDICE CAPÍTULO 1 ..................................................................................................................................11 EVOLUCIÓN DE LOS CONCEPTOS DE CALIDAD Y MANTENIMIENTO......................11

1 Evolución del concepto de Calidad ............................................... 11

2 Evolución del concepto de Mantenimiento .................................... 14

2.1 Primera Generación................................................................. 14

2.2 Segunda Generación ............................................................... 15

2.3 Tercera Generación ................................................................. 16

2.4 Nuevas tendencias del mantenimiento. La cuarta Generación.. 16

2.5 La Gestión del Riesgo .............................................................. 20

2.6 Patrones de Fallo..................................................................... 24

2.7 Técnicas de Mantenimiento ..................................................... 29

2.8 El mantenimiento como fuente de beneficios ........................... 32

3 Referencias .................................................................................. 35

CAPÍTULO 2 ..................................................................................................................................38 EL RIESGO INDUSTRIAL ..........................................................................................................38

1 Introducción ................................................................................ 38

1.1 Definición de riesgo................................................................. 40

2 El riesgo en la empresa ................................................................ 41

2.1 El riesgo en el nuevo mercado eléctrico.................................... 47

3 Introducción al análisis de riesgos................................................ 49

3.1 Definición matemática de riesgo .............................................. 49

3.2 Análisis histórico de accidentes ............................................... 51

3.3 Análisis preliminar de peligros ................................................ 52

3.4 Análisis "¿Qué pasa si…?" ....................................................... 53

3.5 Análisis mediante listas de comprobación................................ 54

3.6 Análisis de los modos de fallos y sus efectos............................ 55

3.7 Análisis de peligros y operabilidad........................................... 56

3.8 Análisis mediante árboles de fallos .......................................... 57

3.9 Análisis mediante árboles de sucesos ...................................... 59


3.10 Análisis de causas y consecuencias ...................................... 60

3.11 Índices de riesgo................................................................... 61

4 Referencias .................................................................................. 62

CAPÍTULO 3 ..................................................................................................................................64 EL MANTENIMIENTO BASADO EN EL RIESGO .................................................................64

1 Jerarquía de la planta .................................................................. 67

1.1 Desglose funcional .................................................................. 67

1.2 Modos de fallo ......................................................................... 70

1.3 Causas de fallo........................................................................ 72

1.4 Mecanismos de daño............................................................... 74

2 Desarrollo del procedimiento ........................................................ 78

2.1 Análisis con árbol de fallos ...................................................... 79

2.2 Análisis con árbol de sucesos .................................................. 83

2.3 Modelo “Bow tie” ..................................................................... 90

3 Probabilidad de Fallo.................................................................... 94

3.1 Tasa de Fallos. Mecanismos de Degradación............................ 96

3.2 Modelado de la Tasa de Fallos ............................................... 109

3.3 Tabla Resumen de los Métodos Usados para Evaluar las Pdf . 120

4 Consecuencias del Fallo ............................................................. 123

4.1 Consecuencias en la Seguridad ............................................. 126

4.2 Salud .................................................................................... 133

4.3 Consecuencias Medioambientales ......................................... 133

4.4 Consecuencias Económicas................................................... 136

5 Evaluación del Riesgo................................................................. 137

5.1 La Matriz de Riesgo ............................................................... 139

6 Actividades de Mantenimiento y Reducción de Riesgos ............... 150

6.2 Optimización del Mantenimiento ........................................... 168

6.3 Tasa de Fallos Después de la Reparación y de las Actividades de

Inspección y Mantenimiento.......................................................... 174

7 Referencias ................................................................................ 176

CAPÍTULO 4 ................................................................................................................................183


APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA DE MANTENIMIENTO BASADO EN EL

RIESGO A UN SISTEMA DE COMPRESIÓN DE GAS.........................................................183

1 Introducción .............................................................................. 183

2 Desarrollo del estudio ................................................................ 190

2.1 Subsistema turbina de vapor................................................. 190

2.2 Subsistema de compresión.................................................... 192

2.3 Subsistema de separación líquido/gas 1................................ 194



3 Resultados ................................................................................. 200

4 Referencias ................................................................................ 210

CONCLUSIONES ........................................................................................................................211

FIGURAS Figura 1- Primera generación del mantenimiento................................... 15

Figura 2- Segunda generación del mantenimiento.................................. 15

Figura 3- Tercera generación del mantenimiento.................................... 16

Figura 4- Cuarta generación del mantenimiento .................................... 18

Figura 5- Nuevos Patrones de Tasas de Fallos........................................ 25

Figura 6- Objetivos del mantenimiento .................................................. 28

Figura 7- Evolución de las técnicas de mantenimiento........................... 28

Figura 8- Tiempos de producción........................................................... 33

Figura 9- Principales riesgos inherentes a la empresa. ........................... 42

Figura 10- Esquema para una metodología de mantenimiento basado en el

riesgo .............................................................................................. 64

Figura 11- Esquema de evaluación de riesgos........................................ 66

Figura 12- Desglose jerárquico de activos .............................................. 67

Figura 13- Causas, Modos de fallo y Mecanismos de daño en el desglose

jerárquico de activos ....................................................................... 74


Figura 14- Relación entre Modos de fallo, Causas del fallo y Causa raíz

para una bomba.............................................................................. 75

Figura 15- Relación entre Modos de fallo, Causas del fallo y Causa raíz

para un tanque a presión ................................................................ 76

Figura 16- Modelo “Bow-tie” .................................................................. 78

Figura 17- Árbol de fallos ...................................................................... 80

Figura 18- Símbolos utilizados en los Árboles de fallos .......................... 81

Figura 19- Ejemplo de árbol de fallos para un sistema de bombeo de agua

....................................................................................................... 82

Figura 20- Árbol de sucesos .................................................................. 84

Figura 21- Ejemplo árbol de sucesos [ASOC96]...................................... 89

Figura 22- Modelo Bow-Tie .................................................................... 90

Figura 23- Ejemplo de un modelo Bow-Tie............................................. 91

Figura 24- Escenario del caso pero creíble Vs Escenario esperado ......... 92

Figura 25- Elementos para determinar las probabilidades de fallo ......... 95

Figura 26- Curva de bañera................................................................... 99

Figura 27- Curvas de tasa de fallos para diferentes tipos de equipos.... 100

Figura 28- Patrón de fallo “A” .............................................................. 101

Figura 29- Patrón de fallo “B” .............................................................. 103

Figura 30- Curva S-N .......................................................................... 105

Figura 31- Patrón de fallo “E” .............................................................. 106

Figura 32- Patrón de fallo “F”............................................................... 108

Figura 33- Curvas de una distribución Exponencial............................. 111

Figura 34- Curvas de una distribución Weibull.................................... 114

Figura 35- Curvas de una distribución Lognormal ............................... 116

Figura 36- Esquema de modelos para el análisis de las consecuencias en

la seguridad .................................................................................. 130

Figura 37- Flujograma para el análisis de una fuga ............................. 131

Figura 38- Flujograma para evaluar las consecuencias de los fallos en la

seguridad...................................................................................... 132

Figura 39- Relaciones medioambientales en una instalación................ 134


Figura 40- Flujograma para evaluar las consecuencias medioambientales

..................................................................................................... 136

Figura 41- Diagrama de riesgo............................................................. 137

Figura 42- Criterios de aceptación del riesgo........................................ 138

Figura 43- Matriz de Riesgos ............................................................... 140

Figura 44- Cuantificación de la Matriz de Riesgos................................ 145

Figura 45- Diagrama de decisión ......................................................... 147

Figura 46- Formas de reducir el riesgo................................................. 150

Figura 47- Marco de decisión para reducción de riesgos ...................... 151

Figura 48- Patrones de fallo relacionados con la edad .......................... 156

Figura 49- Patrones de fallo no relacionados con la edad ..................... 159

Figura 50- Curva de fallo potencial-funcional ...................................... 161

Figura 51- Intervalo P-F neto ............................................................... 162

Figura 52- Proceso iterativo de inspección ........................................... 165

Figura 53- Proceso iterativo de revisión................................................ 166

Figura 54- Relaciones entre la fiabilidad y los programas de sustitución.

..................................................................................................... 168

Figura 55- Variación de la tasa de fallos λ(m) según estrategias de

mantenimiento (m1, m2, m3) ............................................................ 171

Figura 56- Curva del coste total esperado ............................................ 173

Figura 57- Fiabilidad Vs Mantenimiento .............................................. 175

Figura 58- Esquema del sistema de compresión de gas........................ 185

Figura 59- Subsistemas a estudiar ...................................................... 186

Figura 60- Árbol de fallos para el subsistema turbina .......................... 190

Figura 61- Árbol de fallos para el subsistema de compresión ............... 192

Figura 62- Árbol de fallos para el subsistema de separación líquido/gas 1

..................................................................................................... 194


..................................................................................................... 196


..................................................................................................... 198


Figura 65- Gráfico ordenado del ranking de riesgos de las causas de fallo

..................................................................................................... 202

Figura 66- Gráfico del ranking de riesgos de las causas de fallo ........... 202

Figura 67- Riesgo acumulado (%) y ranking de riesgos de las causas de

fallo............................................................................................... 203

Figura 68- Gráfico ordenado del ranking de riesgos de los modos de fallo

..................................................................................................... 205

Figura 69- Contribución de los subsistemas al riesgo global ................ 206

Figura 70- Matriz de riesgo del sistema de compresión de gas.............. 207

Figura 71- Modelo de matriz de riesgo desarrollada en la metodología.. 208

Figura 72- Matriz de riesgos de la metodología aplicada al sistema de

compresión de gas......................................................................... 208

TABLAS Tabla 1- Evolución del Concepto de Calidad........................................... 13

Tabla 2- Principales riesgos inherentes al tipo de empresa. .................... 44

Tabla 3- Distribución de riesgos por sectores de actividad en 1998. ....... 46

Tabla 4- Distribución de siniestros por sectores de actividad en 1998. ... 46

Tabla 5- Situación anterior Vs Situación actual ..................................... 48

Tabla 6- Riesgos anteriores vs Riesgos actuales ..................................... 48

Tabla 7- Desglose funcional de una bomba, un eje de transmisión y un

tanque a presión ............................................................................. 70

Tabla 8- Modos de fallo de una bomba, un eje de transmisión y un tanque

a presión......................................................................................... 71

Tabla 9- Causas de fallo de una bomba, un eje de transmisión y un

tanque a presión ............................................................................. 73

Tabla 10- Mecanismos de daño de una bomba, un eje de transmisión y un

tanque a presión ............................................................................. 77

Tabla 11- Distribución de componentes en las curvas de degradación.. 100

Tabla 12- Modelos típicos de probabilidad (1)....................................... 120


Tabla 13- Modelos típicos de probabilidad (2)....................................... 121

Tabla 14- Métodos utilizados para la evaluación de las PdF para los

diferentes tipos de equipos (X=utilizado frecuentemente, (X) =se puede

utilizar) ......................................................................................... 122

Tabla 15- Fuentes de información para la evaluación de las CdF ......... 126

Tabla 16- Significado de los niveles de distancia de daño ..................... 131

Tabla 17- Niveles de consecuencias de fallo ......................................... 142

Tabla 18- Combinación de consecuencias de fallo................................ 143

Tabla 19- Niveles de consecuencias globales ........................................ 143

Tabla 20- Niveles de probabilidades de fallo ......................................... 144

Tabla 21- Resultados de pruebas y criterio de aceptación para sistemas de

seguridad...................................................................................... 155

Tabla 22- Niveles de consecuencias de fallo ......................................... 187

Tabla 23- Combinación de consecuencias de fallo................................ 187

Tabla 24- Hoja de análisis para el subsistema turbina ......................... 191

Tabla 25- Hoja de análisis para el subsistema de compresión .............. 193

Tabla 26- Hoja de análisis para el subsistema de separación líquido/gas 1

..................................................................................................... 195


..................................................................................................... 197


..................................................................................................... 199

Tabla 29- Ranking de riesgos de las causas de fallo ............................. 200

Tabla 30- Modos de fallo del sistema total de compresión de gas.......... 204


Capítulo 1

EVOLUCIÓN DE LOS CONCEPTOS DE

CALIDAD Y MANTENIMIENTO

1 Evolución del concepto de Calidad

A lo largo del tiempo los conceptos de mantenimiento y calidad en las

empresas han ido evolucionando de manera sustancial. El concepto de

mantenimiento ha evolucionado hacia una concepción global, mientras

que la calidad lo ha hecho hacia el concepto de calidad total.

Tradicionalmente, cuando el trabajo que primaba era el artesanal, hablar

de calidad era sinónimo de un trabajo bien hecho, independientemente del

esfuerzo o coste invertido para realizarlo.

Esta visión comenzó a cambiar con la Revolución Industrial, a partir de la

cual se dejaron de crear productos únicos y la demanda aumentó de

forma importante. Con este nuevo marco, se comenzó a tener en cuenta el

esfuerzo y el coste que implica la calidad.

Posteriormente, factores como la minimización de costes, la aparición de

economías de escala y el aumento de la competencia entre las empresas,

provocaron la aparición del concepto de “control de calidad”. El control de

calidad se basaba en la inspección de la producción para evitar la salida

de bienes defectuosos y en la actuación para que esos defectos no

siguieran apareciendo. Conseguir más calidad implicaba controlar más y

por tanto mayores costes.


En los últimos años el concepto calidad ha seguido evolucionando, hasta

llegar al concepto actual de Calidad Total, según el cual, la calidad es una

fuente de beneficios. Una mayor calidad, trae consigo menores costes de

no calidad, es decir, costes provocados por no hacer las cosas bien a la

primera. Lo caro no es hacer bien las cosas, sino hacerlas mal para que

luego haya que dejarlas bien.

La Calidad Total se basa en un sistema de gestión empresarial que

involucra a toda la organización, centrándose en la satisfacción del

cliente, tanto interno como externo. La Calidad Total engloba todos los

aspectos de la empresa, consiguiendo la Calidad del Producto, la Calidad

del Servicio, la Calidad de Gestión y la Calidad de Vida en toda la empresa

y sus miembros.

Esta última etapa de la evolución de la calidad está estrechamente ligada

al concepto de “mejora continua”.

El objetivo de la mejora continua es optimizar los resultados actuando

sobre los servicios, productos, o procesos que sin poder ser considerados

como deficientes ofrecen una oportunidad de mejora.

En la actualidad, la calidad se ha convertido en un factor estratégico

clave, del que dependen la mayor parte de las organizaciones para

mantener su posición en el mercado o incluso para asegurar su

supervivencia.

Finalmente, si buscamos una definición adecuada de calidad, en la

literatura podemos encontrar diferentes perspectivas del concepto, de la

teoría y de su aplicación a la realidad. Algunas de las definiciones

establecidas por los especialistas de la calidad en los últimos veinte años

son:

• Adecuación para el uso a que se destina (Jura, 1988)


• Contribución a la satisfacción de las necesidades (Deming, 1981)

• Acomodación a las exigencias de los clientes (Crosby, 1979)

• Conjunto de propiedades y características de un producto o servicio

que le confieren su capacidad para satisfacer necesidades

expresadas o implícitas (ISO 8402/UNE 66001, 1986).

Tabla 1- Evolución del Concepto de Calidad

A estructurar procesos

completos hacia el

cliente externo

A mejorar todas las

actividades de la empresa

hacia el cliente externo

Al clienteAl procesoAl productoORIENTACIÓN

Rediseña la empresa

Estrategia de la empresa

Estrategia de la empresaHerramientaHerramientaENFOQUE

Reingeniería y Calidad Total

Proceso de Mejora

Continua de la Calidad

Proceso de Calidad Total

Aseguramiento de la Calidad

Calidad por InspecciónCONCEPTO

QUINTA GENERACIÓN

CUARTA GENERACIÓN

TERCERA GENERACIÓN

SEGUNDA GENERACIÓN

PRIMERA GENERACIÓN

EVOLUCIÓN DEL CONCEPTO DE CALIDAD

A estructurar procesos

completos hacia el

cliente externo

A mejorar todas las

actividades de la empresa

hacia el cliente externo

Al clienteAl procesoAl productoORIENTACIÓN

Rediseña la empresa

Estrategia de la empresa

Estrategia de la empresaHerramientaHerramientaENFOQUE

Reingeniería y Calidad Total

Proceso de Mejora

Continua de la Calidad

Proceso de Calidad Total

Aseguramiento de la Calidad

Calidad por InspecciónCONCEPTO

QUINTA GENERACIÓN

CUARTA GENERACIÓN

TERCERA GENERACIÓN

SEGUNDA GENERACIÓN

PRIMERA GENERACIÓN

EVOLUCIÓN DEL CONCEPTO DE CALIDAD


2 Evolución del concepto de Mantenimiento

Podemos encontrar infinidad de definiciones diferentes para el concepto de

mantenimiento según los criterios de cada autor. Intentando

homogeneizar diferentes criterios, podemos definir el mantenimiento como

el conjunto de actividades que se realizan sobre un componente,

equipo o sistema para asegurar que continúe desempeñando las

funciones que se esperan de él, dentro de su contexto operacional.

El objetivo fundamental del mantenimiento, por tanto, es preservar la

función y la operabilidad, optimizar el rendimiento y aumentar la vida útil

de los activos, procurando una inversión óptima de los recursos.

Este enfoque del mantenimiento es resultado de una evolución importante

a través del tiempo. John Moubray (1997) en su libro RCM II distingue

entre tres generaciones diferentes de mantenimiento. Cada una de las

cuales representa las mejores prácticas utilizadas en una época

determinada.

2.1 Primera Generación

La primera generación cubre el período entre 1930 y la Segunda Guerra

Mundial. En esta época la industria estaba poco mecanizada y por tanto

los tiempos fuera de servicio no eran críticos, lo que llevaba a no dedicar

esfuerzos en la prevención de fallos de equipos. Además al ser maquinaria

muy simple y normalmente sobredimensionada, los equipos eran muy

fiables y fáciles de reparar, por lo que no se hacían revisiones sistemáticas

salvo las rutinarias de limpieza y lubricación. El único mantenimiento que

se realizaba era el de “Reparar cuando se averíe”, es decir, mantenimiento

correctivo.


Figura 1- Primera generación del mantenimiento

2.2 Segunda Generación

La Segunda Guerra Mundial provocó un fuerte aumento de la demanda de

toda clase de bienes. Este cambio unido al acusado descenso en la oferta

de mano de obra que causó la guerra, aceleró el proceso de mecanización

de la industria.

Conforme aumentaba la mecanización, la industria comenzaba a depender

de manera crítica del buen funcionamiento de la maquinaria. Esta

dependencia provocó que el mantenimiento se centrara en buscar formas

de prevenir los fallos y por tanto de evitar o reducir los tiempos de parada

forzada de las máquinas. Con este nuevo enfoque del mantenimiento,

apareció el concepto de mantenimiento preventivo. En la década de los 60,

éste consistía fundamentalmente en realizar revisiones periódicas a la

maquinaria a intervalos fijos.

Además se comenzaron a implementar sistemas de control y planificación

del mantenimiento con el objetivo de controlar el aumento de los costes de

mantenimiento y planificar las revisiones a intervalos fijos.

Figura 2- Segunda generación del mantenimiento

TécnicasObjetivos

Reparar cuando se produce el fallo Mantenimiento Correctivo

TécnicasObjetivos

Reparar cuando se produce el fallo Mantenimiento Correctivo

Técnicas

Mayor disponibilidad de los equiposMayor vida de operación de los equiposReducción de costes

Objetivos

Mantenimiento planificadoSistemas de controlUtilización de grandes ordenadores

Técnicas

Mayor disponibilidad de los equiposMayor vida de operación de los equiposReducción de costes

Objetivos

Mantenimiento planificadoSistemas de controlUtilización de grandes ordenadores


2.3 Tercera Generación

Se inició a mediados de la década de los setenta, cuando se aceleraron los

cambios a raíz del avance tecnológico y de las nuevas investigaciones. La

mecanización y la automatización siguieron aumentando, se operaba con

volúmenes de producción muy elevados, cobraban mucha importancia los

tiempos de parada debido a los costos por pérdidas de producción.

Alcanzó mayor complejidad la maquinaria y aumentaba nuestra

dependencia de ellas, se exigían productos y servicios de calidad,

considerando aspectos de seguridad y medio ambiente y se consolidó el

desarrollo del mantenimiento preventivo.

Figura 3- Tercera generación del mantenimiento

2.4 Nuevas tendencias del mantenimiento. La cuarta Generación.

En los últimos años hemos vivido un crecimiento muy importante de

nuevos conceptos de mantenimiento y metodologías aplicadas a la gestión

del mantenimiento.

Hasta finales de la década de los 90, los desarrollos alcanzados en la 3º

generación del mantenimiento incluían:

• Herramientas de ayuda a la decisión, como estudios de riesgo,

modos de fallo y análisis de causas de fallo.

TécnicasObjetivos

Mayor disponibilidad y fiabilidadMayor seguridadMayor calidad del productoRespeto al Medio AmbienteMayor vida de los equiposEficiencia de costes

Monitoreo de condiciónDiseño basado en fiabilidad y mantenibilidadEstudios de RiesgoUtilización de pequeños y rápidos ordenadoresModos de Fallo y Causas de Fallo (FMEA, FMECA)Sistemas expertosPolivalencia y trabajo en equipo

TécnicasObjetivos

Mayor disponibilidad y fiabilidadMayor seguridadMayor calidad del productoRespeto al Medio AmbienteMayor vida de los equiposEficiencia de costes

Monitoreo de condiciónDiseño basado en fiabilidad y mantenibilidadEstudios de RiesgoUtilización de pequeños y rápidos ordenadoresModos de Fallo y Causas de Fallo (FMEA, FMECA)Sistemas expertosPolivalencia y trabajo en equipo


• Nuevas técnicas de mantenimiento, como el monitoreo de

condición

• Equipos de diseño, dando mucha relevancia a la fiabilidad y

mantenibilidad.

• Un cambio importante en pensamiento de la organización hacia

la participación, el trabajo en equipo y la flexibilidad.

A estos usos, se han ido añadiendo nuevas tendencias, técnicas y

filosofías de mantenimiento hasta nuestros días, de tal forma que

actualmente podemos hablar de una cuarta generación del

mantenimiento.

El nuevo enfoque se centra en la eliminación de fallos utilizando técnicas

proactivas. Ya no basta con eliminar las consecuencias del fallo, sino que

se debe encontrar la causa de ese fallo para eliminarlo y evitar así que se

repita.

Asimismo, existe una preocupación creciente en la importancia de la

mantenibilidad y fiabilidad de los equipos, de manera que resulta clave

tomar en cuenta estos valores desde la fase de diseño del proyecto.

Otro punto importante es la tendencia a implantar sistemas de mejora

continua de los planes de mantenimiento preventivo y predictivo, de la

organización y ejecución del mantenimiento.


Figura 4- Cuarta generación del mantenimiento

A continuación vamos a ver como han evolucionado las expectativas del

mantenimiento que John Moubray describía en su tercera generación del

mantenimiento:

Disponibilidad y Fiabilidad de los equipos- La disponibilidad y la

fiabilidad de una máquina se siguen viendo en nuestros días como buenos

indicadores de rendimiento para el mantenimiento. Las expectativas del

mantenimiento en estas áreas se han mantenido e incluso aumentado en

los últimos 15 años.

Mayor Seguridad- La seguridad sigue siendo una expectativa importante

del mantenimiento, particularmente en el sentido de poder operar los

equipos con seguridad. Tradicionalmente, la seguridad se centraba en

eventos de alta frecuencia y pequeñas consecuencias. En los últimos años

se está ampliando el estudio a eventos que aunque presentan una

frecuencia muy baja traen consigo consecuencias muy graves (catástrofes

industriales). Existe una creciente percepción de que las metodologías o

sistemas de mantenimiento necesarios para evitar estas catástrofes

industriales, deben ser diferentes que los usados típicamente para

incidentes menos graves y más frecuentes. Para el control de este tipo de

eventos se están desarrollando nuevas metodologías de mantenimiento

basado en riesgo, sobre las cuales se realizará un amplio estudio en este

proyecto.

Técnicas

Objetivos

Mayor disponibilidad y fiabilidadMayor seguridadMayor calidad del productoRespeto al Medio AmbienteMayor vida de los equiposEficiencia de costesMayor mantenibilidadPatrones de fallos / Eliminación de los fallos

Monitoreo de CondiciónUtilización de pequeños y rápidos ordenadoresModos de Fallo y Causas de Fallo (FMEA, FMECA)Polivalencia y trabajo en equipo/ Mantenimiento AutónomoEstudio fiabilidad y mantenibilidad durante el proyecto Gestión del RiesgoSistemas de mejora continuaMantenimiento PreventivoMantenimiento Predictivo

Mantenimiento Proactivo/ eliminación del falloGrupos de mejora y seguimiento de acciones

Técnicas

Objetivos

Mayor disponibilidad y fiabilidadMayor seguridadMayor calidad del productoRespeto al Medio AmbienteMayor vida de los equiposEficiencia de costesMayor mantenibilidadPatrones de fallos / Eliminación de los fallos

Monitoreo de CondiciónUtilización de pequeños y rápidos ordenadoresModos de Fallo y Causas de Fallo (FMEA, FMECA)Polivalencia y trabajo en equipo/ Mantenimiento AutónomoEstudio fiabilidad y mantenibilidad durante el proyecto Gestión del RiesgoSistemas de mejora continuaMantenimiento PreventivoMantenimiento Predictivo

Mantenimiento Proactivo/ eliminación del falloGrupos de mejora y seguimiento de acciones


Respeto del Medio Ambiente- En los últimos años hemos vivido una

creciente sensibilización por parte de la opinión pública hacía la

protección el medio ambiente, empujando a la creación de más y más

fuertes normas y regulaciones medio ambientales. Las industrias deben

centrarse en minimizar el impacto medioambiental de sus operaciones y

dar una imagen de producción limpia. Para poder alcanzar estas

expectativas, el papel del mantenimiento debe ser el de asegurar que los

equipos funcionen correctamente conforme a las normas y regulaciones

ambientales.

Mayor Calidad del Producto- En un mercado global, asegurar que el

producto reúna todas las especificaciones de calidad sigue siendo un

punto clave. Para las organizaciones que operan con “commodities”, la

calidad del producto es una de las pocas vías de diferenciar su producto

respecto a sus competidores. El mantenimiento debe asegurar que el

producto fabricado presenta los requisitos de calidad que han sido

definidos para ese producto.

Aumento de la vida operativa de los equipos- El ritmo creciente de los

cambios tecnológicos y la disminución de los ciclos de vida de los

productos han provocado en algunos casos un descenso en la importancia

de aumentar la vida operativa de los equipos, al menos en la parte que

concierne al mantenimiento. A pesar de ello, evitar la “muerte prematura”

de las máquinas sigue siendo un objetivo muy importante del

mantenimiento.

Eficiencia de costes- La tercera generación de mantenimiento buscaba la

optimización de sus gastos, para con ello colaborar en minimizar los

costes totales de la organización. Esto es cierto, sólo en teoría. A pesar de

las ventajas que podría tener conseguir mayor eficiencia en los costes del

mantenimiento, la realidad ha sido que en muchas industrias- sobre todo


en las intensivas en capital- lo que se ha hecho es minimizar la plantilla y

conseguir un “mantenimiento esbelto” (Lean Maintenance) dentro de la

organización, más que buscar un correcto nivel de gastos en

mantenimiento.

A parte de estas características descritas anteriormente, existen otros dos

temas importantes dentro del mantenimiento actual cuya importancia ha

aumentado de manera muy importante en los últimos años:

• La Gestión del Riesgo

• Los nuevos Patrones de Fallo

2.5 La Gestión del Riesgo

Cada día cobra más importancia la identificación y control de los posibles

sucesos que presentan una baja probabilidad pero consecuencias graves,

sobretodo en organizaciones que operan en industrias con riesgo. El

mantenimiento se está viendo como un participante clave en este proceso.

En el pasado, este tipo de sucesos se controlaban simplemente con una

extensión de los Sistemas de Gestión de Seguridad y Medio Ambiente

implantados en cada empresa. Sin embargo, existe una creciente

percepción de que la aplicación de estos sistemas de gestión a los sucesos

de “baja probabilidad / consecuencias graves” no es efectiva, por lo que es

necesario desarrollar otras metodologías.

El accidente en la refinería de Longford, en Australia en 1998, ocurrió a

pesar de que contaban con un Sistema de Seguridad de Mantenimiento de

Clase Mundial. Como este desastre, otras muchas organizaciones han

padecido accidentes de baja probabilidad y consecuencias graves en los

últimos años a pesar de tener implantados sistemas apropiados de

control. Estos sucesos, han puesto de manifiesto las limitaciones que

presentan las actuales metodologías de gestión del riesgo como la


“Valoración Cuantitativa del Riesgo” (Quantitative Risk Assessment”), las

Valoraciones Probabilísticas de Seguridad (Probabilistic Safety

Assessments- PSA) y otras.

Evan y Manion [EVAN02] identifican los siguientes problemas asociados a

este tipo de metodologías:

• Dificultad para identificar todos los factores potenciales de riesgo.

• Problemas con las incertidumbres en los modelados de los sistemas,

especialmente para obtener datos probabilísticos realistas para

eventos de baja frecuencia.

• Problemas para determinar las relaciones causa-efecto. A menudo

éstas no son demostrables.

• La incertidumbre provocada por el factor humano, a menudo no se

puede modelar.

• Problemas de complejidad y acoplamiento. El acoplamiento y la

complejidad interactiva entre los componentes de un sistema anulan

cualquier modelo completo de fallos potenciales de un sistema.

• El valor de la vida. El problema moral de asignar un valor monetario

a la vida humana.

Para otros autores como Bougumil [BOUG24], el problema fundamental es

que las probabilidades que se asignan a los modos de fallo individuales

están basados en análisis no corroborados experimentalmente. Esto es

especialmente cierto para las incertidumbres que aparecen debido a

relaciones causa-efecto ocultas o desconocidas.

Con el objetivo de superar estas debilidades, las “Organizaciones

Altamente Confiables” han desarrollado una serie de puntos culturales

clave dentro de la organización a tener en cuenta:


• Preocupación ante los fallos. Cualquier fallo debe ser tenido en

cuenta, por pequeño que sea, ya que la coincidencia de pequeños

fallos en un mismo punto puede traer consecuencias graves.

• Reticencia a simplificar interpretaciones, teniendo en cuenta que el

mundo real es complejo e impredecible.

• Sensibilidad en las operaciones. Se debe asegurar que los operarios

de primera línea, donde se realiza el trabajo, sean conscientes de la

situación y avisen cuando algo no va bien.

• Compromiso de resistencia. Se deben desarrollar capacidades para

recuperarse ante los errores que ocurran.

• Respeto de la experiencia. Las decisiones se toman en la primera

línea de producción y la autoridad recae sobre la persona con más

experiencia, independientemente de su lugar o nivel dentro de la

organización.

Asimismo podemos indicar una serie de funciones que utilizan las

organizaciones para defenderse de los eventos de baja probabilidad y

consecuencias graves:

• Crear una conciencia y un conocimiento del riesgo.

• Proporcionar una guía clara de cómo operar de manera que se evite

el riesgo.

• Utilizar advertencias y alarmas cuando el peligro es inminente.

• Restablecer el sistema a una situación estable cuando este se

encuentra en una situación anormal.

• Interponer barreras de seguridad entre el accidente y las pérdidas

potenciales.

• Contener y eliminar el accidente, si sobrepasa la barrera.

• Proporcionar vías de escape y rescate por si el accidente no es

contenible.


Algunas vías para intentar paliar las consecuencias graves de este tipo de

eventos pueden ser:

• Medidas severas

Elementos automáticos de seguridad

Barreras físicas

Avisadores y alarmas

Elementos de corte

Equipos de Protección Personal

Etc.

• Medidas suaves

Legislación

Reglas y procedimientos

Programas de mantenimiento

Entrenamiento

Informes y ejercicios

Controles Administrativos

Supervisión

Para conseguir un control efectivo de los sucesos de baja frecuencia y

graves consecuencias desde el punto de vista del mantenimiento se

necesita establecer una extensa capa de defensas contra el riesgo de

manera efectiva. Para ello, no basta simplemente con la utilización de una

herramienta simple de manejo del riesgo como RCM (Reliability-centered

Maintenance), PMO (Plant Maintenance Optimization), QRA (Quantitive

Risk Analysis), PSA (Probabilistic Safety Assessment) y otras, sino que

habrá que complementarlas con estudios específicos para cada caso.


2.6 Patrones de Fallo

Las nuevas investigaciones están cambiando muchas de las tradicionales

creencias sobre la relación existente en una máquina entre el

envejecimiento y el fallo. En particular, se ha demostrado que para

muchos equipos existe muy poca relación entre el tiempo de operación y la

probabilidad de fallo.

El enfoque inicial del mantenimiento suponía que la probabilidad de que

una máquina falle aumenta según el tiempo de operación, siendo mayor la

probabilidad de fallo en la “vejez” de la máquina (patrón de fallo A en la

Figura 5).

La segunda generación de mantenimiento introdujo el concepto de

“mortalidad infantil”. De esta forma la tasa de fallos de una máquina

puede ser representada con una curva de bañera, existiendo, por tanto,

más probabilidad de fallo durante el principio y el final de su vida útil

(patrón de fallo B en la Figura 5).

Sin embargo, en el mantenimiento actual se ha demostrado que podemos

definir seis patrones diferentes de tasa de fallos, según el tipo de máquina

que estemos utilizando.

Tener en cuenta el patrón al que se ajusta cada elemento es fundamental

si se quiere conseguir una óptima planificación del mantenimiento.

Debemos estar seguros de que el mantenimiento que ha sido planificado

es el adecuado, ya que de nada sirve realizar el trabajo planificado de

manera correcta, si éste no es el más adecuado.


Figura 5- Nuevos Patrones de Tasas de Fallos

Para los patrones de fallo “A”, “B” y “C”, la probabilidad de fallo aumenta

con la edad hasta alcanzar un punto en el que es conveniente reemplazar

el componente antes de que falle y así reducir su probabilidad de fallo.

En el caso de los componentes que presentan una probabilidad de fallo del

“modelo E”, reemplazar el componente no mejorará en ningún caso su

fiabilidad, ya que el nuevo elemento tendrá la misma probabilidad de fallo

que el antiguo.

Si el patrón de fallo al que se ajusta el componente es el “F”, reemplazar el

elemento a intervalos fijos por un componente nuevo, no sólo no mejorará

la fiabilidad, sino que aumentará la probabilidad de fallo, ya que en la

“infancia” presenta más mortalidad que en la vejez.

Nuevos patrones de Tasa de Fallos

Time

Time

Time

Time

Time

Time

Modelo ATiempo funcionamiento

Tiempo

Tiempo

4%

2%

5%

7%

14%

68%

Tiempo funcionamiento





f(t)

f(t)

f(t)

f(t)

f(t)

f(t)

Modelo B

Modelo C

Modelo D

Modelo E

Modelo F


Time

Time

Time

Time

Time

Time


Tiempo

Tiempo

4%

2%

5%

7%

14%

68%






f(t)

f(t)

f(t)

f(t)

f(t)

f(t)

Modelo B

Modelo C

Modelo D

Modelo E

Modelo F


En el gráfico se observa que más del 50% de los componentes presentan

fallos en la “infancia”. Esto quiere decir que cada vez que se repara o

reemplaza un equipo, las posibilidades de fallo prematuro debido a esa

operación de mantenimiento son muy elevadas.

Alguna de las posibles explicaciones que se pueden dar a este hecho, son:

• Errores humanos. La tarea de reemplazo o reparación no se completa

de manera adecuada por falta de experiencia o conocimiento del

personal de mantenimiento

• Errores del sistema. El equipo se vuelve a poner en servicio tras

haberle realizado una operación de mantenimiento de alto riesgo y

no haber revisado dicha operación.

• Errores de diseño. La capacidad de diseño del componente está

demasiado cerca del rendimiento que se espera de él, por lo que las

piezas de menos calidad pueden fallar cuando se le exige dicho

rendimiento.

• Errores de piezas. Se suministran piezas incorrectas o de baja

calidad.

Por lo visto anteriormente, está claro que el mantenimiento actual debe

centrarse en reducir las operaciones de mantenimiento provocadas por

fallos que se ajustan al “modelo F”. Es decir, fallos ocurridos en la

“infancia” de los equipos. Para los elementos que ajusten su tasa de fallos

a este patrón “F”, un mantenimiento planificado a intervalos fijos

aumentará las posibilidades de fallo, ya que el equipo nuevo presentará

más probabilidad de fallo que el antiguo. Por ese motivo existe una

tendencia generalizada a “mantener lo mínimo posible”, debido a que

cualquier operación de mantenimiento realizada puede aumentar la

probabilidad de fallo.


Otra posibilidad, es centrarse en reducir de manera global las

probabilidades de fallo sobre todos los modelos. La forma de realizar esto,

es mediante la utilización de un Mantenimiento Proactivo, es decir buscar

la forma de eliminar los fallos, más que eliminar sus consecuencias.

Para eliminar los fallos, hay que eliminar sus causas, lo que implica

conocerlas. Existen herramientas como el Análisis Causa-Raíz que ayudan

a identificar y eliminar las causas de los fallos, aunque en muchas

ocasiones se utiliza como una herramienta reactiva más que proactiva.

La eliminación proactiva de las causas de fallo implica la utilización de

metodologías y herramientas que proporcionen:

• Asegurar que los equipos utilizados han sido adecuadamente

diseñados para la operación requerida y que a la hora de su

adquisición se han tenido en cuenta su mantenibilidad, y coste de

ciclo de vida, más que minimizar la inversión. Esto requiere una

interacción importante entre los ingenieros y el personal de

mantenimiento.

• Asegurar que los equipos están operando dentro de sus condiciones

de diseño. Esto requiere un aumento en la disciplina del personal de

producción a la hora de ajustarse a los estándares, documentos y

procedimientos de operación.

• Asegurar un correcto funcionamiento de la gestión de los repuestos

e inventarios.

• Asegurar que los procesos de reparación funcionan correctamente,

de tal forma que se asegure que los equipos son reparados

correctamente a la primera. Esto requiere un alto grado de atención

en los detalles y una mayor disciplina en la organización.

A modo de resumen, en las siguientes gráficas se presenta como han ido

evolucionando las expectativas y técnicas del mantenimiento durante el

último siglo:


Figura 6- Objetivos del mantenimiento

Figura 7- Evolución de las técnicas de mantenimiento

• Realizarlo cuando se produzca un fallo

Objetivos

Primera Generación

1940 1950

•Mayor disponibilidad•Mayor vida operación•Menores costes

Segunda Generación

1960 1970 1980

• Mayor disponibilidad y fiabilidad

• Mayor seguridad• Mayor calidad de servicio• Respeto M. Ambiente• Mayor vida operación• Eficiencia de costes

Tercera Generación

1990


• Mayor seguridad• Mayor calidad del

producto• Respeto M. Ambiente• Mayor vida de los equipos• Mayor mantenibilidad• Eficiencia de costes• Patrones de fallos • Eliminación de los fallos

Cuarta Generación

20042000


Objetivos

Primera Generación

1940 1950


Objetivos

Primera Generación

1940 1950

Objetivos

Primera Generación

1940 1950


Segunda Generación

1960 1970 1980


Segunda Generación

1960 1970 1980



Tercera Generación

1990



Tercera Generación

1990




Cuarta Generación

20042000




Cuarta Generación

20042000

Evolución de las Técnicas de Mantenimiento

• Mantenimiento correctivo

Primera Generación

1940 1950

• Monitoreo de Condición• Basado en fiabilidad

y mantenibilidad• Estudios de Riesgo• Utilización de pequeños

y rápidos ordenadores• Modos de Fallo y

Causas de Fallo• Sistemas expertos• Polivalencia y trabajo

en equipo

Tercera Generación

1990

Segunda Generación

1960 1970 1980

• Revisiones periódicas• Utilización de grandes

ordenadores• Sistemas de control y

planificación del mantenimiento

Cuarta Generación

20042000

• Monitoreo de Condición• Modos de Fallo y Causas

de Fallo (FMEA, FMECA)• Polivalencia y trabajo en

equipo/ Mant. Autónomo• Est. Fiabilidad y

mantenibilidad durante el proyecto

• Mantenimiento Preventivo• Gestión del Riesgo• Sistemas de Mejora

Continua• Mantenimiento Predictivo• Mantenimiento Proactivo• Grupos de mejora y

seguimiento de acciones

Evolución de las Técnicas de Mantenimiento


Primera Generación

1940 1950


Primera Generación

1940 1950

• Monitoreo de Condición• Basado en fiabilidad

y mantenibilidad• Estudios de Riesgo• Utilización de pequeños

y rápidos ordenadores• Modos de Fallo y

Causas de Fallo• Sistemas expertos• Polivalencia y trabajo

en equipo

Tercera Generación

1990

Segunda Generación

1960 1970 1980




Segunda Generación

1960 1970 1980

Segunda Generación

1960 1970 1980




Cuarta Generación

20042000








Cuarta Generación

20042000









2.7 Técnicas de Mantenimiento

Hoy en día existen infinidad de diferentes herramientas, técnicas,

metodologías y filosofías de mantenimiento. Algunas de las más utilizadas

pueden ser:

• Mantenimiento Autónomo / Mantenimiento Productivo Total (TPM)

• Mejoramiento de la Confiabilidad Operacional (MCO)

• Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad (RCM)/(MCC)

• Mantenimiento Basado en el Riesgo (MBR)

• Asset Integrity

• Mantenimiento Centrado en Confiabilidad en Reversa (MCC-R)

• Análisis Causa raiz (ACR)

• Análisis de Criticidad (AC)

• Optimización Costo Riesgo (OCR)

• Inspección Basada en Riesgo (RBI)

Actualmente uno de los mayores retos para las personas encargadas en

temas de mantenimiento no es sólo aprender todas las técnicas existentes,

sino identificar cuales son las adecuadas para aplicar en su propia

organización y cuales no, tanto desde el punto de vista técnico como

económico. Tomando una decisión correcta es posible mejorar el

rendimiento de nuestros activos y al mismo tiempo incluso reducir los

costes de mantenimiento.


Conclusión

Como hemos visto, el concepto de mantenimiento ha evolucionado en el

tiempo de manera similar al de calidad, hasta llegar a lo que conocemos y

aplicamos en la actualidad.

Tanto el concepto del mantenimiento actual como el concepto de Calidad

Total contemplan el aspecto positivo de mejora, de reducción de costes y

mejora de competitividad, mediante la eliminación de todo lo que no añade

valor como son los las consecuencias indeseables de los fallos, el exceso

de stocks, las ineficiencias organizativas, la falta de conocimiento, etc.

Los problemas se contemplan ahora como una oportunidad de mejorar y

no como un sumidero de gastos. Si existe un problema, la autentica

mejora se produce cuando se elimina de forma definitiva, de manera que

nunca más vuelvan a ocurrir sus efectos indeseables. La mentalidad es

fomentar el descubrimiento de los problemas, pues sólo cuando hay

discrepancias con lo que deseamos, existen oportunidades de mejorar.

El enfoque que da la cuarta generación del mantenimiento se centra

en la eliminación de los fallos por encima de su prevención y

predicción. Esto es, una visión proactiva, más que reactiva.

El conformismo es ahora el enemigo, pues nunca se estará lo

suficientemente bien cuando existe alguna posibilidad de mejorar. Esa

dinámica de mejora continua en pos de la meta utópica de la perfección

absoluta es el motor que impulsa los esfuerzos de las personas por

alcanzar el óptimo para la empresa.

Finalmente, los costes generados por mantenimiento han continuado

aumentando de manera continua en los últimos años, tanto en términos

absolutos como en proporción con el gasto total. De tal forma, que

actualmente, en algunas industrias se ha convertido en el segundo o

incluso en el coste más importante de operación. En sólo treinta años el

mantenimiento ha pasado de no contar prácticamente nada, a ser un


gasto prioritario en el control de la producción. Además la creciente

competitividad, hace que las plantas necesiten disponer de gran

flexibilidad y cortos tiempos de respuesta. Por ello en este entorno el

mantenimiento juega un papel aún más importante.


2.8 El mantenimiento como fuente de beneficios

Para evaluar la gestión del mantenimiento, se han de definir claramente

los objetivos que el mantenimiento pretende conseguir. Estos objetivos se

han de definir en función de los objetivos de la empresa. La mejor manera

de saber si dichos objetivos se consiguen o no y cómo contribuyen a

mejorar la competitividad de la empresa es cuantificarlos en términos

monetarios.

Hoy en día, las estrategias del mantenimiento están encaminadas a

garantizar la disponibilidad y eficacia requerida de los equipos e

instalaciones, asegurando la duración de su vida útil y minimizando los

costes de mantenimiento, dentro del marco de la seguridad y el medio

ambiente.

Los factores críticos de éxito de la gestión del mantenimiento son la

Disponibilidad y la Eficacia, que van a indicarnos la fracción de tiempo en

que los equipos están en condiciones de servicio (Disponibilidad) y la

fracción de tiempo en que su servicio resulta efectivo para la producción.

La Disponibilidad se ha de tener sólo cuando se requiere, lo cual no quiere

decir que haya de ser por igual en todos los recursos, pues depende

mucho de la criticidad de los mismos, y esa criticidad puede variar según

las condiciones del mercado. Tener una disponibilidad demasiado elevada

en recursos que no la necesitan sólo ocasiona un exceso de costes, al

hacer un uso excesivo de los recursos de mantenimiento.


Figura 8- Tiempos de producción

• Una parte del tiempo no se emplea por falta de Demanda. Este

tiempo se emplea para realizar el mantenimiento programado de las

instalaciones. Lo que nos queda del tiempo calendario una vez

deducido este tiempo, es el Tiempo de Producción Requerido.

• Otra parte del tiempo se puede emplear si no se ha podido hacer

completamente el mantenimiento programado en el tiempo de falta

de demanda. El tiempo que nos queda disponible, una vez

descontado este concepto, se denomina Tiempo Programado para

Producción.

• Una parte del Tiempo Programado para Producción se pierde por

averías de las instalaciones. Por lo tanto, el tiempo que le queda a

producción para realizar su trabajo es menor y se denomina Tiempo

Disponible para Producción.

• La producción también se para por otros motivos: los paros directos

e indirectos de las instalaciones. El tiempo que queda al restarle éste

concepto se denomina Tiempo Real de Producción.

Tiempo de Producción Efectiva Ineficiencias

Tiempo Real de Producción Paros de Producción

Tiempo Disponible de Producción Averías

Tiempo de Producción Requerido Mantenimiento Programado

Exceso Capacidad

TIEMPO DE CALENDARIO

Tiempo Programado para Producción Exceso Mtto. Programado


• Además también hay ineficiencias durante el proceso productivo.

Debemos comparar el tiempo en que se ha realizado la producción

real, con el tiempo en que se podría haber hecho si todo hubiera ido

perfectamente y las instalaciones hubiesen podido trabajar a su

capacidad máxima. Este tiempo lo denominamos Tiempo de

Producción Efectiva.

A partir de estos conceptos, definimos Disponibilidad y Eficacia como:

requeridoProduccióndeTiempoProducciónparadisponibleTiempo =idadDisponibil

Producción para disponibleTiempoefectivaProduccióndeTiempo =Eficacia

La mejora en estos dos ratios y la disminución de los costes de

mantenimiento suponen el aumento de la rentabilidad de la empresa y por

tanto tiene influencia directa sobre los beneficios.


3 Referencias

Libros

[MOUB97] John Moubray. Reliability-centered Maintenance II,

1997.

[AMEN94] Luis Améndola. Modelos Mixtos de Confiabilidad, 1994.

[TAVAR00] Lourival Tavares. Administración moderna de

mantenimiento, 2000.

[ESRE01] ESReDA Book on Maintenance Data. 2001

[EVAN02] William M. Evan, Mark Manion. Minding the Machines

Preventing Technological Disasters, 2002.

[BOUG24] R. J. Bougumil. Limitations of Probabilistic

Assessment, IEEE Technology and Society Magazine,

v.24, No 8.

Papers

[IAFC00] La Calidad Total.

http://www.iaf.es/prima/articulo/index2.htm

[MONO02] Carlos González. Conceptos Generales de Calidad Total,

2002.

[QUAL02] The Evolution of Quality, 2002.

http://www.dti.gov.uk/quality/evolution

[BERA00] Rubén García Berasategui. Total Quality Management,

2000.

[SMIT03] Ricky Smith. Las Mejores Prácticas de Mantenimiento,

2003.

[DUNN00] Sundy Dunn. The Fourth Generation of Maintenance, 2000.


[ROME00] Franco Romerio, Universidad de Genova. Les Risques Liés a

la Libéralisation du Marché de L'électricité: Problématique

et Solutions, 2000.

[PMOP00] PM Optimisation. Maintenance Analysis of the Future,

2000.

http://www.pmoptimisation.com

[EDDI03] Eddin Gotera. ¿Qué es lo último que hemos aplicado en

mantenimiento?, 2003.

[DURA99] José Bernardo Durán. Que es Confiabilidad Operacional,

1999.

http://www.tpm-online.com

[DURA00] José Bernardo Durán. Nuevas Tendencias del

Mantenimiento Industrial, 2000.

http://www.cides.cl/articulos/Nuevas%20Tendencias%20d

e%20Mantenimiento%20Caracas%202000.PDF

[DURA04] José Bernardo Durán. Nuevas Tendencias en el

Mantenimiento en La Industria Eléctrica, 2004.

[MART03] Omar Aguilar Martínez. El Mantenimiento Predictivo como

Herramienta para la Competitividad Industrial. III Foro

Datastream de mantenimiento e industria, 2003.

[TPMI] Ingeniería de Plantas Industriales. TPM. Evolución del

Mantenimiento Industrial.

http://www.somos.cl/usm/tpm.ppt

[RIBE00] José Ribelles Martínez. Estrategias para un Mercado

Liberado, 2000.

[OPEM03] OPEMA, IBERDROLA GENERACIÓN. Evolución del

Mantenimiento Industrial. Aplicación a Centrales de

Generación Eléctrica, 2003.

[OPEP03] OPEMA, IBERDROLA GENERACIÓN. Estrategias y Tipos de

Mantenimiento. Mantenimiento Predictivo, 2003.


[OPEP03] Asociación Española de Mantenimiento. Mejorando el

Mantenimiento Industrial. Feria Internacional de Bilbao,

2003.

[DANG02] Antonio H. González Danger, Laureano Hechavarría Pierre.

Metodología para Seleccionar Sistemas de Mantenimiento,

2002.


Capítulo 2

EL RIESGO INDUSTRIAL

1 Introducción

El concepto del riesgo ha tomado mucha importancia en los últimos años,

siendo común el uso de términos como “exposición al riesgo”, “gestión de

riesgos”, “análisis de riesgos”, etc..

Cuando hablamos de riesgo, nos pueden surgir una serie de preguntas

como:

1. ¿El riesgo es una medida natural?

2. ¿Se puede medir el riesgo de forma directa?

3. ¿En que unidades se mide el riesgo?

4. ¿Se puede disminuir o aumentar el riesgo?

5. ¿Todos los riesgos son malos?

6. ¿Que entendemos por modificación del riesgo?

Parece que cuanto más conocemos sobre el mundo en el que vivimos, más

aprendemos sobre los peligros existentes. Los avances tecnológicos nos

permiten ser conscientes de los posibles desastres que podrían ocurrir.

Esta mayor conciencia del riesgo provoca que cada vez haya más interés

en mitigarlo o gestionarlo mediante diferentes tipos de análisis. Aún así,

una única cosa es segura, es imposible eliminar todos los riesgos por

completo y en muchos casos no sería ni aconsejable. Un ejemplo claro,

serían las empresas. Una empresa es una organización que toma riesgos

para obtener una ventaja competitiva respecto a sus competidores y un


beneficio. Si una empresa cubriera todos sus riesgos desaparecería como

tal, ya que toda búsqueda de beneficio tiene un riesgo asociado y sin

riesgo no hay beneficio.

El término riesgo se asocia generalmente a aspectos negativos, como a la

probabilidad de ocurrencia de un suceso no deseable o incluso a

catástrofes. Así, se habla del riesgo a tener un accidente, o del riesgo a

desarrollar un cáncer de pulmón debido al tabaco pero no se habla del

riesgo a ganar la lotería.

El riesgo es siempre futuro. Si algo ha ocurrido ya, el riesgo asociado a ese

evento ya no existe. Por tanto el riesgo se refiere únicamente a cosas que

pueden pasar y así cuanto más conocimiento tengamos sobre él, más

posibilidades tendremos de evitar posibles desastres que pueden ocurrir.

Nuestra sociedad tecnológica, cada día más consciente de los peligros y

sus riesgos, aplica continuamente sistemas para reducirlos. De esta

forma, usamos el cinturón de seguridad, evitamos conducir de noche, etc..

El hecho es que el análisis de riesgos es una característica natural e

innata a la existencia humana.

El riesgo no se puede medir directamente sino que debe ser calculado. El

riesgo no es un fenómeno natural sino un parámetro que requiere la

integración de al menos dos cantidades: La posibilidad y el tipo de evento.


1.1 Definición de riesgo

Toda actividad conlleva un riesgo, y una actividad exenta de él representa

inmovilidad total. Pero aún así, si todos nos quedáramos en casa sin

hacer nada y se detuviera toda actividad productiva y de servicios, aún

existirían riesgos, no cabe duda que menores, pero existirían. El riesgo

cero no existe.

Podemos definir el riesgo como:

La probabilidad de que un peligro (causa inminente de pérdida)

asociado a una actividad determinada, ocasione un incidente con

consecuencias factibles de ser estimadas.

La Real Academia de la Lengua nos proporciona una definición más

genérica:

(Del it. risico o rischio, y este del ár. clás. rizq, lo que depara la providencia).

1. m. Contingencia o proximidad de un daño.

2. m. Cada una de las contingencias que pueden ser objeto de un contrato de

seguro

De forma subjetiva, el riesgo se puede describir como la percepción de un

peligro. La forma de percepción que tienen las personas de los peligros

influye en la percepción que tienen del riesgo asociado. Así, las personas

están dispuestas a aceptar riesgos más elevados cuando ellas mismas

tienen control sobre el proceso. De esta forma, las personas se sienten

mucho más seguras conduciendo un automóvil que viviendo cerca de una

central nuclear aunque la tasa de mortalidad sea mucho mayor en el caso

de los accidentes de automóviles. Esto ocurre porque la conducción del

automóvil es algo que pueden controlar.


2 El riesgo en la empresa

Dentro de la actividad empresarial podemos hacer una clasificación de los

principales tipos de riesgos que podemos encontrar:

• Estratégicos. Son riesgos relacionados con las decisiones

estratégicas de la organización (adaptación a cambios de entorno,

gestión de alianzas, decisiones sobre los negocios en los que se

quiere entrar…)

• De mercado. Influencia de variables de mercado del negocio en

resultados futuros (demanda, competencia, coste de factores….)

• Financieros. Impacto sobre el rendimiento financiero de la empresa

producto de su apalancamiento financiero, su posición con respecto

al tipo de cambio y a los valores (Riesgo por apalancamiento, riesgo

cambiario, riesgo por posición en valores, riesgo por liquidez y riesgo

crediticio).

• Operativos. Derivados del desarrollo práctico del negocio (fallos

técnicos/humanos, infrautilización de recursos, sistemas de

información/control, tecnología). Este riesgo de pérdida causado por

fallas en procesos, personas, sistemas internos y eventos externos

se puede minimizar con una estrategia de administración de riesgo.

• Regulatorios/Legales. Relacionados con la inestabilidad de las

reglas del juego en la regulación, fiscalidad y contabilidad.

• Crédito. Incumplimiento de compromisos de cobro.


Figura 9- Principales riesgos inherentes a la empresa.

En esta tesis se desarrolla una metodología de mantenimiento basada en

el riesgo operacional. Por tanto, en adelante cuando se hable de riesgo

será referido normalmente a los riesgos operativos.

Una empresa tomará diferentes actitudes ante el riesgo según este afecte a

su negocio. De esta forma se pueden diferenciar diferentes niveles de

riesgo:

• Riesgos a eliminar (el riesgo como “peligro”). Son riesgos que

llevan asociado un peligro importante, siendo ajenos a las

competencias esenciales de la empresa. Estos riesgos pueden

amenazar la viabilidad de la empresa (baja probabilidad y alta

incidencia). Un ejemplo podría ser el riesgo a que se produzca una

catástrofe en una planta de generación de electricidad.


• Riesgos a gestionar (el riesgo como “oportunidad”). Riesgos que

están vinculados a las actividades de la empresa. Presentan una

media/alta probabilidad y muy diferente incidencia. Un ejemplo de

este tipo de riesgo es el asociado al precio de la energía en el pool o

los tipos de interés. Esta clase de riesgo se debe gestionar con el

objetivo de sacar el máximo beneficio para la empresa.

• Riesgos a asumir (el riesgo como negocio). Son riesgos inherentes

a las actividades de la empresa Son consecuencia del tipo de

negocio y de su regulación. Un ejemplo de esta clase de riesgo es el

asociado a las decisiones estratégicas (entrada en determinados

negocios).

El sistema empresa está compuesto por cuatro subsistemas que son:

• personas

• equipos

• material

• entorno

Estos subsistemas, bien interrelacionados e interactuando de manera

armoniosa dan lugar a los resultados operacionales y financieros que la

empresa ha planeado obtener.

La empresa necesita de estos cuatro elementos o subsistemas por lo que

siempre requieren especial atención y cuando un riesgo no es controlado,

puede dañar a alguno de los subsistemas o a todos ellos, como por

ejemplo, un incendio o una demanda judicial.

En los cuatro elementos mencionados existen riesgos específicos que se

deben controlar en forma efectiva para que estos no produzcan pérdidas.

Estos riesgos tienen relación con la actividad especifica de cada empresa,

ya que los riesgos de una empresa de transporte son diferentes a una


empresa eléctrica, minera, de servicios, metalmecánica, etc.. Aunque por

supuesto existen riesgos comunes en todas las actividades. Estos riesgos

específicos a cada actividad se llaman riesgos inherentes.

Los riesgos en general, se pueden clasificar en riesgo puro y riesgo

especulativo.

El riesgo especulativo es aquel riesgo en el cual, existe la posibilidad de

ganar o perder, como por ejemplo, las apuestas o los juegos de azar.

En cambio el riesgo puro es el que se da en la empresa y existe la

posibilidad de perder o no perder pero jamás de ganar.

El riesgo puro en la empresa a su vez se clasifica en:

• Riesgo inherente

• Riesgo incorporado

El riesgo inherente Es aquel riesgo que por su naturaleza no se puede

separar de la situación donde existe. Es propio del trabajo a realizar. Es el

riesgo propio de cada empresa de acuerdo a su actividad. En la siguiente

tabla se muestran algunos ejemplos de riesgos inherentes en las

empresas:

Tabla 2- Principales riesgos inherentes al tipo de empresa.

Transporte Choques, colisiones, volcadosMetalmecánica Quemaduras, golpes, Construcción Caída distinto nivel, golpes, atrapamiento

Minería Derrumbes, explosiones, caídas, atrapamientoServicios Choque, colisiones, lumbago, caídas

TIPO DE EMPRESA PRINCIPALES RIESGOS INHERENTES

Transporte Choques, colisiones, volcadosMetalmecánica Quemaduras, golpes, Construcción Caída distinto nivel, golpes, atrapamiento

Minería Derrumbes, explosiones, caídas, atrapamientoServicios Choque, colisiones, lumbago, caídas

TIPO DE EMPRESA PRINCIPALES RIESGOS INHERENTES


El riesgo incorporado es aquel riesgo que no es propio de la actividad,

sino que es producto de conductas poco responsables de un trabajador, el

cual asume otros riesgos con objeto de conseguir algo que cree que es

bueno para el y/o para la empresa, como por ejemplo ganar tiempo,

terminar antes el trabajo para destacar, demostrar a sus compañeros que

es mejor, etc.

Los siguientes son ejemplos de riesgos incorporados:

• Clavar con un alicate o llave y no con un martillo

• Subir a un andamio sin amarrarse

• Sacar la protección a un esmeril angular

• Levantar o transportar sobrepeso

• Transitar a exceso de velocidad

• No reparar un fallo mecánico de inmediato

• Trabajar en una máquina sin protección en las partes móviles

Los riesgos inherentes en una empresa se deben controlar y/o eliminar

siempre que sea posible, ya que al estar en directa relación con la

actividad de la empresa, si ésta no los asume no puede existir. Los riesgos

incorporados se deben eliminar de inmediato.

Cuando un riesgo se sale de nuestro control produce accidentes que

provocan muertes, lesiones incapacitantes, daños a los equipos,

materiales y/o medio ambiente.

Todo esto, provoca pérdidas para la empresa, ya que ocurrido un

accidente, la empresa debe:

1. Contratar un nuevo trabajador y prepararlo para esa actividad.

2. Redistribuir los trabajadores en el área.

3. Perdidas de tiempo

4. Aumentos de seguro

5. Comprar o reparar la maquinaria y/o equipos


6. Pago de indemnizaciones

7. Perdida de tiempo de los trabajadores involucrados en el accidente

Tabla 3- Distribución de riesgos por sectores de actividad en 1998.

Tabla 4- Distribución de siniestros por sectores de actividad en 1998.


2.1 El riesgo en el nuevo mercado eléctrico

En Europa, el mercado de la electricidad está en vías de liberalización. El

Reino Unido y Noruega ya tienen una experiencia importante de un

mercado liberalizado. Asimismo, países como Estados Unidos, Australia,

Nueva Zelanda, Suiza, España y un número creciente de países asiáticos

han abierto sus mercados a la competencia.

En este nuevo marco, la antigua modalidad de costes reconocidos se ha

sustituido por un mercado mayorista de casación, ocasionando la

aparición de un creciente grado de competencia dentro del sector y por

tanto un descenso de los márgenes comerciales de las empresas

generadoras.

Esta nueva situación ha provocado que aparezcan una serie de riesgos

para las empresas eléctricas que anteriormente no existían y por tanto la

gestión de riesgos ha cobrado mucha importancia.


En la Tabla 5 y en la Tabla 6 se realiza una comparación entre la

situación actual y la anterior a nivel de riesgos empresariales:

Tabla 5- Situación anterior Vs Situación actual

Tabla 6- Riesgos anteriores vs Riesgos actuales

Capacidad de inversiónDeuda financiera alta

Inversión institucionalInversiones individuales

Liberalización/Incremento de la competencia

Poca competencia

Más fácil transferir riesgosPocas posibilidades de transferencia de riesgos

Riesgos más complejos/interrelaciónRiesgos bien entendidos

Desregulación/LiberalizaciónNegocios regulados

PRESENTEPASADO

Capacidad de inversiónDeuda financiera alta

Inversión institucionalInversiones individuales

Liberalización/Incremento de la competencia

Poca competencia

Más fácil transferir riesgosPocas posibilidades de transferencia de riesgos

Riesgos más complejos/interrelaciónRiesgos bien entendidos

Desregulación/LiberalizaciónNegocios regulados

PRESENTEPASADO

Hidraulicidad

Inflación

Tipos de interés

Tipos de cambio

Riesgos en el Marco Legal Estable

Estructura productiva (perfil generación)

Cuota generación (Nuevos agentes)

Cuota mercado (Clientes cualificados)

Riesgos de precio del mercado

Riesgos regulatorios (medio ambiente, impuestos)

Riesgo de crédito

Nuevos riesgos con la liberalización

Hidraulicidad

Inflación

Tipos de interés

Tipos de cambio


Hidraulicidad

Inflación

Tipos de interés

Tipos de cambio







Riesgo de crédito







Riesgo de crédito



3 Introducción al análisis de riesgos

3.1 Definición matemática de riesgo

Se define el riesgo, como la esperanza matemática de la pérdida. Si

consideramos un suceso con una probabilidad de ocurrencia “P” y un

daño o consecuencia “C”, el riesgo vendrá definido por el producto de esta

probabilidad por el efecto o magnitud del daño.

CxPRiesgo = Siendo 0≤P≤1

Una definición equivalente se obtiene sustituyendo la probabilidad por la

frecuencia y la consecuencia por la severidad:

SxFRiesgo =

En este caso, “F” representa la esperanza matemática de la pérdida en un

determinado periodo de tiempo o lo que es lo mismo, la probabilidad de

ocurrencia de la pérdida en dicho periodo.

Estos efectos se pueden medir en distintas unidades: en términos

económicos, en pérdida de vidas humanas, en daños personales, etc. Así

si un accidente se produce con una frecuencia de una vez cada 5 años y

provoca en cada ocasión quince muertos, el riesgo será de:

Si para este mismo accidente, las pérdidas económicas ascienden a 300

millones de euros, el riesgo será:

añomuertosxRiesgo /31551

==

añoeurosdemillonesxRiesgo /6030051

==


Obviamente, para reducir el riesgo se puede actuar sobre las dos

variables, bien reduciendo las probabilidades de ocurrencia, bien

reduciendo la magnitud esperable del daño, bien actuando sobre las dos.

Para algunos autores, disminuir la probabilidad es PREVENCIÓN y

disminuir la gravedad de los efectos es PROTECCIÓN.

La sencillez matemática de esta expresión está reñida, sin embargo, con

su utilidad práctica. En primer lugar, es preciso identificar todos y cada

uno de los peligros presentes en una instalación industrial y después

conocer la frecuencia con la que ocurrirá un evento (en el contexto del

análisis de riesgos será siempre un evento no deseado), y la magnitud del

daño que se producirá. Esta tarea es muy costosa en términos de tiempo y

recursos a emplear. De hecho, algo tan aparentemente simple como

conocer estas dos magnitudes ha obligado al desarrollo de un sinfín de

metodologías encaminadas a su estimación más o menos precisa.

El objetivo de este apartado es describir de forma somera las principales

técnicas hoy por hoy disponibles para identificar peligros y/o evaluar

riesgos, ya sea bajo una perspectiva cualitativa, ya sea mediante el uso de

métodos cuantitativos o semicuantitativos.


3.2 Análisis histórico de accidentes

Su objetivo primordial es detectar los peligros presentes en una

instalación por comparación con otras similares que hayan tenido

accidentes registrados en el pasado. Analizando esos antecedentes es

posible conocer las fuentes de peligro, estimar el alcance posible de los

daños e incluso, si la información es suficiente, estimar la frecuencia de

ocurrencia.

Para llevar a cabo estos trabajos se dispone de bancos de datos

informatizados, recopilaciones bibliográficas de accidentes o incluso de la

propia experiencia siniestral de la empresa.

Es una metodología simple y económica, ya que no compromete muchos

recursos materiales o humanos. Su gran ventaja es que detecta peligros

absolutamente reales, que ya en el pasado se han puesto de manifiesto.

Sin embargo, las informaciones recogidas son limitadas dado que sólo se

registran los accidentes que acaban en eventos de relativa importancia y

se obvian incidentes, potencialmente más peligrosos que los anteriores,

pero que por circunstancias fortuitas favorables no desencadenan un gran

accidente. Asimismo, las informaciones recogidas no son completas y

están afectadas de imprecisiones importantes, lagunas y datos

confidenciales desconocidos.


3.3 Análisis preliminar de peligros

Este método es similar al análisis histórico de accidentes, aunque no se

basa en el estudio de siniestros previos sino en la búsqueda bibliográfica

de peligros que puedan hallarse presentes en una nueva instalación a

partir de la lista de productos químicos presentes. De forma no estricta se

le suele denominar también "Análisis preliminar de riesgos".

El procedimiento consiste en obtener información completa sobre

materiales, sustancias, reactivos y operaciones previstas, comparar estos

procesos con otros de los que se tenga experiencia anterior, adaptar esas

semejanzas al caso actual y analizar las operaciones y equipos previstos

desde el punto de vista de los peligros presentes en cada uno (toxicidad,

corrosividad, carga energética, etc.).

Los puntos críticos que se hayan detectado en el paso anterior deben ser

objeto de un estudio técnico algo más detallado. Por último, como resulta

lógico, deberán proponerse las medidas a adoptar para disminuir o

eliminar los peligros detectados.

Es un procedimiento de análisis simple y económico, aunque no

sistemático; es estrictamente cualitativo y depende en exceso de los

conocimientos previos de los ejecutantes.

Resulta idóneo para instalaciones en fase de anteproyecto o ingeniería

básica, cuando aun no se han desarrollado planos detallados de la

instalación.


3.4 Análisis "¿Qué pasa si…?"

El objetivo fundamental de este método es la detección y análisis de las

desviaciones sobre los procesos y condiciones previstos, intentando evitar

aquellos eventos que puedan resultar no deseables. Básicamente consiste

en responder cualitativamente a una batería de preguntas del tipo “¿Qué

pasa si…?”, en relación con la calidad o la concentración de las materias

primas, o en relación con las variables de proceso o los servicios

necesarios.

Para llevar a cabo este análisis de forma estructurada se recomienda

seguir la línea de proceso, desde la recepción de materiales hasta la

entrega del producto terminado. En una primera fase se pide a los

participantes que planteen cualquier pregunta del tipo “¿Qué pasa si…?”

en relación con cada unidad o etapa del proceso. Una vez recopiladas

todas estas cuestiones, se intentará dar respuesta a cada una de ellas,

con la participación de especialistas si fuera necesario.

Una vez identificados los peligros y sus posibles consecuencias, deben

proponerse las medidas disponibles para minimizarlos, tales como

alternativas en el proceso o modificaciones de la línea de producción.

Resulta un sistema muy creativo y de simple aplicación (y por lo tanto,

económico). Sin embargo, aún realizándose de modo estructurado puede

pasar por alto algunos peligros menos evidentes pero no por ello menos

graves.


3.5 Análisis mediante listas de comprobación

Consiste en contrastar la realidad de la planta con una lista muy

detallada de cuestiones relativas a los más diversos ámbitos, tales como

condiciones de proceso, seguridad o estado de las instalaciones o

servicios.

En primer lugar es necesario disponer de listas de comprobación o “check

list” generalistas o específicamente desarrolladas para esa planta en

concreto. Cabe también generar estas listas con un planteamiento global o

bien por ámbitos (instrumentación, equipos, materias peligrosas,

condiciones de trabajo, etc.).

A la hora de aplicar el análisis, basta con seguir la lista de referencia y

responder a todas y cada una de las cuestiones planteadas, obteniendo

así un perfil sobre el cumplimiento de los criterios de seguridad de la

planta analizada.

Es un procedimiento fácil y controlado. Está especialmente adaptado para

garantizar el cumplimiento de normas o reglamentos técnicos y permite la

reproducibilidad del análisis de forma periódica, permitiendo estudiar las

desviaciones que se producen en el tiempo. No obstante, dependiendo de

la calidad de la lista de comprobación o del grado con que se adapte a la

planta analizada puede pasar por alto peligros evidentes no contemplados

en las listas o incidir excesivamente en puntos que sin lugar a dudas no

plantean peligros importantes. En este sentido, no es un método creativo.


3.6 Análisis de los modos de fallos y sus efectos

Denominado también "Failure Mode and Effect Analysis" o FMEA es una

técnica muy utilizada en los sistemas de calidad para identificar causas de

fallos.

El FMEA persigue establecer los posibles fallos de todos y cada uno de los

elementos de la planta, analizando las consecuencias y considerando

aquellas que puedan desencadenar un accidente, sugiriendo las medidas

a adoptar para controlar tales situaciones de peligro.

Se inicia el estudio identificando todos los equipos de la planta y

estableciendo sus condiciones normales de proceso. A continuación, para

cada equipo, se detallan todos y cada uno de los fallos posibles y se

analizan sus posibles consecuencias. Si se da la circunstancia de que una

situación de fallo en un equipo produce una alteración en otro, debe

trasladarse esta influencia al estudio del equipo afectado.

Una vez conocidas las consecuencias, se deben proponer las acciones de

mejora necesarias para eliminar o reducir el peligro.

En general para cada elemento se cumplimenta una tabla con las

siguientes columnas: elemento, descripción del equipo, modo de fallo,

forma de detección del fallo, efectos del fallo y medidas correctoras.

Requiere poca información y es relativamente económico. Es un análisis

cualitativo (aunque admite cierto tratamiento semicuantitativo). Su

principal inconveniente es que no contempla la posibilidad de fallos

combinados o en secuencia.


3.7 Análisis de peligros y operabilidad

Denominado también "Hazard and Operability Análisis” o HAZOP es una

técnica de seguridad orientada a identificar circunstancias de peligro y de

accidente, siendo la operación (la garantía de funcionamiento) un aspecto

secundario.

Esencialmente es un método muy similar al FMEA descrito en el apartado

anterior. El HAZOP, sin embargo, es un método absolutamente

sistemático, porque se controlan todas y cada una de las variables de

proceso, en todos y cada uno de los equipos de la planta.

Su aplicación se fundamental en la identificación de todos los parámetros

del proceso (presión, temperatura, nivel, caudal, etc.) y sus condiciones de

trabajo habituales, analizando de manera sistemática las desviaciones

posibles.

Se inicia el estudio identificando los equipos y líneas principales de la

planta. Para cada equipo o línea se relacionan todos los parámetros que

afectan al sistema y se concretan sus condiciones habituales de proceso.

A continuación y ayudados por unas palabras-guía tales como NO, MÁS,

MENOS, CONTRARIO, ADEMÁS, PARTE, DIFERENTE, se intenta

incentivar la creatividad de los participantes en el estudio para que

identifiquen cuáles serían las consecuencias de que la variable estudiada

se desviara de la condición de proceso en la forma indicada por la palabra-

guía (más temperatura, menos pH, flujo inverso en bomba, etc.).

Para cada situación peligrosa identificada se propondrán las medidas

correctoras oportunas en el sentido de evitar las desviaciones detectadas.

Este método requiere documentación completa y un conocimiento

exhaustivo de la planta, de los productos utilizados y de las condiciones


de proceso. Está especialmente adaptado a plantas relativamente

complejas en las que otros métodos serían totalmente anárquicos. En

particular, está mejor preparado para ser usado en plantas de trabajo en

continuo, aunque se han desarrollado variantes para procesos por lotes.

Su aplicación es económicamente costosa, dada la necesidad de

involucrar en el estudio a un cierto número de profesionales cualificados

que deberán dedicarle un tiempo considerable.

Existen en el mercado numerosos paquetes informáticos que apoyan la

realización del análisis.

3.8 Análisis mediante árboles de fallos

El Análisis mediante árboles de fallos (FTA o “Fault Tree Analysis”)

[AMEN94] es una técnica cuantitativa que permite estimar la probabilidad

de ocurrencia de un fallo determinado (suceso capital o "top event") a

partir del conocimiento de la frecuencia de ocurrencia de los sucesos

iniciadores o causales, mediante la utilización de procesos lógicos

inductivos y la confección de una secuencia lógica de sucesos,

denominada árbol de fallos.

Se inicia su aplicación con la identificación de los sucesos capitales tales

como “explosión de un reactor”, “fallo del compresor”, etc.

Se establecen a continuación los sucesos iniciadores que son capaces, de

por sí o en combinación con otros, de desencadenar el suceso capital y se

estructura el árbol de fallos mediante puertas lógicas. Se asigna a cada

suceso básico la probabilidad de ocurrencia, conocida por propia

experiencia o por consulta a bancos de datos sobre la materia, y por

último se calcula la probabilidad de los sucesos compuestos mediante la

aplicación del álgebra de Boole hasta alcanzar el suceso capital.


Asimismo, y dado que las probabilidades asignadas a cada suceso tienen

un margen de incertidumbre a veces conocido, es posible estimar también

la sensibilidad o grado de certidumbre del resultado final.

La utilización de este método de análisis de riesgos permite un

conocimiento exhaustivo de las relaciones causa-efecto existentes entre

los diversos fallos posibles del sistema y genera unas recomendaciones de

mejora muy concretas (e incluso cuantificadas en cuanto a su eficacia).

Sin embargo, requiere mucho tiempo y personal especializado, con un

conocimiento completo de la planta en sus distintas etapas de proceso

(parada, puesta en marcha, operación, emergencia, etc.).

Se recomienda su utilización en instalaciones complejas en las que

concurran muchos aparatos, instrumentos, equipo de control y alarma y

sistemas de seguridad. Incluso es aplicable para valorar la incidencia del

fallo humano en la probabilidad del suceso capital.

Existen numerosos programas de ordenador como asistentes para el

desarrollo de este tipo de análisis, con lo que se evitan algunos errores y

se facilita la corrección o modificación (mantenimiento o actualización) de

los árboles.


3.9 Análisis mediante árboles de sucesos

Mediante el ETA (Event Tree Análisis) se pretende estructurar la secuencia

de eventos básicos que desencadena un tipo de accidente concreto,

estableciendo también las probabilidades de ocurrencia, si el conocimiento

de los sucesos básicos lo permite. Desde un punto de vista abstracto, es

similar al análisis de árboles de fallos.

Sin embargo, los sucesos básicos en este caso no son fallos de los

sistemas (“falla el T-302”) sino alternativas de las diferentes situaciones

que pueden darse (“ignición inmediata-ignición retardada).

Para su aplicación se identifican los sucesos básicos o iniciadores y se

aplican todas las disyuntivas lógicas que sean procedentes hasta obtener

una representación gráfica en forma de árbol horizontal, en la quedan

representadas todas las posibles evoluciones del sistema según se den o

no las diferentes alternativas planteadas, hasta los sucesos accidentales

finales (nube de gas, deflagración, dispersión, etc.)

Por su especificidad y grado de desarrollo, son aplicables a las mismas

instalaciones y bajo las mismas condiciones que los árboles de fallos.


3.10 Análisis de causas y consecuencias

Permite un análisis cuantitativo de los eventos de fallo en sistemas

complejos, partiendo de sucesos capitales y factores condicionantes, con

lo que al final se obtiene un árbol de causas/consecuencias. Es una

combinación de árboles de fallos y árboles de sucesos por lo que también

se utilizan símbolos lógicos y asignación de probabilidades a cada uno.

Se elige un suceso principal como origen de la evaluación, se identifican

los sucesos condicionantes y se establece la secuencia lógica de

acontecimientos incluyendo las disyuntivas existentes. En este árbol se

mezclan eventos “fallos” con eventos “sucesos”.

Su aplicación requiere conocer muy bien la instalación y tener experiencia

en el desarrollo de este tipo de análisis. Es laborioso y se necesita soporte

informático para llevarlo a cabo. Los resultados obtenidos son muy

detallados y permiten, como en el caso de los árboles de fallos y de

sucesos, cuantificar la utilidad de las medidas correctoras propuestas.


3.11 Índices de riesgo

Son procedimientos de aplicación relativamente simple a instalaciones

complejas, en las que se evalúan una serie más o menos detallada de

parámetros y se cuantifican unos valores que permiten una evaluación del

nivel de riesgo de la instalación analizada. Existe un buen número de

ellos, cada uno con sus especificidades.

Son métodos de aplicación simple y económica ya que con la

cumplimentación razonada de una lista de comprobación, se obtienen de

forma más o menos inmediata unos valores orientativos del riesgo

intrínseco de la actividad e incluso pueden determinarse los factores que

más contribuyen a incrementar este riesgo. Sin embargo, su grado de

descripción de la instalación es limitado, por lo que los resultados

obtenidos son genéricos y pueden pasar por alto multitud de factores,

agravantes o no.


4 Referencias

Libros


1997.





[JONE95] Risk-Based Management Richard B. Jones. 1995

Papers

[AYAL01] Francisco J. Ayala-Carcedo. La ordenación del territorio

en la prevención de catástrofes naturales y

tecnológicas. Bases para un procedimiento técnico-

administrativo de evaluación de riesgos para la

población, Junio 2001.

[LAVE01] Allan Lavell, Ph.D. Sobre la Gestión del Riesgo: Apuntes

hacia una definición, 2001.

[OVIE97] Universidad de Oviedo. El riesgo de desastre químico

como cuestión de salud pública Rafael Castro Delgado,

1997.

[LLOP01] Carol Llopart. Una nueva metodología para la

predicción de la gravedad en los accidentes industriales

aplicando el análisis histórico, 2001.


[BELMA00] Victor Belmar Muñoz. Implantación de un sistema

efectivo para el control del riesgo operacional en la

empresa, 2000.

[ROME00] Franco Romerio, Universidad de Genova. Les Risques

Liés a la Libéralisation du Marché de L'électricité:

Problématique et Solutions, 2000.

[RIBE00] José Ribelles Martínez. Estrategias para un Mercado

Liberado, 2000.

[VAZQ04] Apuntes Master en Gestión Técnica y Económica en el

Sector Eléctrico. Santos Vázquez Hernández, 2004.


Capítulo 3

EL MANTENIMIENTO BASADO EN EL RIESGO

La Figura 10 muestra los principales pasos que se deben realizar para

realizar una guía para la implantación de una metodología de

mantenimiento e inspección basada en riesgo en una planta o en una

compañía.

Figura 10- Esquema para una metodología de mantenimiento basado en el riesgo

Análisis detallado

Análisis intermedio

Análisis inicial

Análisis preliminar

Recogida y validación de datos

Toma de decisiones y Optimización• Operación• Monitorización• Inspección• Mantenimiento

Implementación• Operación• Monitorización• Inspección• Mantenimiento

Valoración / Evaluación de eficiencia

Análisis de riesgo multi-nivel• Escenario• PdF• CdF• Riesgo

Cic

lo té

cnic

o-or

gani

zativ

o

Cic

lo té

cnic

o

Análisis detallado

Análisis intermedio

Análisis inicial

Análisis preliminar

Recogida y validación de datos

Toma de decisiones y Optimización• Operación• Monitorización• Inspección• Mantenimiento

Implementación• Operación• Monitorización• Inspección• Mantenimiento

Valoración / Evaluación de eficiencia



Cic

lo té

cnic

o-or

gani

zativ

o

Cic

lo té

cnic

o


Un prerrequisito para implementar este esquema es obtener una jerarquía

de la planta bien adaptada que facilite la identificación de funciones,

mecanismos de degradación y fallos.

Los pasos que se deben tomar para desarrollar una jerarquía de la planta

se describen en la sección 1.

La sección 2 describe los métodos para identificar los mecanismos de

degradación más probables y para desarrollar escenarios en los cuales se

combinan la evaluación de la probabilidad de fallo y de las consecuencias

del fallo.

Las secciones 3 y 4 describen métodos para evaluar la probabilidad de

fallo (PdF) y las consecuencias de fallo (CdF), respectivamente.

En las secciones 5 y 6 se evalúa como desarrollar la valoración del riesgo y

como identificar nuevas actividades de inspección y mantenimiento.


La Figura 11 muestra un esquema posible para llevar a cabo un análisis

de riesgos:

Figura 11- Esquema de evaluación de riesgos

Evaluación de riesgos

Análisis de riesgos

Evaluación de la probabilidad

Evaluación de las consecuencias

Estimación del nivel de riesgo

Identificación de riesgos

Identificación del contexto

¿Riesgo aceptable?

Actuar sobre el riesgo

Com

unic

ació

n y

cons

ulta

Supe

rvis

ión

y re

visi

ón

No

Sí

Evaluación de riesgos









Identificación de riesgos

Identificación del contexto

¿Riesgo aceptable?

Actuar sobre el riesgo

Com

unic

ació

n y

cons

ulta

Supe

rvis

ión

y re

visi

ón

No

Sí


1 Jerarquía de la planta

Este es un prerrequisito para una valoración eficiente del riesgo y para la

planificación del mantenimiento y la inspección, ya que la planta se

encuentra dividida en secciones controlables.

Asignar funciones y subfunciones a los elementos físicos de la planta

simplifica la identificación de los modos de fallo. Una vez identificados, los

modos de fallo se utilizan posteriormente para encontrar las causas de

fallo, las causas raíz y los mecanismos de daño.

1.1 Desglose funcional

El primer paso es definir una jerarquía técnica para los equipos de la

planta. La jerarquía técnica es un desglose jerárquico de la planta. La

Figura 12 presenta un ejemplo de una jerarquía técnica.

El siguiente paso será definir las funciones de cada uno de los elementos

dentro de la jerarquía establecida.

Figura 12- Desglose jerárquico de activos

Subsistema

País

Compañía

Situación

Planta

Unidad

Sistema

Elemento

Equipo

Componente

Función

Subfunción 1

Subfunción 2

Subfunción n

…

Localización

Subsistema

País

Compañía

Situación

Planta

Unidad

Sistema

Elemento

Equipo

Componente

Función

Subfunción 1

Subfunción 2

Subfunción n

…

Localización


Varios estándares industriales proporcionan guías sobre como desarrollar

la jerarquía técnica de la planta:

• La ISO 14224 (Estándar OREDA) Proporciona una guía para las

industrias petrolíferas y las de gas natural.

• KKS Kraftwerk Kennzeichen System, es un sistema de identificación

para plantas de generación de energía eléctrica (Alemanas y

danesas)

• La ISO 3511 es un estándar para la medida y el control de equipos

usados en los procesos industriales.

Los estándares también definen límites funcionales para algunos sistemas

y componentes como sistemas de seguridad, bombas, compresores,

turbinas, etc. La definición de límites funcionales para equipos auxiliares

es más complicada ya que no existe una práctica aceptada para estos.

Esto varía según el sector industrial, el ambiente, el contexto operativo,

etc.

Es posible definir la función en cada nivel en la jerarquía técnica. Para el

caso del análisis RBM (Risk-Based Maintenance o Mantenimiento Basado

en el Riesgo) los niveles más utilizados son Sistema, Subsistema, Equipo,

Componente o Elemento, tal y como se muestra en la Figura 12.

El objetivo operacional de la función también debería ser definido

(redundancia, ambiente, material utilizado, etc..). Cada función se

describe con un verbo, un complemento, una operación estándar y un

nivel de funcionamiento definido por el operador de la función.


La elección de la jerarquía técnica y de las funciones es importante para

conseguir un análisis satisfactorio del RBM. Si el grado de detalle es bajo

(pocas funciones), entonces el número de modos de fallo por función será

elevado y el programa de mantenimiento será difícil de manejar. Por el

contrario, si el nivel de detalle es elevado (muchas funciones diferentes),

entonces el esfuerzo necesario para desarrollar el análisis RBM será

grande y el resultado del plan de inspección y mantenimiento será muy

detallado.

1.1.1 Subfunciones

Si un elemento o componente tiene más de una función, se le podrían

asignar subfunciones. Las subfunciones pueden cubrir aspectos como:

• Integridad medioambiental

• Integridad estructural/seguridad

• Control/contenido/confort

• Protección

• Apariencia

• Economía/eficiencia


La Tabla 7 proporciona algunos ejemplos de funciones y subfunciones:

Tabla 7- Desglose funcional de una bomba, un eje de transmisión y un tanque a presión

1.2 Modos de fallo

Una vez que se ha establecido la jerarquía técnica y que las funciones de

cada sistema, subsistema y componente han sido definidas, se deben

identificar los modos de fallo.

Un modo de fallo es cualquier estado donde una función definida no

puede desarrollar su rendimiento estándar esperado. Una misma función

podría tener uno o varios modos de fallo.

Si la jerarquía técnica y las funciones han sido bien elegidas resultará

sencillo listar los modos de fallo.

-

Almacenar el medio dentro de la bomba

(aspectos económicos, de

seguridad, salud y medioambiente)

AlmacenamientoSub funciones

Mantiene el medio a una presión de X+∆X

Bar

Proporciona un par en el punto B de X

Nm/s

Mantiene a la salidauna presión de X Bar

Nivel de funcionamiento

Almacenar el medio a una presión de X

Bar

Transmitir potencia desde un punto A a

un punto B

Bombear el medio desde la entrada

hasta la salida

Funcionamiento estándar

Tanque a presiónEje de transmisiónBombaElemento

AlmacenamientoTransmitirBombearFunción

Función 3Función 2Función 1

-

Almacenar el medio dentro de la bomba

(aspectos económicos, de

seguridad, salud y medioambiente)

AlmacenamientoSub funciones

Mantiene el medio a una presión de X+∆X

Bar

Proporciona un par en el punto B de X

Nm/s

Mantiene a la salidauna presión de X Bar

Nivel de funcionamiento

Almacenar el medio a una presión de X

Bar

Transmitir potencia desde un punto A a

un punto B

Bombear el medio desde la entrada

hasta la salida

Funcionamiento estándar

Tanque a presiónEje de transmisiónBombaElemento

AlmacenamientoTransmitirBombearFunción

Función 3Función 2Función 1


La Tabla 8 ilustra la relación entre la jerarquía técnica, la función y los

modos de fallo.

Para fallos que presentan un alto riesgo puede resultar eficiente a nivel de

costes, desarrollar un análisis de los mecanismos de fallo. El modo de fallo

más común considerado en el RBM, son las fugas externas. En este caso

el análisis se hace basándose en los mecanismos de daño y en la causa

raíz, los cuales son herramientas muy útiles para descubrir el lugar de la

fuga.

Tabla 8- Modos de fallo de una bomba, un eje de transmisión y un tanque a presión

• Pérdida de contenido

• Fallo de transmisión de potencia• Vibración

• Fallo al arrancar• Fallo mientras está funcionando• Fuga externa• Vibración• Baja presión de salida• Fuga interna

Modos de fallo

Tanque a presiónTransmisiónBomba

• Pérdida de contenido

• Fallo de transmisión de potencia• Vibración

• Fallo al arrancar• Fallo mientras está funcionando• Fuga externa• Vibración• Baja presión de salida• Fuga interna

Modos de fallo

Tanque a presiónTransmisiónBomba


1.3 Causas de fallo

Una causa de fallo es una razón potencial de un modo de fallo. En el

análisis, para cada modo de fallo se deben listar todas las posibles causas

de fallo.

La Tabla 9 muestra como la causa del fallo se relaciona con los modos de

fallo, las funciones y con la jerarquía técnica.

La lista de causas de fallo puede estar asociada a modos de fallo incluidos

en el programa de mantenimiento actual, a modos de fallo que se han

observado en las instalaciones en el pasado o a modos de fallo que no han

sido nunca observados en la planta.

Se debe tener en cuenta que los fallos más importantes son a menudo

aquellos para los que no está preparada una organización. La metodología

RBM busca prever estos fallos.

La lista de causas de fallo deberá incluir todas las causas probables para

identificar los modos de fallo, incluyendo aspectos como desgaste o

deterioro, impacto de los factores humanos, diseño, etc. Los factores

humanos son muy importantes ya que la falta de preparación o incluso el

desconocimiento son una fuente muy importante de fallos.


Tabla 9- Causas de fallo de una bomba, un eje de transmisión y un tanque a presión

•Desgaste de anillosFuga interna

•Cuerpo extraño en el impelente

•Rotura del impulsor o de una parte de él

Baja presión de salida

•Desequilibrio•Fallo en los cojinetesVibración

•Fuga en una brida•Fuga en el “stuffing

box” o caja de empaquetadura

•Ensamblaje o empaquetado incorrecto del “stuffing box” o caja de empaquetadura

•Fuga en el sellado mecánico

•Sellado presurizado

Fuga externa

•Desequilibrio•Fallo en los cojinetes•Fallo en el

acoplamiento

Vibración

•Bloqueado por suciedad



Fallo mientras está funcionando

•Cracking corrosivo•Pérdida volumétrica

de material•Adelgazamiento•Debilitamiento de

material/ fragilización

Pérdida de contenido

•Rotura del eje•Rotura de cojinetes•Rotura del

acoplamiento

Fallo de transmisión de potencia

•Instalación defectuosa

•Fallo de alimentación

Fallo al arrancar

Causa del falloModos de FalloCausa del falloModos de FalloCausa del falloModos de Fallo

Tanque a presiónEje de transmisiónBomba

•Desgaste de anillosFuga interna



Baja presión de salida

•Desequilibrio•Fallo en los cojinetesVibración

•Fuga en una brida•Fuga en el “stuffing


•Ensamblaje o empaquetado incorrecto del “stuffing box” o caja de empaquetadura

•Fuga en el sellado mecánico

•Sellado presurizado

Fuga externa

•Desequilibrio•Fallo en los cojinetes•Fallo en el

acoplamiento

Vibración

•Bloqueado por suciedad



Fallo mientras está funcionando

•Cracking corrosivo•Pérdida volumétrica

de material•Adelgazamiento•Debilitamiento de

material/ fragilización


•Rotura del eje•Rotura de cojinetes•Rotura del

acoplamiento

Fallo de transmisión de potencia

•Instalación defectuosa

•Fallo de alimentación

Fallo al arrancar

Causa del falloModos de FalloCausa del falloModos de FalloCausa del falloModos de Fallo



1.4 Mecanismos de daño

Un mecanismo de daño es una razón subyacente asociada a una causa de

fallo. Si los mecanismos de daño asociados a una causa de fallo son

conocidos, entonces esto simplifica la identificación de actividades

efectivas para prevenir las causa de fallo y por tanto también para

prevenir que ocurra el fallo.

La Figura 13 muestra la relación entre la jerarquía técnica y los

mecanismos de daño.

Figura 13- Causas, Modos de fallo y Mecanismos de daño en el desglose jerárquico de activos

Subsistema

País

Compañía

Situación

Planta

Unidad

Sistema

Elemento

Equipo

Componente

Función

Subfunción 1

Subfunción 2

Subfunción n

…

Modo de Fallo 1

…

Causa de fallo 1Mecanismo de daño


Causa de fallo nMecanismo de daño

Modo de Fallo 2

…




Modo de Fallo n

…




Localización

Subsistema

País

Compañía

Situación

Planta

Unidad

Sistema

Elemento

Equipo

Componente

Función

Subfunción 1

Subfunción 2

Subfunción n

…

Subfunción 1

Subfunción 2

Subfunción n

…

Subfunción 1

Subfunción 2

Subfunción n

…

Modo de Fallo 1

…




Modo de Fallo 1

…




Modo de Fallo 1

…



Causa de fallo 1Mecanismo de dañoMecanismo de daño






Causa de fallo nMecanismo de dañoMecanismo de daño

Modo de Fallo 2

…




Modo de Fallo 2

…










Modo de Fallo n

…




Modo de Fallo n

…




Modo de Fallo n

…










Localización


La Figura 14 y la Figura 15 muestran ejemplos de la relación entre los

modos de fallo, las causas de fallo y los mecanismos de daño para una

bomba y un tanque de presión. En las figuras se ha introducido el término

causa-raíz. La causa raíz es la razón subyacente para activar los

mecanismos de daño, a menudo inducido por una operación defectuosa u

otras circunstancias externas.

Figura 14- Relación entre Modos de fallo, Causas del fallo y Causa raíz para una

bomba

Causa Raíz•Lubricación escasa

•Funcionamiento fuera de especificaciones

•Material no conforme con las especificaciones

Mecanismo de Daño•Corrosión

•Desgaste/Erosión

•Endurecimiento

•Etc.

Fuga en el sellado

Fuga interna

Causa del Fallo

Parada parcial

Modo de Fallo

Causa del Fallo•Fuga en el

sellado

Modo de Fallo•Fuga interna

Fuga interna

Parada parcial

Sistema(Bomba y sistemas de lubricación)

Equipo(Bomba)

Componente(Sellado mecánico)

Causa Raíz•Lubricación escasa



Mecanismo de Daño•Corrosión

•Desgaste/Erosión

•Endurecimiento

•Etc.

Fuga en el sellado

Fuga interna

Causa del Fallo

Parada parcial

Modo de Fallo

Causa del Fallo•Fuga en el

sellado

Modo de Fallo•Fuga interna

Fuga interna

Parada parcial

Sistema(Bomba y sistemas de lubricación)

Equipo(Bomba)

Componente(Sellado mecánico)


La Figura 15 proporciona un ejemplo de la relación entre los modos de

fallo, las causas de fallo y los mecanismos de daño para un tanque de

presión, de la misma forma que para la bomba en la figura anterior.

Figura 15- Relación entre Modos de fallo, Causas del fallo y Causa raíz para un tanque a presión

Causa Raíz•Vibración



Mecanismo de Daño•Corrosión por estrés

•Fatiga

•Corrosión general

•Etc.

Cracking corrosivo


Causa del Fallo

Parada total

Modo de Fallo

Causa del Fallo•Cracking

Modo de Fallo•Pérdida de

contenido

Fuga

Parada total

Sistema(Tanque a presión con instrumentos)

Equipo(Tanque a presión)

Componente(Tanque)

Causa Raíz•Vibración



Mecanismo de Daño•Corrosión por estrés

•Fatiga

•Corrosión general

•Etc.

Cracking corrosivo


Causa del Fallo

Parada total

Modo de Fallo

Causa del Fallo•Cracking

Modo de Fallo•Pérdida de

contenido

Fuga

Parada total

Sistema(Tanque a presión con instrumentos)

Equipo(Tanque a presión)

Componente(Tanque)


Tabla 10- Mecanismos de daño de una bomba, un eje de transmisión y un tanque a presión

•Deterioro del material

Fuga en el sellado mecánico


•Presión errónea en los cojinetes

Sellado presurizado

•Deterioro del material•Rotura de pernos

Fallo en el acoplamiento

•Factor Humano

Ensamblaje o empaquetado incorrecto del

“stuffing box” o caja de

empaquetadura

•Lubricación desacertada

•Retorcimiento del cojinete por carga inapropiada sobre él

Fallo en los cojinetesFuga en el “stuffing


•Corrosión por estrés•Fatiga•Corrosión general

Corrosión por estrés•Eje doblado•Fallo de cojinetes•Fallo del

acoplamiento

Desequilibrio•Deterioro del materialFuga en una brida

Mecanismo de daño

Modo de Fallo “Cracking”

Mecanismo de daño

Modo de Fallo “Vibración”

Mecanismo de daño

Modo de Fallo “Fallo externo”



Fuga en el sellado mecánico


•Presión errónea en los cojinetes

Sellado presurizado

•Deterioro del material•Rotura de pernos

Fallo en el acoplamiento

•Factor Humano

Ensamblaje o empaquetado incorrecto del

“stuffing box” o caja de

empaquetadura

•Lubricación desacertada

•Retorcimiento del cojinete por carga inapropiada sobre él

Fallo en los cojinetesFuga en el “stuffing


•Corrosión por estrés•Fatiga•Corrosión general

Corrosión por estrés•Eje doblado•Fallo de cojinetes•Fallo del

acoplamiento

Desequilibrio•Deterioro del materialFuga en una brida

Mecanismo de daño

Modo de Fallo “Cracking”

Mecanismo de daño

Modo de Fallo “Vibración”

Mecanismo de daño

Modo de Fallo “Fallo externo”



2 Desarrollo del procedimiento

El RBM utiliza el riesgo, como la combinación de probabilidad y

consecuencia de fallo, para priorizar las actividades de mantenimiento e

inspección. La evaluación de la probabilidad y las consecuencias del fallo

se pueden combinar con el modelo “Bow tie” desarrollado por la compañía

SHELL. Dicho modelo se muestra en la Figura 16.

El modelo “Bow tie” identifica mediante un árbol de fallos los posibles

accidentes, circunstancias y eventos que conducen a un riesgo y mediante

un árbol de eventos muestra las consecuencias y las áreas de daño a las

que conducen los posibles eventos.

Se considera un escenario, a los mecanismos de daño que conducen a un

evento potencial con unas consecuencias (de seguridad, de salud, Medio

ambientales o económicas).

Se deben estudiar todos los escenarios realistas y estimar la probabilidad

de ocurrencia de todos los eventos considerados.

Figura 16- Modelo “Bow-tie”

PdF CdFEvento

Árbol de Fallos: Análisis de las probabilidades de fallo

Árbol de consecuencias: Análisis de las consecuencias de fallo

Fallo o evento principal del que se analizan la probabilidad y sus consecuencias para definir el riesgo asociado a dicho evento

PdF CdFEventoPdF CdFEvento

Árbol de Fallos: Análisis de las probabilidades de fallo

Árbol de consecuencias: Análisis de las consecuencias de fallo

Fallo o evento principal del que se analizan la probabilidad y sus consecuencias para definir el riesgo asociado a dicho evento


En esta sección trataremos la evaluación de la probabilidad de fallo, la

evaluación de las consecuencias del fallo, el modelo “Bow-tie” y la elección

de los diferentes escenarios.

En las secciones 3 y 4 se realizará una descripción detallada de cómo

valorar la probabilidad y las consecuencias de fallo.

2.1 Análisis con árbol de fallos

El análisis mediante árbol de fallos o Fault Tree Análisis (FTA) se utiliza

para describir como un mecanismo de degradación puede conducir a un

modo de fallo.

Esta técnica de análisis de riesgos ha sido tradicionalmente utilizada por

instalaciones nucleares, aeronáuticas y espaciales, extendiéndose

posteriormente su empleo a la evaluación de riesgos de otras industrias

como la química, electrónica, petroquímica, etc..

Se trata de un método deductivo de análisis que parte de la previa

selección de un suceso o evento no deseado, sea éste un accidente de gran

magnitud (explosión, fuga, derrame, etc.) o sea un suceso de menor

importancia (fallo de un sistema de cierre, etc.) para averiguar en ambos

casos los orígenes de los mismos.

Seguidamente, de manera sistemática y lógica se representan las

combinaciones de las situaciones que pueden dar lugar a la producción

del evento no deseado, conformando niveles sucesivos de tal manera que

cada suceso esté generado a partir de sucesos del nivel inferior, siendo el

nexo de unión entre niveles la existencia de operadores lógicos (AND, OR,

etc..). El árbol se desarrolla en sus distintas ramas hasta alcanzar una

serie de mecanismos de degradación básicos, los cuales no precisan de

otros anteriores a ellos para ser explicados.


Como se aprecia en el ejemplo de la Figura 17, varios mecanismos de

degradación podrían conducir a un mismo modo de fallo.

Figura 17- Árbol de fallos

El árbol de fallos proporciona apoyo tanto durante la identificación de los

mecanismos dominantes de degradación como durante la identificación de

actividades para mitigar estos mecanismos.

Para ser eficaz, el árbol de fallos debe ser elaborado por personas

profundamente conocedoras de la instalación o proceso a analizar y que a

su vez conozcan el método y tengan experiencia en su aplicación, por lo

que, si se precisa, se deberán constituir equipos de trabajo

pluridisciplinarios (técnico de seguridad, ingeniero del proyecto, ingeniero

de proceso, etc.).

Servicio de largo plazo (sobrecalentamiento)

Alto número de arranques

Ciclos operacionales severos/rápidos

Factores de baja seguridad

Excesivo estrés permitido

Aumento de estrés /Geometría local

Composición química errónea

Fabricación/ Reparación defectuosa

Daño por fatiga duranteel servicio (cracking)

Estrés elevado

Cracking por fatiga durante

el servicio Causa de fallo 2

Causa de fallo 3

PdF Modo de fallo

Baja fuerza/ resistencia del material

Causa de fallo 1










Estrés elevado



Causa de fallo 3

PdF Modo de fallo


Causa de fallo 1


Estrés elevado



Causa de fallo 3

PdF Modo de fallo


Causa de fallo 1


Asimismo, los árboles de fallos también se usan para evaluar la

probabilidad de fallo en sistemas y componentes donde la probabilidad de

fallo es una combinación de varios factores o eventos subyacentes.

Por tanto, la explotación de un árbol de fallos puede limitarse a un

tratamiento cualitativo o extenderse hasta una cuantificación de

probabilidades de ocurrencia del evento estudiado cuando existen fuentes

de datos relativas a las tasas de fallo de los distintos componentes.

Figura 18- Símbolos utilizados en los Árboles de fallos

Puerta “Y”El suceso de salida (S) ocurrirá si, y sólo si ocurren todos los

sucesos de entrada (E1, E2).

Puerta “O”El suceso de salida (S) ocurrirá si ocurre al menos uno de los

sucesos de entrada (E1, E2)

Puerta “Y”El suceso de salida (S) ocurrirá si, y sólo si ocurren todos los

sucesos de entrada (E1, E2).

Puerta “O”El suceso de salida (S) ocurrirá si ocurre al menos uno de los

sucesos de entrada (E1, E2)

S

E1 E2

S

E1 E2

Símbolos utilizados en los árboles de fallos

S

E1 E2

S

E1 E2E1 E2

S

E1 E2

S

E1 E2E1 E2

Símbolos utilizados en los árboles de fallos


Figura 19- Ejemplo de árbol de fallos para un sistema de bombeo de agua

R

V1 V3

V2 V4

B1

B2

D

C

R abierta

Insuficiente nivel en D1

Fallo de V3

cerrada

Fallo de P1

Fallo de V3

cerrada

Fallo de V2

cerrada

Fallo de P2

Fallo de V4

cerrada

No llega agua a D2

Sistema de bombeo de agua de una cisterna a un tanque elevado

• R: Válvula de retención. Impide que las bomba queden en seco

• V1,V2, V3, V4 : Válvulas. Aíslan su ramal cuando hay que reparar la bomba correspondiente

• B1,B2: Bombas

• C, D: Cisterna y Depósito elevado

R

V1 V3

V2 V4

B1

B2

D

C

R

V1 V3

V2 V4

B1

B2

D

C

R abierta


Fallo de V3

cerrada

Fallo de P1

Fallo de V3

cerrada

Fallo de V2

cerrada

Fallo de P2

Fallo de V4

cerrada

No llega agua a D2




• B1,B2: Bombas


R abierta

R abierta


Fallo de V3

cerrada

Fallo de V3

cerrada

Fallo de P1Fallo de P1

Fallo de V3

cerrada

Fallo de V3

cerrada

Fallo de V2

cerrada

Fallo de V2

cerrada

Fallo de P2Fallo de P2

Fallo de V4

cerrada

Fallo de V4

cerrada

No llega agua a D2




• B1,B2: Bombas



2.2 Análisis con árbol de sucesos

El análisis mediante árbol de sucesos o eventos o Event Tree Análisis

(ETA) se utiliza para combinar varias consecuencias diferentes de un

modo de fallo con una consecuencia típica o esperada. Por ejemplo, la

consecuencia económica asociada a una fuga en un tanque, depende

fuertemente del tamaño de la fuga, de si hay ignición, etc. El árbol de

eventos se usa en este caso para determinar una consecuencia económica

típica asociada a una fuga.

Esta técnica del árbol de sucesos, desarrolla un diagrama gráfico

secuencial a partir de sucesos "iniciadores" o desencadenantes de

incidencia significativa y por supuesto, indeseados, para averiguar todo lo

que puede acontecer, y en especial, comprobar si las medidas preventivas

existentes o previstas son suficientes para limitar o minimizar los efectos

negativos. Evidentemente tal suficiencia vendrá determinada por el

correspondiente análisis probabilístico que esta técnica también acomete.

El árbol de sucesos ha sido muy utilizado tradicionalmente en las

industrias nuclear, aeronáutica y química.


Figura 20- Árbol de sucesos

El árbol de eventos se puede utilizar para analizar las consecuencias de

un fallo o como apoyo al análisis de expertos. El nivel de detalle

introducido en un árbol de eventos depende del nivel de riesgo que se

quiera estudiar.

Para equipos estáticos se pueden encontrar en la literatura ejemplos de

árboles e inputs estadísticos. Asimismo, existen numerosas herramientas

informáticas para determinar las consecuencias de fallo.

El proceso de desarrollo general de los árboles de sucesos consta de las

siguientes etapas.

CdF

C1

C1,1

C1,k

C1,2

●●●

●●●

Cn-1

Cn

Nivel principal Subnivel 1

P1

P(n-1)

Pn

P1,1

P1,2

P1,k

ji

k

jjiiE CPCdF ,

1,, •= ∑

=

CdF

C1

C1,1

C1,k

C1,2

●●●

●●●

Cn-1

Cn

Nivel principal Subnivel 1

P1

P(n-1)

Pn

P1,1

P1,2

P1,k

ji

k

jjiiE CPCdF ,

1,, •= ∑

=


1. Etapa previa, familiarización con la planta.

Análisis preliminar de riesgos que permita conocer y controlar la

diversidad de situaciones anómalas que puedan acontecer en una

instalación, ya sea tanto por factores internos como externos a la

misma.

Se debe realizar un estudio documental basado en experiencias de

instalaciones similares y un análisis histórico de incidentes y

accidentes ocurridos. Esta metodología requiere ser aplicada a través

de grupos de trabajo establecidos, que conozcan los diferentes aspectos

que determinan el funcionamiento correcto o incorrecto de una

instalación. Cuanto más compleja sea ésta, mayor deberá ser el soporte

documental y la preparación previa del equipo de trabajo.

2. Identificación de sucesos iniciales de interés

Consiste en la elaboración de una lista de sucesos iniciadores lo más

completa posible, de acuerdo al alcance del análisis. Dicha lista se

puede realizar a partir de:

a. Los sucesos iniciadores ocurridos en otras plantas.

b. Una comparación con otros análisis previos realizados.

c. Un análisis preliminar de sistemas.

Los sucesos iniciadores corresponden a fallos que, de producirse,

requieren la respuesta de lo que se denominan sistemas "frontales" de

seguridad para evitar efectos negativos de importancia. Cabe distinguir

los sucesos iniciadores propiamente dichos, de otros sucesos que son

consecuencia de los primeros.


3. Definición de circunstancias adversas y funciones de seguridad

previstas para el control de sucesos.

Una función de seguridad es una respuesta activa de previsión, un

dispositivo, o bien una barrera, capaz de interrumpir la secuencia de

un suceso inicial a una consecuencia peligrosa.

Las funciones de seguridad pueden ser de muchos tipos, la mayoría de

ellas se caracterizan por su respuesta ante fallos o éxitos de demandas.

Algunos ejemplos son:

a. Sistemas automáticos de seguridad.

b. Alarmas de aviso y la consiguiente respuesta de los operarios.

c. Barreras o sistemas de contención para limitar los efectos de

un accidente.

Dentro de las funciones de seguridad cabe diferenciar las que son

generadas por los sistemas "frontales", que son los sistemas primarios

de respuesta ante los sucesos iniciadores, de las que son generadas por

los sistemas "soporte" o "redundantes", que son los que deben actuar,

ya sea para garantizar la eficacia de los anteriores o bien cuando se

produce un fallo de respuesta de éstos.

4. Construcción de los árboles de sucesos con inclusión de todas

las posibles respuestas del sistema.

La representación gráfica del árbol se realiza siguiendo la progresión

cronológica de sucesos previsibles, a partir del suceso iniciador

considerado.

Solamente los nudos que afecten materialmente a las consecuencias

deberían ser mostrados explícitamente en el árbol de sucesos. Algunas

ramas pueden ser más desarrolladas que otras, según necesidades. Las

secuencias finales del árbol recogerán las diferentes situaciones de

éxito o fracaso.


Así por ejemplo, una fuga de gas inflamable, podría originar diversas

consecuencias finales adversas como: explosión BLEVE, deflagración

de nube no confinada, bola de fuego, dispersión segura. Todas ellas

habrían en principio de ser reflejadas en el árbol.

5. Clasificación de las respuestas indeseadas en categorías de

similares consecuencias.

Muchas consecuencias desarrolladas a través de las diferentes ramas

del árbol serán similares (por ejemplo, una explosión puede ser la

consecuencia de diversos sucesos en los que estén implicados

sustancias inflamables o explosivas). Por ello las respuestas finales

indeseadas deben ser clasificadas de acuerdo al tipo de modelo de

consecuencias que debe ser estudiado para completar el análisis.

6. Estimación de la probabilidad de cada secuencia del árbol de

sucesos.

A cada una de las secuencias del árbol le corresponde una

determinada probabilidad de acontecimiento. Consecuentemente la

suma de las probabilidades de cada nudo ante las diferentes

alternativas valdrá 1,0. Ello será válido tanto para respuesta binaria

como múltiple.

Las fuentes de datos de probabilidades pueden ser diversas: registros

históricos de incidentes-accidentes, datos de la instalación y de

proceso, datos de productos químicos, datos medioambientales y

meteorológicos, datos de fiabilidad de componentes, datos de fiabilidad

humana y la opinión de los expertos. El mayor o menor rigor en el dato

de probabilidad estará en función de la gravedad de las consecuencias

resultantes.

7. Cuantificación de las respuestas indeseadas.


La frecuencia de cada una de las posibles consecuencias podrá ser

determinada por el producto de la frecuencia del suceso inicial y de

cada una de las probabilidades de los sucesos intermedios.

Si lo que nos interesa es determinar la probabilidad conjunta de

consecuencias negativas, al margen de su individualizada importancia,

deberemos efectuar la adición de frecuencias de todas estas. Ello

tendrá sentido normalmente cuando la magnitud de las consecuencias

negativas sea similar.

8. Verificación de todas las respuestas del sistema.

Debido a la limitación de datos disponibles o a incorrecciones en la

aplicación del método, si en el proceso de estudio se omite alguna rama

importante del árbol, pueden alcanzarse resultados del árbol

incorrectos.

Para evitarlo, es fundamental cubrir adecuadamente esta etapa final de

verificación de resultados, aplicando el sentido común y contrastando

con datos históricos. Si esto se realiza por alguien conocedor del

proceso analizado pero independiente del grupo de trabajo, mucho

mejor.


La Figura 21 muestra un ejemplo simplificado de un árbol de sucesos

correspondiente a la rotura de una tubería del circuito primario en una

central nuclear:

Figura 21- Ejemplo árbol de sucesos [ASOC96]


2.3 Modelo “Bow tie”

El modelo “Bow tie” se utiliza para combinar los mecanismos potenciales

de degradación con las consecuencias de fallo, es decir, para unir la

evaluación de la PdF con la evaluación de la CdF.

La ventaja de este modelo es la simplicidad con la que se pueden

identificar diferentes escenarios y la visualización de las relaciones causa-

efecto.

Este método está más orientado al control del riesgo que a un análisis

cuantitativo detallado de este.

Figura 22- Modelo Bow-Tie

PdF CdFEvento

Árbol de FallosAnálisis de las probabilidades de fallo

Árbol de Consecuencias Análisis de las consecuencias

de fallo

Fallo o evento principaldel que se analizan la probabilidad y sus consecuencias para definir el riesgo asociado a dicho evento

Modelo “Bow-tie”

PdF CdFEvento

Árbol de FallosAnálisis de las probabilidades de fallo

Árbol de Consecuencias Análisis de las consecuencias

de fallo

Fallo o evento principaldel que se analizan la probabilidad y sus consecuencias para definir el riesgo asociado a dicho evento

Modelo “Bow-tie”


La Figura 23 muestra un ejemplo de un modelo “Bow tie”:

Figura 23- Ejemplo de un modelo Bow-Tie

2.3.1 Escenario Creíble y Escenario del caso peor

Supongamos que el modelo “Bow-tie” se ha desarrollado para un modo de

fallo, es decir, que el árbol de fallos y el árbol de sucesos ha sido dibujado.

Entonces se pueden definir los diferentes escenarios para el

correspondiente modo de fallo, trazando diferentes rutas desde la causa

raíz/mecanismo de daño hasta la consecuencia en el modelo “Bow-tie”.

Se pueden definir diferentes tipos de escenarios basados en como se

combinan la causa raíz/mecanismos de degradación con las

consecuencias.

Fuga de vapor

Fallo protecciónexplosión

Parada de la planta. •Pérdida de producción•Costes de reparación

Daños al personal de la plantaP32

P31



P31

•Parada de la planta. •Pérdida de producción•Costes de reparación


P31









Daño por fatigaen servicio (cracking)

Estrés elevado

Crackingpor fatiga

duranteel servicio


Mecanismos de daño Causas de fallo

Suceso no

deseado

Efecto del falloConsecuencias

P1

P2

P3

ESCENARIO

Árbol de sucesos/consecuenciasÁrbol de fallos

Fallo del depósito de emergencia

Fuga de vapor

Fallo protecciónexplosión



P31



P31

•Parada de la planta. •Pérdida de producción•Costes de reparación


P31









Daño por fatigaen servicio (cracking)

Estrés elevado

Crackingpor fatiga

duranteel servicio


Mecanismos de daño Causas de fallo

Suceso no

deseado

Efecto del falloConsecuencias

P1

P2

P3

ESCENARIO

Árbol de sucesos/consecuenciasÁrbol de fallos

Fallo del depósito de emergencia


Escenario creíble peor: Combina un mecanismo de daño/causa raíz

dado con la consecuencia más severa a la que el mecanismo de daño

podría conducir.

Escenario esperado: Combina el mecanismo de daño/causa raíz con

la consecuencia esperada o más típica a la que el mecanismo de daño

podría conducir.

Se recomienda que el riesgo asociado a un modo de fallo sea determinado,

evaluando primero el escenario esperado. La probabilidad de fallo

asociada con el mecanismo de degradación o causa raíz (PdF degr) se

combina entonces con la consecuencia de fallo esperada (CdF Esperada),

la cual se determina según se explica en la sección 4.

El punto clave en esta definición es que la evaluación del riesgo está

basada en la relación entre la evaluación de la probabilidad del fallo y la

evaluación de sus consecuencias.

Figura 24- Escenario del caso pero creíble Vs Escenario esperado

R

CdF esperada

PdF

PdF

CdFCdF caso peor

R

CdF esperada

PdF

PdF

CdFCdF caso peor


Determinar el riesgo como se ha explicado anteriormente proporciona una

definición consistente de riesgo durante todo el análisis.

Otra posibilidad sería combinar la PdF asociada a la causa raíz o

mecanismo de daño con la consecuencia de fallo asociada al caso creíble

peor, (CdF caso peor). En este caso el riesgo estimado será demasiado

conservador.

Si se utiliza el valor medio del PdF entonces se obtendría una definición de

riesgo que no sería consistente durante todo el análisis.

En algunos casos, durante la evaluación preliminar, podría ser

conveniente aplicar el escenario del caso peor creíble ya que es un método

eficiente y conservador para determinar el riesgo.


3 Probabilidad de Fallo

En instalaciones en las que se quiere optimizar la confiabilidad del

proceso productivo y evitar accidentes de graves consecuencias, se hace

hoy imprescindible conocer la probabilidad de que éstos acontezcan

durante la vida del sistema. Ello obliga a la aplicación de técnicas de

cuantificación del riesgo, como los árboles de sucesos y los árboles de

fallos, los cuales precisan en último término del conocimiento

probabilístico de fallos y errores de sucesos básicos, a fin de poder

establecer la adecuación e idoneidad de las medidas preventivas.

Por estos motivos, los estudios de fiabilidad adquieren cada vez mayor

relevancia en la actividad de prevención de los técnicos de seguridad y en

general de los responsables de procesos u operaciones que puedan

desencadenar situaciones críticas.

En esta sección se exponen los métodos más comunes para la evaluación

de las probabilidades de fallos, así como sus debilidades y puntos fuertes.

También se describe como aplicar los métodos propuestos para la

evaluación práctica de la PdF durante el análisis.

En la sección 1 se mostraba como desarrollar la jerarquía técnica para

una planta y como identificar las funciones, los modos de fallo, las causas

de fallo y las causas raíz.

Una vez se hayan identificado los modos de fallo (para los componentes

activos) y los mecanismos creíbles de degradación para los componentes

estáticos, el primer paso en la evaluación del riesgo es determinar la

probabilidad de fallo (PdF).


La probabilidad de fallo se define como la probabilidad de que ocurra

el modo de fallo (de acuerdo con el modo de fallo dado) en un intervalo

de tiempo definido T.

El intervalo de tiempo deberá ser fijo durante todo el análisis (si no se

hace así, los riesgos no podrán ser comparados entre ellos o según algún

otro criterio de aceptación).

Se pueden utilizar varios métodos para calcular la PdF:

1. Enfoque analítico: Consiste en estimar la PdF utilizando modelos

matemáticos y/o datos estadísticos para los procesos de

degradación.

2. Solicitación experta: Consiste en dejar al equipo de expertos en

RBM (compuesto por personal clave de la planta con conocimiento

experto de los equipos) evaluar la PdF.

En la mayoría de los casos prácticos se utiliza una combinación de ambos

métodos. La Figura 25 muestra como la información histórica se combina

con previsiones para obtener la probabilidad de fallo.

Figura 25- Elementos para determinar las probabilidades de fallo

Valor de la PdFestimada

Corrección experta del valor de la PdF

Valor de la PdFprocedente del

análisis de riesgos

Y/O

Valor de la PdFprocedente de datos

históricos y estadísticos

Valor de la PdFprocedente de

predicciones y modelosCorrección experta del valor de la PdF


Datos históricos (fallos anteriores, mantenimiento…)

Análisis estadístico

Futuro o predicciones (Comportamiento

de componentes…)

Valor de la PdFbasado en

juicio experto

J/E

H/E P/M


A/R

Valor de la PdFestimada


Valor de la PdFprocedente del

análisis de riesgos

Y/O

Valor de la PdFprocedente de datos

históricos y estadísticos

Valor de la PdFprocedente de

predicciones y modelosCorrección experta del valor de la PdF


Datos históricos (fallos anteriores, mantenimiento…)


Futuro o predicciones (Comportamiento

de componentes…)

Valor de la PdFbasado en

juicio experto

J/E

H/E P/M


A/R


3.1 Tasa de Fallos. Mecanismos de Degradación

Durante la planificación de la inspección y el mantenimiento es

importante considerar como la PdF varía en función del tiempo. Podemos

utilizar la tasa de fallos para definir este concepto.

Antes de definir la tasa de fallos, hagamos un repaso a los conceptos

básicos de fiabilidad:

• Llamaremos T a la variable aleatoria continua que describe los

tiempos de fallo de un determinado componente.

T = “Tiempo transcurrido hasta que se produce el fallo”.

• Función de densidad de probabilidad (f.d.p) f(t). La función de

densidad representa la probabilidad de que el componente falle en el

instante de tiempo t.

• Función de Distribución F(t). La función de distribución

representa la probabilidad de que el componente falle en el periodo

de tiempo comprendido entre 0 y t.

Se cumple que:

∫=≤≤b

a

dttfbTaP )()(

∫=≤=t

duuftTPtF0

)()()(

dttdFtf )()( =

• La función de fiabilidad R(t) o función de supervivencia S(t), es

la complementaria de la Función de Distribución de T y determina

la probabilidad de que el componente “sobreviva” hasta el instante

de tiempo t, o lo que es lo mismo la proporción de dispositivos

iniciales que seguirán funcionando correctamente en el instante t.

)()(1)()( tTPtFtRtS >=−=≡


• Se llama vida media o tiempo medio hasta el fallo (Mean Time To

Failure o MTTF) de un dispositivo a la esperanza de la variable

aleatoria T.

La vida media determina el tiempo de duración esperada de un

dispositivo:

[ ] ∫∫∞∞

===00

)()( dttRdttftTEMTTF

Cuando se consideren dispositivos reparables (que pueden seguir

funcionando tras un fallo), se hablará de tiempo medio entre fallos

(MTBF).

• Se define la tasa de fallo media en el intervalo (t1, t2) como:

)()()()(),(

112

2121 tRtt

tRtRtth−−

=

Se observa que R(t1)–R(t2) representa la proporción de dispositivos

totales que, habiendo sobrevivido al instante t1, han fallado en el

intervalo (t1, t2). Al dividir esta diferencia por R(t1) se obtiene la

proporción de dispositivos supervivientes a t1 que han fallado en (t1,

t2):

)()()(

1

21

tRtRtR −

es la probabilidad condicional de que un dispositivo que haya

sobrevivido al instante t1 falle en el intervalo (t1, t2). Finalmente, al

dividir por la longitud del intervalo, obtenemos la proporción

anterior (su media) por unidad de tiempo.


Haciendo tender t2 a t1, obtenemos la llamada tasa de fallos o tasa

de riesgo:

)()(

)()(

)()(

)()()()(

)(1

1

1

1

1

1

112

21

121 tRtf

tRtF

tRtR

tRtttRtR

Limthtt

=′

=′−

=−−

=→

• La tasa de fallos o tasa de riesgo h(t) se define como la

probabilidad que tiene un componente de fallar en el instante

siguiente al dado (t+∆t), si éste ha sobrevivido desde el instante 0

hasta el tiempo t. Es una medida de lo propenso que resulta un

componente a fallar en función de su edad.

La tasa de fallos se puede obtener a partir de otras distribuciones

estadísticas de tiempo hasta el fallo, como la función de fiabilidad o

la función de supervivencia vista anteriormente.

Tradicionalmente se ha considerado que la tasa de fallos tenía forma de

bañera (Figura 26): Cuando se inicia la vida del equipo, la tasa de fallos

resulta ser relativamente alta (“mortalidad infantil”); una vez que todos los

componentes se han acoplado, la tasa de fallos es relativamente constante

y baja (etapa de “vida útil”); posteriormente, tras un tiempo de

funcionamiento la tasa de fallos comienza a aumentar (periodo de

“envejecimiento”) hasta que llega un momento en el que todos los

elementos habrán fallado.


Figura 26- Curva de bañera

Las investigaciones actuales indican que existen muchos tipos de equipos

o componentes que no presentan una tasa de fallos con forma de curva de

bañera.

Las curvas de deterioro de la Figura 27 se derivan de un estudio realizado

sobre aviones civiles y muestra que sólo el 4% de los elementos estudiados

siguen una tasa de fallos con forma de curva de bañera.

Tiempo

Tasa

de

fallo

s

Etapa vida útil

T suele seguir una distribución exponencial

Período infantil

T suele seguir aprox. una

distribución weibull

Período de desgaste

T suele seguir una distribución weibull

h(t)

Weibull Β<1R(t) Exponencial Weibull Β>1

Tiempo

Tasa

de

fallo

s

Etapa vida útil

T suele seguir una distribución exponencial

Período infantil

T suele seguir aprox. una

distribución weibull

Período de desgaste

T suele seguir una distribución weibull

h(t)

Weibull Β<1R(t) Exponencial Weibull Β>1


Figura 27- Curvas de tasa de fallos para diferentes tipos de equipos

En la Tabla 11 se muestra la proporción de componentes que siguen los

diferentes modelos de curvas de tasas de fallos:

Tabla 11- Distribución de componentes en las curvas de degradación


Time

Time

Time

Time

Time

Time


Tiempo

Tiempo

4%

2%

5%

7%

14%

68%






f(t)

f(t)

f(t)

f(t)

f(t)

f(t)

Modelo B

Modelo C

Modelo D

Modelo E

Modelo F


Time

Time

Time

Time

Time

Time


Tiempo

Tiempo

4%

2%

5%

7%

14%

68%






f(t)

f(t)

f(t)

f(t)

f(t)

f(t)

Modelo B

Modelo C

Modelo D

Modelo E

Modelo F

% de componentesque se ajustan al patrón

Proporción de elementos quesiguen la curva de deterioro

Curva

68%F

14%E

7%D

5%C

2%B

4%A

Proporción de elementos quesiguen la curva de deterioro

Curva

68%F

14%E

7%D

5%C

2%B

4%A


La razón de que el 68% de los componentes sigan la curva del modelo F

es probablemente que los equipos se reemplazan antes de finalizar su vida

útil o que estos son sometidos a una reparación o mantenimiento severo.

Estos datos muestran la importancia que tiene el tener en cuenta las

tasas de fallos de los equipos a la hora de elaborar un plan de

mantenimiento o inspección. Si la tasa de fallos sigue el modelo F,

entonces las actividades de mantenimiento preventivo no son eficaces ya

que no previenen los fallos.

Los equipos estáticos siguen fundamentalmente los patrones “A” o “F”,

aunque existen pocos datos estadísticos. Para muchos mecanismos de

degradación el modelo más común es aplicar un patrón como el de tipo

“C”, donde la tasa de fallos aumenta en función del tiempo de operación.

Patrón de fallo “A”

Este patrón de fallo, llamado “curva de bañera”, es realmente una

combinación de dos patrones de fallo diferentes, uno de los cuales

contiene mortalidad infantil y el otro muestra una probabilidad de fallo

que aumenta con la edad. Incluso se puede considerar un tercer período

(la parte central de la bañera) donde se produce fallos de manera

aleatoria.

Figura 28- Patrón de fallo “A”

Zona de agotamiento

Vejez

Fallos aleatorios

Mortalidad infantil

Zona de agotamiento

Vejez

Fallos aleatorios

Mortalidad infantil


Patrón de fallo “B”

Este patrón de fallo muestra una probabilidad de fallo constante o en

ligero aumento y una zona final de agotamiento donde la probabilidad de

fallo aumenta rápidamente.

Un elemento que tenga que desarrollar una función, la cual le someta a

un estrés o fatiga irá deteriorando su resistencia a dicho estrés hasta un

punto en el cual, el elemento ya no puede desarrollar el rendimiento

esperado y por tanto falla. Se suele relacionar la exposición total a la

fatiga con la vejez del elemento. Esta conexión entre fatiga y tiempo

sugiere que debe haber una relación directa entre el deterioro y la vejez de

un componente y por tanto el punto en el que falle dependerá de su vejez.

En elementos que se rigen según este patrón de fallos, se comprueba que

elementos idénticos trabajando en condiciones iguales tienden a fallar

alrededor de un valor denominado “vida media” de los componentes.

Aunque no es inusual que aparezcan elementos que fallan de manera

prematura.

Se aprecia en la Figura 29, que la palabra “vida” puede tener dos

significados diferentes. La primera sería “Tiempo medio entre fallos o

MTBF”, lo cual indica la vida media de los componentes. La segunda

estaría marcada por el punto en el cual se produce un incremento

importante de la probabilidad condicionada de fallo. Esta se denomina

“vida útil” del componente.

Si se realiza la inspección o reemplazo de los componentes en el MTBF, la

mitad de ellos ya habrán fallado, lo que puede conducir a consecuencias

operacionales inaceptables. Por tanto, si lo que se busca es prevenir la

mayoría de los fallos, es necesario intervenir al final de la vida útil del

elemento, aunque esta sea menor que el MTBF (Tiempo Medio Hasta el

Fallo).


Figura 29- Patrón de fallo “B”

Probabilidad condicionada

de fallo

Zona

de

agot

amie

nto

Vida útil

MTBF = 11,3

Función de densidad

0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

de fa

llo

Función de distribución

00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

acum

ulad

a

Vida útil

Vejez

MTBF

Tasa de fallos

MTBF = 11.33

Vida útil = 8.5


de fallo

Zona

de

agot

amie

nto

Vida útil

MTBF = 11,3


0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

de fa

llo


00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

acum

ulad

a

Vida útil

Vejez

MTBF

Tasa de fallos


0

0,05

0,1

0,15

0,2

0,25

0,3

0,35

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

de fa

llo


00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

acum

ulad

a

Vida útil

Vejez

MTBF

Tasa de fallos

Vida útil

Vejez

MTBF

Tasa de fallos

MTBF = 11.33

Vida útil = 8.5


Se puede concluir que para elementos que se rigen según el patrón de

fallo ”B”, no se debe utilizar el MTBF para establecer la frecuencia de

reemplazo o de las tareas inspección.

Otro hecho a tener en cuenta es que reemplazando el componente al final

de su vida útil, la media de vida de servicio de cada componente será

menor que si lo hubiésemos dejado funcionando hasta el fallo. Esto

provoca un aumento del coste del mantenimiento.

Actualmente muy poco elementos se ajustan a este patrón de fallos,

siendo mucho más común encontrar modos de fallos que no presentan

una relación “vejez-fallo”. Un ejemplo de un elemento que se comporta

según este patrón puede ser el impulsor de una bomba que bombee un

líquido moderadamente abrasivo.

Patrón de fallo “C”

Este patrón muestra una probabilidad de fallo creciente durante todos los

períodos, pero sin alcanzar un punto en el que se pueda considerar al

elemento como “desgastado”.

La fatiga es la causa más probable que puede crear que una tasa de fallos

tome esta forma. El fallo por fatiga está provocado por un estrés cíclico y

la relación entre el estrés cíclico y el fallo está gobernada por la curva S-N

que se muestra en la Figura 30.


Figura 30- Curva S-N

Parece que conociendo la curva S-N, se podría predecir con precisión la

vida de un componente para una amplitud de estrés cíclico dado. Sin

embargo, esto no es posible en la realidad porque la amplitud del estrés

no es constante y la capacidad de resistir a la fatiga no es la misma para

todos los componentes.

Se demuestra que la función de densidad de elementos de este tipo, se

puede ajustar aceptablemente a una distribución de Weibull de parámetro

de forma β=2.

Este patrón de tasa de fallos no está asociado únicamente a la fatiga. Por

ejemplo, se ha descubierto que es válido para ajustar el fallo de

aislamiento en los bobinados de los generadores. De la misma forma no

todos los fallos relacionados con la fatiga se tienen que ajustar

necesariamente a este patrón.

Am

plit

ud m

edia

del

es

trés c

íclic

o a

plic

ado

Nº de ciclos de operación

El nivel de estrés S causará que el componente falle

después de N ciclos

S

NAm

plit

ud m

edia

del

es

trés c

íclic

o a

plic

ado

Nº de ciclos de operación

El nivel de estrés S causará que el componente falle

después de N ciclos

S

N

S

N


Patrón de fallo “D”

Este patrón presenta una probabilidad condicionada de fallo asociada a

una distribución de Weibull de parámetro de forma 1≤β≤2.

Patrón de fallo “E”

Este patrón de fallo muestra una probabilidad de fallo constante durante

toda la vida del componente. Representa componentes que fallan de una

manera aleatoria independientemente del tiempo que lleven funcionando

Figura 31- Patrón de fallo “E”


00,020,040,060,080,1

0,120,140,16

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

de fa

llo


00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

acum

ulad

a

Vejez


de fallo

Tasa de fallos

MTBF = 5,9


00,020,040,060,080,1

0,120,140,16

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

de fa

llo


00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

acum

ulad

a

Vejez


de fallo

Tasa de fallos


00,020,040,060,080,1

0,120,140,16

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

de fa

llo


00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

acum

ulad

a


00,020,040,060,080,1

0,120,140,16

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

de fa

llo


00,10,20,30,40,50,60,70,80,9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15Períodos

Prob

abili

dad

acum

ulad

a

Vejez


de fallo

Tasa de fallos

MTBF = 5,9


La Figura 31 muestra como una probabilidad condicionada de fallo

constante implica una función de densidad y una función de distribución

exponenciales.

Este patrón no muestra en ningún momento un aumento significativo en

la probabilidad de fallo condicionada y por tanto no se deberían

contemplar sustituciones programadas.

A pesar de que es imposible predecir cuando va a fallar un componente

que se rige según este patrón, sí es posible calcular el tiempo medio entre

fallos (MTBF) (ver Figura 31), pero no existe una “vida útil” como en el

caso de otros patrones.

El MTBF proporciona una base para comparar la fiabilidad de dos

elementos diferentes que se rigan según este patrón de fallos. El

componente que presente una mayor MTBF tendrá menos probabilidad de

fallar en un período dado.

Un ejemplo de componente cuyos fallos se presentan de una manera

aleatoria son los rodamientos de bola. En general este tipo de

componentes presentan una curva P-F (Curva de fallo potencial-funcional

que se tratará más adelante) que muestra como el elemento comienza a

deteriorarse hasta el punto en el que puede detectarse (punto P) y después

si no se corrige sigue deteriorándose hasta que llega al punto

correspondiente al fallo funcional (punto F). Por tanto, al avisar antes del

fallo, se podrán aplicar métodos de mantenimiento en condición para

prevenir el fallo.

Sin embargo, esto no quiere decir que el mantenimiento en condición se

use solo en componentes que fallan de manera aleatoria. También se

puede aplicar a elementos que fallen en relación a su tiempo de uso.


Patrón de fallo “F”

Este patrón es el más común de todos y el único en el cual la probabilidad

de fallo decrece con la edad (a parte del caso “A” que es un caso especial

como ya hemos comentado).

Figura 32- Patrón de fallo “F”

La forma del patrón de tasa de fallos “F” es tal que la probabilidad más

alta de fallo ocurre cuando el equipo está nuevo o justo después de una

revisión. Este fenómeno se conoce como “mortalidad infantil” y tiene una

amplia variedad de causas.

Las tareas de mantenimiento rutinario innecesarias o demasiado invasivas

son responsables en muchos casos de la mortalidad infantil de un equipo.

Se debe evitar realizar tareas innecesarias y seleccionar aquellas que

menos perturban el funcionamiento de los equipos.

Se debe reducir el mantenimiento rutinario al mínimo esencial, lo que

significa menos intervenciones desestabilizadoras, sin que ello suponga la

aparición de fallos que podían haber sido anticipados o prevenidos. La

premisa de “mantener lo mínimo posible” cada día toma más importancia

Vejez

Mortalidad infantil


de fallo

• Instalación incorrecta• Puesta en servicio defectuosa• Operación incorrecta• Mantenimiento innecesario• Mantenimiento excesivamente invasivo• Mala preparación• Diseño defectuoso• Fabricación defectuosa

Causas

Vejez

Mortalidad infantil

Vejez

Mortalidad infantil


de fallo

• Instalación incorrecta• Puesta en servicio defectuosa• Operación incorrecta• Mantenimiento innecesario• Mantenimiento excesivamente invasivo• Mala preparación• Diseño defectuoso• Fabricación defectuosa

Causas


3.2 Modelado de la Tasa de Fallos

Los modelos estadísticos que más comúnmente se utilizan para modelar el

tiempo transcurrido hasta el primer fallo (tasa de fallos vistas en el

apartado anterior) son:

• Distribución Exponencial

• Distribución de Weibull

• Modelos basados en la tasa de degradación (Modelos físicos)

Distribución Exponencial: se utiliza para modelar el tiempo transcurrido

entre dos sucesos aleatorios no muy frecuentes cuando la tasa de

ocurrencia, λ, se supone constante.

En fiabilidad se usa para describir los tiempos de fallo de un dispositivo

durante su vida útil, cuando a lo largo de ésta la tasa de fallos es

(aproximadamente) constante.

cteth == λ)(

Una tasa de fallos constante significa que, para un dispositivo que no

haya fallado con anterioridad, la probabilidad de fallar en el siguiente

intervalo infinitesimal es independiente de la edad del dispositivo. Por

tanto, las etapas de vida útil de los patrones de tasas fallos vistos con

anterioridad que presenten un h(t) =cte se pueden ajustar a una

distribución exponencial.

La tasa de fallos λ es el parámetro que caracteriza a esta distribución.

Este valor es la inversa del tiempo medio que transcurre hasta el fallo (o

entre dos fallos consecutivos, MTBF, si el dispositivo sigue funcionando):

α= MTBF = 1/λ.


Observar, que aquí, α es el parámetro de escala, también llamado vida

característica. La función de densidad de probabilidad (f.d.p) de una

distribución exponencial es de la forma:

0,0 f(t) >∞<<= − λλ λ te t

• Función de Distribución F(t)

tt

eduuftF λ−−== ∫ 1)()(0

• Función de fiabilidad R(t)

tetFtTPtR λ−=−=>= )(1)()(

• MTBF

λ1)(

0

== ∫∞

dttRMTBF


Figura 33- Curvas de una distribución Exponencial

Una generalización de la distribución anterior sería la distribución

exponencial bi-paramétrica, cuya f.d.p. es de la forma:

011 ),f(t, >==

λα

αγα α

γ

siendoet

Donde α es el parámetro de escala, y γ es el parámetro de localización.

Notar que cuando γ = 0 se obtiene la distribución exponencial de un único

parámetro.

f.d.p de una exponencial f.d de una exponencial

Función de supervivencia de una exponencial Tasa de Riesgo de una exponencial

f(t)

F(t)

S(t)

h(t)

t t

t t



f(t)

F(t)

S(t)

h(t)



f(t)

F(t)

S(t)

h(t)

t t

t t


Distribución de Weibull: Se ha comentado anteriormente que la

distribución exponencial se utiliza a menudo para modelar los tiempos de

fallo cuando la tasa de riesgo (h(t)) es constante. Si, por el contrario, la

probabilidad de fallo varía con el tiempo, resulta más apropiada una

Weibull (de hecho la exponencial puede verse como un caso particular de

la Weibull).

La distribución de Weibull nos permite estudiar, cuál es la distribución de

fallos de un componente clave de seguridad que pretendemos controlar, y

que a través de nuestro registro observamos que los fallos varían a lo largo

del tiempo, y dentro de lo que se considera tiempo normal de uso.

El método no determina cuáles son las variables que influyen en la tasa de

fallos, tarea que quedará en manos del analista, pero al menos la

distribución de Weibull facilitará la identificación de aquellos y su

consideración, aparte de disponer de una herramienta de predicción de

comportamientos.

Esta metodología es útil para aquellas empresas que desarrollan

programas de mantenimiento preventivo de sus instalaciones.

La Weibull es tan flexible que, eligiendo adecuadamente sus parámetros,

permite describir las tres etapas de la función tasa de fallos (curva de la

bañera). Esta distribución viene caracterizada por dos parámetros:

(escala) y β (forma). Su f.d.p. es:

0,0,0 f(t)1

>>∞<<

=

−−

βααα

ββ

αβ

tett

Se observa que cuando β =1, basta con tomar =1/λ para obtener la f.d.p.

de la distribución exponencial.


La distribución de Weibull se representa normalmente por la función

acumulativa de distribución de fallos F(t):

∫

−

=β

αt

e-1 F(t)

La tasa de fallos para esta distribución es:

1

)(−

=

β

ααβλ tt

Donde:

es el parámetro de escala, extensión de la distribución a lo largo, del eje

de los tiempos

β es el parámetro de forma y representa la pendiente de la recta

describiendo el grado de variación de la tasa de fallos.

1. Si β < 1. La tasa de fallos disminuye con la edad sin llegar a cero,

por lo que podemos suponer que nos encontramos en la juventud

del componente con un margen de seguridad bajo, dando lugar a

fallos por tensión de rotura.

2. Si β = 1. La tasa de fallos se mantiene constante siempre, lo que

nos indica una característica de fallos aleatoria o pseudo-aleatoria.

En este caso nos encontramos que la distribución de Weibull es

igual a la exponencial.

3. Si β > 1. La tasa de fallo se incrementa con la edad de forma

continua lo que indica que los desgastes empiezan en el momento

en que el mecanismo se pone en servicio.

4. Si β = 3,44. Se cumple que la media es igual a la mediana y la

distribución de Weibull es sensiblemente igual a la normal.


Figura 34- Curvas de una distribución Weibull

Tasa de Riesgo h(t)

Weibull para escala =10

t t

t t

R(t

)

h(t

)F(

t)f(t)

Función de supervivencia


f.d.p f(t) Weibull para escala =10 f.d F(t) Weibull para escala =10

Tasa de Riesgo h(t)


Tasa de Riesgo h(t)


t t

t t

R(t

)

h(t

)F(

t)f(t)




Tasa de Riesgo h(t)


t t

t t

R(t

)

h(t

)F(

t)f(t)




Tasa de Riesgo h(t)



Distribución Lognormal: La f.d.p. de una distribución normal es no nula

en todo el eje real (y no sólo en el semieje positivo). Por este motivo, el uso

de la normal implicaría, que el fallo puede producirse antes del instante

de timepo t=0.

Para evitar esta inconveniencia que presenta la distribución normal, se

puede utilizar en su lugar la distribución Log-normal.

Se dice que una variable aleatoria T sigue una distribución Lognormal (de

base e), de parámetros γ (localización) y α (escala), cuando su logaritmo

neperiano Y=Log(T) se distribuye de forma normal con media γ y

desviación típica α.

Inversamente, dada una variable aleatoria Y ≈ N(π,σ), la variable aleatoria

T=eY seguirá una distribución Lognormal (base e) de parámetros γ = µ

(localización) y α = σ (escala), cuya f.d.p. será:

0

2)ln(22

1

21 f(t) >

−−=

tt

et

µσ

πσ

Siendo:

µ: Parámetro de localización. Media aritmética del logaritmo de los datos o

tasa de fallos

σ: Parámetro de escala. Desviación estándar del logaritmo de los datos o

tasa de fallos.


Figura 35- Curvas de una distribución Lognormal


Lognormal para µ=0

Tasa de Riesgo h(t)

Lognormal para µ=0

f.d F(t) Lognormal para µ=0f.d.p f(t) Lognormal para µ=0


Lognormal para µ=0

Tasa de Riesgo h(t)

Lognormal para µ=0

f.d F(t) Lognormal para µ=0f.d.p f(t) Lognormal para µ=0


La distribución lognormal tiene, principalmente, las siguientes

aplicaciones:

1. Representa la evolución con el tiempo de la tasa de fallos, h(t), en la

primera fase de vida de un componente, la correspondiente a los

fallos infantiles en la "curva de la bañera"

2. Permite fijar tiempos de reparación de componentes.

3. Describe la dispersión de las tasas de fallo de componentes,

ocasionada por diferente origen de los datos, distintas condiciones

de operación, entorno, bancos de datos diferentes, etc.

Para la distribución exponencial la tasa de fallos λ, correspondiente a un

modo de fallo dado se suele determinar a partir de bases de datos

(OREDA, EIREDA, T-book, VGB, NERC, etc) o a partir de juicios expertos.

La distribución exponencial es matemáticamente simple, pero no tiene en

cuenta, el deterioro del componente que conlleva el tiempo de

funcionamiento (corresponde con el modelo E de la Figura 27)

Por otro lado, los parámetros que se requieren para modelar la tasa de

fallos utilizando una distribución de Weibull, son difíciles de determinar,

en particular el parámetro de forma α, el cual también es difícil de

interpretar.

La ventaja de la distribución de Weibull es que permite tener en cuenta el

deterioro del componente.

Los parámetros de ambas distribuciones (exponencial y weibull) se pueden

obtener también a partir de datos estadísticos de fallos extraídos del

histórico de datos de la empresa.


3.2.1 Asesoramiento experto

Otra forma de evaluar las probabilidades de fallo, puede ser vía

asesoramiento experto. Este proceso consiste en un equipo de trabajo

encargado de encontrar respuestas a preguntas como:

• Cual es el valor del “Tiempo Medio Hasta el Fallo” o “Tiempo Medio

Entre Fallos (MTBF)” para un cada elemento, considerando una

estrategia de mantenimiento e inspección dada.

• Con qué frecuencia ocurre un fallo del tipo X considerando una

estrategia de mantenimiento e inspección dada.

El MTBF depende de las acciones de inspección y mantenimiento a las que

el elemento este sometido. El reto para el equipo del RBM será evaluar las

diferentes estrategias que afectan a la probabilidad de fallo del elemento.

La tasa de fallos se determina a partir del MTBF de la siguiente manera:

• Sin una estrategia de inspección y mantenimiento, la frecuencia de

fallos será la frecuencia de fallos sin atenuar:

λsin atenuar =1/MTBFsin atenuar

• Con una estrategia de inspección y mantenimiento se obtiene una

frecuencia de fallos diferente λ =1/MTBF. Cada estrategia diferente

tendrá su MTBF diferente y por tanto también su λ diferente.


3.2.2 Evaluación de la probabilidad de fallo

La metodología del RBM debe combinar la evaluación el riesgo para

equipos estáticos y dinámicos, por tanto el riesgo debe ser medido de la

misma forma para todos los equipos (ya sean estáticos o dinámicos).

La probabilidad de fallos se define como la probabilidad de que ocurra un

fallo en el período de tiempo definido por el análisis (función de

distribución):

T instante del antes falle equipo el que de adProbabilid T)P(f F(T) =<==TPdF

Donde T lo marca el espacio de tiempo definido por el análisis

La probabilidad de fallo de los componentes activos se suele evaluar

utilizando el tiempo Medio entre Fallos (MTBF) o el tiempo esperado entre

fallos. Dado un componente activo y su tasa de fallos correspondiente λ,

entonces obtenemos la PdF de la siguiente forma, ajustándolo a una

distribución exponencial:

T

T ePdF λ−−= 1

Para valores de λT pequeños se puede aproximar:

TePdF TT λλ ≅−= −1


3.3 Tabla Resumen de los Métodos Usados para Evaluar las Pdf

Tabla 12- Modelos típicos de probabilidad (1)

Número de sucesos de fallo x, durante el tiempo

total de standby T

“Tasa de fallos standby” o “standby failure rate”Componente

standby que falla mientras está en estado standby o

entre una inspección y la

siguiente

Número de sucesos de fallo x, del número total de

requerimientos N

Distribución binomialProbabilidad de fallo constante p

Componente standby que falla

cuando es requerido para

funcionar (failureto start)

Número de sucesos x ocurridos en el tiempo t

Modelo de Poisson

Suceso inicial que provoca la

utilización de un componente en

standby

Datos necesariosModelo de probabilidad utilizadoTipo de suceso

Número de sucesos de fallo x, durante el tiempo

total de standby T

“Tasa de fallos standby” o “standby failure rate”Componente

standby que falla mientras está en estado standby o

entre una inspección y la

siguiente

Número de sucesos de fallo x, del número total de

requerimientos N

Distribución binomialProbabilidad de fallo constante p

Componente standby que falla

cuando es requerido para

funcionar (failureto start)

Número de sucesos x ocurridos en el tiempo t

Modelo de Poisson

Suceso inicial que provoca la

utilización de un componente en

standby


( )

0,1,2,3...x

tiempo de unidadpor frecuencia :λsiendo

!)()(

=

−===xtexXPxfx

t λλ

)!(!!

)1()(

fallo de adProbabilid :p

fallos de aleaorio Número :X

ntosrequerimie de Número:n

n0,1,...,x:Siendo

xnxn

xn

ppxn

xXP xnx

−=

−

==

=

−

esinspeccion entre tiempo :t

standby fallos de tasa:λ:Siendo

test

11test

t

tep

test

λ

λ−−=

( )

0,1,2,3...x

tiempo de unidadpor frecuencia :λsiendo

!)()(

=

−===xtexXPxfx

t λλ

)!(!!

)1()(

fallo de adProbabilid :p

fallos de aleaorio Número :X

ntosrequerimie de Número:n

n0,1,...,x:Siendo

xnxn

xn

ppxn

xXP xnx

−=

−

==

=

−

esinspeccion entre tiempo :t

standby fallos de tasa:λ:Siendo

test

11test

t

tep

test

λ

λ−−=


Tabla 13- Modelos típicos de probabilidad (2)

Número de fallos por unidad de tiempo standby

Componente standby que

nunca es inspeccionado

Número de actuaciones de mantenimiento

durante el tiempo T (para estimar µ).

Indisponibilidad de un

componente debido a

mantenimiento no programado (componentes con monitoreo “on condition”)

Tiempo total fuera de servicio debido a

mantenimiento mientras el sistema funciona y tiempo

total de operación


componente debido a

mantenimiento programado

(correctivo/preventivo).

Duración media de la inspección y tiempo entre

inspecciones


componente debido a

inspección

Número de fallos ocurridos en el tiempo total de operación T

Modelo exponencial

Componente que falla mientras está

en operación


Número de fallos por unidad de tiempo standby

Componente standby que

nunca es inspeccionado

Número de actuaciones de mantenimiento

durante el tiempo T (para estimar µ).


componente debido a

mantenimiento no programado (componentes con monitoreo “on condition”)

Tiempo total fuera de servicio debido a

mantenimiento mientras el sistema funciona y tiempo

total de operación


componente debido a

mantenimiento programado

(correctivo/preventivo).

Duración media de la inspección y tiempo entre

inspecciones


componente debido a

inspección

Número de fallos ocurridos en el tiempo total de operación T

Modelo exponencial

Componente que falla mientras está

en operación


operación de Tiempo :t

cte fallos de tasa :λsiendo

1)(=

≈−= − texf t λλ

esinspeccionentre

inspección

TT

p =

operacióndetotal

ntomantenimieen

TT

p =

ntomantenimiepor corte de medio tiempo :

ntomantenimie de tasa : siendo

1

m

m

m

T

TTp

µ

µµ+

=

fallo el hasta exposición de Tiempo :t

cte stanby fallos de tasa :λsiendo

1)(=

−−= texf λ


Tabla 14- Métodos utilizados para la evaluación de las PdF para los diferentes tipos de equipos (X=utilizado frecuentemente, (X) =se puede utilizar)

XXXSolicitación experta

XDeslizamiento

XDegradación de las propiedades del material

XCrack/ fatiga

Las fugas se tratan igual que los equipos estáticos

XCorrosión

Métodos físicos

Corrosión por picadura/

Estadísticas del valor extremo

Gumble

X(X)Weibull

XXExponencial

(X)XBayes

Métodos estadísticos

Equipos activos/rotativos (fallos funcionales)

Sistemas de seguridad o en standby

(Fallos ocultos)

Equipos estáticos

XXXSolicitación experta

XDeslizamiento

XDegradación de las propiedades del material

XCrack/ fatiga

Las fugas se tratan igual que los equipos estáticos

XCorrosión

Métodos físicos

Corrosión por picadura/

Estadísticas del valor extremo

Gumble

X(X)Weibull

XXExponencial

(X)XBayes

Métodos estadísticos

Equipos activos/rotativos (fallos funcionales)

Sistemas de seguridad o en standby

(Fallos ocultos)

Equipos estáticos


4 Consecuencias del Fallo

La valoración de las consecuencias de fallo (CdF) tiene como objetivo

principal evaluar el impacto de los modos de fallo.

Si la ocurrencia de un fallo tiene consecuencias importantes, se realizarán

esfuerzos muy considerables para eliminar o minimizar dichas

consecuencias. Esto es especialmente importante en el caso de que el fallo

pueda herir o matar a alguien o incluso si puede provocar efectos serios

en el medio ambiente. Ocurre lo mismo con fallos que interfieren en la

producción o que pueden causar daños secundarios.

Por otro lado, si el fallo únicamente tiene unas consecuencias menores,

puede ser que no se realice ninguna acción proactiva y simplemente se

corria el fallo cada vez que ocurre.

Este enfoque en las consecuencias conlleva la aplicación de una serie de

etapas:

1. Evaluar primeramente los efectos de cada modo de fallo y

clasificarlos en diferentes categorías de consecuencias.

2. El segundo paso será descubrir si se puede realizar una tarea

proactiva que reduzca las consecuencias del fallo hasta unos niveles

que sean aceptados (acción técnicamente factible).

3. Si la acción es técnicamente factible, entonces se debe evaluar si

aplicándola se consigue reducir las consecuencias del modo de fallo

asociado hasta un nivel que justifique el coste directo e indirecto de

realizar la acción proactiva.

Al igual que para las probabilidades de fallo, el análisis de las

consecuencias de fallo se puede basar en modelos físicos, métodos

estadísticos, valoración experta o una combinación de todos ellos.


Para el desarrollo de esta metodología, vamos a dividir las consecuencias

de fallo en cuatro categorías de acuerdo con el efecto del fallo:

• Consecuencias en la seguridad. Consecuencias instantáneas en

personas, fuera o dentro del área de la planta.

• Consecuencias en la salud. Consecuencias a largo plazo en

personas, fuera o dentro del área de la planta.

• Consecuencias en el negocio. Impacto económico que ocasiona el

fallo. Pueden ser costes directos como interrupción de la

producción, horas hombre requeridas para la producción, piezas de

repuesto, etc. o costes indirectos.

• Consecuencias medioambientales. Consecuencias ecológicas

locales o globales.

Por tanto, para cada modo de fallo se deben evaluar las consecuencias en

la seguridad, en la salud, y en el medio ambiente, siendo voluntario

evaluar las consecuencias económicas.

De todas formas, si tenemos como objetivo, realizar una optimización de

los costes de mantenimiento resulta imprescindible evaluar las

consecuencias que el modo de fallo provoca en el negocio (consecuencias

económicas).

El método a utilizar para calcular las consecuencias del fallo (modelos

físicos, métodos estadísticos o valoración experta) depende de las

herramientas disponibles.

Las consecuencias en la seguridad se pueden evaluar mediante

herramientas de simulación y existen métodos de referencia (normalmente

leyes gubernamentales o regulación) para su validación.

Las consecuencias en la salud suelen ser evaluadas mediante valoraciones

expertas ya que no existen métodos de referencia para su valoración.


Las consecuencias en el negocio se pueden modelar mediante análisis

RAM (Reliability, Availability, and Maintainability) con el que se pueden

asignar valores económicos a los fallos ocurridos. Normalmente, la

utilización de valoración experta suele ser el método más eficaz para

evaluar este tipo de consecuencias.

Hemos visto anteriormente que las probabilidades de fallo (PdF) pueden se

calculadas basándose en datos de otras compañías. Sin embargo, este

método no suele ser adecuado para evaluar las consecuencias de fallo

(CdF), debido a que las consecuencias medioambientales, en la seguridad,

y económicas dependen de las condiciones de operación, de la distribución

y situación de la planta, etc. Por lo tanto no existen modelos o datos

genéricos para realizar valoraciones de CdF, sino que depende más del

conocimiento interno que se tenga de la planta y del asesoramiento

experto.

A continuación se muestra una tabla que describe como pueden obtenerse

los datos necesarios para evaluar las consecuencias de un fallo:


Tabla 15- Fuentes de información para la evaluación de las CdF

4.1 Consecuencias en la Seguridad

Un modo de fallo presenta consecuencias en la seguridad cuando provoca

una pérdida de funcionalidad u otra circunstancia que pueda herir o

matar a alguien.

Existe un sentimiento creciente entre los trabajadores, dirigentes, clientes

y entre toda la sociedad en general, de que la muerte o la lesión de alguna

persona debido a una actividad industrial no es tolerable. Por tanto, se

debe hacer todo lo posible para eliminar cualquier accidente que provoque

consecuencias en la seguridad de la personas.

En el caso del medio ambiente nos encontramos ante la misma situación.

El análisis de consecuencias en la seguridad debe estudiar los diferentes

tipos de accidentes potenciales en establecimientos industriales que

pueden producir fenómenos peligrosos para las personas.

Desarrollo de un modelo determinado para determinar las CdF.3.Modelos

Las CdF son evaluadas en cooperación con expertos (Pueden ser expertos de la propia compañía o de fuera de la compañía).Los expertos pueden evaluar directamente las CdF o proporcionar los input a necesarios para un árbol de sucesos.

2.Juicios expertos

Los fallos y accidentes ocurridos en el pasado pueden ser analizados para obtener históricos de datos. Dichos datos en general pueden ser:

Genéricos (agrupados en bases de datos)Estadísticas de la compañía (datos provenientes de la instalación) Resultados de un “benchmarking” Datos provenientes de prácticas recomendadas.

Los datos históricos se pueden utilizar para:Determinar directamente las CdFPara determinar parámetros para los modelos físicos de CdFPara calibrar los modelos de CdF (atributo o físicos)

1.Datos históricos

Desarrollo de un modelo determinado para determinar las CdF.3.Modelos

Las CdF son evaluadas en cooperación con expertos (Pueden ser expertos de la propia compañía o de fuera de la compañía).Los expertos pueden evaluar directamente las CdF o proporcionar los input a necesarios para un árbol de sucesos.

2.Juicios expertos

Los fallos y accidentes ocurridos en el pasado pueden ser analizados para obtener históricos de datos. Dichos datos en general pueden ser:

Genéricos (agrupados en bases de datos)Estadísticas de la compañía (datos provenientes de la instalación) Resultados de un “benchmarking” Datos provenientes de prácticas recomendadas.

Los datos históricos se pueden utilizar para:Determinar directamente las CdFPara determinar parámetros para los modelos físicos de CdFPara calibrar los modelos de CdF (atributo o físicos)

1.Datos históricos


Los accidentes potenciales se seleccionan a partir de un análisis e

identificación de riesgos. Podemos clasificarlos en los siguientes:

• Fugas o derrames incontrolados de sustancias peligrosas: líquidos o

gases en depósitos y conducciones

• Evaporación de líquidos derramados

• Dispersión de nubes de gases, vapores y aerosoles

• Incendios de charco o "pool fire"

• Dardos de fuego o "jet fire"

• Deflagraciones no confinadas de nubes de gases inflamables o

"UVCE"

• Estallido de depósitos o "BLEVE"

• Explosiones físicas y/o químicas

Normalmente, un accidente de estas características se produce a partir de

algún suceso menor que trae como consecuencia la pérdida de

estanqueidad de algún recipiente, depósito o tubería que contiene alguna

sustancia, lo que produce la fuga o derrame de esta sustancia al exterior.

También es posible un incendio previo o simultáneo a una fuga o incluso,

una explosión previa a la fuga o al incendio. No obstante, en la mayoría de

los casos el primer suceso consiste en una fuga incontrolada de producto.

Si se trata de algún líquido, se vaporiza total o parcialmente, según cual

sea su temperatura respecto a su punto de ebullición y ésta respecto al

ambiente.

En el caso de que reste alguna fracción en fase líquida, ésta se extiende al

mismo tiempo que se evapora con más o menos intensidad, según su

temperatura sea inferior o superior a la del sustrato sobre el que se

extiende.

Si además el líquido es inflamable, existe la posibilidad de que, por

encontrarse una fuente de ignición en las proximidades del punto de fuga,

se produzca un incendio del charco. Si éste es de grandes proporciones,


provoca un flujo de calor radiante peligroso hasta distancias apreciables.

También se producen grandes cantidades de humo y productos tóxicos y

contaminantes.

Si el incendio envuelve o rodea un depósito que contenga algún líquido

inflamable bajo presión y dura el tiempo suficiente, puede ocasionar una

explosión por expansión de vapor del líquido en ebullición, conocida como

BLEVE según su acrónimo inglés.

La rotura catastrófica de un depósito, provocando la fuga masiva de una

sustancia inflamable, puede originar lo que se denomina bola de fuego, en

el caso de que se produzca la ignición de la misma.

Por otra parte, una BLEVE genera una serie de proyectiles de todas

dimensiones, procedentes del depósito siniestrado que pueden causar

graves daños en el entorno si las distancias de seguridad son demasiado

pequeñas o las protecciones inadecuadas.

Si el líquido que se derrama es tóxico, producto de su vaporización, puede

generar una nube de características tóxicas para las personas que se

encuentren en las proximidades del punto de fuga.

Cuando se trata de líquidos inflamables que se evaporan o de fugas de

gases más densos que el aire, la nube de gas se diluye en el aire existente,

haciendo que en determinados instantes y zonas existan mezclas de

combustible y comburente en condiciones de efectuar la combustión. Si

en una de estas zonas se encuentra un punto de ignición puede

desprenderse la cantidad de calor necesaria para acelerar la velocidad de

combustión de forma que se produzca una explosión, denominada

explosión de vapor no confinada o UVCE en su acrónimo inglés.


También es posible si la cantidad premezclada es muy grande, que se

produzca una llamarada o "flash fire", sin efectos explosivos, pero con una

intensa radiación.

Si el gas fugado se halla a alta presión en depósitos o conducciones de gas

(gasoductos) se produce un chorro o fuga inercial que ocupa una larga

zona muy limitada transversalmente, con concentraciones de la sustancia

progresivamente decrecientes al alejarse del origen de la fuga.

En el caso de tratarse de gases inflamables, si se produce su ignición se

forma un dardo de fuego o "jet fire" análogo a un soplete de grandes

dimensiones, aunque de alcance limitado.

Un fallo estructural, fallo de cementación, agente externo, incendio,

proyectil, etc. pueden causar una rotura catastrófica de un depósito,

provocando una fuga masiva que, si se trata de una sustancia inflamable,

puede originar también una bola de fuego caso de producirse la ignición

de la misma.

Además de todo esto, existe la posibilidad de que todos estos fenómenos

afecten, además de a los elementos vulnerables exteriores, a otros

depósitos, tuberías o equipos de la instalación siniestrada, de tal manera

que se produzca una nueva fuga, incendio o explosión en otra instalación

diferente de la inicial, aumentando las consecuencias del accidente

primario. Esta concatenación de sucesos con la propagación sucesiva de

consecuencias es lo que se denomina efecto dominó.

Todo este conjunto de accidentes posibles a partir de una fuga de gas o

líquido se representa en el esquema de sucesos y consecuencias adjunto.


Figura 36- Esquema de modelos para el análisis de las consecuencias en la seguridad

La mayoría de accidentes graves en los que intervienen sustancias

peligrosas, comienzan con una fuga de su lugar de confinamiento

(depósitos, tuberías, reactores, válvulas, bombas, etc.), por lo que hay que

prestar una especial atención a este fenómeno. Generalmente, cuando se

analiza una fuga se emplea el siguiente diagrama de trabajo:

Explosión física o química

Fuga de líquido o bifásica

Fuga de gas

o vapor

Incendio de charco

Evaporación

Sobre depósitos

Dispersión

Explosión BLEVE

Explosión

Derrame al medio ambiente

Explosión de vapor no confinada UVCE

Emisión

Nube Tóxica

Dardo de fuego

Ondas de presión

Proyectiles

Radiación térmica

Bola de fuegoRadiación térmica

Ondas de presión

Sin consecuencias

Contaminación del medio ambiente

Proyectiles

Ondas de presión

Efectos tóxicos

Radiación térmica

Suceso inicial Tipo de accidente Consecuencias

Explosión física o química

Fuga de líquido o bifásica

Fuga de gas

o vapor

Incendio de charco

Evaporación

Sobre depósitos

Dispersión

Explosión BLEVE

Explosión

Derrame al medio ambiente

Explosión de vapor no confinada UVCE

Emisión

Nube Tóxica

Dardo de fuego

Ondas de presión

Proyectiles

Radiación térmica

Bola de fuegoRadiación térmica

Ondas de presión

Sin consecuencias

Contaminación del medio ambiente

Proyectiles

Ondas de presión

Efectos tóxicos

Radiación térmica

Suceso inicial Tipo de accidente Consecuencias


Figura 37- Flujograma para el análisis de una fuga

Estos modelos suelen considerar aspectos como:

• Toxicidad

• Inflamabilidad

• Masa

• Presión

• Volumen

• Densidad de afectados

Los modelos se utilizan para categorizar cada pieza de los equipos en un

nivel de distancia de daño entre I y V.

Tabla 16- Significado de los niveles de distancia de daño

Los porcentajes “X %” representan la probabilidad de mortalidad.

Modelo de Emisión

Modelo de Dispersión

Modelo de Ignición

Modelo de Efectos (humanos, equipos)

Modelo de Emisión

Modelo de Dispersión

Modelo de Ignición

Modelo de Efectos (humanos, equipos)

X % de mortalidad dentro de D metros ( eg. 100 % dentro de 1000 metros)V

X % de mortalidad dentro de C metros ( eg. 100 % dentro de 100 metros)IV

X % de mortalidad dentro de B metros ( eg. 100 % dentro de 30 metros)III

X % de mortalidad dentro de A metros ( eg. 100 % dentro de 10 metros)II

No hay mortalidad, ni siquiera pegado al equipo estudiadoI

SignificadoClase

X % de mortalidad dentro de D metros ( eg. 100 % dentro de 1000 metros)V

X % de mortalidad dentro de C metros ( eg. 100 % dentro de 100 metros)IV

X % de mortalidad dentro de B metros ( eg. 100 % dentro de 30 metros)III

X % de mortalidad dentro de A metros ( eg. 100 % dentro de 10 metros)II

No hay mortalidad, ni siquiera pegado al equipo estudiadoI

SignificadoClase


Los niveles de distancia de daño se combinan con la densidad de

afectados para caracterizar unos niveles de consecuencias de seguridad

“A-E”. Las categorías se definen en número de muertes.

El procedimiento utilizado para determinar la densidad de afectados debe

tener en cuenta el número de personas (densidad de población) en el área

del nivel de distancia de daño y la proporción de tiempo (presencia) que

esas personas se encuentran en el área definida por el nivel de distancia

de daño.

Figura 38- Flujograma para evaluar las consecuencias de los fallos en la seguridad

Los modelos para evaluar las consecuencias de los fallos en la seguridad

suelen ser de dos tipos:

• Modelos Atributo

• Modelos basados en principios prioritarios (modelos

químicos/físicos básicos)

Estudio de la fuga

cat. I cat. II cat. III cat. IV cat. V

Densidad de afectados• Densidad de población• Porcentaje de presencia

cat. A cat. B cat. C cat. D cat. E

Estudio de la fuga

cat. I cat. II cat. III cat. IV cat. V






Kint y API581 son ejemplos de modelos atributos y Phast/Safeti y Effects

son modelos basado en principios prioritarios.

4.2 Salud

Para la evaluación de las consecuencias en la salud, no existe un modelo

similar al presentado en el caso del análisis de seguridad. Si se

desarrollara un modelo similar al utilizado en el caso de la seguridad, se

deberían identificar los aspectos que afectan a la salud y trasladarlos a un

“índice de salud” que represente los efectos que un evento provocaría en la

salud de las personas a largo plazo. Factores a tener en cuenta podrían

ser el tamaño del escape, el tiempo de exposición y el área afectada.

4.3 Consecuencias Medioambientales

No existe un modelo aceptado para evaluar las consecuencias

medioambientales como en el caso de las consecuencias de seguridad.

Un modelo para la evaluación de las consecuencias medioambientales que

provoca un evento debería tener en cuenta:

• Los efectos a largo plazo de las emisiones

• Características de la sustancia emitida (Se dispone de una

clasificación de sustancias)

• Cantidad de sustancia (masa) liberada

• Tiempo de exposición

• Posibilidad de mediación

• Área afectada

• Tiempo de descomposición de la sustancia en el ambiente

Las consecuencias medioambientales se pueden analizar considerando

los costes asociados las emisiones: costes por multas y correcciones. Las


multas se pueden considerar como el coste del daño medioambiental que

la sociedad define.

Las emisiones podrían también tener graves consecuencias de marketing,

las cuales también deben ser incluidas en la evaluación de las

consecuencias medioambientales.

Figura 39- Relaciones medioambientales en una instalación

La Figura 40 presenta un ejemplo de un árbol de decisión utilizado para

determinar las consecuencias medioambientales. En este modelo se

incluyen los siguientes costes:

Penalización. Depende de la legislación y su aplicación

Publicidad. Depende del tamaño del incidente, del tipo de incidente, de

los efectos visibles, la preocupación posterior, etc.

Costes de reparación:

o Salud: Cuidado de la salud de los afectados, corrección de los

agentes contaminantes del área.


o Tierra: Eliminación de la tierra contaminada, utilización de

técnicas “in-situ”, aislamiento de la tierra contaminada.

o Aguas subterráneas: Eliminación o limpieza de aguas

subterráneas contaminadas, eliminación de tierra,

implementación e técnicas in-situ, aislamiento de tierras

contaminadas.

o Aguas superficiales: Impedir el consumo de agua, limpieza de

los contaminantes a flote, eliminar los sedimentos

contaminados, limpiar el agua contaminada (mediante filtros,

oxidación, etc.)

o Cantidad y tipo de polución dominante para poder realizar una

aproximación de los costes incurridos.

En la Figura 40 utilizamos el término “no relevante” cuando la fuga no

provoca contaminación en el suelo, aire o agua. De cualquier forma si

podría requerir una limpieza dependiendo del tipo de fluido y donde se

encuentre.


Figura 40- Flujograma para evaluar las consecuencias medioambientales

4.4 Consecuencias Económicas

Las consecuencias económicas pueden calcularse según la siguiente

expresión:

ISPPPECONÓMICAS CCCCCdF +++=

Donde:

etc.) mercado, elen n (reputació indirectos Costesalrededor) de sestructura las sobre o elementos otros sobre daños ( secundario fallopor Coste

fallado) ha que elemento el sobre (daño primario fallopor Coste producción de pérdidapor Coste

====

I

S

P

PP

CCCC

¿Sustancia

tóxicas?

¿Se forma vapor o Gas?

¿Líquido?

¿Medidas de protección de los

suelos?

¿Suelo permeable en la zona?

¿Agua subterránea alcanzable?

¿Suelo permeable fuera de la zona?

¿Agua superficial cerca?

No relevanteContaminación del aire/

Efectos en la salud

No relevante

No relevante

Contaminación del suelo de la zona

Contaminación del suelo de fuera de la zona

Contaminación del agua

subterránea

Contaminación del agua superficial fuera de la zona

No relevante

Reparación necesaria y posible

COSTES

•Reparación

•Sanción

•Publicidad

No relevante

No

No

Sí

Sí

Sí

Transporte de contaminantes a través del aire

Sí

No

No

Sí

Sí

No

No

Sí

No

No

Sí

Sí

¿Sustancia

tóxicas?

¿Se forma vapor o Gas?

¿Líquido?

¿Medidas de protección de los

suelos?

¿Suelo permeable en la zona?

¿Agua subterránea alcanzable?

¿Suelo permeable fuera de la zona?

¿Agua superficial cerca?

No relevanteContaminación del aire/

Efectos en la salud

No relevante

No relevante

Contaminación del suelo de la zona

Contaminación del suelo de fuera de la zona

Contaminación del agua

subterránea

Contaminación del agua superficial fuera de la zona

No relevante

Reparación necesaria y posible

COSTES

•Reparación

•Sanción

•Publicidad

COSTES

•Reparación

•Sanción

•Publicidad

No relevante

No

No

Sí

Sí

Sí

Transporte de contaminantes a través del aire

Sí

No

No

Sí

Sí

No

No

Sí

No

No

Sí

Sí


5 Evaluación del Riesgo

Consideramos el riesgo como la combinación de la probabilidad y la

consecuencia de fallo. Una vez establecidos los modos de fallo y los

escenarios, el riesgo se puede evaluar fácilmente. Una definición de riesgo

puede ser:

(CdF) fallo del iasConsecuenc * fallo(PdF) del adProbabilidRiesgo =

El riesgo se puede representar de forma gráfica mediante un diagrama de

riesgo, según se muestra en la Figura 41 o mediante una matriz de riesgos

(descrita posteriormente).

Figura 41- Diagrama de riesgo

Diagrama de riesgos:

1. Reducción de la probabilidad de fallo

2. Reducción de las consecuencias del fallo

3. Combinación de ambas

PdF

CdF

Riesgo

(1)(3)

(2)

Riesgo en aumento

Prob

abili

dad

Consecuencias

Aumen

to

de ri

esgo

R= PxC =K1

R= K2> K1

R= K3> K2

R= K4> K3

Curvas de iso-riesgo

Diagrama de riesgos:

1. Reducción de la probabilidad de fallo

2. Reducción de las consecuencias del fallo

3. Combinación de ambas

PdF

CdF

Riesgo

(1)(3)

(2)

Riesgo en aumento

Prob

abili

dad

Consecuencias

Aumen

to

de ri

esgo

R= PxC =K1

R= K2> K1

R= K3> K2

R= K4> K3


PdF

CdF

Riesgo

(1)(3)

(2)

Riesgo en aumento

PdF

CdF

PdF

CdF

Riesgo

(1)(3)

(2)

Riesgo en aumento

Prob

abili

dad

Consecuencias

Aumen

to

de ri

esgo

R= PxC =K1

R= K2> K1

R= K3> K2

R= K4> K3


Prob

abili

dad

Consecuencias

Aumen

to

de ri

esgo

R= PxC =K1

R= K2> K1

R= K3> K2

R= K4> K3



En un grafico o en una matriz de riesgo las líneas de “iso-riesgo”

representan un mismo nivel de riesgo. Normalmente el riesgo

representado se asocia a un tipo de consecuencias representado en el eje

horizontal. Se deben considerar consecuencias de tipo:

• Salud y seguridad del personal de la planta y población exterior

• Medio ambiente (corto y largo plazo)

• Efectos económicos (pérdida de producción, coste reparación, …)

Dependiendo de la aplicación, en algunos casos algunos o todos los tipos

de consecuencias podrán ser englobados dentro de una sola matriz de

riesgo. Sin embargo, en la mayoría de los casos, al menos será necesario

distinguir entre consecuencias económicas y el resto de ellas

(consecuencias SHE).

Para la utilización de la matriz de riesgo, se hace necesario definir un nivel

de riesgo que sirva como criterio de aceptación. Dicho nivel, separa las

áreas de riesgo aceptable e inaceptable. Actualmente, muy pocos países y

organizaciones industriales han decidido unos valores numéricos

específicos para definir el nivel de riesgo aceptable (Ej. Holanda y Reino

Unido).

Figura 42- Criterios de aceptación del riesgo

Número de fallecimientos entre la población

Frec

uenc

ia a

cum

ulad

a (P

)

101 100 1000 100001*10-8

1*10-7

1*10-6

1*10-5

1*10-4

1*10-3

1*10-2

1*10-1

Zona de riesgo inaceptable

Zona donde el riesgo debería estar cuidadosamente controlado

Zona de riesgo aceptable

Número de fallecimientos entre la población

Frec

uenc

ia a

cum

ulad

a (P

)

101 100 1000 10000101 100 1000 100001*10-8

1*10-7

1*10-6

1*10-5

1*10-4

1*10-3

1*10-2

1*10-1

Zona de riesgo inaceptable

Zona donde el riesgo debería estar cuidadosamente controlado

Zona de riesgo aceptable


5.1 La Matriz de Riesgo

El diagrama de riesgo se puede utilizar como herramienta de apoyo a la

decisión cuando se analiza el riesgo asociado a los diferentes modos de

fallo.

En el diagrama de riesgo, la PdF se dibuja en el eje de ordenadas y la CdF

en el eje de abscisas. Si dividimos el diagrama de riesgo en una red

mayada, obtenemos una matriz de riesgos con niveles de frecuencias de

fallos, en el eje de ordenadas y niveles de consecuencias, en el eje de

abscisas.

La escala de probabilidades abarca cinco niveles, clasificados de "Muy

baja" a "Muy alta". Dichos niveles se clasifican según dos categorías

fundamentales, tiempo medio entre fallos (MTBF) y probabilidad (f). El

valor del MTBF representa la frecuencia de fallos técnicos y (f) indica la

probabilidad de que ocurra un fallo con consecuencias en la seguridad,

salud o medio ambiente. Este valor (f) se utiliza para tener en cuenta que

no todos los fallos provocan consecuencias en la seguridad, salud o medio

ambiente.

La escala de severidad permite clasificar los fallos según sus

consecuencias (desde las que no tienen ninguna consecuencia más que su

reparación, a las que tienen consecuencias catastróficas). Esta escala

tiene en cuenta las consecuencias de los fallos sobre cuatro aspectos

fundamentales:

• Consecuencias en la Seguridad

• Consecuencias en la Salud

• Consecuencias en el Medio Ambiente

• Consecuencias económicas


Se debe tener en cuenta que las consecuencias en la salud y en la

seguridad no se deben mezclar con las consecuencias económicas. Por

tanto se necesita usar diferentes escalas en el eje de consecuencias o

utilizar diferentes matrices de riesgo para cada tipo de riesgo (seguridad,

salud, medio ambiente y negocio).

Figura 43- Matriz de Riesgos

Sobre la matriz de riesgos, debemos definir el perfil de riesgos que

estamos dispuestos a aceptar, trazando una línea que marcará el límite de

aceptación. Dicho perfil quedará definido por la frontera entre las

consecuencias que estamos dispuestos a aceptar y las que no, en función

de una probabilidad determinada para su ocurrencia.

Tras haber trazado el perfil de riesgo, trazamos también el perfil formado

por las líneas inferiores de las casillas adyacentes a la línea de riesgo. Con

ello, la matriz de riesgo queda dividida en cuatro zonas:

• La zona H: Situada en la parte superior derecha de la matriz.

Corresponde a los fallos que tienen consecuencias inadmisibles,

L

L

M

M

S

A

SSMMLMuy baja

H

H

H

H

F

S

H

H

H

E

HHSMuy alta

SMMBaja

SSMModerada

HSSAlta

DCB

L

L

M

M

S

A

SSMMLMuy baja

H

H

H

H

F

S

H

H

H

E

HHSMuy alta

SMMBaja

SSMModerada

HSSAlta

DCB

Prob

abili

dad

ConsecuenciasMatriz de riesgos:


bien por la severidad de las mismas o bien por la probabilidad que

tengan de ocurrir. No podemos admitir un fallo cuyo riesgo quede en

esta zona, por eso esta zona es la de mayor prioridad de actuación.

Hemos de eliminar o disminuir sus consecuencias o frecuencia de

aparición.

• La zona S: Corresponde a fallos con un riesgo no deseable y

solamente tolerable si no se puede realizar ninguna acción para

reducir el riesgo o si el coste de hacerlo es muy desproporcionado en

relación a la reducción que se conseguiría.

• La zona M: Corresponde a los fallos con riesgo aceptable. El óptimo

sería que todos los fallos tuviesen sus consecuencias dentro de esta

zona, pues representa la relación óptima desde el punto de vista

riesgo-coste.

• La zona L: Situada en la parte inferior izquierda de la matriz. Esta

zona corresponde a fallos con riesgo aceptable, aunque estaríamos

dispuestos a aceptar riesgos mayores.

Si estamos realizando algún tipo de tarea de prevención para

conseguir que el riesgo se sitúe en esta zona, podríamos plantearnos

gastar menos en dichas tareas, pues estaríamos dispuestos a

aceptar una severidad mayor (desplazándose hacia la derecha de la

matriz), o una probabilidad de ocurrencia mayor (desplazándose

hacia arriba en la matriz de riesgo), o ambas cosas al mismo tiempo.

Esta división de la Matriz de Riesgo servirá para establecer prioridades a

la hora de aplicar metodologías de mantenimiento y para la optimización

de puntos débiles (para determinar los rediseños a realizar para eliminar

consecuencias inaceptables).


Se puede apreciar en la matriz de riesgos que la situación óptima sería

que todos los sucesos se situaran en la zona M o L. Sin embargo, no

debemos olvidar que el proceso es dinámico y que se ha de adaptar a las

circunstancias cambiantes del entorno. Por ello, cuando el entorno cambia

puede también cambiar el perfil de riesgo y desplazarse hacia un lado u

otro. Ante estos cambios, las políticas de mantenimiento que antes eran

adecuadas pueden ahora dejar de serlo.

Los niveles de las consecuencias de fallo se tabulan según la Tabla 17:

Tabla 17- Niveles de consecuencias de fallo

Anteriormente se ha comentado que las consecuencias en la salud y en la

seguridad necesitan usar diferente escala que las consecuencias

económicas. A continuación se propone un método que permite englobar

los cuatro tipos de consecuencias, con el objetivo de utilizar sólo una

matriz de riesgos para la evaluación de cada modo de fallo.

> 500 K€Efectos masivos con daños severos persistentes

Mucha probabilidad de problemas de salud permanentes

con múltiples víctimas mortalesMúltiples víctimas

mortalesF

Discapacidad total permanente /De 1 a 3 víctimas mortales

Lesiones importantes con daños irreversibles

Lesiones leves con hospitalización

Heridos leves/ Tratamiento médico

Sin efectos/ ningún herido

Seguridad

250-300 K€Efectos importantes con

infracciones prolongadas y daños generalizados


con alguna víctima mortalE

< 10 K€Sin efectosSin efectosA

100-250 K€Efectos significativos con repetidas infracciones y

muchas denuncias

Mucha probabilidad de problemas de salud permanentesD

50-100 K€Ligero daño, con una infracción o denuncia

Posibilidad de problemas de salud permanentesC

10-50 K€Ligero daño dentro de una zona controlada

Posibilidad de problemas de salud temporalesB

EconómicasMedio AmbienteSaludNivel



con múltiples víctimas mortalesMúltiples víctimas

mortalesF


Lesiones importantes con daños irreversibles




Seguridad

250-300 K€Efectos importantes con

infracciones prolongadas y daños generalizados





muchas denuncias







Consecuencias


A partir de la Tabla 18 obtenemos un nivel (A, B, C, D E o F) para cada

uno de los cuatro tipos de consecuencias. Dichos niveles los podemos

combinar según se muestra en la tabla siguiente, de forma que obtenemos

un valor cuantitativo global (de 0 a 100) de las consecuencias del modo de

fallo estudiado.

Tabla 18- Combinación de consecuencias de fallo

Asimismo, podemos transformar el valor cuantitativo obtenido en un nivel

definitivo que nos sirva de entrada para la matriz de riesgos global. Para

ello, utilizamos los valores numéricos obtenidos de la tabla anterior, donde

1 representa las mínimas consecuencias y 100 las máximas.

Tabla 19- Niveles de consecuencias globales

0 → 24 A25 → 49 B50 → 69 C70 → 84 D85 → 94 E95 → 100 F

A B C D E FA 0 10 45 75 90 100B 10 25 50 80 90 100C 20 35 70 85 95 100D 50 65 75 90 98 100E 75 85 90 95 100 100F 85 90 100 100 100 100

Máximo consecuencias de Seguridad/Salud/Medio Ambiente

con

secu

enci

as

econ

ómic

as


Los niveles de las probabilidades de fallo se tabulan según la Tabla 20

Tabla 20- Niveles de probabilidades de fallo

Cuantificación del riesgo

Para dar un valor numérico a las consecuencias, utilizamos los valores

numéricos obtenidos de la Tabla 18, (donde 1 representa las mínimas

consecuencias y 100 las máximas) y los elevamos al cuadrado

expandiéndolos a un rango de 0-1000.

La razón de elevar al cuadrado los valores, es que las consecuencias de las

ocurrencias no se distribuyen de forma lineal. Es decir, una evolución de

25 a 35 en el nivel de consecuencias, no debe tener la misma importancia

que pasar 85 a 95. De esta forma, elevando al cuadrado los niveles,

obtendríamos una evolución de 625 a 1225 (una diferencia de 600) frente

a una de 7225 a 9025 (una diferencia de 1800).

Este proceso no tiene influencia en el ranking de riesgos que obtendremos

pero sí, modifica la contribución que cada modo de fallo aporta al riesgo

total de la planta.

f ≥ 0.1MTBF <1 año

f < 0.0005MTBF > 28

0.005 ≤ f < 0.0110 < MTBF ≤ 28

0.01 ≤ f < 0.0153 < MTBF ≤ 10

0.015 ≤ f < 0.11 ≤ MTBF ≤ 3

MTBF (años) y f

No ha ocurrido nunca en esta planta, y es improbable que ocurra según la experiencia en esta industria

No ha ocurrido nunca en esta planta, pero es probable que ocurra según la experiencia en esta industria

Ha ocurrido alguna vez en esta planta

Ocurre al menos una vez cada tres años en esta planta

Ocurre varias veces al año en esta planta

Definición

Muy baja

Muy alta

Baja

Moderada

Alta

Nivel

f ≥ 0.1MTBF <1 año

f < 0.0005MTBF > 28

0.005 ≤ f < 0.0110 < MTBF ≤ 28

0.01 ≤ f < 0.0153 < MTBF ≤ 10

0.015 ≤ f < 0.11 ≤ MTBF ≤ 3

MTBF (años) y f

No ha ocurrido nunca en esta planta, y es improbable que ocurra según la experiencia en esta industria

No ha ocurrido nunca en esta planta, pero es probable que ocurra según la experiencia en esta industria

Ha ocurrido alguna vez en esta planta

Ocurre al menos una vez cada tres años en esta planta

Ocurre varias veces al año en esta planta

Definición

Muy baja

Muy alta

Baja

Moderada

Alta

Nivel


El riesgo para cada modo de fallo lo evaluamos de la siguiente manera:

365*(años) MTBF1 *iaConsecuenc Riesgo =

De tal forma que las escalas podrían quedar de la siguiente manera:

Figura 44- Cuantificación de la Matriz de Riesgos

Objetivos

La matriz de riesgos se utiliza para identificar en la fase de evaluación los

equipos de alto riesgo y realizar una evaluación detallada de los

programas de inspección y mantenimiento. A partir de ella se puede:

Obtener valoraciones de riesgo para las principales funciones y modos

de fallo. (Este es un método muy útil para documentar los riesgos

identificados).

Identificar los equipos más críticos, sobre los cuales, se deberán tomar

acciones de reducción de riesgos.

Determinar programas formativos que deben realizar los empleados.

Evaluar los programas actuales de inspección y mantenimiento y

sugerir la implantación de nuevos programas.

L

L

M

M

S

0 → 5 7 6

SSMMLMTBF>28

H

H

H

H

8837 → 1 0 0 0 0

S

H

H

H

7057 → 8 8 3 6

HHSMTBF<1

SMM10<MTBF ≤ 2 8

SSM3<MTBF ≤ 1 0

HSS1 ≤ MTBF ≤ 3

4762 → 7 0 5 62401 → 4 7 6 1577 → 2 4 0 1

L

L

M

M

S

0 → 5 7 6

SSMMLMTBF>28

H

H

H

H

8837 → 1 0 0 0 0

S

H

H

H

7057 → 8 8 3 6

HHSMTBF<1

SMM10<MTBF ≤ 2 8

SSM3<MTBF ≤ 1 0

HSS1 ≤ MTBF ≤ 3

4762 → 7 0 5 62401 → 4 7 6 1577 → 2 4 0 1

Prob

abili

dad

(MTB

Fañ

os)

Consecuencias


Evaluar la frecuencia con que se realizan las tareas de inspección y

mantenimiento y sugerir nuevas frecuencias.

Descubrir áreas con exceso o falta de mantenimiento.

Indicar los cambios en el diseño que serían necesarios.

Realizar Benchmarking con otras instalaciones parecidas.

Todo ello conduce al objetivo fundamental del RBM, conseguir una

optimización del mantenimiento. Es decir reducir el gasto en

mantenimiento, sin que la confiabilidad (fiabilidad, disponibilidad,

mantenibilidad y seguridad) de la planta no sólo no se vea afectada, sino

que incluso sea mejorada.

A partir de los resultados obtenidos en la matriz de riesgo podemos

proponer el tipo de mantenimiento que se debe aplicar al componente

asociado al modo de fallo correspondiente, según se muestra en el

esquema desarrollado en la Figura 45:


Figura 45- Diagrama de decisión

¿Técnicamente factible y económicamente justificable la detección del fallo potencial durante el funcionamiento?

•Mantenimientopredictivo/ proactivo•Monitorización de condición •Mantenimiento preventivo programado

Sí

No

¿Técnicamente factible y económicamente justificable tareas de revisión y resustitución al estado inicial paraevitar el fallo?

¿Técnicamente factibley económicamentejustificable tareas de sustitución programada o combinación de tareaspara evitar el fallo? •Rediseño

obligatorio

•Tareas de sustitución programadas o combinaciónde tareas

¿Técnicamente factible y económicamentejustificable tareas

de revisión y resustituciónal estado inicial parareducir la tasa de fallos ?

Sí

No•Mantenimiento preventivo programado

¿Técnicamente factibley económicamentejustificable tareas de sustitución programada o combinación de tareaspara reducir la tasa de fallos?

•Mantenimiento correctivo•Mantenimiento rutinario•Funcionamiento hasta el fallo

No

•Tareas de sustitución programadas ocombinación de tareas

•Rediseñodeseable

¿Factible tareas proactivas, para reducir el riesgo?•Reducción de probabilidad•Reducción de consecuencias

•Mantenimiento proactivo, •Análisis Causa Raíz•Monitorización continua

•Rediseño obligatorio

Sí

No

Sí

Sí

No

Sí

Sí

Sí

Sí

No

No

No

No

¿ Zona S dela matriz?

¿ Zona M dela matriz ?

¿ Zona H dela matriz?

¿Técnicamente factible y económicamente justificable la detección del fallo potencial durante el funcionamiento?

•Mantenimientopredictivo/ proactivo•Monitorización de condición •Mantenimiento preventivo programado

Sí

No

¿Técnicamente factible y económicamente justificable tareas de revisión y resustitución al estado inicial paraevitar el fallo?

¿Técnicamente factibley económicamentejustificable tareas de sustitución programada o combinación de tareaspara evitar el fallo? •Rediseño

obligatorio

•Tareas de sustitución programadas o combinaciónde tareas

¿Técnicamente factible y económicamentejustificable tareas

de revisión y resustituciónal estado inicial parareducir la tasa de fallos ?

Sí

No•Mantenimiento preventivo programado

¿Técnicamente factibley económicamentejustificable tareas de sustitución programada o combinación de tareaspara reducir la tasa de fallos?

•Mantenimiento correctivo•Mantenimiento rutinario•Funcionamiento hasta el fallo

No

•Tareas de sustitución programadas ocombinación de tareas

•Rediseñodeseable

¿Factible tareas proactivas, para reducir el riesgo?•Reducción de probabilidad•Reducción de consecuencias

•Mantenimiento proactivo, •Análisis Causa Raíz•Monitorización continua

•Rediseño obligatorio

Sí

No

Sí

Sí

No

Sí

Sí

Sí

Sí

No

No

No

No

¿ Zona S dela matriz?

¿ Zona M dela matriz ?

¿ Zona H dela matriz?


Este marco de decisión cubre tres propósitos importantes:

Asegura una evaluación sistemática de las necesidades de las

actividades de mantenimiento preventivo.

Asegura una evaluación consistente a través de todo el análisis.

Simplifica la documentación de las conclusiones alcanzadas.

El programa de inspección y mantenimiento resultante se establece para

evitar fallos en los equipos y para satisfacer requerimientos estatutarios.

Sin embargo, no se dirige a los fallos introducidos durante la

operación o el mantenimiento o por factores externos (terremotos,

inundaciones, etc).

Criterio de aceptación

Una vez que los planes de inspección y mantenimiento han sido

implantados, se debe comprobar que la planta o las instalaciones

satisfacen unos requerimientos de seguridad, salud y medio ambiente

conocidos como criterios de aceptación. Estos criterios corresponden con

la política concreta de la empresa y con las regulaciones nacionales e

internacionales. En principio, los requerimientos internos de la propia

compañía deberían ser más estrictos que la legislación.

Los criterios de aceptación de seguridad, salud y medio ambiente suelen

venir impuestos a nivel de toda la instalación o toda la compañía. En la

planificación de la inspección y mantenimiento se deben analizar los

criterios en cada nivel de los equipos. Esto se puede hacer de dos formas

diferentes:

1. Realizar un análisis detallado a cada elemento de los riegos

relacionados con la seguridad, salud y medio ambiente y evaluar

como las actividades de inspección y mantenimiento afectan al

riesgo de dichos elementos. Este método es muy minucioso y


riguroso pero caro, sobre todo si se tienen que analizar muchos

elementos.

2. Repartir los riegos relacionados con la seguridad, salud y medio

ambiente entre los elementos. Este método es relativamente simple

pero menos riguroso que el anterior. La estimación se puede

mejorar teniendo en cuenta aspectos como los tiempos de

exposición.

La responsabilidad de definir unos criterios globales de aceptación debe

ser de las autoridades o del equipo de gestión de la planta y no del equipo

de planificación de mantenimiento.


PdF

CdF

Riesgo

(1)(3)

(2)

PdF

CdF

PdF

CdF

Riesgo

(1)(3)

(2)

6 Actividades de Mantenimiento y Reducción de

Riesgos

Un objetivo fundamental del RBM es la identificación de actividades que

reduzcan los niveles de riesgo. La reducción del riesgo se consigue

mediante:

Reducción de la probabilidad del fallo (1).

Reducción de las consecuencias del fallo (2).

Una combinación de ambas (3).

Figura 46- Formas de reducir el riesgo

Las actividades de mantenimiento e inspección influyen

fundamentalmente en la probabilidad de fallo. Sin embargo, conseguir

modificar las consecuencias del fallo normalmente implica realizar

cambios de diseño, lo cual no se consigue fácilmente en la fase

operacional.


Las actividades de reducción de riesgos se basan en encontrar tareas de

prevención o rediseño que desplacen los fallos correspondientes a la zona

“H” de la matriz, hacia la zona “S” o “M” (reduciendo así, su severidad o su

probabilidad).

Asimismo, se puede plantear reducir el gasto en las tareas

correspondientes a fallos de la zona “L”, tratando de llevarlas a la zona “M”

(estamos dispuestos a aceptar una probabilidad y/o un riesgo mayor).

El marco de decisión, a la hora de reducir riesgos debe tener en cuenta los

siguientes factores:

Oportunidad para eliminar causas de fallo

Riesgo del personal durante la ejecución de las actividades de

inspección y mantenimiento

Riesgo de introducir nuevas causas de fallo.

Este marco de decisión se muestra de forma gráfica en la Figura 47.

Figura 47- Marco de decisión para reducción de riesgos

Implementar:• Procedimientos• Modificaciones• Condiciones de operación

¿Se puede identificar una causa de fallo y su eliminación es efectiva en costes?

Establecer una estrategia de mantenimiento

¿La estrategia de mantenimiento implica bajo riesgo para el personal

y no introduce nuevos fallos?

Aplicar

¿Es posible la sustitución de la estrategia

de mantenimiento?Rediseño

SI

NO

NO

SI

SI

NO

Implementar:• Procedimientos• Modificaciones• Condiciones de operación

¿Se puede identificar una causa de fallo y su eliminación es efectiva en costes?

Establecer una estrategia de mantenimiento

¿La estrategia de mantenimiento implica bajo riesgo para el personal

y no introduce nuevos fallos?

Aplicar

¿Es posible la sustitución de la estrategia

de mantenimiento?Rediseño

SI

NO

NO

SI

SI

NO


La experiencia en la industria petroquímica demuestra que eliminando las

causas de fallo, se puede mejorar considerablemente el rendimiento de la

planta. Las razones de esto, es que si se consigue erradicar las causas de

fallo también eliminas el correspondiente fallo lo que lleva a aumentar el

tiempo de disponibilidad de la planta y a disminuir el mantenimiento. De

esta forma las actividades restantes de mantenimiento se pueden realizar

de manera más eficiente y se puede aumentar la proporción de actividades

de mantenimiento programado.

Si no se puede sustituir una actividad de mantenimiento por técnicas de

monitorización, se pueden tomar medidas organizativas como la formación

con el fin de reducir los riesgos del personal durante el mantenimiento y

los riesgos de introducir fallos durante le mantenimiento.

Hemos visto anteriormente que a partir de los resultados obtenidos en la

matriz de riesgo, podemos definir diferentes estrategias de mantenimiento,

dependiendo de la criticidad del componente o equipo.

A continuación vamos a analizar las diferentes estrategias que se pueden

tomar:

Mantenimiento rutinario

Prueba/Inspección regular de funcionamiento (elementos stand-by)

Mantenimiento preventivo

Mantenimiento predictivo y basado en condición


6.1.1 Mantenimiento Rutinario

El mantenimiento rutinario comprende actividades de mantenimiento

rutinario que no requieren cualificaciones, autorizaciones o herramientas

especiales. El mantenimiento rutinario puede incluir:

Limpieza

Apretar las conexiones

Comprobar los niveles de líquidos

Engrase

Lubricación

Observaciones visuales

Etc.

El mantenimiento rutinario es efectivo a nivel de costes y proporciona una

herramienta importante para detectar la degradación de componentes

(vibración, ruido, olor, fugas, etc.). Por tanto ayuda a evitar la ocurrencia

de fallos con consecuencias graves (seguridad, salud, medio ambiente,

económicas).

Por otro lado, El hecho de interrumpir el funcionamiento de los equipos

para realizar mantenimiento rutinario puede introducir nuevos fallos en

los equipos. Además, el personal que realiza el mantenimiento rutinario

también está expuesto a ciertos riesgos.


6.1.2 Inspección Regular de Funcionamiento de Elementos Stand-by

Los sistemas de seguridad y repuesto no son como los demás sistemas, ya

que sus modos de fallo más importante son los fallos ocultos. Estos

sistemas por tanto, se prueban para verificar si estarán disponibles para

funcionar en el momento que se les necesite.

La disponibilidad requerida o el MFDT (Mean Fractional Dead Time) para

estos sistemas de seguridad y repuesto se basa en el cumplimiento de

unos niveles de riesgo aceptables.

El intervalo de inspección para un sistema de este tipo viene dado por la

fórmula:

λτ MFDT⋅=

2

Donde:

τ es el intervalo de inspección/mantenimiento

MFDT es el “Mean Fractional Dead Time” o disponibilidad requerida

λ es la tasa de fallos.

La tasa de fallos, λ, se puede obtener a partir de la experiencia en la

operación o a partir de bases de datos de fallos genéricas (OREDA). Sin

embargo existen sistemas para los cuales resulta complicado obtener la

tasa de fallos, como:

Botes salvavidas

Bombas antifuego

Generadores de emergencia


Resulta más sencillo obtener datos de los fallos de los siguientes

componentes:

Válvulas de seguridad

Detectores de gas

Detectores de calor

Con el fin de aumentar la base estadística del análisis, se deben agrupar

los resultados de las pruebas realizadas a equipos similares de la planta

bajo las mismas condiciones. Por ejemplo, se pueden agrupar todos los

detectores de gas que se encuentran situados en una misma zona de la

planta. De esta forma, la tasa de fallos específica observada en la planta

se calcula a partir del número de pruebas fallidas y el número de pruebas.

Ejemplo:

Tabla 21- Resultados de pruebas y criterio de aceptación para sistemas de seguridad

Si la tasa de fallos observada implica un riesgo superior al aceptable, se

deberá reducir el intervalo de inspección. Si por el contrario la tasa de

fallos observada implica un riesgo inferior al aceptable, se podría

aumentar el intervalo de inspección.

3.774Fallos / 100 testsVálvula de seguridad

1.122Fallos / 100 testsDetector de gas

MedidaCriterio de aceptaciónUnidadesSistema de

seguridad

3.774Fallos / 100 testsVálvula de seguridad

1.122Fallos / 100 testsDetector de gas

MedidaCriterio de aceptaciónUnidadesSistema de

seguridad


6.1.3 Fallos Relacionados con la Edad y Mantenimiento Preventivo

En general, los patrones de fallo que relacionan la probabilidad de fallo

con la vejez del componente se aplican a elementos muy simples o a

complejos que sufren un modo de fallo dominante. En la práctica esto

suele ocurrir en condiciones de desgaste directo, es decir, cuando el

equipo está en contacto con el producto (impulsores de las bombas,

superficies interiores de tuberías, válvulas de seguridad, etc..).

El desgaste también puede ir asociado a la fatiga, la corrosión, oxidación y

evaporación.

Figura 48- Patrones de fallo relacionados con la edad

La fatiga afecta a equipos que están sometidos a ciclos de carga de alta

frecuencia (normalmente metálicos). La corrosión y oxidación depende de

la composición química del equipo, de la protección que tenga y del

ambiente en el que este funcionado. La evaporación afecta a disolventes y

a los productos petroquímicos ligeros.


Para reducir la incidencia de este tipo de modos de fallo, podemos realizar

dos tipos de mantenimiento preventivo:

• Tareas de revisión y resustitución al estado inicial

• Sustitución programada

Los modos de fallo que se pueden ajustar a los patrones de fallo de la

Figura 48, presentan una probabilidad alta de ocurrencia a partir del final

de su “vida útil” (ver sección 3).

En general, en este tipo de situaciones, es posible tomar alguna acción

antes de que el componente entre en la zona de “desgaste” con el objetivo

de evitar el fallo o al menos las consecuencias de este.

Las tareas de revisión y resustitución al estado inicial son acciones

cuyo objetivo es restaurar las capacidades iniciales de un componente

cuando este llega a una edad específica, independientemente del estado

aparente en el que se encuentre.

En algunos casos no es eficiente económicamente o es simplemente

imposible restablecer las capacidades iniciales de un componente, una vez

éste, haya alcanzado el final de su vida útil. En esta situación, la

capacidad inicial sólo se puede restablecer sustituyéndolo por uno nuevo.

Las tareas de sustitución programada son acciones cuyo objetivo es

reemplazar un componente por uno nuevo cuando este llega a una edad

específica, independientemente del estado aparente en el que se

encuentre.


6.1.3.1 Tareas de Revisión en Equipos Rotativos

Las tareas de revisión normalmente consisten en varias actividades

aplicadas sobre elementos rotativos grandes. Las revisiones se suelen

hacer en base a unos intervalos establecidos y sin haber llevado a cabo

antes una evaluación en condición.

El mantenimiento programado, por tanto es una actividad planificada pero

puede ser también no planificada si se observan unas condiciones de

funcionamiento anormales (vibraciones, etc..) o si el equipo ha estado

funcionando fuera de su curva de operación y su probabilidad de fallo ha

aumentado.

Las revisiones se utilizan para identificar y retirar elementos que pueden

provocar un daño. Las unidades rotativas grandes suelen ser vulnerables

a una gran cantidad de fallos. Además, los fallos en equipos rotativos

suelen tener un impacto económico grande porque presentan tiempos

largos de reparación con costes muy elevados. Por este motivo la

estrategia de revisiones es muy recomendable para equipos que presentan

elementos rotativos.

Se deberá tomar especial atención a las causas de fallo de consecuencias

más altas y se deberían identificar indicadores eficientes de esas causas

de fallo. Asimismo, los intervalos de inspección y mantenimiento se deben

determinar basándose en las causas de fallo con los riesgos más altos.

Con el fin de disminuir el riesgo durante las pruebas y revisiones de

equipos rotativos, se deberían establecer barreras técnicas y organizativas

para asegurar que no sea posible que se arranque la máquina.


Las revisiones se suelen realizar en equipos como:

Turbo generadores

Motores

Turbinas

Compresores

Etc.

Las actividades típicas dentro de estas revisiones son:

Cambio de aceite

Chequeo visual de apoyos, rodamientos y cojinetes

Re-aseguramiento de las partes que se hayan aflojado.

Etc.

6.1.4 Mantenimiento Proactivo y Tareas Predictivas

Como se ha estudiado anteriormente, los últimos avances en

mantenimiento demuestran que los equipos complejos tienen mayor

probabilidad de sufrir fallos aleatorios que los equipos simples.

La complejidad de los equipos utilizados actualmente hace que en la

práctica un número muy elevado y creciente de modos de fallo se ajusten

a patrones como los que se muestran en la Figura 49:

Figura 49- Patrones de fallo no relacionados con la edad


La característica más importante de los patrones representados en la

figura anterior, es que después del período inicial, hay muy poca o

ninguna relación entre fiabilidad y edad de operación del componente.

En este tipo de patrones de fallo no existe una “edad de desgaste”

establecida, en la cual haya que revisar o reemplazar el componente. Por

tanto realizar un mantenimiento preventivo programado deja de tener

sentido en estas circunstancias. De hecho, realizar revisiones

programadas podría aumentar la tasa de fallos introduciendo mortalidad

infantil en sistemas que eran estables.

La necesidad de prevenir los fallos para este tipo de sistemas, hace que se

estén aplicando de manera creciente estrategias de mantenimiento

predictivo y mantenimiento en condición.

6.1.4.1 Mantenimiento basado en la condición

Aunque como se ha explicado en el apartado anterior, muchos modos de

fallo no están relacionados con la edad de operación, la mayoría de ellos sí

que dan algún tipo de aviso cuando el fallo esta a punto de ocurrir.

Si este aviso se puede detectar a tiempo, entonces será posible realizar

algún tipo de acción para prevenir el fallo o para evitar las consecuencias.

La Figura 50 muestra el proceso de ocurrencia de un fallo. Este proceso se

llama curva de fallo potencial-funcional o curva P-F, ya que muestra

como el fallo comienza, se deteriora hasta un punto, a partir del cual

puede ser detectado (punto “P” o punto de fallo potencial) y a partir de ahí,

si no es detectado o corregido, continúa el deterioro (normalmente más

rápido) hasta llegar al punto de fallo funcional (punto “F”).


Figura 50- Curva de fallo potencial-funcional

Si se detecta un fallo potencial entre el punto P y F de la curva, es posible

tomar acciones para prevenir el fallo o evitar sus consecuencias. Con el

objetivo de detectar estos fallos potenciales se han desarrollado las tareas

de mantenimiento basadas en la condición.

Este tipo de mantenimiento, se basa en dejar en servicio los equipos

mientras se recogen continuamente valores de los parámetros

característicos de su funcionamiento. De esta forma se trata de prever

(mantenimiento predictivo) cuando el equipo va a fallar a partir de su

comportamiento.

Además del punto de fallo potencial, es necesario considerar el tiempo que

transcurre entre que se alcanza dicho punto (fallo detectable) y el

momento en el que se produce el fallo funcional. Este intervalo se

denomina “intervalo P-F” o “período de aviso”.

Tiempo

Con

dici

ón

Punto donde comienza el fallo

Punto donde el fallo comienza a ser detectable

(Fallo potencial)

Punto donde se produce el fallo (Fallo funcional)

P

F

Intervalo P-F

Tiempo

Con

dici

ón



(Fallo potencial)


P

F

Tiempo

Con

dici

ón



(Fallo potencial)


P

F

Intervalo P-F


Las tareas “en condición” se deben realizar con una periodicidad menor

que el “intervalo P-F”. En caso contrario, se corre el riesgo de no detectar

el fallo potencial antes de que se produzca el fallo funcional.

Por otro lado, si realizamos las tareas “en condición” de manera

demasiado frecuente, estaremos gastando recursos de forma innecesaria.

En la práctica suele ser suficiente utilizar una frecuencia de inspección

igual a la mitad del “intervalo P-F”. Esta frecuencia asegura que siempre

se detectará el fallo antes de que ocurra, proporcionando además tiempo

de reacción suficiente para actuar en la prevención del fallo.

El intervalo de tiempo mínimo que podría quedar entre el descubrimiento

de un fallo potencial y la ocurrencia del fallo funcional se denomina

“intervalo P-F neto”. Este intervalo determina el tiempo disponible para

realizar acciones que puedan evitar la ocurrencia del fallo o sus

consecuencias.

Figura 51- Intervalo P-F neto

Tiempo

Con

dici

ón

Intervalo de inspección = 6 meses

Intervalo P-F9 meses

P

F

Intervalo P-FNeto = 3 meses

Tiempo

Con

dici

ón

Intervalo de inspección = 6 meses

Intervalo P-F9 meses

P

F

Intervalo P-FNeto = 3 meses


El Mantenimiento Basado en la Condición tiene las ventajas de que las

piezas no son reemplazadas o reparadas hasta que sea absolutamente

necesario y que el tiempo de parada de producción por mantenimiento es

mínimo.

Por otra parte, el CBM (Condition Based Maintenance o Mantenimiento

Basado en la Condición) requiere un sistema capaz de interpretar las

medidas tomadas y un modelo detallado del mecanismo de degradación de

los componentes para ser capaz de predecir las probabilidades de fallo.

Los tipos más comunes de CBM son:

Inspección del contenido de tanques

Análisis de vibraciones

Análisis de aceite

Monitorización de los parámetros del proceso como temperatura y

presión

6.1.5 Proceso Iterativo de Inspección

Las inspecciones normalmente se realizan en tuberías y depósitos donde

no hay o hay muy poca redundancia, por lo que cualquier fallo puede

causar una considerable pérdida de producción.

Además la mayoría de los accidentes con muertes en la industria

petroquímica y en la industria de procesos están causados por explosiones

provenientes de fugas de equipos presurizados. La principal razón para

inspeccionar los equipos presurizados es por tanto detectar las

degradaciones que pueden provocar fallos con consecuencias potenciales

graves (seguridad, salud, medio ambiente, económicas) con el objetivo de

poder prevenir el fallo.


Si las inspecciones revelan un daño mayor al esperado, entonces será

necesario realizar inspecciones más exhaustivas.

Los elementos con bajo riesgo no forman parte del proceso de inspección

iterativo.

La evaluación histórica inicial se realiza antes de que se desarrolle el

programa de inspección y debe tener en cuenta los siguientes factores:

Resultados de inspecciones anteriores

Procesos de daño

Condiciones de operación

Alcance de la inspección (probabilidad de detección)

El proceso iterativo de inspección se muestra en la Figura 52.


Figura 52- Proceso iterativo de inspección

Proceso Iterativo de Inspección

Inicio

Evaluación históricaResultados anterioresProcesos de dañoCondiciones de operaciónAlcance de la inspección

Programa de inspección

X

CdFM

TBF

PdF

Cambio de condiciones

NO

SI

Inspección

EvaluaciónNuevos descubrimientos Progreso del daño de los descubrimientos existentesEficacia del alcance de la inspecciónEficacia del método de inspección

¿Programa de inspección

efectivo?

Predicción

¿Descubrimiento aceptable hasta

la próxima inspección?

Actividades de mitigaciónSustitucionesCambio de proceso

Establecimiento de plan/estrategia para

continuar con inspecciones

NO

SI

Inicio

Evaluación históricaResultados anterioresProcesos de dañoCondiciones de operaciónAlcance de la inspección

Programa de inspección

X

CdFM

TBF

PdF XX

CdFM

TBF

PdF

Cambio de condiciones

NO

SI

Inspección

EvaluaciónNuevos descubrimientos Progreso del daño de los descubrimientos existentesEficacia del alcance de la inspecciónEficacia del método de inspección

¿Programa de inspección

efectivo?

Predicción

¿Descubrimiento aceptable hasta

la próxima inspección?

Actividades de mitigaciónSustitucionesCambio de proceso

Establecimiento de plan/estrategia para

continuar con inspecciones

NO

SI


6.1.6 Proceso Iterativo de Revisión del Riesgo

La efectividad del programa de inspección y mantenimiento debe ser

evaluada regularmente. Si una unidad tiene un elevado número de fallos

inesperados, entonces el mantenimiento tiene una efectividad baja. Si se

observa algo inusual (vibración) o la unidad ha funcionado fuera de su

curva de operación normal habrá que tenerlo en cuenta en la evaluación

de la probabilidad de fallo (y de riesgo).

El proceso iterativo de revisión se muestra en la Figura 53.

Figura 53- Proceso iterativo de revisión

Proceso de análisis

Inicio

MTBF•Evaluación basada en históricos

PdF•Anomalías descubiertas•Condiciones de operación inusuales

X

CdFM

TBF

PdF XX

CdFM

TBF

PdF

¿Riesgo aceptable?

Evaluación factores de reducción de riesgos•Eliminación fallos repetitivos•Identificación avisos tempranos•Optimización intervalos mantenimiento

Actividad de mantenimiento (PM) habitual

Cambio de condiciones Nuevas actividades de mantenimiento (PM)

Evaluación de riesgos con

CdF estático

NO

SI


Los siguientes factores podrían causar una efectividad pobre del

mantenimiento:

Actividades o métodos de mantenimiento inapropiados

Intervalos inapropiados para las actividades o métodos de

mantenimiento existentes.

Los nuevos métodos de mantenimiento deben tener como objetivo

descubrir el desarrollo de los fallos lo antes posible con el fin de

maximizar el tiempo de respuesta antes de que ocurra el fallo.


6.2 Optimización del Mantenimiento

La efectividad y la economía del mantenimiento preventivo puede

maximizarse teniendo en cuenta la distribución de los tiempos de fallo de

los elementos sujetos a mantenimiento y de la tendencia de la tasa de

fallos del sistema.

Habíamos definido como tasa de fallos o tasa de riesgo, la frecuencia (nº

de ocasiones por año) en que un posible fallo se materializa.

Si un componente tiene una tasa de riesgo decreciente, ninguna

sustitución incrementará la probabilidad de fallo. Si por el contrario, la

tasa de riesgo es constante, la sustitución no representará ninguna

variación en la probabilidad de fallo y si un componente tiene una tasa de

riesgos creciente, programando su sustitución en el momento adecuado se

incrementará teóricamente la fiabilidad del sistema.

Figura 54- Relaciones entre la fiabilidad y los programas de sustitución.


• Caso (a) Tasa de riesgo decreciente: El programa de sustitución

incrementa la posibilidad de fallo

• Caso (b) Tasa de riesgo constante: Programa de sustitución no

afecta la probabilidad de fallo

• Caso (c) Tasa de riesgo creciente: Programa de sustitución reduce la

probabilidad de fallo

• Caso (d) Tasa de riesgo creciente con tiempo de fallos superior a m:

Programa de sustitución hace que la probabilidad de fallo sea cero

Todas estas consideraciones son teóricas. Se asume que las actividades de

sustitución no introducen nuevos defectos y que las distribuciones de los

tiempos de fallo están exactamente definidas. Sin embargo, es obvio que

se debe tener en cuenta las distribuciones de los tiempos de fallo de los

componentes en la estrategia de la planificación del mantenimiento

preventivo.

De cara a optimizar las sustituciones preventivas, es conveniente conocer

los siguientes puntos de cada parte de la instalación:

• Los parámetros de las distribuciones de fallo para los modos de fallo

principales. Para la distribución log-normal la media y la desviación

estándar y para la distribución de Weibull los parámetros de forma

ß, de escala o vida característica η y el de localización o vida mínima

t0.

• Efectos de todos los modos de fallo

• Coste de cada fallo

• Coste del programa de sustituciones

• Efecto probable del mantenimiento en la fiabilidad: hemos

considerado hasta ahora componentes que no avisan en el momento

de iniciarse su fallo. Si mediante inspecciones, pruebas no

destructivas, etc. se puede detectar un fallo incipiente, también se

deberán considerar:


o Modo en que los defectos se encadenan hasta provocar el fallo

o Coste de las inspecciones o pruebas

Para conseguir una mejora continua del mantenimiento preventivo

podemos utilizar una serie de herramientas. Destacamos las siguientes:

• Retroinformación de los ejecutores de los trabajos

• Análisis de las causas de las averías (Análisis Cusa-Raíz)

• Introducción de modificaciones

• Estudio de la evolución del coste de mantenimiento

• Programa de sugerencias para mejorar los procedimientos

• Análisis de la eficacia de los procedimientos

6.2.1 Optimización del Mantenimiento para Componentes Activos

Para los componentes activos/rotativos donde los riesgos de seguridad,

salud y medio ambiente son aceptables, las actividades de mantenimiento

e inspección se optimizan con respecto al impacto económico.

Suponiendo que el tiempo hasta el fallo se distribuye de forma

exponencial, la distribución exponencial no se puede combinar con la

optimización tradicional de costes. Por este motivo se recomienda realizar

el siguiente enfoque:

Fallopreventivo mant.equipos total CosteCosteCoste +=

Para cada estrategia de mantenimiento (donde m1, m2, m3 …mi indican

actividades e intervalos de mantenimiento preventivo) se puede determinar

una tasa de fallos λ(mi), según se ilustra en la Figura 55.


Figura 55- Variación de la tasa de fallos λ(m) según estrategias de mantenimiento (m1, m2, m3)

Los costes anuales medios o esperados asociados a un programa de

inspección y mantenimiento se calculan como:

[ ] )λ(m*Coste)(mCoste)(mCoste E iFalloipreventivo mant.iequipos total +=

Siendo:

Coste mant. Preventivo (mi) = Coste anual del mantenimiento preventivo

asociado al programa de mantenimiento mi.

λ(mi) = Número medio de fallos anuales que se producen cuando se aplica

el programa de mantenimiento mi.

El programa de mantenimiento que minimiza esta expresión es que el

presenta el coste óptimo.

Tasa

de

Fallo

s λ(

m)

Volumen/esfuerzo mantenimiento

m1

m2

m3

Tasa

de

Fallo

s λ(

m)

Volumen/esfuerzo mantenimiento

m1

m2

m3


La tasa de fallos, λ(m), para las diferentes estrategias de mantenimiento,

se puede evaluar utilizando juicios expertos que determinen el MTTF

(tiempo medio hasta el fallo) para la estrategia de mantenimiento dada y la

relación:

MTTF(m)1)(mλ i =

Se podrían utilizar otros modelos estadísticos para modelar la

probabilidad de fallo, pero se obtendrían diferentes fórmulas de

optimización.

El coste del plan de mantenimiento preventivo (Coste mant. Preventivo

(mi)) se determina utilizando personas expertas de la planta y otras

fuentes como los contratistas. Los juicios expertos también se pueden

utilizar para determinar los costes esperados del fallo (Coste Fallo).

A nivel de elementos, para cada elemento el objetivo es minimizar los

costes totales (CTotal) en relación a las actividades y a los intervalos de

mantenimiento como se muestra a continuación:

∑=⋅+=

n

i iiA

total CCC1

)(τλτ

Siendo:

C Total : Costes totales

CA : Costes de mantenimiento por actividad.

Ci : Costes por el modo de fallo i.

λi : Tasa de fallos asociada al modo de fallo i [Fallos/año].

τ : Intervalo de inspección o mantenimiento.


Para obtener el intervalo óptimo de mantenimiento, derivamos respecto de

τ e igualamos a cero:

0)(=

ττ

ddCtotal

Figura 56- Curva del coste total esperado

Si se tienen que considerar los aspectos referentes a las consecuencias en

la seguridad, salud y medio ambiente, entonces la planta se debería

decidir por una estrategia de mantenimiento, mi tal que el riesgo asociado

a esas consecuencias sea inferior al criterio de aceptación de la planta:

)λ(m*Coste)( iFallo=mRiesgo

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23

Intervalo mantenimiento (meses)

Euro

s

Costes por fallos Costes totales esperados

Costes por mantenimiento preventivo

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23


Euro

s

Costes por fallos

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

4000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23


Euro

s

Costes por fallos Costes totales esperados

Costes por mantenimiento preventivo


6.3 Tasa de Fallos Después de la Reparación y de las Actividades de Inspección y Mantenimiento

Las curvas de degradación que se describieron en la sección 3, mostraban

como la tasa de fallos de un componente varía en función del tiempo

desde que se pone el componente en uso hasta que falla. En estas curvas

de degradación no se consideraban las actividades de mantenimiento.

Para tener en cuenta la inspección y mantenimiento se debe decidir como

se espera que quede el componente después de haberle realizado una

tarea de inspección o mantenimiento.

Podemos encontrar muchos modelos de reparación, pero los más

utilizados son:

Como nuevo. El elemento se devuelve a su condición original, de tal

forma que tras la actividad de mantenimiento su funcionamiento es el

mismo que cuando estaba nuevo.

Como antes del fallo. El elemento se devuelve a la condición que tenía

antes del fallo, de tal forma que después de la actividad de

mantenimiento el conjunto sigue funcionando igual que lo hacía justo

antes del fallo, sin devolverlo a sus condiciones iniciales. El ejemplo

típico de este caso, es el cambio de una pieza de un coche. Tras el

cambio, el coche funciona correctamente pero la condición total del

coche no se mejora significativamente).

Las posibles alternativas existentes entre estos dos extremos no se utilizan

mucho en la práctica. Estos modelos proporcionan una medida de la

eficiencia de la actividad del mantenimiento.


La Figura 57 muestra los dos modelos de reparación para una bomba

centrífuga con una distribución exponencial del tiempo hasta el fallo y

una tasa de fallos de λ= 71.35*10-6/hora.

Se asume que la bomba fallará después de los años 1.1, 4.8 y 6.8.

Para ilustrar el deterioro de la bomba utilizamos su función de fiabilidad

R(t), la cual muestra determina la probabilidad de que el componente

“sobreviva” en el intervalo que va desde t=0 hasta el tiempo t.

Por tanto la probabilidad de que la bomba falle en el intervalo que va

desde t=0 hasta el tiempo t, será:

∫−−=−=

tdssz

etRtF 0)(

1)(1)(

Siendo

R(t): Función de fiabilidad

Z(s): Distribución de fallos en función del tiempo.

Figura 57- Fiabilidad Vs Mantenimiento

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 1 2 2 3 4 5 6 6 7 8 9 10

Time (years)

Relia

bilit

y Pump (Bad as oldafter repair)Pump (Good as newafter repair)

First failure

Third failure

Second failure

Primer fallo

Segundo fallo

Tercer fallo

Como antes del fallo

Como nuevo

Fiab

ilida

d

Tiempo (años)

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

0 1 2 2 3 4 5 6 6 7 8 9 10

Time (years)

Relia

bilit

y Pump (Bad as oldafter repair)Pump (Good as newafter repair)

First failure

Third failure

Second failure

Primer fallo

Segundo fallo

Tercer fallo


Como nuevo


Como nuevo

Fiab

ilida

d

Tiempo (años)


7 Referencias

Libros MBR


1997.

[JONE95] Risk-Based Management Richard B. Jones. 1995





Referencias MBR

[JOVA00] A. Jovanovic. Evaluation of the Results of the Inquiry

on RBI/RBLM for Power Plants, 2000.

[UTPN02] UTP NEG221. Perform Risk Analysis of Generation

Plant, 2002.

[MUSG03] Tony Musgrave, ABB. La Chasse aux Arrêts de

Production, 2003.

[APTE01] APTECH Engineering Services. Reliability Centered

Maintenance and Risk Based Maintenance/ Inspection,

2001.

[GEAR02] W. Geary. Risk Based Inspection- A Case Study

Evaluation of Onshore Process Plant, 2002.

[BISS02] Mr Alan Bissell. Technical Risk in Power Generation,

OMMI 2002.

[IRVI03] D. J. Irving. Applying Engineering Contractor Skills to

Manage and Mitigate Risks on Power Plant, OMMI

2003.


[BISI02] Mr Alan Bissell. Maintenance, Inspection or

Management: A Risk Based Approach, OMMI 2002.

[MAIN03] Bruce W. Main PE CSP. Risk Assessment for

Maintenance Work, 2003.

[SMIT03] Ricky Smith. Risk Assessment for Maintenance, 2003.

[YAHA03] Nordin Yahaya. Risk-based Maintenance Management

of Corroded Pieplines, 2003.

[JOVA03] A. Jovanovic. Risk-based Component Life Management

Fossil Power Plants, 2003.

[GOME04] Emilio Gómez García. Ingeniería para la Mejora de la

Productividad. Operaciones Riesgo Cero, 2004.

[JOVA04] A. S. Jovanovic. MPA Stuttgart. Risk-based Inspection

and Risk-Based Life Management in Power and Process

(onshore) Plants, 2004.

[RIMA03] RIMAP. Risk-Based Inspection and Maintenance

Procedures for European Industry, 2003.

[SCHR04] Hans-Christian Schröder, Robert Kauer. Regulatory

Requirements Related to Risk-Based Inspection and

Maintenance, 2004.

[KAUE04] Robert Kauer, A. S. Jovanovic. Risk-informed Plant

Asset Managemnet RIMAP. The European Approach,

2004.

[KAUE01] Robert Kauer. Cost Saving Maintenance Strategy Based

on Risk-informed Procedures, 2001.

[TWII00] TWI. Study of Risk-Based Life Management Practices

and Their Relationship to Fitness-For-Service

assessment methods, 2000.

[TWII01] TWI. Riskwise for TotalFinaElf Belgium refinery, 2001.


[TAKA03] Takahashi Jun, Node Takeshi. Application of Risk-

Based Maintenance to Life and Financial Assessment at

Cement Plants, 2003.

[LASE03] Daley Lasebikan, ARTC Reliability

Conference.Economics of Risk Based Inspection and

Maintenance (RBI/ RBM), 2003.

[VACH02] F. J. Vacha, is Risk Based Inspection the Right

Approach for You?, 2002.

[GALV03] Daniel Galván Pérez. ABB Power Technology, Nuevas

Alternativas en la Gestión de Activos para Compañías

de Transporte y Distribución de Energía Eléctrica en

Mercados Liberalizados, 2003.

[VARL98] Caroline Varley. The Uranium Institute, Electricity

Market Competition and Nuclear Power, 1998.

[HOLT03] Tim Holtan. Value of Early Warning of failure: Power

Generation Industry Case Study, 2003.

[STAM04] Michael Stamatelatos. A Vision for System Safety

Enhancement at NASA, 2004.

[ABSC03] Risk-based Maintenance, ABS Consulting. Using a

Risk-based Maintenance Approach to Develop Planned

Maintenance Guidelines for Fire Protection Systems,

2003.

[SWEE00] Lily Sweet, Lynne C. Kaley. Risk-Based Inspection

Priorization Applied to an Ammonia Plant, 2000.

[DUNN00] Sandy Dunn. Ensuring Asset Integrity- A Risk-based

Approach, 2000.

[GOTE04] Eddin Gotera. Análisis de Criticidad, 2004.


Referencias Optimización del Mantenimiento

[ASME01] Dale Grace, ASME Turboexpo 2001. Technical Risks

and Mitigation Measures in Combustión Turbina

Project Development, 2001.

[DURA00] José Bernardo Durán, Jornadas de Confiabilidad

Operacional. Optimización de Estrategias de

Mantenimiento, 2000.

[DURA02] José Bernardo Durán. ¿Qué es Confiabilidad

Operacional?, Mantenimiento Mundial 2002.

[PERE00] Antonio José Fernández Pérez, Iberdrola Ingeniería y

Consultoría. Optimización del Mantenimiento.

Implantación de la Metodología RCM en Máximo, 2000.

[ANDE03] Dery Anderson. Reducing the Cost of Preventive

Maintenance, 2003.

[HOUS98] Process Pant Safety Symposium, Houston 1998.

Economic Risk and Reliabilty Management, 1998.

[CARN02] Mª Carmen Carnero Moya. Herramientas para la

Optimización del Mantenimiento Predictivo en la planta

GICC de Puertollano dentro del programa conjunto

ELCOGAS-UCLM, II Conferencia de Ingeniería de

Organización, 2002.

[GOME04] Emilio Gómez García. Ingeniería para la Mejora de la

Productividad. Operaciones Riesgo Cero, 2004.

[STAR03] Fred Starr, ETD. Reducing Power Plant Maintenace

Costs: Review of ETD´s MOM Conference, 2003.

[WOOD03] John Woodhouse. Asset Management: Latest Thinking,

2003.


Referencias Árbol de Fallos y Árbol de Sucesos

[VLAD99] Dr. Vladimir M. Trbojevic. Risk Based Safety

Management System for Navigation in Ports, 1999.

[GULD04] Dr Guldidar. National Minerals Industry Safety and

Health Risk Assessment Guideline, 2004.

[PIQUE02] Tomás Piqué Ardanuy, Ministerio de Trabajo y Asuntos

Sociales. NTP 333: Análisis Probabilístico de Riesgos:

Metodología del “Árbol de Fallos y Errores”, 2002.

[RUBI01] Carlos E. Rubio. Métodos Generalizados de Análisis de

Riesgos, 2001.

[DEVO01] C. Devolsalle. Accidental Risk Assessment Methodology

for Industries in the Context of the Seveso II Directive,

2001.

[GIFF04] Dr. M. J. Gifford. The Use of Bow Tie Análisis in OME

Safety Cases, 2004.

[WORK02] Victoria WorkCover Authority. Major Hazard Facilities

Regulations Guidance Note, 2002.

[BEST02] Manuel Bestratén Belloví, Ministerio de Trabajo y

Asuntos Sociales. NTP 328: Análisis de riesgos

mediante el árbol de sucesos, 2002.

[ASOC96] Asociación Ciencia Hoy. Centrales Nucleares. La

Evaluación Probabilística de su Seguridad, 1996.

[CLEM02] P. L. Clemens. Event Tree Analysis, 2002.

[MONT90] M. Monteau. Bilan des Méthodes D’analyse a Priori des

Risques, 1990.


Referencias Probabilidad y Consecuencias del Fallo

[SAND03] U.S. Nuclear Regulatory Comission. Handbook of

Parameter Estimation for Probabilistic Risk

Assessment, 2003.

[ASSU02] Office of Safety and Mission Assurance NASA

Headquarters. Probabilistic Risk Assessment

Procedures Guide for NASA Managers and

Practitioners, 2002.

[STAT02] Engineering Statics Handbook. Standby Model, 2002.

[ALEA00] Variables Aleatorias. Distribuciones de probabilidad,

2000. www3.uji.es/~mateu/problemas-t4.doc

[PROCO04] Procobre. Confiabilidad de Sistemas Eléctricos, 2004.

[TAMBO02] José Mª Tamborero del Pino, Ministerio de Trabajo y

Asuntos Sociales. NTP 316: Fiabilidad de Componentes.

La Distribución Exponencial, 2002.

[TAMBB02] José Mª Tamborero del Pino, Ministerio de Trabajo y

Asuntos Sociales. NTP 331: Fiabilidad. La Distribución

de Weibull, 2002.

[TAMM02] José Mª Tamborero del Pino, Ministerio de Trabajo y

Asuntos Sociales. NTP 331: Fiabilidad. La Distribución

Lognormal, 2002.

[JUAN02] Ángel A. Juan. Fiabilidad: Conceptos Básicos, 2002.

[RUBI01] Carlos E. Rubio. Metodología para el Análisis de

Consecuencias, 2001.


Referencias Evaluación del Riesgo

[RELI03] 2003 Worldwide Reliability Forum. The Use of Risk

Análisis in Decisión-Making, 2003.

[PETE04] S. Bradley Peterson. Defining Asset Management, 2004.

[COUR03] Jean Claude Couronneau. Implementation of the New

Approach of Risk Análisis in France. 41st International

Pteroleum Conference, Bratislava, 2003.

[OYVI02] Jan Oyvind Aagedal. Model-based Risk Assessment to

Improve Enterprise Security, 2002.

[DUNG2001] Kenneth W. Dungan. Practical Applications of Risk-

based Methodologies, 2001.

[SCHR04] Hans-Christian Schröder, Robert Kauer. Regulatory

Requirements Related to Risk-Based Inspection and

Maintenance, 2004.

[CLEM93] P. L. Clemens. Working with the Risk Assessment

Matrix, 1993.


Capítulo 4

APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA DE

MANTENIMIENTO BASADO EN EL RIESGO A

UN SISTEMA DE COMPRESIÓN DE GAS

1 Introducción

Un aspecto importante del RBM es que puede ser reutilizado para

diferentes sistemas. Es decir, un estudio desarrollado para un sistema

importante de la planta puede utilizarse como base para unidades

similares que tengan las mismas funciones. La división funcional en

subsistemas, la identificación de los modos de fallo y otros factores

importantes pueden ser relativamente parecidos.

Además, cuando se realicen modificaciones de sistemas o subsistemas, no

hace falta volver a estudiar toda la descripción funcional, sino que bastará

con revisar el desarrollo anterior. Recordemos que el MBR debe ser un

programa trazable, documentado y sistemático.

La probabilidad de ocurrencia y las consecuencias se deben actualizar

para asegurarse de que reflejan la nueva configuración, el entorno

económico y el personal del sistema a estudiar.

A continuación, se va a realizar una aplicación del MBR a un sistema de

compresión de gas de una refinería para analizar los diferentes

subsistemas y su criticidad.


El sistema de compresión de gas consiste en:

• Una turbina de vapor funcionando como fuente de alimentación del

sistema.

• Un compresor de dos etapas por el que pasará gas insaturado rico

en hidrocarbón.

• Tres Tanques de separación de condensado y gas

Antes, durante y después de la compresión, el líquido condensado se

separa del flujo de gas a través de los tanques de separación de

condensado. El gas presurizado obtenido al final y el líquido condensado

pasan entonces a otras áreas de la refinería donde seguirán siendo

procesados. El enfriamiento del gas en los procesos intermedios y después

de la compresión se realiza mediante intercambiadores de calor que están

conectados a una torre de refrigeración. El sistema de refrigeración no

será considerado en esta aplicación.


La Figura 59 muestra el esquema del sistema funcional de compresión de

gas que se va estudiar:

Figura 58- Esquema del sistema de compresión de gas

Según se aprecia en la figura, vamos a considerar cinco subsistemas a

estudiar:

• Subsistema turbina de vapor como fuente de alimentación

• Subsistema de compresión

• Subsistema de separación líquido/gas 1



Salida Líquido

2º Sep Agua/Gas

Almac. Agua ácida

3º Sep Agua/Gas

T C1 C2

1º Sep Agua/Gas

Almac. Agua ácida

Salida Gas

Tratamiento de aguas

Entrada Gas

Salida Líquido

2º Sep Agua/Gas

Almac. Agua ácida

3º Sep Agua/Gas

T C1 C2

1º Sep Agua/Gas

Almac. Agua ácida

Salida Gas


Entrada Gas2º Sep

Agua/Gas

Almac. Agua ácida

3º Sep Agua/Gas

T C1 C2

1º Sep Agua/Gas

Almac. Agua ácida

Salida Gas


Entrada Gas


A continuación realizaríamos una lista de la planta, en este caso del

sistema a estudiar. Utilizamos un sistema de numeración de cinco dígitos.

• El primer dígito identifica el subsistema

• Los dos dígitos siguientes representan el fallo funcional

• Los dos últimos números indican el modo de fallo

Un ejemplo sería:

10000: Subsistema 1.

10200: Fallo funcional 2 del subsistema 1

10203: Modo de fallo 3, correspondiente al fallo funcional 2 del

subsistema 1.

De esta forma los subsistemas son listados con sus correspondientes

índices, como se muestra a continuación:

Subsistema Descripción

10000 Subsistema turbina de vapor como fuente de

alimentación

20000 Subsistema de compresión

30000 Subsistema de separación líquido/gas 1



Figura 59- Subsistemas a estudiar

Cada subsistema debe de ser estudiado para identificar sus fallos

funcionales y los modos de fallo que pueden causar cada fallo funcional.

Para llevar a cabos este análisis sería deseable disponer de una base de

datos con históricos de fallos. Aún así, no debemos olvidar que los

históricos de fallos sólo muestran fallos que han ocurrido y no todos los

que podrían ocurrir.


Determinación del valor de las consecuencias

Para dar un valor numérico a las consecuencias, utilizamos los valores

numéricos obtenidos de la Tabla 23, (donde 1 representa las mínimas

consecuencias y 100 las máximas) y los elevamos al cuadrado

expandiéndolos a un rango de 0-1000.

Tabla 22- Niveles de consecuencias de fallo

Tabla 23- Combinación de consecuencias de fallo


Mucha probabilidad de problemas de salud permanentes con múltiples víctimas mortales

Múltiples víctimas mortalesF


Lesiones importantes con daños

irreversibles




Seguridad

250-300 K€Efectos importantes con infracciones prolongadas

y daños generalizados





muchas denuncias








Mucha probabilidad de problemas de salud permanentes con múltiples víctimas mortales

Múltiples víctimas mortalesF


Lesiones importantes con daños

irreversibles




Seguridad

250-300 K€Efectos importantes con infracciones prolongadas

y daños generalizados





muchas denuncias







Consecuencias

A B C D E FA 0 10 45 75 90 100B 10 25 50 80 90 100C 20 35 70 85 95 100D 50 65 75 90 98 100E 75 85 90 95 100 100F 85 90 100 100 100 100

Máximo consecuencias de Seguridad/Salud/Medio Ambiente

con

secu

enci

as

econ

ómic

as


La razón de elevar al cuadrado los valores, es que las consecuencias de las

ocurrencias no se distribuyen de forma lineal. Es decir, una evolución de

25 a 35 en el nivel de consecuencias, no debe tener la misma importancia

que pasar 85 a 95. De esta forma, elevando al cuadrado los niveles,

obtendríamos una evolución de 625 a 1225 (una diferencia de 600) frente

a una de 7225 a 9025 (una diferencia de 1800).

Este proceso no tiene influencia en el ranking de riesgos que obtendremos

pero sí, modifica la contribución que cada modo de fallo aporta al riesgo

total de la planta.

Determinación del valor de la probabilidad

El problema que puede aparecer a la hora de calcular la frecuencia de los

modos de fallo, es la falta de datos históricos o que haya un número

escaso de ellos. Esto se puede suplir o complementar con ayuda de juicios

expertos.

En general, a partir de un histórico de datos y con información adicional

proveniente del personal de operación y mantenimiento con experiencia en

la planta, se obtiene de forma satisfactoria toda la información necesaria

para llevar a cabo el análisis y calcular los tiempos medios entre fallos

(MTBF) o incluso las tendencias para próximo fallo.

Calculo del Riesgo

El riesgo para cada modo de fallo lo evaluamos de la siguiente manera:

365*(años) MTBF1 *iaConsecuenc Riesgo =

El cálculo, lo realizaremos utilizando una hoja excel, donde se muestran

los modos de fallo y los fallos funcionales correspondientes a cada

subsistema. Para cada modo de fallo se calcula un valor de probabilidad y


de consecuencias, los cuales se muestran en forma de columna. Así

mismo, se computa el valor del riesgo según la formula descrita

anteriormente.


2 Desarrollo del estudio

2.1 Subsistema turbina de vapor

Figura 60- Árbol de fallos para el subsistema turbina

Rotura circuito lubricación Fuga de aceite

Fuga de vapor

Fallo en junta/empaquetadura

Fisura/ agrietamiento de carcasapor fatiga termodinámica. Creep

Fallo de sellado externo

Pérdida de control de velocidad

Fallo del controlador/regulador

Fallo de la válvula de entrada de vapor

Fallo del actuador

Pandeo de eje

Agarrotamiento de cojinetes

Alta temperatura del aceite de lubricación

Fallo importante en los alabes

Pérdida de presión del aceite lubricante

Rotura del eje

Desalineamientoturbina-compresor

Fallo válvularegulación de velocidad

Fallo de acoplamiento-diafragma

Pérdida total de la potencia de la turbina

Pérdida parcial de la potencia de la turbina

Pérdida de eficiencia de los álabes

Fallo secundario de los álabes

Rotura circuito lubricación Fuga de aceiteRotura circuito lubricación Fuga de aceite

Fuga de vapor



Fallo de sellado externo Fuga de vapor




Pérdida de control de velocidad



Fallo del actuador Pérdida de control de velocidad



Fallo del actuador

Pandeo de eje





Rotura del eje





Pandeo de eje





Rotura del eje












Tabla 24- Hoja de análisis para el subsistema turbina

Índice Descripción Consecuencia MTBF (años) Riesgo

10100 Pérdida total de la potencia de la turbina 3,2710101 Fallo de acoplamiento-diafragma 9025 34 0,7310102 Pérdida de presión del aceite lubricante 9025 62 0,4010103 Fallo válvula de regulación de velocidad 100 7 0,0410104 Desalineamiento turbina-compresor 1225 12 0,2810105 Fallo importante en los álabes 4900 14 0,9610106 Agarrotamiento de cojinetes 2500 14 0,4910107 Rotura del eje 1225 19 0,1810108 Alta temperatura del aceite de lubricación 625 12 0,1410109 Pandeo del eje 400 19 0,06

10200 Fuga de vapor 0,1510201 Fallo en junta/ empaquetadura 100 6 0,0510202 Fallo de sellado externo 100 6 0,0510203 Fisura/agrietamiento de carcasa por fatiga termodinámica. Creep 100 5 0,05

10300 Fuga de aceite 1,6810301 Rotura de circuito de lubricación 1225 2 1,68

10400 Pérdida de control de velocidad 0,7010401 Fallo del controlador/ regulador 1225 12 0,2810402 Fallo del actuador 1225 12 0,2810403 Fallo de la válvula de entrada de vapor 625 12 0,14

10500 Pérdida parcial de la potencia de la turbina 1,8510501 Pérdida de eficiencia de los álabes 625 1 1,7110502 Fallo secundario de los álabes 100 2 0,14


2.2 Subsistema de compresión

Figura 61- Árbol de fallos para el subsistema de compresión

Rotura circuito lubricación Fuga de aceite

Pandeo de eje




Rotura del eje


Rotura o fuga en la impulsión del compresor

Pérdida total de la potencia del compresor

Fuga exterior de gas

Fuga en una línea partida


Pérdida parcial de la potencia del compresor

Pérdida de eficiencia del compresor

Rotura circuito lubricación Fuga de aceiteRotura circuito lubricación Fuga de aceite

Pandeo de eje




Rotura del eje




Pandeo de eje




Rotura del eje















Tabla 25- Hoja de análisis para el subsistema de compresión


20100 Pérdida total de la potencia del compresor 10,7820101 Rotura o fuga en la impulsión del compresor 6400 2 8,7720102 Pérdida de presión del aceite lubricante 9025 62 0,4020103 Desalineamiento turbina-compresor 1225 12 0,2820104 Agarrotamiento de cojinetes 2500 14 0,4920105 Rotura del eje 4000 19 0,5820106 Alta temperatura del aceite de lubricación 625 12 0,1420107 Pandeo del eje 900 19 0,13

20200 Fuga de aceite 6,8520201 Rotura de circuito de lubricación 5000 2 6,85

20300 Fuga exterior de gas 20,9920301 Fuga en una línea partida 8100 2 11,1020302 Fuga en el sellado 7225 2 9,90

20400 Pérdida parcial de la potencia del compresor 6,8520401 Pérdida de eficiencia del compresor 2500 1 6,85


2.3 Subsistema de separación líquido/gas 1


Fallo del controlador de nivel Fallo del controlador de nivel

Tornillos/pernos sueltos

Corrosión

Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado

Fisura/agrietamiento de carcasa/cuerpo/tubería

Fuga de líquido en tuberías/depósito

Pérdida de líquido en el tanque


Corrosión



Rotura/Fuga de gas en tuberías/depósito

Pérdida de gasen el tanque

Fallo del controlador de nivel Fallo del controlador de nivel


Corrosión



Fuga de líquido en tuberías/depósito



Corrosión








30100 Pérdida de líquido en el tanque 16,4130101 Fuga de líquido en tuberías/depósito 9025 3 8,2430102 Corrosión 6400 9 1,9530103 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 6400 8 2,1930104 Tornillos/pernos sueltos 4900 5 2,6830105 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 4900 10 1,34

30200 Pérdida de gas en el tanque 19,8430201 Rotura/Fuga de gas en tuberias/depósitos 9025 2 12,3630202 Corrosión 6400 9 1,9530203 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 6400 9 1,9530204 Tornillos/pernos sueltos 4900 6 2,2430205 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 4900 10 1,34

30300 Fallo del controlador de nivel 7,4030301 Fallo del controlador de nivel 8100 3 7,40




Rotura/Fuga en la línea/tubería de llenado del tanque

Fuga en la línea/tubería de llenado del tanque


Corrosión



Fuga de condensado en tuberías/depósito



Corrosión






Fuga en la línea/tubería de llenado del tanque


Corrosión






Corrosión








40100 Pérdida de líquido en el tanque 20,4340101 Fuga de condensado en tuberías/depósito 8100 3 7,4040102 Corrosión 8100 5 4,4440103 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 8100 8 2,7740104 Tornillos/pernos sueltos 4900 3 4,4740105 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 4900 10 1,34

40200 Pérdida de agua ácida 29,3240201 Fuga de agua ácida en tuberías/depósitos 10000 1,3 21,0740202 Corrosión 9025 3 8,24

40300 Pérdida de gas en el tanque 25,8940301 Rotura/Fuga de gas en tuberias/depósitos 8100 1,5 14,7940302 Corrosión 6400 7 2,5040303 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 8100 8 2,7740304 Tornillos/pernos sueltos 4900 3 4,4740305 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 4900 10 1,34

40400 Pérdida de gas en línea de llenado del tanque 14,7940401 Rotura/Fuga en la línea/tubería de llenado del tanque 8100 1,5 14,79





Pérdida de gas en la líneade llenado del tanque


Corrosión






Corrosión





Fuga de agua ácida

Corrosión

Fuga de agua ácida entuberías/depósitos


Pérdida de gas en la líneade llenado del tanque


Corrosión






Corrosión





Fuga de agua ácida

Corrosión


Fuga de agua ácida

Corrosión





50100 Pérdida de líquido en el tanque 29,6450101 Fuga de condensado en tuberías/depósito 8100 1,5 14,7950102 Corrosión 8100 5 4,4450103 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 8100 6 3,7050104 Tornillos/pernos sueltos 4900 3 4,4750105 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 4900 6 2,24

50200 Pérdida de agua ácida 16,0750201 Fuga de agua ácida en tuberías/depósitos 10000 3,5 7,8350202 Corrosión 9025 3 8,24

50300 Pérdida de gas en el tanque 27,7150301 Rotura/Fuga de gas en tuberias/depósitos 8100 1,5 14,7950302 Corrosión 6400 7 2,5050303 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 8100 6 3,7050304 Tornillos/pernos sueltos 4900 3 4,4750305 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 4900 6 2,24

50400 Pérdida de gas en línea de llenado del tanque 14,7950401 Rotura/Fuga en la línea/tubería de llenado del tanque 8100 1,5 14,79


3 Resultados

Tabla 29- Ranking de riesgos de las causas de fallo

INDICE DESCRIPCIÓN RIESGO40201 Fuga de agua ácida en tuberías/depósitos 21,0730201 Rotura/Fuga de gas en tuberias/depósitos 14,7940301 Rotura/Fuga en la línea/tubería de llenado del tanque 14,7940401 Fuga de condensado en tuberías/depósito 14,7950101 Rotura/Fuga de gas en tuberias/depósitos 14,7950301 Rotura/Fuga en la línea/tubería de llenado del tanque 14,7950401 Rotura/Fuga de gas en tuberias/depósitos 14,7920301 Fuga en una línea partida 11,1020302 Fuga en el sellado 9,9020101 Rotura o fuga en la impulsión del compresor 8,7730101 Fuga de líquido en tuberías/depósito 8,2440202 Corrosión 8,2450202 Corrosión 8,2450201 Fuga de agua ácida en tuberías/depósitos 7,8330301 Fallo del controlador de nivel 7,4040101 Fuga de condensado en tuberías/depósito 7,4020201 Rotura de circuito de lubricación 6,8520401 Pérdida de eficiencia del compresor 6,8540104 Tornillos/pernos sueltos 4,4740304 Tornillos/pernos sueltos 4,4750104 Tornillos/pernos sueltos 4,4750304 Tornillos/pernos sueltos 4,4740102 Corrosión 4,4450102 Corrosión 4,4450103 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 3,7050303 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 3,7040103 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 2,7740303 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 2,7730104 Tornillos/pernos sueltos 2,6840302 Corrosión 2,5050302 Corrosión 2,5030204 Tornillos/pernos sueltos 2,2450105 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 2,2450305 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 2,2430103 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 2,1930102 Corrosión 1,9530202 Corrosión 1,9530203 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 1,9510501 Pérdida de eficiencia de los álabes 1,7110301 Rotura de circuito de lubricación 1,6830105 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 1,3430205 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 1,3440105 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 1,3440305 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 1,3410105 Fallo importante en los álabes 0,9610101 Fallo de acoplamiento-diafragma 0,7320105 Rotura del eje 0,5810106 Agarrotamiento de cojinetes 0,4920104 Agarrotamiento de cojinetes 0,4910102 Pérdida de presión del aceite lubricante 0,4020102 Pérdida de presión del aceite lubricante 0,4010104 Desalineamiento turbina-compresor 0,2810401 Fallo del controlador/ regulador 0,2810402 Fallo del actuador 0,2820103 Desalineamiento turbina-compresor 0,2810107 Rotura del eje 0,1810108 Alta temperatura del aceite de lubricación 0,1410403 Fallo de la válvula de entrada de vapor 0,1420106 Alta temperatura del aceite de lubricación 0,1410502 Fallo secundario de los álabes 0,1420107 Pandeo del eje 0,1310109 Pandeo del eje 0,0610203 Fisura/agrietamiento de carcasa por fatiga termodinámica. Creep 0,0510201 Fallo en junta/ empaquetadura 0,0510202 Fallo de sellado externo 0,0510103 Fallo válvula de regulación de velocidad 0,04

TABLA CAUSAS DE FALLO


Como se puede ver en la Tabla 29 los contribuyentes más importantes de

riesgo proceden de diferentes subsistemas y fallos funcionales. Cada línea

del ranking de riesgo proporciona la contribución de riesgo que cada

causa de fallo aporta al riesgo total del sistema. Por tanto, actuando sobre

las causas de fallo se podrá modificar el riesgo global.

Existen fallos basados en el equipo o combinación de fallos que pueden

ser prevenidos o causados según la manera que las personas interactúen

con el sistema a través de tareas de mantenimiento o procedimientos

operacionales. El ranking de riesgos muestra la importancia que cada fallo

tiene en relación a los otros.

En la Figura 65 se muestra el mismo ranking de riesgos, pero está vez

representado en forma de gráfico ordenado. En el eje de abcisas se

representan los índices de las causas de fallo. En el eje de ordenadas se

sitúan los valores de riesgo calculados.

Las causas de fallo situadas en el extremo derecho del gráfico presentan

un riesgo muy bajo y que además disminuye rápidamente. Los valores de

riesgo tienen un rango desde 0.04 hasta 21.07, lo que significa una

diferencia de varios órdenes de magnitud. Esta diferencia puede ser

todavía bastante mayor, dependiendo del sistema que estemos analizando,

ya que en un análisis de riesgos estamos considerando tanto los fallos

rutinarios como los fallos muy improbables. De la misma manera, las

consecuencias pueden aumentar de forma muy importante el rango de

valores del riesgo. En general, el rango de los valores del riesgo se

determina por la escala utilizada para calcular los valores de las

consecuencias y probabilidades. Dicha escala suele ser específica para

cada sistema.


Figura 65- Gráfico ordenado del ranking de riesgos de las causas de fallo

Figura 66- Gráfico del ranking de riesgos de las causas de fallo

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

1010

110

104

1010

710

201

1030

110

403

2010

120

104

2010

720

302

3010

230

105

3020

330

301

4010

340

201

4030

240

305

5010

250

105

5030

150

304

Causas de fallo

Rie

sgo

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

Causas de f al l o


El objetivo fundamental es modificar, mejorar y optimizar la forma de

realizar el mantenimiento a partir de la información obtenida del análisis

de riesgos. Utilizando esta información, se puede enfocar los esfuerzos al

grupo de causas de fallo que presenten riesgos más elevados.

La Figura 67 muestra el porcentaje acumulado del riesgo total que

corresponde según nos movemos desde las causas de fallo con riesgo más

alto hacia la derecha, incorporando sucesivamente al total cada causa de

fallo correspondiente al índice mostrado en el eje horizontal.

Se aprecia como el 80% del riesgo total está contenido únicamente en el

30% del número total de causas de fallo. Se ha demostrado que esta

relación es una regla general que se cumple en la mayoría de los sistemas.

Así mismo, el 60% del riesgo total está contenido únicamente en el 20%

del número total de causas de fallo.

Figura 67- Riesgo acumulado (%) y ranking de riesgos de las causas de fallo

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

4020

140

301

5010

150

401

2030

230

101

5020

230

301

2020

140

104

5010

440

102

5010

340

103

3010

450

302

5010

530

103

3020

210

501

3010

540

105

1010

520

105

2010

420

102

1040

120

103

1010

820

106

2010

710

203

1020

2

Causas de fallo

Rie

sgo

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

Rie

sgo

acum

ulad

o %


Los valores de riesgo asociados a cada modo de fallo se pueden calcular

sumando los riesgos de sus respectivas causas de fallo. El cálculo del

riesgo asociado a cada modo de fallo sirve para mostrar como el riesgo se

distribuye entre las diferentes partes funcionales del sistema estudiado.

Esta información puede ser muy útil para el equipo encargado de diseñar

el mantenimiento.

Tabla 30- Modos de fallo del sistema total de compresión de gas

7,6510100 Pérdida total de la potencia de la turbina 3,2710200 Fuga de vapor 0,1510300 Fuga de aceite 1,6810400 Pérdida de control de velocidad 0,7010500 Pérdida parcial de la potencia de la turbina 1,85

45,4820100 Pérdida total de la potencia del compresor 10,7820200 Fuga de aceite 6,8520300 Fuga exterior de gas 20,9920400 Pérdida parcial de la potencia del compresor 6,85

43,6530100 Pérdida de líquido en el tanque 16,4130200 Pérdida de gas en el tanque 19,8430300 Fallo del controlador de nivel 7,40

90,4340100 Pérdida de líquido en el tanque 20,4340200 Pérdida de agua ácida 29,3240300 Pérdida de gas en el tanque 25,8940400 Pérdida de gas en línea de llenado del tanque 14,79

88,2250100 Pérdida de líquido en el tanque 29,6450200 Pérdida de agua ácida 16,0750300 Pérdida de gas en el tanque 27,7150400 Pérdida de gas en línea de llenado del tanque 14,79

RIESGO

3º SEPARADOR LIQUIDO / GAS

MODOS DE FALLO

TURBINA DE GAS

COMPRESOR DE GAS




La Figura 68 muestra los riesgos asociados a los modos de fallo del

sistema, calculados a partir de las causas de fallo. Se comprueba que

generalmente la distribución obtenida para los modos de fallo tiene una

forma más lineal que en el caso de las causas de fallo.

Figura 68- Gráfico ordenado del ranking de riesgos de los modos de fallo

Sumando los riesgos asociados a los modos de fallo de cada subsistema,

podemos calcular la contribución que cada uno de los subsistemas

estudiados aporta a todo el sistema global de compresión de gas. La

comparación entre subsistemas, representada en la Figura 69,

proporciona un “feedback” al equipo que desarrolla el análisis, sobre como

el riesgo se distribuye entre los subsistemas. El ranking obtenido debería

coincidir con la percepción que tenga el grupo de expertos que lleven a

cabo el estudio.

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

5010

040

200

5030

040

300

3020

020

300

4010

030

100

5020

040

400

5040

020

100

3030

020

200

2040

010

100

1050

010

300

1040

010

200

1040

010

200

Fallos funcionales

Rie

sgo


0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

100,00

TURBINA DE GAS COMPRESOR DEGAS

1º SEPARADORLIQUIDO / GAS



Ries

go

Figura 69- Contribución de los subsistemas al riesgo global

En el estudio propuesto se comprueba que como era de esperar los

subsistemas de separación de líquido/gas 2 y 3, son lo que presentan un

mayor riesgo, mientras que la fuente de alimentación (la turbina de vapor)

contribuye con el riesgo más pequeño.

Estos resultados deben coincidir con la percepción del equipo de

mantenimiento, ya que si dicho equipo va a utilizar el ranking de riesgos

proporcionado por el análisis como una guía para el diseño del

mantenimiento, se deben creer que los resultados son válidos. Si los

resultados macroscópicos de riesgo no son consistentes con la visión que

tengan los expertos de mantenimiento, entonces no se conseguirá el grado

necesario de credibilidad para la aplicación práctica y será necesaria una

revisión del análisis utilizado.

A partir de los resultados detallados obtenidos en el estudio MBR, se

deben establecer objetivos que proporcionen una base cuantitativa para

medir la efectividad del programa de mantenimiento actual (PM/PdM) y

obtener información de como y donde dirigir los recursos de

mantenimiento. Esta base cuantitativa indica las causas de fallo a las que

se debe prestar mayor atención y a cuales menos. Así mismo ayuda en

procesos de decisión, como:


• Determinar donde y cuando aplicar tecnologías de mantenimiento

predicativo

• Determinar donde y que tipos de formación a los empleados deben

llevarse a cabo

• Sugerir nuevas tareas de mantenimiento o justificar las actuales

• Sugerir nuevas frecuencias en las tareas de mantenimiento o

justificar las actuales

• Identificar áreas donde se realiza mantenimiento excesivo o escaso

• Identificar los cambios de diseño necesarios

Por último, podemos representar el riesgo asociado a cada una de las

causas de fallo analizadas mediante una matriz de riesgos:

Figura 70- Matriz de riesgo del sistema de compresión de gas

1,00

10,00

100,00

0 250

500

750

1000

1250

1500

1750

2000

2250

2500

2750

3000

3250

3500

3750

4000

4250

4500

4750

5000

5250

5500

5750

6000

6250

6500

6750

7000

7250

7500

7750

8000

8250

8500

8750

9000

9250

9500

9750

1000

0Consecuencias

Prob

abili

dad


Figura 71- Modelo de matriz de riesgo desarrollada en la metodología

Figura 72- Matriz de riesgos de la metodología aplicada al sistema de compresión de gas

L

L

M

M

S

0 → 5 7 6

SSMMLMTBF>28

H

H

H

H

8837 → 1 0 0 0 0

S

H

H

H

7057 → 8 8 3 6

HHSMTBF<1

SMM10<MTBF ≤ 2 8

SSM3<MTBF ≤ 1 0

HSS1 ≤ MTBF ≤ 3

4762 → 7 0 5 62401 → 4 7 6 1577 → 2 4 0 1

L

L

M

M

S

0 → 5 7 6

SSMMLMTBF>28

H

H

H

H

8837 → 1 0 0 0 0

S

H

H

H

7057 → 8 8 3 6

HHSMTBF<1

SMM10<MTBF ≤ 2 8

SSM3<MTBF ≤ 1 0

HSS1 ≤ MTBF ≤ 3

4762 → 7 0 5 62401 → 4 7 6 1577 → 2 4 0 1

Prob

abili

dad

(MTB

Fañ

os)

Consecuencias0

250

500

750

1000

1250

1500

1750

2000

2250

2500

2750

3000

3250

3500

3750

4000

4250

4500

4750

5000

5250

5500

5750

6000

6250

6500

6750

7000

7250

7500

7750

8000

8250

8500

8750

9000

9250

9500

9750

1000

0

Consecuencias

Prob

abili

dad

8837 → 100007057 → 8 8 3 64762 → 7 0 5 62401 → 4 7 6 1577 → 2 4 0 10 →

5768837 → 100007057 → 8 8 3 64762 → 7 0 5 62401 → 4 7 6 1577 → 2 4 0 10 →

576

MTBF>28

10<MTBF ≤ 2 8

3<MTBF ≤ 1 0

1 ≤ MTBF ≤ 3

MTBF<1

MTBF>28

10<MTBF ≤ 2 8

3<MTBF ≤ 1 0

1 ≤ MTBF ≤ 3

MTBF<1

Prob

abili

dad

(MTB

Fañ

os)

Consecuencias


La matriz de riesgos nos permite de forma sencilla:

Obtener valoraciones de riesgo para las principales funciones y modos

de fallo. (Este es un método muy útil para documentar los riesgos

identificados).

Identificar los equipos más críticos, sobre los cuales, se deberán tomar

acciones de reducción de riesgos.

Evaluar los programas actuales de inspección y mantenimiento y

sugerir la implantación de nuevos programas.

Descubrir áreas con exceso o falta de mantenimiento.

Realizar Benchmarking con otras instalaciones parecidas.

Todo ello conduce al objetivo fundamental del RBM, conseguir una

optimización del mantenimiento. Es decir reducir el gasto en

mantenimiento, sin que la confiabilidad (fiabilidad, disponibilidad,

mantenibilidad y seguridad) de la planta no sólo no se vea afectada, sino

que incluso sea mejorada.


4 Referencias


1997.

[JONE95] Risk-Based Management Richard B. Jones, 1995

[KBCD02] KBC. Driving Competitive Advantage, 2002

[LATC97] John Latcovich. STRAP- A New Risk-based Análisis Tool

for Steam Turbine Decision Making, 1997

[TECH02] Office of Industrial Technologies. Review of Combined

Heat and Power Technologies, 2002

[ABBL03] ABB Ltd. Machinery and rotating equipment integrity

inspection guidance notes, 2003

[BRAN02] Stationary Sources branco. Inspector’s Guidance

Manual. Stationary Gas Turbines. 2002

[LLOY02] Lloyd’s Register of Shipping. Machinery Planned

Maintenance and Condition Monitoring, 2002.

[COUN00] North American Electric Reliability Council.

Generating Availability Data System- Data Reporting

Instructions, 2000.

[ARMY02] Publications of the Headquarters, United States Army

Corps of Engineers. Steam Turbine Power Plant Design,

2002

[IBER99] Iberdrola Generación. Guía para el Análisis de fallos,

1999


Conclusiones

En la actualidad y desde hace relativamente poco tiempo, el sector

eléctrico se sitúa dentro de un nuevo marco liberalizado, donde nadie

asegura la recuperación de costes a las empresas de generación. En esta

situación la rentabilidad de la generación depende en gran medida de la

capacidad de producir la energía a un precio competitivo sin alterar la

confiabilidad (seguridad, fiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad) de las

plantas de generación. Mantener la capacidad productiva con un alto nivel

de eficiencia se convierte en un factor fundamental para asegurar la

rentabilidad económica de una planta de generación.

En este nuevo marco, las actividades de mantenimiento cobran un

protagonismo relevante, ya que son las encargadas de garantizar, al

mínimo coste posible, que los elementos productivos desarrollen en todo

momento la función para la que han sido diseñados.

Además, el impacto de la liberalización del mercado de energía eléctrica no

se limita solamente a los aspectos relativos a la eficiencia económica.

Cada día toman más importancia temas como la seguridad laboral, el uso

racional de la energía, la protección del medio ambiente o la calidad y

seguridad del suministro eléctrico.

Las nuevas metodologías de mantenimiento deben adaptarse a todas estas

necesidades crecientes de la industria eléctrica. El mantenimiento por

tanto no sólo afecta a la disponibilidad sino a todos los aspectos de la

efectividad del negocio: La seguridad, la integridad ambiental, la eficiencia

energética, la calidad de los productos y servicios al cliente.


El mantenimiento actual está caracterizado por la búsqueda continua de

mecanismos que permitan eliminar o minimizar la ocurrencia de fallos y/o

disminuir las consecuencias de los mismos, minimizando los costes

incurridos, es decir se juega con los dos factores de riesgo además del

factor meramente económico.

Las metodologías de evaluación de riesgos combinadas con modelos

estructurales de confiabilidad y con datos genéricos y procedentes de las

propias plantas de generación, proporcionan una base sólida para la toma

de decisiones dentro de un amplio rango de usos para la gestión de los

activos y la optimización de las tareas de mantenimiento. Especial

importancia cobra la evaluación del riesgo ya que es la base utilizada para

la toma de las decisiones.

En este contexto el término “riesgo” no se limita únicamente al riesgo

asociado a la seguridad, sino que refiere también a la disponibilidad y por

tanto a los riesgos económicos. ¿Cómo y a qué coste es posible mantener

la operación de un sistema dentro de un riesgo aceptable?.

El Mantenimiento Basado en el Riesgo o RBM (Risk-Based Maintenance)

resulta muy eficaz para reducir costes en las actividades de

mantenimiento y por tanto aumentar los beneficios sin que ello suponga

un aumento en los niveles de riesgos de fallo en los equipos de la planta.

Esta metodología consigue ahorros considerables centrando las

actividades de mantenimiento en los elementos verdaderamente críticos

(se ha demostrado que aproximadamente el 80% de los riesgos en una

planta están asociados únicamente al 20% de las actividades y elementos).


El objetivo por tanto será identificar los riesgos más críticos y reducirlos o

mantenerlos dentro de un nivel aceptable según el criterio adoptado. Este

cambio de paradigma supone que es más importante conocer y controlar

el riesgo que intentar reducirlo o eliminarlo por todos los medios.

Actualmente el mantenimiento que realizan muchas industrias en la

práctica se basa en la tradición y en reglas prescriptivas. Estas prácticas

están lejos de ser procesos optimizados donde las medidas de riesgo para

la seguridad y el negocio estén integradas. Las nuevas metodologías para

tomar decisiones basadas en el riesgo están cobrando mucha importancia

en un amplio rango de sectores industriales y se ha probado que

proporcionan una herramienta muy eficiente.

Medios para el cambio

•Proceso estructurado de decisión basado en riesgos

•Utilización de herramientas modernas de análisis de riesgos

•Estandarización de los métodos RBM (Risk- based Maintenance)

•Desarrollo de “best practice”

•Traspaso de experiencias entre sectores industriales

•Desarrollo de modelos de daño

Estado actual

• Tradición y Reglas prescriptivas

• No existe un estándar definido

• Plantas antiguas

• Los costes limitan las inversiones

Objetivos deseados

• Optimización de costes en las plantas

• Operaciones seguras y confiables

• Extensión de la vida de las plantas antiguas

• Aumento de la competitividad

• Legislación uniforme en Europa


Finalmente, tras el desarrollo de la metodología que se ha descrito en este

proyecto, podemos concluir que la utilización del Mantenimiento Basado

en el Riesgo en las plantas de generación de energía eléctrica proporciona

una serie de beneficios importantes a la empresa, dentro de los cuales

podemos destacar algunos como:

• Permite centrar la mayor atención en los elementos más críticos de

la planta, con el ahorro y el aumento en la seguridad que ello

conlleva.

• Facilita la identificación del tipo de mantenimiento óptimo para los

equipos a partir de la matriz de riesgos y el diagrama de decisión

desarrollado.

• Beneficios económicos. Se consigue optimizar la función Coste-

Beneficio del mantenimiento.

• Programa trazable, documentado y sistemático que permite ser

trasladado y aplicado a otras plantas realizando pocas

modificaciones.

• Permite y aconseja aplicar una “realimentación continua”. El

Mantenimiento basado en el Riesgo resulta un elemento clave en la

búsqueda de la MEJORA CONTINUA en las organizaciones.

Gracias a todos estos beneficios, el MBR cobra cada día más importancia

dentro del sector industrial y probablemente sea una de las metodologías

de mantenimiento sobre la que más oigamos hablar en los próximos años.

cuando utilizar weibull

Documents