Análisis MTBF de 90 Turbocompresores Centrífugos

Diciembre 2019

Introducción

Cada empresa u organización define la confiablidad de sus equipos de alguna manera y en muchos casos tienen métricas (KPIs) esperadas o deseadas para reportar sus expectativas de confiabilidad. En la industria de Oíl & Gas se puede tener un “estándar” para definir la confiabilidad. Uno de los más comunes es MTBF.

El MTBF o Tiempo Promedio entre Fallas, permite conocer el tiempo promedio que estuvo operando un equipo antes de una falla. Este indicador sirve como apoyo en la definición de las estrategias de mantenimiento.

El objetivo de este indicador es definir en tiempo promedio el momento adecuado para establecer acciones y estrategias para disminuir la recurrencia de las fallas e incrementar las horas de operación.

De manera análoga, un avión que viaja a 900 km/h, recorrerá un trayecto aproximado de 900 km cada hora. Así, un equipo, o grupo de equipos, que presenta un MTBF de 744 horas, fallará (en promedio) cada 744 horas de operación, lo que nos permite estimar la frecuencia de falla e implementar estrategias para prevenir la ocurrencia de la misma o disminuir sus impactos o consecuencias.

El objetivo de este artículo no es polemizar sobre cómo debe calcularse el MTBF, sino presentar un estudio probabilístico realizado a los MTBF de un total de 90 turbocompresores durante un año, con el fin de mostrar su comportamiento. Para el cálculo de valores realistas de MTBF podemos usar los estándares internacionales como:

  • IEC 62380
  • MIL-HDBK-217F
  • Siemens SN 29500

Los datos del análisis deben considerarse como valores estadísticos reales de un año de operación, estos valores permiten validar las tasas de falla del sistema completo (turbina y compresores centrífugos). El valor MTBF no debe confundirse con la vida útil mínima de un sistema.

El análisis probabilístico de los MTBF de diferentes turbocompresores presentado en este artículo permitió observar el comportamiento del mismo y analizar los valores como:

  • Media
  • Mediana
  • Modo
  • Desviación estándar
  • Varianza
  • Sesgo
  • Curtosis
  • Coeficiente de variación
  • Error estándar medio.

1. Datos Estadísticos

Los datos en los análisis de datos estadísticos utilizados en este análisis son básicamente datos relacionados con horas de operación de 90 unidades turbocompresoras durante un año. Los datos corresponden a los MTBF mensuales de cada unidad durante un año de operación.

En nuestro caso particular, los datos estadísticos de los MTBF, analizamos un total de 1139 valores históricos como se muestra en la gráfica (Figura 1) de frecuencia anexa.

Figura 1. Valores de frecuencia históricos de MTBF
Figura 1. Valores de frecuencia históricos de MTBF.
Fuente: El autor.

Como se puede observar en la gráfica, los 1139 valores de MTBF de los turbocompresores analizados varían de 0 a 744 horas. En la tabla anexa se reúnen los datos estadísticos seleccionados.

Tabla 1. Resumen de los datos estadísticos
Tabla 1. Resumen de los datos estadísticos.
Fuente: El autor.

2. Análisis Probabilístico

El análisis probabilístico, a diferencia del determinístico, incorpora elementos de incertidumbre debido a la variabilidad de las entradas del modelo, así como la variabilidad estocástica, por lo que usamos ajustes de distribuciones y el análisis Monte Carlo para evaluar estas incertidumbres.

La técnica de muestreo de Monte Carlo utiliza números aleatorios para muestrear las distribuciones de probabilidad de datos de entrada. Las técnicas de Monte Carlo se aplican comúnmente a una amplia variedad de problemas relacionados con el comportamiento aleatorio.

El análisis de los datos estadísticos de MTBF lo realizamos con la herramienta de Crystal Ball®. Ello nos permitió a través de una técnica denominada simulación Monte Carlo, pronosticar todos los resultados posibles para una situación determinada. Asímismo, se muestran los niveles de confianza, de manera tal que podrá conocer la probabilidad de que cualquier evento específico tenga lugar.

Una vez realizadas las simulaciones con la herramienta indicada obtuvimos los siguientes resultados:

2.1. Modelo seleccionado

Durante la simulación se pudo observar un histograma de los resultados, referido al cuadro de probabilidades desarrolladas durante el proceso de simulación, dichos pronósticos se estabilizaron en una distribución “BETA”.

Tabla 2. Cuadro de probabilidades durante el proceso de simulación
Tabla 2. Cuadro de probabilidades durante el proceso de simulación.
Fuente: El autor. 

Como se observa en la gráfica el análisis de los datos, la línea verde corresponde al ajuste a una distribución Beta.

Figura 2. Ajuste de los datos
Figura 2. Ajuste de los datos.
Fuente: El autor.

2.2. Análisis del modelo probabilístico

El modelo probabilístico de los MTBF de los turbocompresores, se observa en el siguiente histograma de frecuencias.

Figura 3. Histograma de frecuencia
Figura 3. Histograma de frecuencia.
Fuente: El autor.

Los resultados de la simulación indican que con un 95% de certezas, la media de los datos se encuentra entre 314.4 horas y 344.48 horas. En la gráfica siguiente se muestra la frecuencia acumulada de los datos analizados.

Figura 4. Frecuencia acumulada
Figura 4. Frecuencia acumulada.
Fuente: El autor.

Otro dato obtenido durante el análisis es la desviación estándar que indica qué tan dispersos están los datos con respecto a la media. Como podemos observar en la siguiente gráfica, la desviación estándar de los datos de MTBF en nuestro caso particular es bastante alta.

Figura 5. Desviación estándar
Figura 5. Desviación estándar.
Fuente: El autor.

La desviación estándar de los MTBF está entre 266.65 horas a aproximadamente 279.38 horas. Lo que indica que, en promedio, el tiempo el MTBF se desvía de la media (línea discontinua) aproximadamente 272 horas.

Conclusiones

Del resultado de las simulaciones realizadas con el Crystal Ball® podemos sacar las siguientes conclusiones:

Tabla 3. Conclusiones
Tabla 3. Conclusiones.
Fuente: El autor.

Autor: Arquímedes Ferrera Martínez
Venezuela
Socio fundador de E&M Solutions Group., y Gerente General de E&M Solutions, en México.
Empresa: E&M Solutions Group
Correo: arquimedes.ferrera@eymsolutions.com
Con amplios conocimientos en Gerencia de Mantenimiento e Ingeniería de Confiabilidad y Mantenibilidad, así como en la Gestión de Activos Físicos en todos sus Ciclos de Vida y diseño de políticas y estrategias, basado en las mejores prácticas de mantenimiento clase mundial. 

1 Comentario

  1. Marco Arroyo

    Muy interesante aplicación
    Que literatura me podrían recomendar la. Profundízar en la aplicación de Montecarlo en confiabilidad?

    Responder

Enviar un comentario

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Los campos obligatorios están marcados con *

Edición 29 Predictiva21

ver todas las ediciones

Suscríbete a Predictiva21

Síguenos en Linkedin

Sistemas de Indicadores (KPI) para Evaluar la Gestión del Mantenimiento

  • Sistemas de medición del desempeño en mantenimiento
  • Balanced scorecard y la gestión de mantenimiento
  • Indicadores técnicos de mantenimiento
  • Overall equipment effectiveness (OEE) y el mantenimiento
  • Indicadores de la SMRP y de la EFNMS- en 15341
  • Sistema jerárquico-funcional de indicadores para mantenimiento

Taller de Análisis de Criticidad (Detección de Oportunidades)

  • Fundamentos del Análisis de Criticidad
  • Pasos para la realización de un Análisis de Criticidad
  • Modelos Cuantitativos
  • Modelos Cualitativos
  • Modelos Probabilisticos
  • Selección de Matriz de Criticidad

Fundamentos Técnicos de Tribología y Lubricación

  • Conocer los fundamentos de tribología y lubricación, así como su uso y aplicación.
  • Importancia de la Lubricación para mejorar la confiabilidad en los procesos.
  • Conocer características de los diferentes productos empleados en lubricación y criterios de uso.
  • Conocimientos para facilitar un proceso de cambio en el enfoque de mantenimiento.
  • Identificar el vinculo Mantenimiento-Lubricación-Diseño.
  • Identificar que una adecuada Lubricación contribuye en ahorrar energía y reduce costos.

Auto Evaluación de Mantenimiento

  • Formación del Comité de Análisis y Diagnostico.
  • Establecimiento de parámetros para evaluar el mantenimiento.
  • Elaboración y aplicación de cuestionarios.
  • Principios y reglas de investigación eficaz.
  • Grado de madurez del área de mantenimiento.
  • Establecimiento da la Matriz de Esfuerzos versus Impacto.

Análisis de Costo de Ciclo de Vida LCC

  • Comprender la teoría del Análisis del Costo del Ciclo de Vida acorde a las normas ISO 15663 y UNE EN 60300-3-3 para la selección de alternativas económicas.
  • Evaluar el impacto económico de la Confiabilidad y de la Mantenibilidad en los costos de ciclo de vida de un equipo industrial.
  • Identificar los puntos de atención, barreras y debilidades relacionados con la utilización de las técnicas de Análisis del Costo del Ciclo de Vida y Evaluación Costo Riesgo Beneficio.
  • Determinar la Vida Útil Económica para decidir cuándo es el momento oportuno para reemplazar un activo físico instalado en una planta industrial.

Gestión y Optimización de Inventarios para Mantenimiento

  • Aspectos claves en gestión de inventarios
  • Clasificación de inventarios en mantenimiento
  • Análisis de Criticidad jerarquización de repuestos
  • Cantidad económica de Pedido
  • Indicadores en la Gestión de Inventarios

Generación de Planes Óptimos de Mantenimiento Centrado en Confiabilidad RCM

  • Fundamentos del MCC
  • Desarrollo del MCC
  • Beneficios del MCC
  • Desarrollo del AMEF
  • Generación de Planes de Mantenimiento

Planificación, Programación y Costos de Mantenimiento

  • Modelo de la Gestión de Mantenimiento
  • Sistemas indicadores de la Gestión
  • Planificación del Mantenimiento
  • El sistema de Orden de Trabajo
  • Análisis de Mantenibilidad
  • Programación del Mantenimiento

Técnicas de Análisis de Fallas y Solución de Problemas a través del Análisis de Causa Raíz RCA

  • Fundamentos del falla
  • Modos de falla
  • Tipos de falla
  • Análisis Causa Raiz
  • Tipos de ACR
  • Aplicación de ACR con Árbol Logico
  • Jerarquización de Problemas
  • Desarollo de Hipótesis
  • Evaluación de resultados

Análisis de Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad (RAM)

  • Definiciones y conceptos.
  • Relación de un análisis RAM con la vida del activo.
  • Información requerida para realizar un análisis RAM.
  • Etapas para efectuar un análisis RAM.
  • Construcción del modelo en el análisis RAM.
  • Ajuste de distribuciones de probabilidad.
  • Incorporación de la opinión de experto.
  • Combinación de fuentes (Teorema de Bayes).
  • Simulación Montecarlo.
  • Análisis de Resultados.
  • Jerarquización de activos según criticidad.

Mantenimiento Productivo Total (TPM)

  • Evolución del mantenimiento.
  • Objetivos del TPM.
  • Eficiencia operacional global.
  • Pilares de sustentación del TPM.
  • Implementación del TPM.
  • Evaluación de la eficacia de los equipos.
  • Control administrativo (Las 5 S – housekeepig).

Introducción a la Confiabilidad Operacional

  • Los fundamentos de confiabilidad, así como su uso y aplicación.
  • Visión de Confiabilidad Operacional como estrategia para mejorar la confiabilidad en los procesos
  • Conocimientos para facilitar un proceso de cambio del enfoque de mantenimiento hacia un enfoque de Confiabilidad Operacional, que apunta hacia la reducción sistemática en la ocurrencia de fallas o eventos no deseados en los Sistemas.
  • Obtener criterios para aplicar la estrategia de Confiabilidad Operacional.
  • El diseño de estrategias y la selección de acciones técnicamente factibles y económicamente rentables en minimizar la ocurrencia de fallas.

Mantenimiento por Condición para Equipos Estáticos y Dinámicos (Mantenimiento Predictivo)

  • Mantenimiento por monitoreo de condición
  • Estimación de intervalos P-F
  • Costo riesgo beneficio
  • Planes de Monitoreo de Condición

Mantenibilidad y soporte a la Confiabilidad Operacional

  • Conocer conceptos que soportan el enfoque de Mantenibilidad.
  • Importancia de la Mantenibilidad para mejorar la confiabilidad en los procesos.
  • Entender y comprender los factores que influyen y afectan la Mantenibilidad en las operaciones.
  • Diferenciar función y funcionalidad para aplicar mejoras.
  • Identificar que una adecuada valoración de Mantenibilidad permite aumentar la rentabilidad.
  • Identificar el vinculo Mantenibilidad-Disponibilidad.
  • Mantenibilidad y los factores: personales, condicionales, del entorno organizacional y ambientales.

Análisis de Vibración Nivel I

  • Fundamentos de las vibraciones Mecánicas
  • Características de la vibración
  • Tipos de medición de vibración
  • Posición para medir vibración
  • Sistemas de monitoreo continuo y portátiles de vibración
  • Criterios para la selección de un sistema de medición y/o protección de vibración

Aplicación de la Norma ISO 14224 en sistemas CMMS para gestión de Activos

  • Protocolos para definición del Plan de Mantenimiento
  • Plan de Mantenimiento
  • Estándar Internacional ISO-14224
  • Sistemas de información para Gestión de Mantenimiento – CMMS
  • Administración de información de mantenimiento.
  • Limites jerárquicos de los equipos
  • Equivalencia taxonómica SAP-PM e ISO-14224.

Estándares de Planeamiento y Control de Mantenimiento

  • Formación del Comité de Análisis y Diagnostico.
  • Establecimiento de parámetros para evaluar el mantenimiento.
  • Elaboración y aplicación de cuestionarios.
  • Principios y reglas de investigación eficaz.
  • Grado de madurez del área de mantenimiento.
  • Establecimiento da la Matriz de Esfuerzos versus Impacto.

Administración del Mantenimiento

  • Identificación de los Activos.
  • Planificación y programación de mantenimiento
  • Plan / Programa maestro de mantenimiento
  • Las órdenes de trabajo, su evolución y metodologías de generación y recolección de registros
  • Los registros de materiales
  • Recolección de Datos de Mantenimiento

Gestión de Mantenimiento

  • Identificación de los Activos.
  • Planificación y programación de mantenimiento
  • Plan / Programa maestro de mantenimiento
  • Las órdenes de trabajo, su evolución y metodologías de generación y recolección de registros
  • Los registros de materiales
  • Recolección de Datos de Mantenimiento