Resumen

Debido a la complejidad tecnológica y de gestión que se vislumbra en las empresas industriales, se está en una situación de optimizar los recursos aportados para extraer el máximo rendimiento. Para ello, es necesario disponer de una planificación de las actividades acorde con las necesidades que solicitan las instalaciones, y para conocer el orden de la planificación se puede hallar mediante modelos de estudio de prioridades o criticidad de instalaciones.

Es habitual definir la criticidad de un activo o instalación mediante variables o parámetros técnicos e incluso económicos; pero, en toda actividad empresarial existen variables funcionales, legales, de disponibilidad, productividad, etc. El presente estudio, muestra una forma de calcular la criticidad de activos mediante la medición y posterior utilización de variables que, de una u otra forma influyen en el activo.

La cantidad de variables necesarias para obtener resultados, es función del grado de precisión que se desee. Cuantas más variables, más es la precisión de los resultados; pero, ello no quiere decir que el modelo sea mejor cuantas más variables se utilicen. El fin del presente estudio, es encontrar el equilibrio entre el tiempo necesario para encontrar los resultados y la precisión necesaria en cada caso.

Se presenta un caso de estudio donde se calcula la criticidad de 10 activos mediante 3 cantidades de variables diferentes; obteniendo resultados parecidos, que difieren en su precisión.

1. INTRODUCCIÓN

El estudio de criticidades, tal y como comenta August, J [1] de activos e instalaciones es esencial para estructurar y establecer la estrategia de la actuación de un Departamento de Mantenimiento. Con este análisis se puede determinar las prioridades en la utilización de los recursos humanos y tecnológicos, descrito por Souris J [2]. Amendola L [3] nos dice que el propósito común en una industria de fabricación continuo, es el mínimo de paradas de las plantas al mínimo coste posible; para llegar a la máxima eficiencia.

La base de una buena planificación en mantenimiento, es la capacidad que se dispone de definir qué tan crítico es un activo o instalación [4]. Ya que con ello, se podrá determinar la prioridad en la asignación de recursos preventivos, afirmación de Gómez de León FC [5]. De este modo se facilita que los costes de los mismos se reduzcan y aumente la eficiencia tanto de Mantenimiento como Producción, Ingeniería, Seguridad, Calidad, Compras.

Para definir la criticidad de activos e instalaciones, se debe disponer de un procedimiento o método que la determine; así como, de una correcta ponderación de su valor. Hay varias formas de cálculo y ponderación de criticidad tal i como comenta Martorell S [6,7], que utilizan la seguridad, calidad y producción como herramientas midiendo la repercusión humana, medioambiental o económica en cada uno de estos conceptos.

El presente estudio determina la criticidad, mediante la ponderación de variables que participen directa o indirectamente en la función o funciones de los activos e instalaciones. Dichas variables o también llamadas características, se agrupan por tipos de características, como define Gardella M [8,9]. Definiendo que características intervienen en cada activo o instalación, se calcula su criticidad como la suma de las ponderaciones de cada una de dichas características. Cuantas más variables utilizadas más precisión en el resultado, pero se necesita más recursos para lleva a cabo el cálculo. Encontrar el equilibrio entre la precisión o fiabilidad del resultado con los recursos aportados, es el gran objetivo de los usuarios del presente estudio.

El caso de estudio muestra un estudio de criticidades por el método de valoración de características, donde se calcula la criticidad de 10 activos mediante 3 cantidades de variables, de mayor a menor fiabilidad.

2. ESTADO DEL ARTE

Varios autores describen el cálculo de criticidad utilizando el método que contempla varios aspectos operativos como pueden ser Seguridad y Medio Ambiente, Calidad, Producción y Mantenimiento; varios niveles de impacto, que pueden ser 4; con lo que se utiliza una matriz de 4x4 para calcular la criticidad de plantas, procesos, subprocesos y equipos; a estos niveles de impacto de aspectos operativos tienen consecuencias, algunas de ellas se miden en dinero, tal y como definen Moubray J y Bilinton R [10,11]. Dicho método es válido para obtener resultados basados en rangos de impacto económico amplios y que puede generar la misma criticidad en activos e instalaciones de similares características; pero, no iguales [12].

Se vislumbra la necesidad de tomar toda la instalación como un conjunto y definir una cantidad de variables que participan con el activo, no solo variables de diseño y proceso (temperatura, presión, caudal, intensidad, tensión, productividad, fluido, reacción, almacenaje,...) sino también comerciales, calidad, legales, variables de disponibilidad,… ( satisfacción del cliente, valor producto, ISO 14000, ATEX, intercambiable, recambios disponibles en almacén, previsión futura del producto,…), tal y como propone You-tern T [13].

De este modo Gómez de León Hijes FC [14], describe la clasificación de activos e instalaciones como la definición de características o multicriterios basados en características de seguridad, funcionales, operacionales, mantenimiento, intercambiabilidad, etc, basados en los estudios de Romero C [15]. Además hay criterios económicos y de frecuencia de aparición del fallo. Con todo ello, se define una tipo de mantenimiento más o menos intenso, en función de la mayor o menor criticidad.

El presente estudio de cálculo de criticidad, se basa en el estudio de Gómez de León Hijes FC [14]; pero, da otro enfoque a la definición de características; así como, da la posibilidad de utilizar más o menos cantidad de variables o características de criticidad, en función de los resultados que se quieran obtener y los recursos disponibles.

3. METODOLOGÍA

El desarrollo y proceso de cálculo, se basa en la asignación de un valor numérico a variables que mide la criticidad de equipos o instalaciones. Dichas variables se agrupan en tipos de características, que son atributos similares que definen y determinan funciones internas como externas de los activos e instalaciones, a los cuales se está midiendo su criticidad. Los tipos de características son del tipo económico, técnico, productivo e incluso legal; ya que variables de cada uno de estos tipos de características influyen en la actividad de los equipos o instalaciones. El valor numérico asignado a cada variable es entero y se determina dentro de un rango de valores comparativo con el resto de variables que miden la criticidad. En función del sector industrial al cual se realiza el estudio de cálculo de criticidad, los valores numéricos de cada una de las variables pueden variar considerablemente. No es lo mismo la variable intercambiabilidad de componentes o equipos en instalaciones de una industria Petroquímica de una industria Nuclear, ya que la industria Petroquímica dispone de multitud de procesos físico-químicos con gran cantidad de máquinas diferentes situadas en diferentes localizaciones; en cambio, en la industria Nuclear, a pesar de su complejidad, dispone de 3 procesos muy determinados con equipos de mucha responsabilidad pero poco numerosos y variados.

Tomando como referencia a Creus A [16], la cantidad de tipos de características y variables por cada una de ellas, será función de la precisión o fiabilidad del resultado de criticidad que se quiera obtener, . Por tanto, en un estudio de criticidad donde existan poca cantidad de variables la fiabilidad del resultado de criticidad es menor que en un estudio que dispone de gran cantidad de variables. Pero, por contrapartida, el estudio de poca cantidad de variables necesita de menos recursos para su cálculo; mientras que el de gran cantidad de variables necesita de muchos recursos para resolverlo.

Una vez definidas los Tipos de Características, las variables de criticidad de cada una de ellas y ponderadas numéricamente todas las variables; es necesario, decidir cuantas variables de cada Tipo de Característica se van a utilizar en cada estudio. De un estudio a otro se pueden cambiar la configuración de la selección de variables que entran en juego; pero, un estudio comprende el cálculo de criticidad de varios equipos o instalaciones de una misma planta industrial. Si se pretende escoger diferentes configuraciones, para equipos o instalaciones de una misma planta industrial los valores de criticidad obtenidos no se podrán comparar entre sí y no se podrá determinar qué equipo o instalación es más crítico; con lo que, el estudio de criticidad no tendrá valor.

El valor de criticidad de un equipo o instalación, viene expresado mediante la ecuación 1.

Una vez se ha definido la criticidad, es el momento de establecer grupos de severidad de criticidad por los cuales se considera que un equipo o instalación es más o menos crítico que otro.

4. CASO DE ESTUDIO

4.1 Definición de características

El presente caso de estudio muestra una organización de cálculo de criticidades por el método de Características de los Equipos. Los tipos de características se pueden observar en la tabla 1. Los tipos de fiabilidad del cálculo de la criticidad son 3, y la cantidad de variables por tipo de característica se representa en la tabla 2.

Como se observa en la tabla 2, para cada tipo de fiabilidad de la criticidad tiene una cantidad diferente de variables de cada tipo de características. Con ello, se consigue mayor precisión utilizando el tipo de fiabilidad 3 que el de fiabilidad 2 y el de fiabilidad 1; pero, por contrapartida, se necesita más recursos para utilizarlo.

Se muestran en las tablas 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, y 10 las variables de cada tipo de característica y su ponderación en criticidad, del tipo de Fiabilidad 1.

Dado la gran cantidad de variables de los tipos de características del tipo de fiabilidad 2 y 3, solo se muestran las tablas 11, 12 y 13 de Fiabilidad 2. Una vez mostrado el desarrollo de los tipos de Fiabilidad 1; se indica, que el desarrollo del tipo de Fiabilidad 2 y 3 consiste en definir más cantidad de intervalos de las variables mostradas en el tipo de Fiabilidad 1.

El impacto humano, medioambiental y económico de cada una de las variables o características de todos los Tipos de Características, no se muestra debido a su complejidad; dicho impacto trabaja en unos rangos adecuados al tipo de industria donde se implanta, dichos impactos son acometidos en Casal J [17]. Para cada tipo de fiabilidad, los rangos de impacto se dividen en más o menos partes según dispongan de más o menos variables para cada característica.

Los valores de criticidad de las características, se definen en función de la importancia que tiene en las funciones directas e indirectas del activo o instalación a que se está calculando la criticidad. En el presente estudio los valores de criticidad van de 15 a 450 en Fiabilidad 1; 1 a 500 en Fiabilidad 2 y 1 a 544 en Fiabilidad 3. Dichos valores se toman como referencia mínima y máxima de criticidad de características y las demás se ponderan dándole un valor relativo y proporcional a la importancia o consecuencia humanas, medioambientales y económicas.

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4.2 Cálculo criticidad a 10 activos

Se calcula la criticidad de 10 activos (2 reactores, 2 tanques, 3 bombas, 1 intercambiador, 1 agitador y 1 polipasto). El valor de criticidad para cada uno de los equipos, calculado con el tipo de Fiabilidad 1 es el que se muestra en la tabla 14.

El presente estudio de cálculo de criticidad selecciona 17 variables del total; 1 variable para los Tipos de Características tipos de equipo, tipos de procesos, productos de trabajo, tipos de producción y variables de intercambiabilidad; 2 para variables económicas; 3 para variables legales; 7 para variables técnicas. Cada uno de los tipos de Fiabilidad, selecciona la misma cantidad de variables de cada una de los Tipos de Características. Con ello, se consigue mostrar las diferentes precisiones y fiabilidades de cada uno de ellos.

5. DISCUSIÓN DE RESULTADOS

Los resultados obtenidos en los tipos de fiabilidad indicados, muestran una variación del resultado provocado por la mayor precisión de cada una de las variables puestas en juego en cada uno de los estudios.

La diferencia entre valores de Fiabilidad 1 y 2 es notable, ya que los resultados de fiabilidad 1 son obtenidos con poca cantidad de variables. Pero, en el caso de fiabilidad 2 al utilizar 282 variables los resultados ya son satisfactorios.

Existe diferencia entre los valores de criticidad de fiabilidad 2 y 3; pero, ya no son tan grandes como antes; ello debido, a que aunque se tenga mayor precisión en fiabilidad 3 es a partir de unas 250 variables cuando el resultado entra en la franja satisfactoria. Obteniendo una mayor calidad y precisión en el estudio de fiabilidad 3 en el que entran en juego más de dos millares de variables.

6. CONCLUSIONES

Dado los resultados obtenidos, el cálculo de la criticidad por el método de características intrínsecas de un activo o instalación, permite diferenciar entre activos más críticos que otros con alta precisión. De este modo, se ordenarán de mayor a menor criticidad los activos, instalaciones y plantas y se asignarán recursos preventivos de mantenimiento para evitar la aparición de incidencias que interrumpan la actividad normal de las mismas. El objetivo a conseguir en todo actividad productiva es la mayor disponibilidad, seguridad, fiabilidad y mantenibilidad de activos; para obtener la mayor rentabilidad de dicha actividad.

Es necesario destacar, que se deben utilizar una cantidad de variables en concordancia con la diversidad y cantidad de equipos a los que se mide la criticidad. Si se calcula la criticidad a unas pocas decenas de equipos y muy diferentes entre sí, no es necesario un gran volumen de variables; pero, si se mide la criticidad a varios millares de equipos y muy parecidos, es necesario una gran cantidad de variables para poder expresar las diferencias entre ellos y determinar la criticidad de cada uno.

7. REFERENCIAS

• [1] August J, Applied Reliability Centered Maintenance. PennWell Books. 1999.
• [2] Souris J, El mantenimiento fuente de beneficios. Díaz de Santos. SA: Edit; 1992.
• [3] Amendola L . Dirección y Gestión de Paradas de Planta “The Theory of Constraints” ; Turnaround – Shutdowns Maintenance. Espuela de Plata. Sevilla, 1999.
• [4] Levitt J. The Handbook of Maintenance Management. Industrial Press Inc. New York, 1997.
• [5] Gómez de León FC. Tecnología del mantenimiento industrial.: Edit. Servicio de publicaciones Universidad de Murcia, 1998.
• [6] Martorell S, Munoz A, Serradell V. Age-dependent models for evaluating risks and costssurveillance and maintenance of systems. IEEE Trans Reliab 1996; 45/3:433-41.
• [7] Martorell S, Sánchez A, Serradell V. Age-dependent reliability model considering effects of maintenance and working conditions. Reliability Engineering System Saf 1999;64(1):19-31.
• [8] Gardella M. Mejora del método RCM a partir del AMFEC en Industrias Químicas. Parte 3. Ingeniería y Gestión de Mantenimiento. Págs 40-49. Editorial Alcion. Madrid. Abril 2006.
• [9] Gardella M, Egusquiza E, Goti A. Maintenance Managers’ Empowerment by using a Money Based RCM. Conferences Proceedings Book. IADAT. Julio 2006.
• [10] Moubray J. Reliability - Centered Maintenance. Industrial Press Inc. 2001.
• [11] Billinton R. “Power System Reliability Evaluation”. Gordon and Breach, Science Publishers. 1.970.
• [12] Dhillon B. Engineering Safety: Fundamentals, Techniques, Applications. World Scientific. 2003.
• [13] You-tern T, Kuo-Shong W, Lin-Chang T. A study of avalaibility centered preventive maintenance for multi-component systems. Reliability Eng System Saf 2004.
• [14] Gómez de León FC, Ruíz J. Maintenance strategy base on a multicriterion classification of equipments. Reliability Engineering & System Safety. 91 (2006) 444-451.
• [15] Romero C. Análisis de las decisiones multicriterio. ISDEFE. Madrid: Edit, 1996.
• [16] Creus A. Fiabilidad y Seguridad. Marcombo. 2005.
• [17] Casal J; Montiel H, Planas E, Vílchez J, Análisis del riesgo en instalaciones industriales. Ediciones UPC; 1999.

Autor: Dr. Marc Gardella, Ph.D.
Director SIMRO CONSULTING
Carretera de Collblanc, 165 L’Hospitalet de Llobregat (Barcelona-España)
Correo: marc.gardella@simroconsulting.com