

Índice
Edición 53

Índice
-1736548234131%252520(1)-1741227411015%2520(1)-1749066618657.webp%3Falt%3Dmedia%26token%3Dbc438242-450f-41df-b2e8-87fa991ec6f2&w=2048&q=75)
Alejandro José Godoy Rodríguez
Editor y CEO de Predictiva21.
alejandro.godoy@predictiva21.com
Enrique Javier González Hernández
Fundador y Chairman de Predictiva21.
enrique.gonzalez@predictiva21.com
Lisset Chávez González
Dirección Editorial.
lisset.chavez@predictiva21.com

EDITORIAL
Cada vez que abrimos una nueva edición de esta revista, lo hacemos con la convicción de que el conocimiento compartido puede transformar industrias. Pero en esta edición 53 quiero invitarte a una reflexión que, aunque simple, sigue siendo poderosa: en mantenimiento y confiabilidad, hacer las cosas bien desde el inicio lo cambia todo.
En los últimos años, hemos visto cómo muchas organizaciones corren detrás de metodologías, certificaciones, sensores, dashboards… y no está mal. El problema aparece cuando la base no está firme: cuando no hay una gestión clara de activos, cuando los modos de fallo no se han identificado correctamente, cuando la criticidad es solo un formato más y no una brújula estratégica. Sin cimientos, cualquier metodología se convierte en un cascarón vacío.
Esta edición reúne artículos que, justamente, te ayudarán a volver a lo esencial, a reforzar esas bases sobre las que sí vale la pena construir:
- Una conversación inspiradora con Efraín Butron Palacio, referente en nuestra industria.
-Un llamado urgente a fortalecer la cultura del dato como soporte de cualquier análisis de causa raíz.
-La visión integral de la Certificación Profesional en Gestión de Mantenimiento como estándar de competencias.
-Un enfoque diferente con "La Otra Visión de la Confiabilidad Operacional".
-Aplicaciones de vibraciones mecánicas en Python, para quienes buscan integrar análisis y tecnología.
-Un análisis sobre la obsolescencia y sus consecuencias ocultas.
-Caso técnico con la aplicación del Mantenimiento Centrado en Confiabilidad al brazo de carga de amoniaco.
La verdadera confiabilidad no se improvisa, se construye. Y en Predictiva21 seguiremos apostando por esa construcción, desde la base.
Gracias por seguir siendo parte de esta comunidad que no solo quiere aprender más, sino hacerlo mejor.
Alejandro Jose Godoy Rodriguez
CEO de Predictiva21

-1736548234131%252520(1)-1741227411015%2520(1)-1749066618657.webp%3Falt%3Dmedia%26token%3Dbc438242-450f-41df-b2e8-87fa991ec6f2&w=2048&q=75)
Alejandro José Godoy Rodríguez
Editor y CEO de Predictiva21.
alejandro.godoy@predictiva21.com
Enrique Javier González Hernández
Fundador y Chairman de Predictiva21.
enrique.gonzalez@predictiva21.com
Lisset Chávez González
Dirección Editorial.
lisset.chavez@predictiva21.com

EDITORIAL
Cada vez que abrimos una nueva edición de esta revista, lo hacemos con la convicción de que el conocimiento compartido puede transformar industrias. Pero en esta edición 53 quiero invitarte a una reflexión que, aunque simple, sigue siendo poderosa: en mantenimiento y confiabilidad, hacer las cosas bien desde el inicio lo cambia todo.
En los últimos años, hemos visto cómo muchas organizaciones corren detrás de metodologías, certificaciones, sensores, dashboards… y no está mal. El problema aparece cuando la base no está firme: cuando no hay una gestión clara de activos, cuando los modos de fallo no se han identificado correctamente, cuando la criticidad es solo un formato más y no una brújula estratégica. Sin cimientos, cualquier metodología se convierte en un cascarón vacío.
Esta edición reúne artículos que, justamente, te ayudarán a volver a lo esencial, a reforzar esas bases sobre las que sí vale la pena construir:
- Una conversación inspiradora con Efraín Butron Palacio, referente en nuestra industria.
-Un llamado urgente a fortalecer la cultura del dato como soporte de cualquier análisis de causa raíz.
-La visión integral de la Certificación Profesional en Gestión de Mantenimiento como estándar de competencias.
-Un enfoque diferente con "La Otra Visión de la Confiabilidad Operacional".
-Aplicaciones de vibraciones mecánicas en Python, para quienes buscan integrar análisis y tecnología.
-Un análisis sobre la obsolescencia y sus consecuencias ocultas.
-Caso técnico con la aplicación del Mantenimiento Centrado en Confiabilidad al brazo de carga de amoniaco.
La verdadera confiabilidad no se improvisa, se construye. Y en Predictiva21 seguiremos apostando por esa construcción, desde la base.
Gracias por seguir siendo parte de esta comunidad que no solo quiere aprender más, sino hacerlo mejor.
Alejandro Jose Godoy Rodriguez
CEO de Predictiva21
Calendario de cursos

Calendario de cursos
Junio 2025
Julio 2025
-1743527902323.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D8150ddb1-3b73-4933-9ad4-03b2b7cc4ac6&w=128&q=75)
05 de julio: Preparación para la certificación CMRP
Instructor: Gyogi Mitsuta
En línea en vivo
05 de julio: Aplicación de la ISO 14224 en la Gestión de Mantenimiento y Confiabilidad
Instructor: Carlos Villegas
En línea en vivo
05 de julio: Planificación, Programación y Costos de Mantenimiento
Instructor: Jose Contreras Marquez
En línea en vivoAgosto 2025
Septiembre 2025
Octubre 2025
-1749066577960.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D1b84849c-cd88-4fd6-b925-9b80d063c860&w=3840&q=100)
Entrevista: Efraín Butrón Palacio
Entrevista

Pregunta 1: ¿Cómo fue el camino que lo llevó de la medicina del trabajo a convertirse en referente en Neuroseguridad y Neuroliderazgo? ¿Hubo algún momento o experiencia que marcó ese giro?
Respuesta:
Siempre se hace camino al andar. A lo largo de mis 37 años como médico del trabajo, me tocó convivir con la accidentalidad de los trabajadores, algo que se incrementa año a año y dejaba en total impotencia al grupo de profesionales dedicados a la prevención de los riesgos laborales.
Tras investigar más de 1,500 accidentes graves y fatales en empresas públicas y privadas, incluido el Seguro Social Colombiano, comprendí que esa impotencia se debía a que intentábamos prevenir los accidentes desde el mismo paradigma de siempre: la ingeniería del control de los riesgos en la fuente y en el medio.
Me preguntaba: ¿por qué un trabajador, cuya intención es mejorar su calidad de vida y la de su familia, no percibe el peligro, se accidenta e incluso pierde la vida, afectando a su familia, la organización y su entorno?
Fue en mi práctica diaria de medicina ocupacional que entendí que gran parte de la seguridad está en el cerebro/mente, al comprobar que el 95 % de las causas inmediatas de los accidentes eran actos inseguros (errores) y un 3 % se debía a condiciones ambientales peligrosas originadas por comportamiento humano.
Esto me llevó a indagar en la naturaleza del error humano, y las respuestas las encontré en las Neurociencias. Así nació el concepto de Neuroseguridad.
También descubrimos que el liderazgo y la supervisión deficiente aportaban aproximadamente el 50 % de las causas básicas en los factores del trabajo o del sistema. Además, identifiqué que el cerebro tiene procesos neurocognitivos y funciones superiores que pueden aplicarse al liderazgo para mejorar la toma de decisiones, llegando así al concepto de Neuroliderazgo.
Pregunta 2: Usted ha combinado la medicina del trabajo con disciplinas como las Neurociencias y el coaching neurocognitivo. ¿Cómo ha influido esta visión integral en su manera de entender la seguridad y la gestión en entornos industriales?
Respuesta:
La integración de la Neurociencia, la Medicina del Trabajo y el Coaching Neurocognitivo me ha permitido desarrollar estrategias más efectivas contra la accidentalidad, optimizando el desempeño laboral y el bienestar de los trabajadores.
Estos tres enfoques deben integrarse si queremos mejorar el bienestar y la calidad de vida del ser humano en el trabajo.
Pregunta 3: En sus libros habla de Neuroliderazgo. ¿Cómo puede un líder técnico o de mantenimiento aplicar estos principios para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento de sus equipos?
Respuesta:
Un líder técnico o de mantenimiento debe conocer el funcionamiento de su propio cerebro/mente, ya que allí residen los procesos neurocognitivos necesarios para la toma de decisiones diarias. Esto es clave para establecer estrategias de mantenimiento predictivo y preventivo que garanticen la confiabilidad técnica, que debe estar acompañada de la confiabilidad humana.
Este líder también debe tener competencias emocionales que le permitan cuidar su bienestar. Las emociones negativas pueden generar errores que afecten tanto el mantenimiento como el rendimiento de sus equipos.
Pregunta 4: Desde su perspectiva médico-organizacional, ¿cuáles son los principales desafíos que enfrentan hoy las empresas en relación al bienestar de los trabajadores en ambientes de alto riesgo o exigencia operativa?
Respuesta:
El principal desafío es implementar el concepto de "Empresas Neurosaludables", basado en la definición de salud de la OMS como un estado de completo bienestar físico, mental y social.
Hoy, las áreas de gestión humana deben diseñar políticas de gestión de riesgos psicosociales, ya que el estrés laboral (burnout) está creciendo de manera preocupante.
El liderazgo organizacional, los roles mal definidos y la sobrecarga de trabajo son algunas de las principales causas del estrés.
Además, grandes empresas tecnológicas están comenzando a cambiar el concepto de “Gestión Humana” por el de “Felicidad Corporativa”, apoyándose en inteligencia artificial para:
Cursos recomendados
-1743527902323.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D8150ddb1-3b73-4933-9ad4-03b2b7cc4ac6&w=3840&q=75)





%252FImagen%252FRAMPREDYC-1730060420837.webp%3Falt%3Dmedia%26token%3D2634a7f0-988e-4022-b91f-382503e6e9db&w=3840&q=75)

Pregunta 5: ¿Qué importancia tiene el lenguaje (desde la programación neurolingüística) en la forma en que comunicamos riesgos, instrucciones y cultura de seguridad dentro de las organizaciones?
Respuesta:
Nos comunicamos mediante lenguaje verbal (palabras) y no verbal (gestos, posturas, tono).
Desde la PNL, sabemos que:
Elegir bien las palabras, el tono y los gestos al comunicar riesgos, instrucciones o valores de seguridad impacta directamente en la forma en que los trabajadores actúan.
Una buena implementación del proceso neurolingüístico ayuda a prevenir conflictos, resolver problemas y mejorar el clima laboral con respeto, confianza y trabajo en equipo, lo que lleva a una cultura de cero daño.
Pregunta 6: A lo largo de su trayectoria, ¿cuál ha sido el momento clave que marcó un antes y un después en su manera de entender la relación entre mente, cuerpo y entorno laboral?
Respuesta:
El punto de inflexión fue cuando investigamos a trabajadores poliaccidentados (más de un accidente al año) y a otros que nunca se accidentaban. Encontramos como causa básica los factores personales, especialmente los riesgos neurocognitivos (atención, memoria, control de impulsos, flexibilidad), y los factores del trabajo como supervisión, liderazgo y tareas en equipos.
Pero la investigación que reforzó nuestra teoría del Arousal (emociones) como causa de accidentes fue la realizada en España durante la pandemia (2020), con más de 1,000 conductores:
Todo esto confirmó que el cerebro es la base de la confiabilidad humana. Así nació nuestro modelo de intervención BRAIN SAFETY, con 5 módulos y herramientas aplicadas en campo.
Pregunta 7: Finalmente, ¿qué consejo les daría a los profesionales de mantenimiento, confiabilidad y seguridad que quieran integrar un enfoque más humano y neurocientífico en su práctica diaria?
Respuesta:
Si seguimos haciendo lo mismo que se ha hecho por más de 60 años en prevención, los resultados seguirán siendo los mismos.
Necesitamos un cambio de paradigma: pasar de una seguridad centrada solo en el proceso, a una seguridad centrada en el ser humano, con su cerebro/mente como el verdadero centro de percepción, pensamiento, emoción y acción.
Las organizaciones que adopten estrategias basadas en neurociencia y cultura organizacional centrada en las personas serán más resilientes, adaptativas y competitivas.
Cada uno de nuestros 11 libros sobre Neurociencias aplicadas al trabajo, comportamiento, liderazgo, felicidad, cultura, SST, etc., ofrece soluciones reales a los problemas de seguridad y salud.
El futuro es humano, y por eso recomendamos una seguridad centrada en la persona como la herramienta preventiva más poderosa. Solo así, interviniendo en el cerebro del trabajador y apoyándonos en la inteligencia artificial, podremos salvar vidas.
Conoce todos los libros escritos por Efraín Butrón

Dinos qué te ha parecido el artículo


Pregunta 1: ¿Cómo fue el camino que lo llevó de la medicina del trabajo a convertirse en referente en Neuroseguridad y Neuroliderazgo? ¿Hubo algún momento o experiencia que marcó ese giro?
Respuesta:
Siempre se hace camino al andar. A lo largo de mis 37 años como médico del trabajo, me tocó convivir con la accidentalidad de los trabajadores, algo que se incrementa año a año y dejaba en total impotencia al grupo de profesionales dedicados a la prevención de los riesgos laborales.
Tras investigar más de 1,500 accidentes graves y fatales en empresas públicas y privadas, incluido el Seguro Social Colombiano, comprendí que esa impotencia se debía a que intentábamos prevenir los accidentes desde el mismo paradigma de siempre: la ingeniería del control de los riesgos en la fuente y en el medio.
Me preguntaba: ¿por qué un trabajador, cuya intención es mejorar su calidad de vida y la de su familia, no percibe el peligro, se accidenta e incluso pierde la vida, afectando a su familia, la organización y su entorno?
Fue en mi práctica diaria de medicina ocupacional que entendí que gran parte de la seguridad está en el cerebro/mente, al comprobar que el 95 % de las causas inmediatas de los accidentes eran actos inseguros (errores) y un 3 % se debía a condiciones ambientales peligrosas originadas por comportamiento humano.
Esto me llevó a indagar en la naturaleza del error humano, y las respuestas las encontré en las Neurociencias. Así nació el concepto de Neuroseguridad.
También descubrimos que el liderazgo y la supervisión deficiente aportaban aproximadamente el 50 % de las causas básicas en los factores del trabajo o del sistema. Además, identifiqué que el cerebro tiene procesos neurocognitivos y funciones superiores que pueden aplicarse al liderazgo para mejorar la toma de decisiones, llegando así al concepto de Neuroliderazgo.
Pregunta 2: Usted ha combinado la medicina del trabajo con disciplinas como las Neurociencias y el coaching neurocognitivo. ¿Cómo ha influido esta visión integral en su manera de entender la seguridad y la gestión en entornos industriales?
Respuesta:
La integración de la Neurociencia, la Medicina del Trabajo y el Coaching Neurocognitivo me ha permitido desarrollar estrategias más efectivas contra la accidentalidad, optimizando el desempeño laboral y el bienestar de los trabajadores.
Estos tres enfoques deben integrarse si queremos mejorar el bienestar y la calidad de vida del ser humano en el trabajo.
Pregunta 3: En sus libros habla de Neuroliderazgo. ¿Cómo puede un líder técnico o de mantenimiento aplicar estos principios para mejorar la toma de decisiones y el rendimiento de sus equipos?
Respuesta:
Un líder técnico o de mantenimiento debe conocer el funcionamiento de su propio cerebro/mente, ya que allí residen los procesos neurocognitivos necesarios para la toma de decisiones diarias. Esto es clave para establecer estrategias de mantenimiento predictivo y preventivo que garanticen la confiabilidad técnica, que debe estar acompañada de la confiabilidad humana.
Este líder también debe tener competencias emocionales que le permitan cuidar su bienestar. Las emociones negativas pueden generar errores que afecten tanto el mantenimiento como el rendimiento de sus equipos.
Pregunta 4: Desde su perspectiva médico-organizacional, ¿cuáles son los principales desafíos que enfrentan hoy las empresas en relación al bienestar de los trabajadores en ambientes de alto riesgo o exigencia operativa?
Respuesta:
El principal desafío es implementar el concepto de "Empresas Neurosaludables", basado en la definición de salud de la OMS como un estado de completo bienestar físico, mental y social.
Hoy, las áreas de gestión humana deben diseñar políticas de gestión de riesgos psicosociales, ya que el estrés laboral (burnout) está creciendo de manera preocupante.
El liderazgo organizacional, los roles mal definidos y la sobrecarga de trabajo son algunas de las principales causas del estrés.
Además, grandes empresas tecnológicas están comenzando a cambiar el concepto de “Gestión Humana” por el de “Felicidad Corporativa”, apoyándose en inteligencia artificial para:
Cursos recomendados
-1743527902323.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D8150ddb1-3b73-4933-9ad4-03b2b7cc4ac6&w=3840&q=75)





%252FImagen%252FRAMPREDYC-1730060420837.webp%3Falt%3Dmedia%26token%3D2634a7f0-988e-4022-b91f-382503e6e9db&w=3840&q=75)

Pregunta 5: ¿Qué importancia tiene el lenguaje (desde la programación neurolingüística) en la forma en que comunicamos riesgos, instrucciones y cultura de seguridad dentro de las organizaciones?
Respuesta:
Nos comunicamos mediante lenguaje verbal (palabras) y no verbal (gestos, posturas, tono).
Desde la PNL, sabemos que:
Elegir bien las palabras, el tono y los gestos al comunicar riesgos, instrucciones o valores de seguridad impacta directamente en la forma en que los trabajadores actúan.
Una buena implementación del proceso neurolingüístico ayuda a prevenir conflictos, resolver problemas y mejorar el clima laboral con respeto, confianza y trabajo en equipo, lo que lleva a una cultura de cero daño.
Pregunta 6: A lo largo de su trayectoria, ¿cuál ha sido el momento clave que marcó un antes y un después en su manera de entender la relación entre mente, cuerpo y entorno laboral?
Respuesta:
El punto de inflexión fue cuando investigamos a trabajadores poliaccidentados (más de un accidente al año) y a otros que nunca se accidentaban. Encontramos como causa básica los factores personales, especialmente los riesgos neurocognitivos (atención, memoria, control de impulsos, flexibilidad), y los factores del trabajo como supervisión, liderazgo y tareas en equipos.
Pero la investigación que reforzó nuestra teoría del Arousal (emociones) como causa de accidentes fue la realizada en España durante la pandemia (2020), con más de 1,000 conductores:
Todo esto confirmó que el cerebro es la base de la confiabilidad humana. Así nació nuestro modelo de intervención BRAIN SAFETY, con 5 módulos y herramientas aplicadas en campo.
Pregunta 7: Finalmente, ¿qué consejo les daría a los profesionales de mantenimiento, confiabilidad y seguridad que quieran integrar un enfoque más humano y neurocientífico en su práctica diaria?
Respuesta:
Si seguimos haciendo lo mismo que se ha hecho por más de 60 años en prevención, los resultados seguirán siendo los mismos.
Necesitamos un cambio de paradigma: pasar de una seguridad centrada solo en el proceso, a una seguridad centrada en el ser humano, con su cerebro/mente como el verdadero centro de percepción, pensamiento, emoción y acción.
Las organizaciones que adopten estrategias basadas en neurociencia y cultura organizacional centrada en las personas serán más resilientes, adaptativas y competitivas.
Cada uno de nuestros 11 libros sobre Neurociencias aplicadas al trabajo, comportamiento, liderazgo, felicidad, cultura, SST, etc., ofrece soluciones reales a los problemas de seguridad y salud.
El futuro es humano, y por eso recomendamos una seguridad centrada en la persona como la herramienta preventiva más poderosa. Solo así, interviniendo en el cerebro del trabajador y apoyándonos en la inteligencia artificial, podremos salvar vidas.
Conoce todos los libros escritos por Efraín Butrón

Dinos qué te ha parecido el artículo
-1749066577960.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D1b84849c-cd88-4fd6-b925-9b80d063c860&w=3840&q=100)
El RCA y la cultura del dato
Artículo
Constantemente me encuentro en equipos de trabajo de RCA, donde noto resistencia al uso de datos para la validación de hipótesis. En muchos casos, se pretende avanzar en el análisis basándose únicamente en opiniones, lo que inevitablemente lleva a identificar soluciones centradas en los síntomas y no en las causas reales del problema. Esto genera una falsa y temporal sensación de éxito, hasta que el evento que se intentaba evitar se repite.
Existen numerosas razones por las cuales se prefiere validar hipótesis con opiniones en lugar de datos. A continuación, menciono algunas que he evidenciado con frecuencia:
- Cumplimiento apresurado de plazos: Se busca terminar el RCA lo más rápido posible para cumplir con los plazos exigidos por la gerencia, sin considerar la complejidad del problema. Se da más valor al cumplimiento de un requisito administrativo que a la solución efectiva del problema.
- Deficiencias en la gestión de datos: No se cuenta con un sistema confiable para la captura y administración de datos, o bien, el sistema disponible es deficiente en cantidad y calidad de la información (datos corruptos o incompletos).
- Dependencia de opiniones no calificadas: Se recurre a expertos cuya experiencia o conocimientos no son adecuados para el análisis en cuestión.
- Falta de una cultura basada en datos: No existe una cultura arraigada del uso de datos como herramienta clave en la gestión y resolución de problemas.
La Cultura del Dato y su Importancia en la Toma de Decisiones
En el mundo empresarial, donde las decisiones acertadas marcan la diferencia entre el éxito y el fracaso, es fundamental adoptar estrategias basadas en datos. Una de las herramientas más poderosas para resolver problemas complejos y prevenir su reincidencia es el Análisis de Causa Raíz (RCA, por sus siglas en inglés). Sin embargo, para que el RCA sea realmente efectivo, debe estar respaldado por una sólida cultura del dato. Como dijo el renombrado estadístico y consultor de calidad Edwards Deming:
“Sin datos, solo eres otra persona más dando su opinión."
¿Qué es la Cultura del Dato?
La cultura del dato es el conjunto de valores, prácticas y comportamientos dentro de una organización que promueven la recopilación, el análisis y el uso de datos para tomar decisiones informadas. En este contexto, los datos no solo respaldan las decisiones, sino que también sirven como una guía objetiva para identificar problemas, evaluar alternativas y medir resultados.
Fomentar una cultura del dato implica capacitar a los empleados, proporcionar herramientas tecnológicas adecuadas y garantizar la integridad y disponibilidad de la información. Cuando esta cultura está bien implementada, se minimiza la influencia de opiniones subjetivas y se maximizan las soluciones basadas en evidencia.
La Relación entre la Cultura del Dato y el RCA
El RCA es un enfoque sistemático para identificar las causas fundamentales de un problema en lugar de simplemente abordar sus síntomas. Este proceso se beneficia enormemente de una cultura del dato porque:
- Identificación precisa de causas: El uso de datos permite analizar patrones, tendencias e interrelaciones que podrían pasar desapercibidas. Esto ayuda a identificar no solo qué salió mal, sino también por qué ocurrió.
- Validación de hipótesis: Durante el RCA, las hipótesis sobre las posibles causas deben ser contrastadas con evidencia. Los datos actúan como punto de referencia que confirma o refuta estas teorías.
- Prevención de errores futuros: Al basarse en datos, las soluciones propuestas tienen mayor probabilidad de ser efectivas, ya que se fundamentan en un entendimiento profundo de las causas fundamentales (causa raíz).
- Medición de resultados: Una vez implementadas las acciones correctivas, los datos son esenciales para evaluar el desempeño, medir la eficacia de la acción ejecutada y asegurar que el problema no vuelva a surgir.
Beneficios de una Cultura del Dato en el RCA
La sinergia entre una cultura del dato y el RCA genera resultados tangibles para las organizaciones, tales como:
- Mayor eficiencia: Las decisiones informadas reducen el tiempo y los recursos necesarios para resolver problemas.
- Mejor colaboración: Los equipos pueden trabajar sobre una base común de datos objetivos, lo que reduce conflictos y mejora la comunicación.
- Mayor innovación: Con una comprensión clara de las causas fundamentales, las organizaciones pueden desarrollar soluciones creativas y efectivas. En otro artículo, hablaremos de la importancia de fomentar la creatividad y orientar a los equipos a “pensar fuera de la caja”.
Conclusión
Adoptar una cultura del dato no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad para cualquier organización que busque resolver problemas de manera efectiva y sostenible. En el contexto del RCA, los datos se convierten en el cimiento sobre el cual se construyen diagnósticos precisos y soluciones duraderas. Como bien lo resumía Deming, trabajar sin datos no solo limita la capacidad de tomar decisiones correctas, sino que también nos deja atrapados en un ciclo de opiniones subjetivas que poco contribuyen al progreso. Transformar los datos en el lenguaje común de la organización es clave para garantizar el éxito del Análisis de Causa Raíz y de la organización en su conjunto.
Dinos qué te ha parecido el artículo

-1749066577960.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D1b84849c-cd88-4fd6-b925-9b80d063c860&w=3840&q=100)
Constantemente me encuentro en equipos de trabajo de RCA, donde noto resistencia al uso de datos para la validación de hipótesis. En muchos casos, se pretende avanzar en el análisis basándose únicamente en opiniones, lo que inevitablemente lleva a identificar soluciones centradas en los síntomas y no en las causas reales del problema. Esto genera una falsa y temporal sensación de éxito, hasta que el evento que se intentaba evitar se repite.
Existen numerosas razones por las cuales se prefiere validar hipótesis con opiniones en lugar de datos. A continuación, menciono algunas que he evidenciado con frecuencia:
- Cumplimiento apresurado de plazos: Se busca terminar el RCA lo más rápido posible para cumplir con los plazos exigidos por la gerencia, sin considerar la complejidad del problema. Se da más valor al cumplimiento de un requisito administrativo que a la solución efectiva del problema.
- Deficiencias en la gestión de datos: No se cuenta con un sistema confiable para la captura y administración de datos, o bien, el sistema disponible es deficiente en cantidad y calidad de la información (datos corruptos o incompletos).
- Dependencia de opiniones no calificadas: Se recurre a expertos cuya experiencia o conocimientos no son adecuados para el análisis en cuestión.
- Falta de una cultura basada en datos: No existe una cultura arraigada del uso de datos como herramienta clave en la gestión y resolución de problemas.
La Cultura del Dato y su Importancia en la Toma de Decisiones
En el mundo empresarial, donde las decisiones acertadas marcan la diferencia entre el éxito y el fracaso, es fundamental adoptar estrategias basadas en datos. Una de las herramientas más poderosas para resolver problemas complejos y prevenir su reincidencia es el Análisis de Causa Raíz (RCA, por sus siglas en inglés). Sin embargo, para que el RCA sea realmente efectivo, debe estar respaldado por una sólida cultura del dato. Como dijo el renombrado estadístico y consultor de calidad Edwards Deming:
“Sin datos, solo eres otra persona más dando su opinión."
¿Qué es la Cultura del Dato?
La cultura del dato es el conjunto de valores, prácticas y comportamientos dentro de una organización que promueven la recopilación, el análisis y el uso de datos para tomar decisiones informadas. En este contexto, los datos no solo respaldan las decisiones, sino que también sirven como una guía objetiva para identificar problemas, evaluar alternativas y medir resultados.
Fomentar una cultura del dato implica capacitar a los empleados, proporcionar herramientas tecnológicas adecuadas y garantizar la integridad y disponibilidad de la información. Cuando esta cultura está bien implementada, se minimiza la influencia de opiniones subjetivas y se maximizan las soluciones basadas en evidencia.
La Relación entre la Cultura del Dato y el RCA
El RCA es un enfoque sistemático para identificar las causas fundamentales de un problema en lugar de simplemente abordar sus síntomas. Este proceso se beneficia enormemente de una cultura del dato porque:
- Identificación precisa de causas: El uso de datos permite analizar patrones, tendencias e interrelaciones que podrían pasar desapercibidas. Esto ayuda a identificar no solo qué salió mal, sino también por qué ocurrió.
- Validación de hipótesis: Durante el RCA, las hipótesis sobre las posibles causas deben ser contrastadas con evidencia. Los datos actúan como punto de referencia que confirma o refuta estas teorías.
- Prevención de errores futuros: Al basarse en datos, las soluciones propuestas tienen mayor probabilidad de ser efectivas, ya que se fundamentan en un entendimiento profundo de las causas fundamentales (causa raíz).
- Medición de resultados: Una vez implementadas las acciones correctivas, los datos son esenciales para evaluar el desempeño, medir la eficacia de la acción ejecutada y asegurar que el problema no vuelva a surgir.
Beneficios de una Cultura del Dato en el RCA
La sinergia entre una cultura del dato y el RCA genera resultados tangibles para las organizaciones, tales como:
- Mayor eficiencia: Las decisiones informadas reducen el tiempo y los recursos necesarios para resolver problemas.
- Mejor colaboración: Los equipos pueden trabajar sobre una base común de datos objetivos, lo que reduce conflictos y mejora la comunicación.
- Mayor innovación: Con una comprensión clara de las causas fundamentales, las organizaciones pueden desarrollar soluciones creativas y efectivas. En otro artículo, hablaremos de la importancia de fomentar la creatividad y orientar a los equipos a “pensar fuera de la caja”.
Conclusión
Adoptar una cultura del dato no es solo una ventaja competitiva, sino una necesidad para cualquier organización que busque resolver problemas de manera efectiva y sostenible. En el contexto del RCA, los datos se convierten en el cimiento sobre el cual se construyen diagnósticos precisos y soluciones duraderas. Como bien lo resumía Deming, trabajar sin datos no solo limita la capacidad de tomar decisiones correctas, sino que también nos deja atrapados en un ciclo de opiniones subjetivas que poco contribuyen al progreso. Transformar los datos en el lenguaje común de la organización es clave para garantizar el éxito del Análisis de Causa Raíz y de la organización en su conjunto.
Dinos qué te ha parecido el artículo
-1749066577960.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D1b84849c-cd88-4fd6-b925-9b80d063c860&w=3840&q=100)
La Otra Visión de la Confiabilidad Operacional
Artículo
¡DESAFÍA LOS DEFECTOS Y OPTIMIZA TUS ACTIVOS! ESTRATEGIAS INNOVADORAS PARA LA ELIMINACIÓN DE DEFECTOS EN PROGRAMAS DE MANTENIMIENTO
En virtud de hacer extensiva La Otra Visión de la Confiabilidad Operacional, desde una perspectiva simplista y de fácil comprensión para el lector, les presento una manera práctica y sencilla de abordar un Proceso de Eliminación de Defectos en Activos de Producción y vincularlo a la Confiabilidad Operacional.
¿Te enfrentas a desafíos constantes debido a defectos en tus activos? ¡No estás solo! En este artículo, te mostraremos cómo superar estos obstáculos y llevar tu operación al siguiente nivel. Con ejemplos inspiradores y consejos prácticos, te invitamos a embarcarte en un viaje hacia la eliminación de defectos y la optimización de tus activos.
La eliminación de defectos en activos dentro de un programa de mantenimiento es fundamental para garantizar la eficiencia operativa y la sostenibilidad empresarial. Sin embargo, este proceso no está exento de desafíos, especialmente cuando se considera la complejidad de las operaciones y la participación de personas en todos los niveles de la organización.
En este artículo, se examinará la naturaleza de los defectos, sus consecuencias y las estrategias necesarias para abordarlos de manera efectiva, cuya finalidad radica en mejorar la rentabilidad de los procesos productivos. Es importante entender que, cada día, se dedican enormes esfuerzos a visualizar, identificar, analizar e implantar mejores prácticas operacionales para la solución de problemas y la toma de decisiones efectivas y acertadas, que involucren un alto impacto en las áreas operativas de una empresa.
De este modo, la actividad empresarial se acompaña esencialmente de la incertidumbre, lo que predetermina la necesidad de elegir entre diferentes alternativas para la eliminación de defectos, teniendo en cuenta las metodologías de confiabilidad operacional.
Palabras clave: Eliminación de defectos, confiabilidad operacional, criticidad, frecuencia de falla, taxonomía, contexto operacional.
Un Proceso de Eliminación de Defectos desde la Perspectiva de ISO 55000
Integra un enfoque sistemático basado en riesgos para la gestión de activos, con el objetivo de optimizar el desempeño y el valor de estos a lo largo de su ciclo de vida y así garantizar la sostenibilidad, considerando como mínimo lo siguiente:
- Gestión integral de activos
- Mejora continua
- Enfoque basado en riesgos
- Énfasis en la sostenibilidad
Participación de las partes interesadas
(Jean Farfán)
Un Proceso de Eliminación de Defectos orientado a la óptica de la Confiabilidad Operacional y la IA, puede resumirse en lo siguiente: prevención proactiva, análisis de causa raíz, mejora continua, uso de datos, participación del personal, big data e internet de las cosas como herramientas integradas en la identificación de problemas y planteamiento de soluciones basadas en datos.
En resumen, la IA no solo ayuda a eliminar defectos, sino que también contribuye a la confiabilidad operacional al prevenir problemas y optimizar procesos. Integrarla a la estrategia de mantenimiento es esencial para garantizar la confiabilidad de los activos a lo largo de su ciclo de vida.
(Jean Farfán)
Activo: Es un artículo, cosa o entidad que tiene un valor potencial o real para una organización. El valor puede ser tangible o intangible, financiero o no financiero.
Fuente: ISO 55000 3.2.1
Instalación: Conjunto de activos destinados a manejar un proceso de acuerdo con la unidad de negocio.
Ciclo de vida del activo: Son todas las etapas definidas por la organización, que enmarcan la gestión de los activos físicos de la compañía desde su diseño conceptual hasta su disposición final.

Calidad de los datos:
La confianza en la confiabilidad y mantenimiento de los datos, así como en su análisis, tiene una estrecha dependencia en la calidad de los datos recolectados. Una información de alta calidad se caracteriza por:
- Tener informes completos de los datos en relación con sus especificaciones.
- Acatar las definiciones de confiabilidad en los parámetros, tipos de datos y formatos.
Precisión en la introducción, transferencia, manejo y almacenamiento de los datos (ya sea en forma manual o a través de mecanismos electrónicos).
Confiabilidad Operacional:
Es la filosofía de trabajo orientada en una serie de procesos de mejora continua, que incorporan de forma sistemática herramientas de diagnóstico, metodologías de análisis y nuevas tecnologías para optimizar la gestión, planeación, ejecución y control de la productividad. Además, lleva implícita la capacidad de una instalación (procesos, tecnología, personas) para cumplir su función o el propósito que se espera de ella, dentro de sus límites de diseño y bajo un contexto operacional específico.
Contexto Operacional:
Es el conjunto de circunstancias que condicionan la operación de un equipo o sistema. Estas están definidas por: localidad, ambiente, fluido de servicio, parámetros de operación, lineamientos ambientales, de seguridad y producción, calidad y disponibilidad de los insumos requeridos, configuración de trabajo, flexibilidad operacional, redundancia, alarmas, monitoreo de primera línea, entre otros.
Falla:
Es la pérdida de capacidad para realizar su función según se requiera.
Falla por Degradación:
Falla que no cesa la(s) función(es) fundamentales, pero afecta una o varias de ellas.
Fuente: ISO 14224 3.11
Falla Incipiente:
Imperfección en el estado o condición de un ítem que puede causar que una falla degradada o crítica ocurra eventualmente si no se realizan acciones correctivas.
Fuente: ISO 14224 3.40
Falla Latente o Falla No Detectada:
Es una falla que aún no se ha hecho evidente. Puede ser revelada mediante el mantenimiento preventivo o al producirse una falla del sistema.
Fuente: ISO 14224 3.44
Falla Oculta:
Falla que no es inmediatamente evidente para el personal de operaciones y/o mantenimiento.
Fuente: ISO 14224 3.35
Mecanismo de Falla:
Proceso físico, químico u otro que conduce a una falla.
Fuente: ISO 14224 3.29
Modo de Falla:
Forma en la que una falla es observada en el elemento que ha fallado.
Fuente: ISO 14224 3.30
Taxonomía:
Es una clasificación sistemática de los activos en grupos genéricos, sobre la base de factores comunes a varios de los ítems dentro de un activo, tales como: ubicación, uso, equipos y su subdivisión, componentes y listas de materiales.
Figura N°2. Pirámide de Niveles Taxonómicos
Fuente: Petróleos de Venezuela (2012), Norma MM-01-01-07

Pasos Básicos a Considerar Durante el Levantamiento del Proceso de Eliminación de Defectos
- Utilizar el Contexto Operacional para identificar el proceso y su funcionamiento.
- Evaluar el entorno en el que se encuentra el activo.
- Definir los límites, términos y requerimientos necesarios para llevar a cabo el proceso de eliminación de defectos y fallas en activos, monitorear la corrección de modos de falla y anomalías, con el fin de preservar su continuidad operativa y aumentar la confiabilidad.
Identificar, valorizar, definir, investigar, hacer seguimiento y controlar la eliminación de defectos y causas de falla en:
a) Incidentes en seguridad de procesos
b) Incidentes que afecten a personas, el ambiente o la propiedad
c) Fallas o averías esporádicas sobre activos productivos
d) Fallas o averías recurrentes sobre activos productivos

¿Cómo se integra la gestión del mantenimiento en la industria alineada al proceso de eliminación de defectos?
La gestión del mantenimiento en la industria es una tarea crítica para asegurar el éxito de la producción, la calidad y la mejora continua de los procesos. Ha identificado en los activos los elementos esenciales para mantener una operación eficiente y eficaz.
En este sentido, el proceso de eliminación de defectos forma parte de las herramientas estratégicas utilizadas en las industrias para reducir costos en los activos e incrementar sus niveles de confiabilidad y la rentabilidad del negocio. Este proceso implica una revisión sistemática y continua de los eventos de falla que puedan llegar a materializarse u ocurran durante cada etapa del ciclo de vida de los activos.
La aplicación de técnicas proactivas de confiabilidad desde la fase de diseño busca garantizar que el activo, en toda su vida útil hasta su desincorporación, cuente con herramientas que permitan gestionarlo de manera eficiente. Dentro de estas metodologías podemos mencionar: PMO, MCC, RCM, FMEA, RAM, criticidad y su vinculación con técnicas de investigación de fallas e incidentes, tales como: RCA, TapRooT, entre otras; las cuales buscan identificar, caracterizar, analizar y mitigar a su mínima expresión las causas fundamentales de las fallas o defectos.
El proceso de eliminación de defectos se enfoca en mejorar la confiabilidad y la continuidad operativa de los activos, lo que garantiza una mayor disponibilidad y rendimiento, reduciendo así los costos de operación, mantenimiento y reemplazo de activos.
Esta tarea involucra a múltiples departamentos y áreas de una empresa, como ingeniería, mantenimiento, producción y seguridad, entre otros, para asegurar una visión integral del proceso. La implementación de medidas preventivas, como inspecciones y mantenimiento programado, es una parte fundamental del proceso de eliminación de defectos, ya que permite anticipar posibles fallas y evitar interrupciones en la producción.
¿Cómo alinear el proceso de eliminación de defectos al ciclo PHVA?
El fundamento principal de un adecuado proceso de eliminación de defectos debe estar soportado bajo un esquema integrado del sistema de calidad de la empresa, detallando los documentos principales, así como la descripción de las diferentes técnicas a utilizar. A continuación, se plantea un modelo básico del esquema documental.

En este sentido, las empresas asumen un compromiso inmenso con la mejora continua en la gestión del activo, desde su fase de visualización hasta su desincorporación, lo que se traducirá en una operación más rentable y exitosa, al asegurar la confiabilidad y disponibilidad de estos.
¿Cómo jerarquizar las acciones de eliminación de defectos?
Con el fin de determinar la categoría a la que pertenece la tarea (acción o recomendación), se debe generar una matriz de selección y clasificación de acciones. Como por ejemplo:

El recuadro I corresponde a las tareas que, al implementarlas, eliminarían el defecto y cuyo costo o tiempo de implementación es bajo. Las actividades que queden enmarcadas en esta posición se deben categorizar como acciones.
El recuadro II corresponde a las tareas que, al implementarlas, eliminarían el defecto, pero el costo o tiempo de implementación es elevado. Estas tareas solo se categorizarán como recomendación.
El recuadro III corresponde a las tareas que, al implementarlas, no eliminan el defecto y tienen un costo bajo de implementación. El equipo de investigación debe determinar si se categorizan como recomendaciones.
El recuadro IV corresponde a tareas que, al implementarlas, no eliminan el defecto y tienen un costo alto de implementación. Se categorizan como recomendaciones.
Esta clasificación se debe definir en los documentos del proceso de eliminación de defectos.
¿Cómo verifico la efectividad de las acciones o recomendaciones de la eliminación de defectos?
La verificación de la efectividad de las acciones puede ser reportada trimestralmente por el ente ejecutor a la gerencia de Mantenimiento o al encargado del proceso, los cuales recomiendan los siguientes pasos:
a) Identificar paquetes de solución finalizados: se revisan los paquetes ejecutados y que hayan eliminado el defecto. En caso de desviaciones, se deben solicitar los ajustes al responsable de la acción.
b) Definir período de evaluación: de manera conjunta se define el período de evaluación de la efectividad, tomando como referencia el objetivo del tiempo medio entre fallas del modo de falla a eliminar.
¿Es posible implementar un proceso de eliminación de defectos?
La eliminación de defectos en activos no solo es posible, ¡sino también emocionante! Con la combinación adecuada de estrategias y herramientas, puedes transformar tu operación y alcanzar nuevos niveles de éxito. ¡Así que adelante, desafía los defectos y optimiza tus activos hoy mismo!
En resumen, el concepto universal de eliminación de defectos desde la óptica de la confiabilidad se basa en la prevención proactiva, el análisis de causas raíz, la mejora continua, el uso de datos y la participación del personal para garantizar la confiabilidad y disponibilidad de los activos y procesos en toda la organización.
Bibliografía
- Petróleos de Venezuela, Norma MM-01-01-01: Definiciones de Mantenimiento y Confiabilidad
- ISO 14224:2016
- Petróleos de Venezuela, Norma PDVSA MM-02-01-01: Jerarquización de Activos por Análisis de Criticidad
- La Serie de Normas ISO 55000, Herramienta para la Gestión de Activos – Víctor D. Manríquez, Ingeniero Mecánico, CMRP, MSc Energías Renovables, Ingeniero de Confiabilidad – Stork Perú SAC
- Fundamentos de la Gestión de Activos ISO 55001:2014 (Parte 1)
- Maintenance and Reliability Best Practices, Ramesh Gulati
- Reliability-Centered Maintenance, John Moubray
- Asset Management: A Systematic Approach to Factorial Improvement, David Greenwood
- Comité Técnico ISO/TC 251 sobre Gestión de Activos
Resumen laboral del autor
Ingeniero en Mantenimiento Mecánico con 18 años de experiencia.
Área profesional: Confiabilidad operacional, mantenimiento, sistema integrado de gestión y transporte terrestre, en la industria petrolera (PDVSA). Experiencia con PDVSA INTEVEP para la elaboración, revisión y actualización de normas PDVSA, tales como:
- Modelo de gerencia de mantenimiento
- Definiciones de mantenimiento y confiabilidad
- Niveles de mantenimiento
- Estructura de activos (jerarquización de sistemas y taxonomía de equipos en PDVSA)
- Guía para definir la estructura de activos en PDVSA
- Indicadores de gestión del proceso de mantenimiento
Estudios:
- Especialización en Finanzas
- Diplomado en Gerencia de Mantenimiento Industrial
- Diplomado en Análisis Probabilístico de Riesgos en Proyectos de Exploración y Producción
- Especialización en Ingeniería de Mantenimiento
- Correo electrónico: ljmfl7788@gmail.com
- Contacto móvil: +58 424 9431320
Dinos qué te ha parecido el artículo

-1749066577960.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D1b84849c-cd88-4fd6-b925-9b80d063c860&w=3840&q=100)
¡DESAFÍA LOS DEFECTOS Y OPTIMIZA TUS ACTIVOS! ESTRATEGIAS INNOVADORAS PARA LA ELIMINACIÓN DE DEFECTOS EN PROGRAMAS DE MANTENIMIENTO
En virtud de hacer extensiva La Otra Visión de la Confiabilidad Operacional, desde una perspectiva simplista y de fácil comprensión para el lector, les presento una manera práctica y sencilla de abordar un Proceso de Eliminación de Defectos en Activos de Producción y vincularlo a la Confiabilidad Operacional.
¿Te enfrentas a desafíos constantes debido a defectos en tus activos? ¡No estás solo! En este artículo, te mostraremos cómo superar estos obstáculos y llevar tu operación al siguiente nivel. Con ejemplos inspiradores y consejos prácticos, te invitamos a embarcarte en un viaje hacia la eliminación de defectos y la optimización de tus activos.
La eliminación de defectos en activos dentro de un programa de mantenimiento es fundamental para garantizar la eficiencia operativa y la sostenibilidad empresarial. Sin embargo, este proceso no está exento de desafíos, especialmente cuando se considera la complejidad de las operaciones y la participación de personas en todos los niveles de la organización.
En este artículo, se examinará la naturaleza de los defectos, sus consecuencias y las estrategias necesarias para abordarlos de manera efectiva, cuya finalidad radica en mejorar la rentabilidad de los procesos productivos. Es importante entender que, cada día, se dedican enormes esfuerzos a visualizar, identificar, analizar e implantar mejores prácticas operacionales para la solución de problemas y la toma de decisiones efectivas y acertadas, que involucren un alto impacto en las áreas operativas de una empresa.
De este modo, la actividad empresarial se acompaña esencialmente de la incertidumbre, lo que predetermina la necesidad de elegir entre diferentes alternativas para la eliminación de defectos, teniendo en cuenta las metodologías de confiabilidad operacional.
Palabras clave: Eliminación de defectos, confiabilidad operacional, criticidad, frecuencia de falla, taxonomía, contexto operacional.
Un Proceso de Eliminación de Defectos desde la Perspectiva de ISO 55000
Integra un enfoque sistemático basado en riesgos para la gestión de activos, con el objetivo de optimizar el desempeño y el valor de estos a lo largo de su ciclo de vida y así garantizar la sostenibilidad, considerando como mínimo lo siguiente:
- Gestión integral de activos
- Mejora continua
- Enfoque basado en riesgos
- Énfasis en la sostenibilidad
Participación de las partes interesadas
(Jean Farfán)
Un Proceso de Eliminación de Defectos orientado a la óptica de la Confiabilidad Operacional y la IA, puede resumirse en lo siguiente: prevención proactiva, análisis de causa raíz, mejora continua, uso de datos, participación del personal, big data e internet de las cosas como herramientas integradas en la identificación de problemas y planteamiento de soluciones basadas en datos.
En resumen, la IA no solo ayuda a eliminar defectos, sino que también contribuye a la confiabilidad operacional al prevenir problemas y optimizar procesos. Integrarla a la estrategia de mantenimiento es esencial para garantizar la confiabilidad de los activos a lo largo de su ciclo de vida.
(Jean Farfán)
Activo: Es un artículo, cosa o entidad que tiene un valor potencial o real para una organización. El valor puede ser tangible o intangible, financiero o no financiero.
Fuente: ISO 55000 3.2.1
Instalación: Conjunto de activos destinados a manejar un proceso de acuerdo con la unidad de negocio.
Ciclo de vida del activo: Son todas las etapas definidas por la organización, que enmarcan la gestión de los activos físicos de la compañía desde su diseño conceptual hasta su disposición final.

Calidad de los datos:
La confianza en la confiabilidad y mantenimiento de los datos, así como en su análisis, tiene una estrecha dependencia en la calidad de los datos recolectados. Una información de alta calidad se caracteriza por:
- Tener informes completos de los datos en relación con sus especificaciones.
- Acatar las definiciones de confiabilidad en los parámetros, tipos de datos y formatos.
Precisión en la introducción, transferencia, manejo y almacenamiento de los datos (ya sea en forma manual o a través de mecanismos electrónicos).
Confiabilidad Operacional:
Es la filosofía de trabajo orientada en una serie de procesos de mejora continua, que incorporan de forma sistemática herramientas de diagnóstico, metodologías de análisis y nuevas tecnologías para optimizar la gestión, planeación, ejecución y control de la productividad. Además, lleva implícita la capacidad de una instalación (procesos, tecnología, personas) para cumplir su función o el propósito que se espera de ella, dentro de sus límites de diseño y bajo un contexto operacional específico.
Contexto Operacional:
Es el conjunto de circunstancias que condicionan la operación de un equipo o sistema. Estas están definidas por: localidad, ambiente, fluido de servicio, parámetros de operación, lineamientos ambientales, de seguridad y producción, calidad y disponibilidad de los insumos requeridos, configuración de trabajo, flexibilidad operacional, redundancia, alarmas, monitoreo de primera línea, entre otros.
Falla:
Es la pérdida de capacidad para realizar su función según se requiera.
Falla por Degradación:
Falla que no cesa la(s) función(es) fundamentales, pero afecta una o varias de ellas.
Fuente: ISO 14224 3.11
Falla Incipiente:
Imperfección en el estado o condición de un ítem que puede causar que una falla degradada o crítica ocurra eventualmente si no se realizan acciones correctivas.
Fuente: ISO 14224 3.40
Falla Latente o Falla No Detectada:
Es una falla que aún no se ha hecho evidente. Puede ser revelada mediante el mantenimiento preventivo o al producirse una falla del sistema.
Fuente: ISO 14224 3.44
Falla Oculta:
Falla que no es inmediatamente evidente para el personal de operaciones y/o mantenimiento.
Fuente: ISO 14224 3.35
Mecanismo de Falla:
Proceso físico, químico u otro que conduce a una falla.
Fuente: ISO 14224 3.29
Modo de Falla:
Forma en la que una falla es observada en el elemento que ha fallado.
Fuente: ISO 14224 3.30
Taxonomía:
Es una clasificación sistemática de los activos en grupos genéricos, sobre la base de factores comunes a varios de los ítems dentro de un activo, tales como: ubicación, uso, equipos y su subdivisión, componentes y listas de materiales.
Figura N°2. Pirámide de Niveles Taxonómicos
Fuente: Petróleos de Venezuela (2012), Norma MM-01-01-07

Pasos Básicos a Considerar Durante el Levantamiento del Proceso de Eliminación de Defectos
- Utilizar el Contexto Operacional para identificar el proceso y su funcionamiento.
- Evaluar el entorno en el que se encuentra el activo.
- Definir los límites, términos y requerimientos necesarios para llevar a cabo el proceso de eliminación de defectos y fallas en activos, monitorear la corrección de modos de falla y anomalías, con el fin de preservar su continuidad operativa y aumentar la confiabilidad.
Identificar, valorizar, definir, investigar, hacer seguimiento y controlar la eliminación de defectos y causas de falla en:
a) Incidentes en seguridad de procesos
b) Incidentes que afecten a personas, el ambiente o la propiedad
c) Fallas o averías esporádicas sobre activos productivos
d) Fallas o averías recurrentes sobre activos productivos

¿Cómo se integra la gestión del mantenimiento en la industria alineada al proceso de eliminación de defectos?
La gestión del mantenimiento en la industria es una tarea crítica para asegurar el éxito de la producción, la calidad y la mejora continua de los procesos. Ha identificado en los activos los elementos esenciales para mantener una operación eficiente y eficaz.
En este sentido, el proceso de eliminación de defectos forma parte de las herramientas estratégicas utilizadas en las industrias para reducir costos en los activos e incrementar sus niveles de confiabilidad y la rentabilidad del negocio. Este proceso implica una revisión sistemática y continua de los eventos de falla que puedan llegar a materializarse u ocurran durante cada etapa del ciclo de vida de los activos.
La aplicación de técnicas proactivas de confiabilidad desde la fase de diseño busca garantizar que el activo, en toda su vida útil hasta su desincorporación, cuente con herramientas que permitan gestionarlo de manera eficiente. Dentro de estas metodologías podemos mencionar: PMO, MCC, RCM, FMEA, RAM, criticidad y su vinculación con técnicas de investigación de fallas e incidentes, tales como: RCA, TapRooT, entre otras; las cuales buscan identificar, caracterizar, analizar y mitigar a su mínima expresión las causas fundamentales de las fallas o defectos.
El proceso de eliminación de defectos se enfoca en mejorar la confiabilidad y la continuidad operativa de los activos, lo que garantiza una mayor disponibilidad y rendimiento, reduciendo así los costos de operación, mantenimiento y reemplazo de activos.
Esta tarea involucra a múltiples departamentos y áreas de una empresa, como ingeniería, mantenimiento, producción y seguridad, entre otros, para asegurar una visión integral del proceso. La implementación de medidas preventivas, como inspecciones y mantenimiento programado, es una parte fundamental del proceso de eliminación de defectos, ya que permite anticipar posibles fallas y evitar interrupciones en la producción.
¿Cómo alinear el proceso de eliminación de defectos al ciclo PHVA?
El fundamento principal de un adecuado proceso de eliminación de defectos debe estar soportado bajo un esquema integrado del sistema de calidad de la empresa, detallando los documentos principales, así como la descripción de las diferentes técnicas a utilizar. A continuación, se plantea un modelo básico del esquema documental.

En este sentido, las empresas asumen un compromiso inmenso con la mejora continua en la gestión del activo, desde su fase de visualización hasta su desincorporación, lo que se traducirá en una operación más rentable y exitosa, al asegurar la confiabilidad y disponibilidad de estos.
¿Cómo jerarquizar las acciones de eliminación de defectos?
Con el fin de determinar la categoría a la que pertenece la tarea (acción o recomendación), se debe generar una matriz de selección y clasificación de acciones. Como por ejemplo:

El recuadro I corresponde a las tareas que, al implementarlas, eliminarían el defecto y cuyo costo o tiempo de implementación es bajo. Las actividades que queden enmarcadas en esta posición se deben categorizar como acciones.
El recuadro II corresponde a las tareas que, al implementarlas, eliminarían el defecto, pero el costo o tiempo de implementación es elevado. Estas tareas solo se categorizarán como recomendación.
El recuadro III corresponde a las tareas que, al implementarlas, no eliminan el defecto y tienen un costo bajo de implementación. El equipo de investigación debe determinar si se categorizan como recomendaciones.
El recuadro IV corresponde a tareas que, al implementarlas, no eliminan el defecto y tienen un costo alto de implementación. Se categorizan como recomendaciones.
Esta clasificación se debe definir en los documentos del proceso de eliminación de defectos.
¿Cómo verifico la efectividad de las acciones o recomendaciones de la eliminación de defectos?
La verificación de la efectividad de las acciones puede ser reportada trimestralmente por el ente ejecutor a la gerencia de Mantenimiento o al encargado del proceso, los cuales recomiendan los siguientes pasos:
a) Identificar paquetes de solución finalizados: se revisan los paquetes ejecutados y que hayan eliminado el defecto. En caso de desviaciones, se deben solicitar los ajustes al responsable de la acción.
b) Definir período de evaluación: de manera conjunta se define el período de evaluación de la efectividad, tomando como referencia el objetivo del tiempo medio entre fallas del modo de falla a eliminar.
¿Es posible implementar un proceso de eliminación de defectos?
La eliminación de defectos en activos no solo es posible, ¡sino también emocionante! Con la combinación adecuada de estrategias y herramientas, puedes transformar tu operación y alcanzar nuevos niveles de éxito. ¡Así que adelante, desafía los defectos y optimiza tus activos hoy mismo!
En resumen, el concepto universal de eliminación de defectos desde la óptica de la confiabilidad se basa en la prevención proactiva, el análisis de causas raíz, la mejora continua, el uso de datos y la participación del personal para garantizar la confiabilidad y disponibilidad de los activos y procesos en toda la organización.
Bibliografía
- Petróleos de Venezuela, Norma MM-01-01-01: Definiciones de Mantenimiento y Confiabilidad
- ISO 14224:2016
- Petróleos de Venezuela, Norma PDVSA MM-02-01-01: Jerarquización de Activos por Análisis de Criticidad
- La Serie de Normas ISO 55000, Herramienta para la Gestión de Activos – Víctor D. Manríquez, Ingeniero Mecánico, CMRP, MSc Energías Renovables, Ingeniero de Confiabilidad – Stork Perú SAC
- Fundamentos de la Gestión de Activos ISO 55001:2014 (Parte 1)
- Maintenance and Reliability Best Practices, Ramesh Gulati
- Reliability-Centered Maintenance, John Moubray
- Asset Management: A Systematic Approach to Factorial Improvement, David Greenwood
- Comité Técnico ISO/TC 251 sobre Gestión de Activos
Resumen laboral del autor
Ingeniero en Mantenimiento Mecánico con 18 años de experiencia.
Área profesional: Confiabilidad operacional, mantenimiento, sistema integrado de gestión y transporte terrestre, en la industria petrolera (PDVSA). Experiencia con PDVSA INTEVEP para la elaboración, revisión y actualización de normas PDVSA, tales como:
- Modelo de gerencia de mantenimiento
- Definiciones de mantenimiento y confiabilidad
- Niveles de mantenimiento
- Estructura de activos (jerarquización de sistemas y taxonomía de equipos en PDVSA)
- Guía para definir la estructura de activos en PDVSA
- Indicadores de gestión del proceso de mantenimiento
Estudios:
- Especialización en Finanzas
- Diplomado en Gerencia de Mantenimiento Industrial
- Diplomado en Análisis Probabilístico de Riesgos en Proyectos de Exploración y Producción
- Especialización en Ingeniería de Mantenimiento
- Correo electrónico: ljmfl7788@gmail.com
- Contacto móvil: +58 424 9431320
Dinos qué te ha parecido el artículo
-1749066577960.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D1b84849c-cd88-4fd6-b925-9b80d063c860&w=3840&q=100)
Vibraciones mecánicas en Python
Artículo
Introducción
La vibración de un objeto es causada por una fuerza de excitación. Esta fuerza se puede aplicar externamente al objeto o puede tener su origen dentro del objeto. Por eso, un análisis de vibración puede determinar las fuerzas de excitación que actúan en una máquina. Estas fuerzas dependen del estado de la máquina, y el conocimiento de sus características e interacciones permite diagnosticar un problema en la máquina [1].
Actualmente, en los diseños de todo tipo de máquinas rotativas se tienen en cuenta las técnicas de separación y reducción de las vibraciones. En consecuencia, ha aumentado la necesidad de medir y analizar con precisión las vibraciones mecánicas. El proceso de medición y análisis se lleva a cabo cómodamente con la ayuda de la electrónica moderna, utilizando acelerómetros que convierten el movimiento vibratorio en una señal eléctrica [2].
Para determinar los niveles de riesgo y el impacto de las vibraciones mecánicas en las máquinas, la ISO ha definido un estándar que clasifica las máquinas en grupos y que define rangos permisibles de vibración para el diagnóstico de la salud de la maquinaria. La mayoría de la maquinaria rotativa está cobijada en la clasificación general para maquinaria crítica: ISO 10816-3.
El desarrollo de software para análisis de señales es, entonces, una herramienta fundamental para el análisis de vibraciones. Lenguajes de programación de uso libre, como Python, poseen librerías especializadas para la modelación y análisis de estas señales producidas por vibraciones mecánicas, y se convierten en un complemento fundamental cuando solo se dispone de la medición de la vibración y no de las demás etapas del análisis.
Este artículo pretende enfocarse en el uso de una librería de Python llamada “vibration_toolbox”, pero se deja claro al lector que esta herramienta no es la única que ofrece el lenguaje Python para el estudio, análisis y simulación de señales vibratorias, y que no reemplaza un servicio especializado de análisis de vibraciones mecánicas para los activos.
Parámetros de medición y unidades
Desplazamiento: Es la distancia entre la posición de la partícula que vibra y su posición de reposo. Sus unidades son: unidades de longitud (L); in, mm, ft, m, dB.
Velocidad: Es la tasa de cambio de la posición de la partícula que vibra con respecto al tiempo. Sus unidades son: (L/T); in/s, mm/s, ft/s, m/s, dB.
Aceleración: Es la tasa de cambio de la velocidad con respecto al tiempo. Sus unidades son: (L/T²); in/s², mm/s², ft/s², m/s², dB.
Frecuencia: Es el número de veces que se produce un ciclo de movimiento completo durante un periodo de un segundo, y se mide en hercios (Hz). En la práctica, las señales de vibración suelen estar formadas por muchas frecuencias que se producen simultáneamente. Por tanto, solo con observar un patrón de amplitud con respecto al tiempo no podemos saber de forma inmediata cuántos componentes vibran y con qué frecuencias [2].
Para distinguir los distintos componentes, es preciso representar la amplitud de vibración con respecto a la frecuencia. Un análisis en frecuencia es la descomposición de las señales de vibración en componentes de frecuencia individuales. Esta técnica puede considerarse la piedra angular de las medidas de vibración que se realizan con fines de diagnóstico. El gráfico que muestra los niveles de vibración en función de la frecuencia se denomina espectrograma de frecuencia [2].
![Ilustración 1. Transformación de varias señales de vibración del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia. Fuente [2].](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489600899-1749489600899.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D119aa3e2-94ca-4837-a846-b4ced0c15fa6&w=828&q=75)
La amplitud de la vibración, que es la característica que describe su magnitud, puede cuantificarse de varias maneras. El diagrama de más abajo muestra la relación entre el nivel de pico a pico, el nivel pico, el nivel medio y el nivel RMS de una onda sinusoidal.
El valor de pico a pico es particularmente valioso porque indica la amplitud máxima de la onda. Resulta útil, por ejemplo, cuando el desplazamiento vibratorio de un componente de una máquina es un factor crítico a efectos de la tensión máxima que admite o a la hora de dimensionar holguras mecánicas.
El valor pico resulta muy útil para indicar el nivel de los impactos de corta duración. No obstante, como se puede apreciar en el diagrama, los valores pico solo indican cuál es el nivel máximo, sin tener en cuenta el histórico temporal de la onda.
En cambio, el valor medio rectificado sí tiene en cuenta ese histórico temporal, aunque su interés práctico es limitado, porque no guarda una relación directa con ninguna magnitud física útil.
El valor cuadrático medio o RMS es la medida de amplitud más relevante, porque tiene en cuenta el histórico temporal de la onda y, además, da un valor de amplitud que está relacionado directamente con el contenido de energía y, por tanto, con la capacidad destructiva de la vibración [2].
![Ilustración 2. Descomposición de una señal sinusoidal de vibración. Fuente [2]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489602026-1749489602026.png%3Falt%3Dmedia%26token%3Daa651908-971a-4c6a-b492-7bd61446c8e2&w=828&q=75)
Funciones estadísticas de Python aplicadas al modelamiento de vibraciones mecánicas
Root Mean Square (RMS):
La raíz media cuadrada, o RMS, es una forma de medir la intensidad de una vibración mecánica a través de su energía promedio dentro de una ventana de tiempo determinada [3].
Fórmula:
RMS = √(1/n × Σ(xᵢ)²)
En Python, podemos calcular el RMS de la siguiente manera [3]:
import numpy as np # Importamos módulo de cálculos numéricos, vectoriales y matriciales
import matplotlib.pyplot as plt # Importamos el módulo para graficar
np.random.seed(0)
signal = 0.5 * np.random.randn(1000) # Desviación estándar de 0.5
rms = np.sqrt(np.mean(signal**2))
plt.plot(signal, c="indigo")
plt.axhline(y=rms, color='red', linestyle='--', label=f"RMS: {rms:.2f}")
plt.title(f"Signal with RMS: {rms:.2f}")
plt.xlabel("Sample")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.legend()
plt.show()
![Ilustración 3. Gráfico de una señal de vibración con un RMS de 0.49. Fuente: [3]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489603116-1749489603117.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D8268c290-ca6a-43e3-befa-996334c25889&w=1200&q=75)
Si agregamos a la señal cualquier excitación, veremos en el valor RMS su energía adicional [3]:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
# Ruido blanco con desviación estándar de 0.5
noise = 0.5 * np.random.randn(1000)
# Crear un pulso de 20 muestras con offset DC
spike = np.zeros(1000)
spike[500:520] = 5 # Agrega un offset de 5 durante 20 puntos
# Señal combinada
signal = noise + spike
# Cálculo del valor RMS
rms = np.sqrt(np.mean(signal**2))
# Gráfico de la señal y línea RMS
plt.plot(signal, c="indigo")
plt.axhline(y=rms, color='red', linestyle='--', label=f"RMS: {rms:.2f}")
plt.title(f"Signal with RMS: {rms:.2f}")
plt.xlabel("Sample")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.legend()
plt.show()
![Ilustración 4. Gráfico de una señal de vibración con un RMS afectado por una excitación. Fuente: [3]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489604268-1749489604268.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D4c02c162-5349-4915-9735-a4129479964c&w=1200&q=75)
Amplitud máxima:
Es simplemente el valor máximo de la magnitud de la vibración dentro de la ventana gráfica. Para determinarla, debemos hacer uso del factor de cresta, definido como:
Cf = max|xᵢ| / RMS(x)
Código en Python para calcular la amplitud máxima y el factor de cresta de una señal [3]:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
# Generación de ruido con desviación estándar de 0.5
noise = 0.5 * np.random.randn(1000)
# Evento transitorio de alta amplitud
spike = np.zeros(1000)
spike[500:520] = 5
# Señal combinada
signal = noise + spike
# Amplitud máxima (valor absoluto)
peak_amplitude = np.max(np.abs(signal))
# Valor RMS
rms = np.sqrt(np.mean(signal**2))
# Factor de cresta
crest_factor = peak_amplitude / rms
# Gráfico
plt.plot(signal, c="indigo")
plt.axhline(y=peak_amplitude, color='r', linestyle='--', label=f"Peak Amplitude: {peak_amplitude:.2f}")
plt.title(f"Signal with Peak Amplitude Highlighted\nCrest Factor: {crest_factor:.2f}")
plt.xlabel("Sample")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.legend()
plt.show()
![Ilustración 8. Gráfico de señal con un pico de amplitud agrandada. Fuente: [3]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489605141-1749489605141.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D8ba9698b-7eea-4e56-b54e-9c16113c8d36&w=1200&q=75)
El factor de cresta para varias señales se puede calcular de la siguiente manera [3]:
Import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
# Señal sinusoidal con bajo factor de cresta
low_crest_signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * np.linspace(0, 1, 1000))
# Copia con un pico agregado para simular un alto factor de cresta
high_crest_signal = low_crest_signal.copy()
high_crest_signal[500] += 5 # Agrega un pico aislado
# Cálculo de los factores de cresta
low_crest_factor = np.max(np.abs(low_crest_signal)) / np.sqrt(np.mean(low_crest_signal**2))
high_crest_factor = np.max(np.abs(high_crest_signal)) / np.sqrt(np.mean(high_crest_signal**2))
# Gráficos comparativos
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(low_crest_signal, c="indigo")
plt.title(f"Low Crest Factor: {low_crest_factor:.2f}")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(high_crest_signal, c="indigo")
plt.title(f"High Crest Factor: {high_crest_factor:.2f}")
plt.show()
![Ilustración 6. Gráfico que compara dos señales de vibraciones con factores de cresta diferentes. Fuente: [3]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489606212-1749489606212.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D31a51837-67ec-49e9-ba41-117aa5ac16fa&w=1920&q=75)
Vibration Toolbox en Python
Antes de adentrarnos en esta librería, conviene revisar un concepto más:
El número de grados de libertad de un sistema vibratorio se puede definir como el número de coordenadas independientes necesarias para especificar su configuración en cualquier instante [4].
Instalación del paquete vibration_toolbox
Para este artículo se hizo uso de la plataforma Google Colaboratory, y en esta basta con ejecutar la siguiente instrucción para instalar la librería: !pip install vibration_toolbox
Importación de los módulos necesarios
import numpy as np
import vibration_toolbox as vtb
%matplotlib inline
Simulación de una señal de vibración de un grado de libertad en Python [4]
Con una simple instrucción, podemos obtener una representación gráfica de una señal vibratoria correspondiente a un sistema de un grado de libertad:
# Grado uno de libertad
vtb.time_plot()
![Ilustración 7. Representación gráfica en Python del desplazamiento de una señal vibratoria de 1 grado de libertad en el dominio del tiempo. Fuente: [4].](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489606931-1749489606931.png%3Falt%3Dmedia%26token%3Df43ac4bc-4448-4f47-812f-85f1879f76f8&w=1080&q=75)
En el gráfico anterior podemos observar cómo una señal con magnitud inicial de 1.0 (0-pico) se va disipando en el tiempo hasta alcanzar una magnitud de cero.
Aplicando la siguiente instrucción:
vtb.phase_plot()
se obtiene el siguiente gráfico de fase, el cual representa el comportamiento del sistema en el espacio de estados (posición vs. velocidad), mostrando cómo la oscilación converge al equilibrio.
![Ilustración 8. Representación gráfica de velocidad vs desplazamiento de una señal de vibración en Python. Fuente: [4].](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489607946-1749489607946.png%3Falt%3Dmedia%26token%3Da9342ce9-55f0-470d-93bd-079245e4c25f&w=828&q=75)
r, A = vtb.steady_state_response(zs=[0.1, 0.3, 0.8], rmin=0, rmax=2)
![Ilustración 9. Representación gráfica de amplitud normal y Fase vs frecuencia de radio en Python. Como respuesta al estado estable. Fuente: [4].](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489608843-1749489608844.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D815c7ec7-4ec9-435d-b91f-c72249497d83&w=1080&q=75)
Ahora miremos cómo se representan diferentes tipos de respuestas a señales de vibración.
display(vtb.sdof_interact())
![Ilustración 10. Gráfico de diferentes respuestas a señales de vibración. Fuente: [4].](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489609837-1749489609837.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D6c94f2b7-596b-4ee9-b950-4b8c79a9e251&w=1200&q=75)
En la imagen superior izquierda tenemos el gráfico a una respuesta tipo impulso, en el eje vertical la posición x(t) y en el eje horizontal el tiempo (t). Podemos observar como la magnitud de la señal se va disipando a medida que el tiempo aumenta, es decir x(t) tiende a cero cuando t tiende a infinito. En la imagen superior derecha tenemos el gráfico de una respuesta a una señal tipo escalón.
En la parte inferior izquierda tenemos dos respuestas una en magnitud y otra en fase. Y en la parte inferior derecha tenemos un gráfico de una respuesta en el plano real o imaginario.
Conclusiones:
- Las señales producidas por las vibraciones mecánicas de la maquinaria rotativa son un insumo muy importante para determinar el nivel de degradación actual de muchos de los componentes críticos de las máquinas rotativas.
- Si cuentas con data de medidores de vibraciones instalados en tu planta y no cuentas con un software de interpretación y análisis, Python te permite tener el primer acercamiento ala caracterización y modelamiento de esos datos de vibración.
- Python por sí solo no reemplaza los servicios especializados de analistas de vibraciones, pero si puede ayudar a comprender el fenómeno físico de la vibración.
- El análisis de vibraciones mecánicas es necesario pero no suficiente para implementar un plan de mantenimiento basado en condición (CbM) o mantenimiento predictivo (PdM).
Cibergrafìa
- Predictiva21 – Artículo sobre vibraciones
- Bruel & Kjaer – Guía completa para la medición de vibraciones
- Reduct.store – Análisis de datos de vibración utilizando Python
- Librería vibration_toolbox en Python – Documentación oficial
Dinos qué te ha parecido el artículo

-1749066577960.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D1b84849c-cd88-4fd6-b925-9b80d063c860&w=3840&q=100)
Introducción
La vibración de un objeto es causada por una fuerza de excitación. Esta fuerza se puede aplicar externamente al objeto o puede tener su origen dentro del objeto. Por eso, un análisis de vibración puede determinar las fuerzas de excitación que actúan en una máquina. Estas fuerzas dependen del estado de la máquina, y el conocimiento de sus características e interacciones permite diagnosticar un problema en la máquina [1].
Actualmente, en los diseños de todo tipo de máquinas rotativas se tienen en cuenta las técnicas de separación y reducción de las vibraciones. En consecuencia, ha aumentado la necesidad de medir y analizar con precisión las vibraciones mecánicas. El proceso de medición y análisis se lleva a cabo cómodamente con la ayuda de la electrónica moderna, utilizando acelerómetros que convierten el movimiento vibratorio en una señal eléctrica [2].
Para determinar los niveles de riesgo y el impacto de las vibraciones mecánicas en las máquinas, la ISO ha definido un estándar que clasifica las máquinas en grupos y que define rangos permisibles de vibración para el diagnóstico de la salud de la maquinaria. La mayoría de la maquinaria rotativa está cobijada en la clasificación general para maquinaria crítica: ISO 10816-3.
El desarrollo de software para análisis de señales es, entonces, una herramienta fundamental para el análisis de vibraciones. Lenguajes de programación de uso libre, como Python, poseen librerías especializadas para la modelación y análisis de estas señales producidas por vibraciones mecánicas, y se convierten en un complemento fundamental cuando solo se dispone de la medición de la vibración y no de las demás etapas del análisis.
Este artículo pretende enfocarse en el uso de una librería de Python llamada “vibration_toolbox”, pero se deja claro al lector que esta herramienta no es la única que ofrece el lenguaje Python para el estudio, análisis y simulación de señales vibratorias, y que no reemplaza un servicio especializado de análisis de vibraciones mecánicas para los activos.
Parámetros de medición y unidades
Desplazamiento: Es la distancia entre la posición de la partícula que vibra y su posición de reposo. Sus unidades son: unidades de longitud (L); in, mm, ft, m, dB.
Velocidad: Es la tasa de cambio de la posición de la partícula que vibra con respecto al tiempo. Sus unidades son: (L/T); in/s, mm/s, ft/s, m/s, dB.
Aceleración: Es la tasa de cambio de la velocidad con respecto al tiempo. Sus unidades son: (L/T²); in/s², mm/s², ft/s², m/s², dB.
Frecuencia: Es el número de veces que se produce un ciclo de movimiento completo durante un periodo de un segundo, y se mide en hercios (Hz). En la práctica, las señales de vibración suelen estar formadas por muchas frecuencias que se producen simultáneamente. Por tanto, solo con observar un patrón de amplitud con respecto al tiempo no podemos saber de forma inmediata cuántos componentes vibran y con qué frecuencias [2].
Para distinguir los distintos componentes, es preciso representar la amplitud de vibración con respecto a la frecuencia. Un análisis en frecuencia es la descomposición de las señales de vibración en componentes de frecuencia individuales. Esta técnica puede considerarse la piedra angular de las medidas de vibración que se realizan con fines de diagnóstico. El gráfico que muestra los niveles de vibración en función de la frecuencia se denomina espectrograma de frecuencia [2].
![Ilustración 1. Transformación de varias señales de vibración del dominio del tiempo al dominio de la frecuencia. Fuente [2].](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489600899-1749489600899.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D119aa3e2-94ca-4837-a846-b4ced0c15fa6&w=828&q=75)
La amplitud de la vibración, que es la característica que describe su magnitud, puede cuantificarse de varias maneras. El diagrama de más abajo muestra la relación entre el nivel de pico a pico, el nivel pico, el nivel medio y el nivel RMS de una onda sinusoidal.
El valor de pico a pico es particularmente valioso porque indica la amplitud máxima de la onda. Resulta útil, por ejemplo, cuando el desplazamiento vibratorio de un componente de una máquina es un factor crítico a efectos de la tensión máxima que admite o a la hora de dimensionar holguras mecánicas.
El valor pico resulta muy útil para indicar el nivel de los impactos de corta duración. No obstante, como se puede apreciar en el diagrama, los valores pico solo indican cuál es el nivel máximo, sin tener en cuenta el histórico temporal de la onda.
En cambio, el valor medio rectificado sí tiene en cuenta ese histórico temporal, aunque su interés práctico es limitado, porque no guarda una relación directa con ninguna magnitud física útil.
El valor cuadrático medio o RMS es la medida de amplitud más relevante, porque tiene en cuenta el histórico temporal de la onda y, además, da un valor de amplitud que está relacionado directamente con el contenido de energía y, por tanto, con la capacidad destructiva de la vibración [2].
![Ilustración 2. Descomposición de una señal sinusoidal de vibración. Fuente [2]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489602026-1749489602026.png%3Falt%3Dmedia%26token%3Daa651908-971a-4c6a-b492-7bd61446c8e2&w=828&q=75)
Funciones estadísticas de Python aplicadas al modelamiento de vibraciones mecánicas
Root Mean Square (RMS):
La raíz media cuadrada, o RMS, es una forma de medir la intensidad de una vibración mecánica a través de su energía promedio dentro de una ventana de tiempo determinada [3].
Fórmula:
RMS = √(1/n × Σ(xᵢ)²)
En Python, podemos calcular el RMS de la siguiente manera [3]:
import numpy as np # Importamos módulo de cálculos numéricos, vectoriales y matriciales
import matplotlib.pyplot as plt # Importamos el módulo para graficar
np.random.seed(0)
signal = 0.5 * np.random.randn(1000) # Desviación estándar de 0.5
rms = np.sqrt(np.mean(signal**2))
plt.plot(signal, c="indigo")
plt.axhline(y=rms, color='red', linestyle='--', label=f"RMS: {rms:.2f}")
plt.title(f"Signal with RMS: {rms:.2f}")
plt.xlabel("Sample")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.legend()
plt.show()
![Ilustración 3. Gráfico de una señal de vibración con un RMS de 0.49. Fuente: [3]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489603116-1749489603117.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D8268c290-ca6a-43e3-befa-996334c25889&w=1200&q=75)
Si agregamos a la señal cualquier excitación, veremos en el valor RMS su energía adicional [3]:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
# Ruido blanco con desviación estándar de 0.5
noise = 0.5 * np.random.randn(1000)
# Crear un pulso de 20 muestras con offset DC
spike = np.zeros(1000)
spike[500:520] = 5 # Agrega un offset de 5 durante 20 puntos
# Señal combinada
signal = noise + spike
# Cálculo del valor RMS
rms = np.sqrt(np.mean(signal**2))
# Gráfico de la señal y línea RMS
plt.plot(signal, c="indigo")
plt.axhline(y=rms, color='red', linestyle='--', label=f"RMS: {rms:.2f}")
plt.title(f"Signal with RMS: {rms:.2f}")
plt.xlabel("Sample")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.legend()
plt.show()
![Ilustración 4. Gráfico de una señal de vibración con un RMS afectado por una excitación. Fuente: [3]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489604268-1749489604268.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D4c02c162-5349-4915-9735-a4129479964c&w=1200&q=75)
Amplitud máxima:
Es simplemente el valor máximo de la magnitud de la vibración dentro de la ventana gráfica. Para determinarla, debemos hacer uso del factor de cresta, definido como:
Cf = max|xᵢ| / RMS(x)
Código en Python para calcular la amplitud máxima y el factor de cresta de una señal [3]:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
# Generación de ruido con desviación estándar de 0.5
noise = 0.5 * np.random.randn(1000)
# Evento transitorio de alta amplitud
spike = np.zeros(1000)
spike[500:520] = 5
# Señal combinada
signal = noise + spike
# Amplitud máxima (valor absoluto)
peak_amplitude = np.max(np.abs(signal))
# Valor RMS
rms = np.sqrt(np.mean(signal**2))
# Factor de cresta
crest_factor = peak_amplitude / rms
# Gráfico
plt.plot(signal, c="indigo")
plt.axhline(y=peak_amplitude, color='r', linestyle='--', label=f"Peak Amplitude: {peak_amplitude:.2f}")
plt.title(f"Signal with Peak Amplitude Highlighted\nCrest Factor: {crest_factor:.2f}")
plt.xlabel("Sample")
plt.ylabel("Amplitude")
plt.legend()
plt.show()
![Ilustración 8. Gráfico de señal con un pico de amplitud agrandada. Fuente: [3]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489605141-1749489605141.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D8ba9698b-7eea-4e56-b54e-9c16113c8d36&w=1200&q=75)
El factor de cresta para varias señales se puede calcular de la siguiente manera [3]:
Import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
np.random.seed(0)
# Señal sinusoidal con bajo factor de cresta
low_crest_signal = np.sin(2 * np.pi * 5 * np.linspace(0, 1, 1000))
# Copia con un pico agregado para simular un alto factor de cresta
high_crest_signal = low_crest_signal.copy()
high_crest_signal[500] += 5 # Agrega un pico aislado
# Cálculo de los factores de cresta
low_crest_factor = np.max(np.abs(low_crest_signal)) / np.sqrt(np.mean(low_crest_signal**2))
high_crest_factor = np.max(np.abs(high_crest_signal)) / np.sqrt(np.mean(high_crest_signal**2))
# Gráficos comparativos
plt.figure(figsize=(12, 4))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.plot(low_crest_signal, c="indigo")
plt.title(f"Low Crest Factor: {low_crest_factor:.2f}")
plt.subplot(1, 2, 2)
plt.plot(high_crest_signal, c="indigo")
plt.title(f"High Crest Factor: {high_crest_factor:.2f}")
plt.show()
![Ilustración 6. Gráfico que compara dos señales de vibraciones con factores de cresta diferentes. Fuente: [3]](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489606212-1749489606212.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D31a51837-67ec-49e9-ba41-117aa5ac16fa&w=1920&q=75)
Vibration Toolbox en Python
Antes de adentrarnos en esta librería, conviene revisar un concepto más:
El número de grados de libertad de un sistema vibratorio se puede definir como el número de coordenadas independientes necesarias para especificar su configuración en cualquier instante [4].
Instalación del paquete vibration_toolbox
Para este artículo se hizo uso de la plataforma Google Colaboratory, y en esta basta con ejecutar la siguiente instrucción para instalar la librería: !pip install vibration_toolbox
Importación de los módulos necesarios
import numpy as np
import vibration_toolbox as vtb
%matplotlib inline
Simulación de una señal de vibración de un grado de libertad en Python [4]
Con una simple instrucción, podemos obtener una representación gráfica de una señal vibratoria correspondiente a un sistema de un grado de libertad:
# Grado uno de libertad
vtb.time_plot()
![Ilustración 7. Representación gráfica en Python del desplazamiento de una señal vibratoria de 1 grado de libertad en el dominio del tiempo. Fuente: [4].](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489606931-1749489606931.png%3Falt%3Dmedia%26token%3Df43ac4bc-4448-4f47-812f-85f1879f76f8&w=1080&q=75)
En el gráfico anterior podemos observar cómo una señal con magnitud inicial de 1.0 (0-pico) se va disipando en el tiempo hasta alcanzar una magnitud de cero.
Aplicando la siguiente instrucción:
vtb.phase_plot()
se obtiene el siguiente gráfico de fase, el cual representa el comportamiento del sistema en el espacio de estados (posición vs. velocidad), mostrando cómo la oscilación converge al equilibrio.
![Ilustración 8. Representación gráfica de velocidad vs desplazamiento de una señal de vibración en Python. Fuente: [4].](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489607946-1749489607946.png%3Falt%3Dmedia%26token%3Da9342ce9-55f0-470d-93bd-079245e4c25f&w=828&q=75)
r, A = vtb.steady_state_response(zs=[0.1, 0.3, 0.8], rmin=0, rmax=2)
![Ilustración 9. Representación gráfica de amplitud normal y Fase vs frecuencia de radio en Python. Como respuesta al estado estable. Fuente: [4].](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489608843-1749489608844.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D815c7ec7-4ec9-435d-b91f-c72249497d83&w=1080&q=75)
Ahora miremos cómo se representan diferentes tipos de respuestas a señales de vibración.
display(vtb.sdof_interact())
![Ilustración 10. Gráfico de diferentes respuestas a señales de vibración. Fuente: [4].](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffirebasestorage.googleapis.com%2Fv0%2Fb%2Fpredyc2023.appspot.com%2Fo%2FArticulos%252FVibraciones%2520mec%25C3%25A1nicas%2520en%2520Python%252Fimage-1749489609837-1749489609837.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D6c94f2b7-596b-4ee9-b950-4b8c79a9e251&w=1200&q=75)
En la imagen superior izquierda tenemos el gráfico a una respuesta tipo impulso, en el eje vertical la posición x(t) y en el eje horizontal el tiempo (t). Podemos observar como la magnitud de la señal se va disipando a medida que el tiempo aumenta, es decir x(t) tiende a cero cuando t tiende a infinito. En la imagen superior derecha tenemos el gráfico de una respuesta a una señal tipo escalón.
En la parte inferior izquierda tenemos dos respuestas una en magnitud y otra en fase. Y en la parte inferior derecha tenemos un gráfico de una respuesta en el plano real o imaginario.
Conclusiones:
- Las señales producidas por las vibraciones mecánicas de la maquinaria rotativa son un insumo muy importante para determinar el nivel de degradación actual de muchos de los componentes críticos de las máquinas rotativas.
- Si cuentas con data de medidores de vibraciones instalados en tu planta y no cuentas con un software de interpretación y análisis, Python te permite tener el primer acercamiento ala caracterización y modelamiento de esos datos de vibración.
- Python por sí solo no reemplaza los servicios especializados de analistas de vibraciones, pero si puede ayudar a comprender el fenómeno físico de la vibración.
- El análisis de vibraciones mecánicas es necesario pero no suficiente para implementar un plan de mantenimiento basado en condición (CbM) o mantenimiento predictivo (PdM).
Cibergrafìa
- Predictiva21 – Artículo sobre vibraciones
- Bruel & Kjaer – Guía completa para la medición de vibraciones
- Reduct.store – Análisis de datos de vibración utilizando Python
- Librería vibration_toolbox en Python – Documentación oficial
Dinos qué te ha parecido el artículo
-1749066577960.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D1b84849c-cd88-4fd6-b925-9b80d063c860&w=3840&q=100)
Los efectos de la obsolescencia
Artículo-1749401986563.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D8c76da3c-7642-4572-b64f-0070235dbe2f&w=640&q=75)
Este análisis se llevó a cabo aplicando la experiencia del autor en la Infantería de Marina Argentina, y es absolutamente válido para cualquier organización o empresa. Las definiciones de origen militar que se incluyen en este trabajo son también aplicables a otros ámbitos. Cabe recordar que la logística nació en la esfera militar y, posteriormente, migró al mundo empresarial. En el ámbito castrense, el mantenimiento forma parte de la logística, lo cual no ocurre generalmente en la logística civil.
El estudio constará de dos partes. En la primera, se analizarán los efectos propiamente dichos sobre los activos y sistemas; en la segunda, se abordará el recambio y/o repotenciación de activos.
Los efectos sobre los activos y sistemas
Cuando el Departamento de Defensa de los Estados Unidos (DoD) publicó en 2005 la Guía para obtener el RAM, estableció que:
“El funcionamiento satisfactorio del sistema se mide en términos de RAM, el cual se refiere a tres características relacionadas de un sistema y su soporte operativo: confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad.”
Además, agregó que:
“Las actividades de ingeniería de sistemas pueden dirigirse a diseñar y fabricar la confiabilidad y la mantenibilidad en el sistema, pero la disponibilidad es función de esta confiabilidad y mantenibilidad intrínsecas, así como de la soportabilidad del sistema.” (DoD, 2005)
En esta primera parte del ensayo analizaremos cómo la obsolescencia afecta directamente la confiabilidad de los medios, la capacidad de soporte del sistema y, como consecuencia, su disponibilidad.
En primer lugar esbozaremos el concepto de Disponibilidad, utilizando la Figura 1.

La disponibilidad se define como “la capacidad de un activo para estar en el estado adecuado para realizar una función requerida, bajo condiciones dadas, en un instante dado o durante un determinado intervalo de tiempo, asumiendo que los recursos externos necesarios se han proporcionado.” (ISO 14224 – 2016). Muchas veces se piensa que la disponibilidad depende de la confiabilidad, cuando en realidad es una medida de la eficacia del sistema.
En las Fuerzas Armadas, la indisponibilidad de los activos afecta la capacidad operativa de los sistemas de armas y, como consecuencia, la defensa de los intereses vitales de la Nación. En una empresa privada, este impacto se traduce en pérdida de rentabilidad, ya que se generan Costos por Indisponibilidad (CIF) directamente proporcionales al tiempo en que el sistema está fuera de servicio. En ese sentido, la primera pregunta que todo jefe de mantenimiento y gerente de producción deben poder responder es: ¿Cuál es el costo por hora de parada de máquina, línea o planta?, ya que tiene un impacto directo en la rentabilidad de la empresa.
La confiabilidad, definida como “la capacidad de un activo o componente para realizar una función requerida bajo condiciones dadas durante un intervalo de tiempo determinado”, es un atributo intrínseco del activo, al igual que su mantenibilidad (cuán simple es de mantener) y su operabilidad (cuán simple es de operar), tal como se puede ver en la Figura 1. De ellos, solo la confiabilidad debe ser sostenida en el tiempo, ya que para mejorar los otros atributos es necesario modificar el activo. (ISO 14224 – 2016)
La soportabilidad, también considerada un factor intrínseco del sistema, fue definida por el DoD como “la capacidad de un sistema diseñado integralmente para apoyar las operaciones y las necesidades de alistamiento durante la vida útil del sistema, a un costo asequible” (1997). El autor la puntualizó como “la aptitud que posee el área de mantenimiento de una organización para contribuir a que los activos físicos puedan responder eficazmente a una demanda de servicio” (Vittorangeli - 2020).
Para desarrollar la soportabilidad se requiere:
- Diseñar y construir el equipo o sistema para que sea soportable.
- Diseñar y adquirir el sistema de soporte que asegure que el equipo podrá ser operado y mantenido durante su vida útil.
- Una vez que el equipo esté operativo, ejercer la soportabilidad a través del mantenimiento, para sostener su confiabilidad.
En definitiva, la soportabilidad interviene en dos partes principales del ciclo de vida: en la etapa de diseño y construcción, donde se asegura, mediante la ingeniería de sistemas, que los activos y su sistema de apoyo sean mantenibles, operables y soportables; y en la fase de operación, donde debe garantizarse que estén disponibles cuando se requieran. Para ello, se apoya en la gestión del mantenimiento y en la logística del mantenimiento, que deben estar operativas desde antes de la puesta en marcha hasta la desafectación del activo.
Todo esto se desarrolla en un contexto operacional que influye directamente sobre los resultados. De hecho, la norma ISO 55001 – 2014, sobre Gestión de Activos, especifica en su cláusula 4.1 que “la organización debe determinar los temas externos e internos pertinentes para su propósito y que afectan su aptitud para alcanzar los resultados propuestos del sistema de gestión de activos.” En la cláusula 2.5.3.2, propone un análisis detallado del contexto:
Este contexto debe considerarse desde el diseño del activo o sistema y/o al momento de planificar un rediseño.
Va de suyo que un activo con baja confiabilidad de diseño, difícil de mantener o que opere en una zona desfavorable, requerirá un esfuerzo logístico y de mantenimiento considerablemente mayor, y en ese escenario, es la soportabilidad la que debe adaptarse para alcanzar la disponibilidad.
El problema de la obsolescencia
Existen varios tipos de obsolescencia. Solórzano (2019), en su trabajo “Obsolescencia en el Ámbito Industrial”, los agrupa de la siguiente forma:
- Obsolescencia por regulaciones de seguridad y ambientales: cuando operar los equipos representa un riesgo de lesiones para el personal y/o el medioambiente, según las normas vigentes.
- Obsolescencia por pérdida de la integridad mecánica: cuando el desgaste que presenta un activo, en cierto punto de su ciclo de vida, implica un alto nivel de riesgo por su elevada probabilidad de falla, debido a pérdida de hermeticidad, resistencia estructural o resistencia a la fatiga. Esta condición representa un riesgo inaceptable, tanto por normativas como por su impacto en la continuidad operativa.
- Obsolescencia funcional: ocurre cuando los equipos o componentes ya no pueden realizar adecuadamente la función para la cual fueron diseñados.
- Obsolescencia tecnológica: se presenta cuando el fabricante deja de producir equipos, partes o repuestos de un modelo específico.
- Obsolescencia económica: cuando los costos de operación del activo aumentan progresivamente como consecuencia del desgaste, afectando negativamente los costos de ciclo de vida.
- Obsolescencia técnico-económica: cuando el equipo o modelo es descontinuado por el fabricante, pero los repuestos pueden producirse bajo pedido especial, a precios elevados. Esto genera mayores costos y plazos de entrega extendidos.
- Obsolescencia programada: cuando el fabricante introduce, de manera intencional, una limitación en la vida útil de componentes, con el objetivo de aumentar la frecuencia de renovación o compra.
Un equipo se considera obsoleto cuando entra en alguna de estas categorías, y esto afecta directamente su confiabilidad, soportabilidad y, por ende, su disponibilidad.
Ejemplos en la Infantería de Marina Argentina
En la Infantería de Marina Argentina, se verificó que los motores PRV de los vehículos APC Panhard, antes de su repotenciación, presentaban un alto número de fallas en el sistema de encendido. Se detectó una obsolescencia por pérdida de integridad mecánica, al incrementarse las fallas en las cajas de encendido y tarjetas electrónicas del sistema de alarmas. Además, se sumó una obsolescencia técnico-económica, ya que el fabricante solo producía estos repuestos a pedido, a través de terceros, con plazos prolongados y costos excesivos. Una vez reemplazados los motores, estos vehículos recuperaron su confiabilidad.
Otro caso fue el de los camiones M35 White, modelo 1968 y remotorizados en 1978. En los años 90, los sistemas de frenos presentaban fallas graves debido al desgaste de los servos neumáticos, lo que impedía su correcto funcionamiento y causaba accidentes e incidentes. La obsolescencia, en este caso, fue tecnológica, ya que el fabricante había dejado de producir estos componentes y su forma y ubicación impedían adaptaciones. Además, el desgaste acumulado en otros elementos del vehículo confirmó una obsolescencia funcional, lo que justificó su reemplazo en 1998 por la versión M35 A3.
Como puede apreciarse, la pérdida de confiabilidad reduce el Tiempo Medio Entre Fallas (MTBF), aumenta los riesgos y puede derivar en consecuencias operativas graves.
La otra gran afectación de la obsolescencia es sobre la soportabilidad, que es la manifestación por excelencia de la logística, tanto la administrativa para sostener el funcionamiento rutinario como la operativa, que debe apoyar el adiestramiento y las operaciones y aquí impactan fundamentalmente las ligadas a las de tipo tecnológica, la económica y la programada.
La Logística tiene dos grandes partes, la Logística Genética y la Logística de Sostenimiento.
La Logística Genética es definida como “la parte de la logística destinada a satisfacer requerimientos operativos específicos con la finalidad de crear o desarrollar capacidades militares”, es la que debe asegurar la disponibilidad desde el diseño del activo o del sistema. (EMCO - 2012)
Por su parte la Logística de Sostenimiento es definida como “la parte de la logística que sustenta y mantiene las fuerzas. Sustentar para proporcionar lo que se consume o desgasta por el uso y mantener para conservar, restaurar, reparar o restablecer capacidades”, (EMCO - 2012) y como tal es la responsable de proveer todos los elementos necesarios en la calidad, cantidad requeridas, en el momento oportuno y en el lugar indicado. Acá la oportunidad es la más afectada por la obsolescencia Técnico-Económica.
Respecto a la Obsolescencia Programada, una de las tareas de la Logística Genética es saber cuándo está previsto que se desprograme la provisión de repuestos de un equipo o alguno de sus componentes, a efectos de prever con tiempo su reemplazo o indicarle a sostenimiento que adquiera un determinado stock que asegure su funcionamiento por un lapso determinado, pero para eso se tiene que tener un sistema de estadística de fallas. Esto ocurrió con las turbinas de gas Tyne en los destructores Tipo 42, cuando Rolls Royce había informado la fecha de desprogramación de repuestos y la Armada no reemplazó estos sistemas antes de esto, entrando en obsolescencia Técnico-Económica.
En cuanto a la Técnico-Económica, puede ocurrir que llegada la fecha de desprogramación, el fabricante haya vendido los stocks remanentes de repuestos a acopiadores de partes obsoletas y haya que negociar con ellos, debiendo abonarse a precios que pueden llegar a ser extremadamente onerosos, por la simple ley de oferta y demanda. También pasa que el fabricante del equipo derive el requerimiento a quien fabricaba originalmente el repuesto y en ese caso, la demora estará atada a la cantidad requerida, porque si es un lote importante, este puede cambiar la programación en las líneas e introducir los requeridos, pero si el lote es pequeño, como habitualmente ocurre, es muy probable que no acepte fabricarlo por los costos o para cubrirlos, lo programe en algún impasse pero lo venda a un precio mucho mayor, al punto que la diferencia entre 10 y 100 puede llegar ser muy chica. O sea, también se estaría pagando un precio exagerado y además, con plazos de entrega enormes. Esto ocurrió con las cajas de encendido y plaquetas del sistema electrónico del motor PRV de los Panhard, con demoras de fabricación superiores al año y con costos altísimos, motivando que estos activos quedasen fuera de servicio por falta de repuestos hasta su repotenciación.
Otro problema que aparece por la escasez de repuestos es que se deja de obrar preventiva o proactivamente y se decide actuar en forma reactiva, pasando a mantenimiento netamente correctivo, método llamado “dejar correr hasta la falla” o en buen criollo, “dale hasta que se rompa”
La curva P-F (Figura 2) es un gráfico que ayuda a visualizar cómo evoluciona una falla en un equipo y la influencia del método de detección antes que la falla sea funcional.

El eje X es el tiempo de vida del activo o componente y el eje Y su condición. En la zona de la curva más cercana al eje Y, el equipo está trabajando en muy buenas condiciones. A medida que se desplaza hacia la derecha, esa condición comienza a disminuir; aparece primero la falla potencial, que se podría definir como una falla latente, y continúa hasta que se hace funcional (F), o sea, el equipo pierde la capacidad de realizar lo requerido. Si continúa en uso, puede llegar a la avería catastrófica. La zona más importante de la curva es el intervalo P-F, que es el lapso que transcurre entre que la falla potencial P es detectada y ocurre la falla funcional F del activo.
Va de suyo que cuanto antes se detecte P, más tiempo habrá para actuar y evitar llegar a F o, peor aún, terminar en una avería catastrófica.
Cuando el mantenimiento es reactivo, la falla potencial suele no ser detectada antes de que se transforme en funcional, y si no es atendida de inmediato, puede conducir en segundos a una avería catastrófica o un accidente. Dos ejemplos:
En el primero, supongamos que el indicador de presión de aceite de motor de un vehículo de cierta cantidad de años no funciona. Si la bomba de aceite deja de trabajar, el motor se queda sin lubricación y sufrirá una avería catastrófica. Es muy probable que el costo de su reparación supere el valor residual del vehículo. Acá el efecto es económico.
En el segundo, si el servofreno de un camión falla cuando se solicita al sistema de frenos mientras el vehículo está en movimiento, la consecuencia de esa falla funcional va a ser un accidente. En este caso, los efectos podrían incluir lesiones o muerte de personas y daños materiales, que traerán responsabilidades penales y/o pecuniarias sobre quien operaba el vehículo, quien lo mantenía y quien ordenó el movimiento.
Ambos ejemplos son aplicables para cualquier sistema mecánico.
En este punto del análisis surge el concepto del riesgo, como la posibilidad de que ocurra un evento no deseado que tenga un efecto negativo sobre el sistema. Ese evento puede ser una falla, una avería, un accidente, etc., que afecte el logro de los objetivos de la organización o la seguridad de personas y bienes.
De esta definición surgen dos partes: la probabilidad de que ocurra el evento y las consecuencias que traerá aparejadas el mismo, que podrán ir desde el CIF hasta la pérdida de vidas y patrimoniales, entre otros.
Matemáticamente se define en términos de la combinación de las consecuencias de un evento y la probabilidad de ocurrencia relacionada, donde:
Riesgo = Probabilidad x Consecuencia
Pero una moneda tiene dos caras. En este caso, una es la confiabilidad como la probabilidad de que un equipo o componente funcione. La contracara es la probabilidad de que deje de funcionar, y esto lo sumerge en el ámbito del riesgo. En ese sentido se puede decir, conceptualmente, que:
Probabilidad de Riesgo = 1 – Confiabilidad
Entonces, a menor confiabilidad, hay más riesgos. Y volviendo a los dos ejemplos mencionados, si bien las consecuencias de ambas fallas no son menores, el problema de la bomba de aceite tendrá consecuencias más pequeñas que la falla del sistema de frenos y, en este caso, es solo el reemplazo de un sensor de presión con su indicador. En una empresa, el rango de peligrosidad de las consecuencias es el mismo: desde una falla que genera un CIF hasta un accidente.
Si bien es difícil saber cuándo un componente va a fallar y a veces no existe la posibilidad de detección que se señala en la curva P-F, si en una serie de equipos iguales, con similar antigüedad y uso, comienza a manifestarse un tipo de falla que genera un riesgo de magnitud, es momento de parar esos equipos para verificar la causa raíz de la misma, porque se podría estar en presencia de una obsolescencia por pérdida de integridad mecánica, que debe ser subsanada para recuperar la confiabilidad del equipo. Si no existen los repuestos, será necesario adoptar las acciones que se describirán en la segunda parte.
Yendo a la función logística propiamente dicha, la deficiencia en la obtención y provisión de insumos y repuestos para mantenimiento es la que más perjudica el sostenimiento de las Fuerzas Armadas, impactando directamente en la confiabilidad de los activos y sistemas y su posibilidad de reparación, dado que cuando el presupuesto no alcanza, el suministro de los mismos es el primero en sufrir los efectos de eso. Esta situación puede derivar, entre otras, en las siguientes consecuencias:
• Sacar de servicio un activo o medio, por ejemplo, un buque o avión.
• Dejar fuera de servicio componentes que, si bien no afectan la disponibilidad del activo o medio, comprometen su capacidad operativa o su seguridad, por ejemplo, la falta de un radar.
• Motivar que un activo inicie una operación real con sus sistemas degradados y/o con baja confiabilidad por no haber sido reemplazados en el momento fijado por el fabricante o establecido en un plan a través de un análisis estadístico que incluya el nivel de riesgos.
• Afectar una capacidad militar al acortar el tiempo establecido para sostener la aptitud de los medios en operaciones, por falta de repuestos para reparar los activos o sus componentes.
La soportabilidad es la que termina regulando la disponibilidad, porque cuando no puede reemplazar un componente a tiempo se está incrementando la probabilidad de falla, o sea acortando el MTTF y, a su vez, aumentando el Tiempo Medio Para Reparar (MTTR) porque la falta del repuesto impide volver a servicio el activo en el tiempo deseable. Matemáticamente:
Disponibilidad = MTBF / (MTBF + MTTR)
O sea, cuando en un medio se achica el MTBF o se agranda el MTTR, su disponibilidad disminuye.
El MTTR, debidamente desagregado, es un indicador poderoso para verificar el funcionamiento de la Logística de Sostenimiento, en particular la del mantenimiento. En la figura 3 se incluye una adaptación de la desagregación planteada en la norma ISO 14224 (2016), en el cual se puede apreciar dónde y cómo influyen las demoras.

Para ejemplificar lo indicado en la figura, se supone que un radar de un destructor presenta una falla que lo deja fuera de servicio o disminuye su capacidad. El tiempo que demora el operador para informar a reparaciones electrónicas la existencia de la misma es el Tiempo de Detección de Falla (en color azul). Mantenimiento verifica (en color verde) y determina que la falla está en la válvula magnetrón, de la cual no hay repuesto a bordo. Desde que se determina el repuesto necesario hasta que se recibe a bordo existen demoras que pueden ser administrativas o logísticas (en color rojo). Una vez recibido el repuesto, mantenimiento procede al reemplazo, chequea el funcionamiento y lo entrega a operaciones (en color verde). Si el repuesto está disponible a bordo, el MTTR puede ser de una hora. Si el repuesto no está disponible a bordo pero está en el buque logístico o en puerto, el MTTR dependerá del tiempo de distribución; y si el repuesto no está disponible en el depósito de repuestos, dependerá del tiempo de obtención, y podría ocurrir que no pueda conseguirse nunca más si está desprogramado.
Por estas cuestiones, es importante poder contar con un stock de repuestos, pero para poder hacerlo en forma adecuada y eficiente, hacen falta dos cosas:
- Tener estadísticas de fallas. Sin una herramienta como un sistema computarizado de gestión de mantenimiento (CMMS), es prácticamente imposible tener información estadística que permita, mediante un modelo como el Weibull, predecir la tasa de fallas y, de esa forma, calcular la cantidad de repuestos necesarios para un lapso determinado, utilizando herramientas como el análisis de criticidad, RCM (Mantenimiento Basado en la Confiabilidad), el MTA (Análisis de Tareas de Mantenimiento) y LORA (Análisis de Nivel de Reparación), todas incluidas en el ILS (Soporte Logístico Integrado), como muestra la Figura 4. Hacerlo de otra forma es como intentar predecir el futuro con una bola de cristal.

- Tener los recursos necesarios para obtener los repuestos y, una vez en estantería, poseer un adecuado régimen de estiba, un sistema de gestión de inventario computarizado, asociado al CMMS, y ejecutar el mantenimiento correspondiente a aquellos componentes o subsistemas que lo requieran, siempre y cuando no se trate de partes cuyo vencimiento opere por tiempo, aun sin estar en uso, como por ejemplo los componentes de goma o metal-goma. O sea, no es solo el costo de adquisición de las partes, también su resguardo y mantenimiento.
Pero más importante sería modernizar, repotenciar o reemplazar los activos antes que entren en obsolescencia.
Recambio y/o repotenciación de activos
En la primera parte se analizó el efecto de las obsolescencias sobre la disponibilidad y la confiabilidad de los medios o equipos, y cómo impacta en los riesgos. En esta se analizará la problemática del reemplazo / repotenciación / recuperación de los mismos.
En el ámbito industrial, se pueden asociar los siguientes términos y definiciones:
- Recuperar / restaurar (Refurbishing): Es llevar un equipo a su condición original a través de acciones de reparación mayor.
- Modernizar (Revamping): Es reconstruir un equipo actualizando sus prestaciones o reemplazando su tecnología por una nueva, sin mejorar su performance original. La recuperación puede ser parte de una modernización.
- Repotenciar (Upgrade): Es reconstruir un equipo mejorando sus prestaciones originales. Puede incluir acciones de modernización y recuperación.
La logística genética es el área que debería, en función de la información que brinden las Fuerzas respecto al estado de los medios, determinar:
- La vida útil remanente de los equipos, definida como el momento óptimo, a partir del presente, donde debe ejecutarse el reemplazo / modernización / recuperación del equipo actual.
La obsolescencia presente y futura de los equipos, elementos fundamentales para planificar y decidir las acciones que permitirán que los medios continúen satisfaciendo las necesidades fijadas en las capacidades.
Esto, en una empresa, debería ser supervisado por el departamento de Ingeniería.
Respecto a la decisión de reemplazo, modernización o recuperación, Durán, Sojo y Fuenmayor (2011), en su trabajo Decisión de Reemplazo o Reparación de un Equipo, indican que la necesidad de llevar a cabo un análisis de reemplazo (los autores se refieren al ámbito industrial. N. del A.) surge a partir de una o varias de las siguientes razones:
- Desempeño disminuido: Cuando, debido al deterioro físico, el desempeño esperado a un nivel de productividad dado se ve disminuido, trayendo consecuencias al negocio. Esto se manifiesta por una disminución de la producción y/o por un aumento de los costos de producción.
- Requisitos alterados: El equipo existente no puede cumplir con los nuevos requisitos legales o regulatorios, ya sea a nivel de empresa, leyes locales o requisitos de los clientes.
- Gastos de capital: En este caso, mantener el equipo en operación requiere de inversiones grandes, y surge la necesidad de evaluar la factibilidad de reemplazo del equipo.
- Restricciones: El estudio surge porque el equipo no puede cumplir con los planes de producción, siendo un cuello de botella presente o futuro.
- Imagen o intangibles: La inversión se justifica por la imagen deteriorada o por otros intangibles que han de justificarse financieramente.
El método consiste en calcular las consecuencias de no reemplazar y los costos de reemplazar / modernizar / recuperar a lo largo de un horizonte de comparación.
Respecto a recuperar / modernizar, el primer análisis a desarrollar es verificar si el activo es útil a la capacidad para la que se lo prevé, o sea, la Necesidad.
Si es útil, se debe determinar si el equipo está afectado por algún tipo de obsolescencia que impida su modernización / recuperación. Luego, verificar si puede ser recuperado en función de las obsolescencias que presenta o si, con una mejora tecnológica (modernización), se podrán recuperar las capacidades originales o se obtendrán nuevas aptitudes tecnológicas que permitan satisfacer la necesidad fijada en la capacidad y eliminar las obsolescencias. Se deberá verificar especialmente temas como fatiga en estructuras, estado y confiabilidad de subsistemas o componentes que no serán recorridos, y la eficiencia del sistema en su conjunto.
Verificado esto, se deberá, siguiendo los pasos que indica la Ingeniería de Sistemas, llevar a cabo un diseño conceptual para, partiendo de la necesidad, fijar las especificaciones técnicas generales del trabajo y definir alternativas posibles para su ejecución, teniendo en cuenta que se deberían incluir dentro de estas, de ser pertinente, la recuperación, la modernización y la adquisición, pudiendo a su vez contener cada una de ellas más de una alternativa para su ejecución.
Es común en los proyectos plantear como mínimo las siguientes alternativas:
- Situación base optimizada: Recuperación del equipo. No se eliminan obsolescencias.
- Modernización del activo: Reconstrucción del equipo eliminando obsolescencias. Si de la necesidad surge que se debe mejorar la performance del activo, se deberá llevar a cabo una repotenciación. Puede haber más de una alternativa de este tipo.
- Reemplazo del equipo.
Por último, se debe analizar el Costo Total del Ciclo de Vida de cada alternativa definida, siendo el CAPEX el derivado de la recuperación / modernización / adquisición, más los costos derivados de la incorporación de la soportabilidad en caso de que deba ser actualizada o cambie, y el OPEX, definido por los costos de operar los equipos para alcanzar el nivel de adiestramiento fijado y de la ejecución de los mantenimientos que aseguren preservar la confiabilidad de origen de los mismos, teniendo en cuenta los años remanentes de vida útil después de la acción llevada a cabo. En la Figura 5 se pueden ver los conceptos mencionados hasta el momento y su correlación.
Existe otra posibilidad, muy común en las Fuerzas Armadas de países no desarrollados, que es comprar equipos usados. Al respecto, rigen las mismas consideraciones indicadas en el párrafo precedente, adicionando el análisis de soportabilidad, uniformidad logística y compatibilidad con los otros activos existentes o a adquirir.

Para analizar la compra de un equipo usado, o compararlo con otras alternativas, se deben tener en cuenta, como mínimo, los siguientes tópicos:
- Cumplimiento de los Requerimientos Operativos.
- Estado operativo actual del equipo.
- Reparaciones / actualizaciones necesarias.
- Vida útil remanente del equipo.
- Herramientas especiales, equipos, información técnica, etc., que se deberán incorporar para asegurar la soportabilidad.
- La obsolescencia presente y futura del equipo.
- Frecuencias y costo de mantenimiento.
También se deberá analizar el costo total del ciclo de vida, siendo el CAPEX el derivado de la compra de los usados más los costos de recuperación / modernización y la adquisición de la soportabilidad, y el OPEX, teniendo en cuenta los años remanentes de vida útil después del upgrade.
Para la alternativa de adquisición de medios nuevos, se debería determinar los activos útiles a la capacidad para la que se lo prevé existentes en el mercado y su nivel tecnológico, y contrastarlos con los requerimientos de los usuarios. Luego, formular los requerimientos técnico-operativos y el concepto de mantenimiento. Con ellos, determinar los horizontes de obsolescencia previstos para cada uno de esos equipos, los costos de operación y mantenimiento, los costos de repuestos y las necesidades de soportabilidad de cada uno.
Plantear luego alternativas en un horizonte temporal y verificar:
- La aptitud de cada una, o sea, si satisface la capacidad ordenada y los requerimientos de los usuarios.
- Para las alternativas aptas, verificar la factibilidad de ser llevado a cabo el proyecto en los términos planeados, teniendo en cuenta especialmente el contexto en el cual operarán los equipos.
- Para las alternativas factibles y en función del horizonte de empleo de cada una, analizar el Costo de Ciclo de Vida de las mismas asegurando la combinación óptima de los costos de capital, costos operativos y los riesgos en el tiempo esperado de vida útil, teniendo en cuenta además las capacidades de financiamiento del proyecto y las cuestiones políticas que puedan afectar su soportabilidad en el futuro.
Estas alternativas se podrán comparar, en un horizonte temporal dado por la vida útil esperada, utilizando el Valor Actualizado de Costos o el Costo Medio a Largo Plazo en caso de proyectos de tipo “social”, donde no existirá un beneficio por el uso del sistema. Por ejemplo, la adquisición de una flota de tanques para el ejército, donde no existe un ingreso por su utilización. O, en caso de una empresa cuyos productos o servicios producen ingresos, por ejemplo una empresa de transporte de pasajeros, donde los tickets vendidos configurarán el ingreso primario, por el Valor Actualizado Neto (VAN) o la Tasa Interna de Retorno (TIR) de cada opción. El que entregue mayor rendimiento o sea más asequible será el más aceptable.
En el caso de Fuerzas Armadas, se deberían sopesar las consideraciones de política exterior que podrían influir en la decisión.
Concclusiones
La obsolescencia de los activos, cualquiera sea la que los afecte, disminuirá su disponibilidad y confiabilidad, reduciendo la capacidad operativa de las Fuerzas y, como consecuencia, la defensa de los Intereses Vitales de la Nación. En una empresa privada, el primer impacto será sobre los beneficios, producto del costo por indisponibilidad.
En las Fuerzas Armadas, la problemática de los repuestos derivada de la obsolescencia tecnológica será, normalmente, la variable más crítica de la soportabilidad de los sistemas y la que más afecta la disponibilidad y confiabilidad de los equipos. En una empresa, la obsolescencia económica o la ligada a regulaciones serán, normalmente, las que más influirán.
La obsolescencia tecnológica afecta la disponibilidad porque, al alargarse el tiempo de provisión de repuestos, se incrementa el MTTR, pudiendo llegar a estar años fuera de servicio. La ventaja es que esto es palpable y se puede ver.
La pérdida de confiabilidad incrementará el nivel de riesgo al aumentar la probabilidad de ocurrencia de una falla. La desventaja es que muchas veces no se puede predecir una falla y, cuando se manifiesta, puede ser tarde. La consecuencia que puede traer aparejada esa falla será tema central en la toma de decisiones sobre las acciones a adoptar con el equipo o familia de equipos.
Por eso cobra especial importancia la previsión, y esto incluye conocer las obsolescencias a efectos de generar stocks de repuestos acorde a las necesidades futuras, o prever el reemplazo / repotenciación de medios, sistemas o equipos antes que la obsolescencia penalice su disponibilidad o afecte la confiabilidad, incrementando el nivel de riesgo derivado de su uso.
La obsolescencia de los activos o sus componentes podrá determinar la necesidad de reemplazar, repotenciar o recuperar los mismos. Y para determinar el curso de acción a adoptar, se deberá analizar la necesidad, la afectación de obsolescencias y si estas pueden ser eliminadas.
Con esta información, se deberá llevar a cabo un diseño acorde a la Ingeniería de Sistemas, definiendo las especificaciones técnicas y determinando las alternativas posibles, analizando su aptitud y factibilidad, para luego compararlas en función de costo–beneficio o costo–eficiencia, y así determinar la conveniencia económica, teniendo en cuenta además las implicancias políticas presentes y futuras de cada una de ellas.
Referencias
- DoD (1997). MIL-HDBK-502 Acquisition Logistics. Department of Defense (DoD). USA.
- DoD (2005). Guide for Achieving Reliability, Availability, and Maintainability. Department of Defense (DoD). USA.
- EMCO (2012). PC 14-02 Logística de material para el planeamiento de la acción militar conjunta. Estado Mayor Conjunto de las Fuerzas Armadas de la República Argentina.
- ISO 14224 (2016). Petroleum, petrochemical and natural gas industries - Collection and exchange of reliability and maintenance data for equipment. International Organization for Standardization (ISO).
- Durán, J.; Sojo, L.; Fuenmayor, E. (2011). Decisión de Reemplazo o Reparación de un Equipo. https://docplayer.es/21497438-Decision-de-reemplazo-o-reparacion-de-un-equipo-caso-de-estudio-basado-en-metodos-y-normas-vigentes.html
- Solórzano, G. (2019). Obsolescencia en el Ámbito Industrial. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/obsolescencia-en-el-ambito-industrial-geovanny-solorzano
- Vittorangeli, A. (2020). Mantenimiento: la Soportabilidad del Sistema. LinkedIn.
Dinos qué te ha parecido el artículo

-1749066577960.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D1b84849c-cd88-4fd6-b925-9b80d063c860&w=3840&q=100)
Este análisis se llevó a cabo aplicando la experiencia del autor en la Infantería de Marina Argentina, y es absolutamente válido para cualquier organización o empresa. Las definiciones de origen militar que se incluyen en este trabajo son también aplicables a otros ámbitos. Cabe recordar que la logística nació en la esfera militar y, posteriormente, migró al mundo empresarial. En el ámbito castrense, el mantenimiento forma parte de la logística, lo cual no ocurre generalmente en la logística civil.
El estudio constará de dos partes. En la primera, se analizarán los efectos propiamente dichos sobre los activos y sistemas; en la segunda, se abordará el recambio y/o repotenciación de activos.
Los efectos sobre los activos y sistemas
Cuando el Departamento de Defensa de los Estados Unidos (DoD) publicó en 2005 la Guía para obtener el RAM, estableció que:
“El funcionamiento satisfactorio del sistema se mide en términos de RAM, el cual se refiere a tres características relacionadas de un sistema y su soporte operativo: confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad.”
Además, agregó que:
“Las actividades de ingeniería de sistemas pueden dirigirse a diseñar y fabricar la confiabilidad y la mantenibilidad en el sistema, pero la disponibilidad es función de esta confiabilidad y mantenibilidad intrínsecas, así como de la soportabilidad del sistema.” (DoD, 2005)
En esta primera parte del ensayo analizaremos cómo la obsolescencia afecta directamente la confiabilidad de los medios, la capacidad de soporte del sistema y, como consecuencia, su disponibilidad.
En primer lugar esbozaremos el concepto de Disponibilidad, utilizando la Figura 1.

La disponibilidad se define como “la capacidad de un activo para estar en el estado adecuado para realizar una función requerida, bajo condiciones dadas, en un instante dado o durante un determinado intervalo de tiempo, asumiendo que los recursos externos necesarios se han proporcionado.” (ISO 14224 – 2016). Muchas veces se piensa que la disponibilidad depende de la confiabilidad, cuando en realidad es una medida de la eficacia del sistema.
En las Fuerzas Armadas, la indisponibilidad de los activos afecta la capacidad operativa de los sistemas de armas y, como consecuencia, la defensa de los intereses vitales de la Nación. En una empresa privada, este impacto se traduce en pérdida de rentabilidad, ya que se generan Costos por Indisponibilidad (CIF) directamente proporcionales al tiempo en que el sistema está fuera de servicio. En ese sentido, la primera pregunta que todo jefe de mantenimiento y gerente de producción deben poder responder es: ¿Cuál es el costo por hora de parada de máquina, línea o planta?, ya que tiene un impacto directo en la rentabilidad de la empresa.
La confiabilidad, definida como “la capacidad de un activo o componente para realizar una función requerida bajo condiciones dadas durante un intervalo de tiempo determinado”, es un atributo intrínseco del activo, al igual que su mantenibilidad (cuán simple es de mantener) y su operabilidad (cuán simple es de operar), tal como se puede ver en la Figura 1. De ellos, solo la confiabilidad debe ser sostenida en el tiempo, ya que para mejorar los otros atributos es necesario modificar el activo. (ISO 14224 – 2016)
La soportabilidad, también considerada un factor intrínseco del sistema, fue definida por el DoD como “la capacidad de un sistema diseñado integralmente para apoyar las operaciones y las necesidades de alistamiento durante la vida útil del sistema, a un costo asequible” (1997). El autor la puntualizó como “la aptitud que posee el área de mantenimiento de una organización para contribuir a que los activos físicos puedan responder eficazmente a una demanda de servicio” (Vittorangeli - 2020).
Para desarrollar la soportabilidad se requiere:
- Diseñar y construir el equipo o sistema para que sea soportable.
- Diseñar y adquirir el sistema de soporte que asegure que el equipo podrá ser operado y mantenido durante su vida útil.
- Una vez que el equipo esté operativo, ejercer la soportabilidad a través del mantenimiento, para sostener su confiabilidad.
En definitiva, la soportabilidad interviene en dos partes principales del ciclo de vida: en la etapa de diseño y construcción, donde se asegura, mediante la ingeniería de sistemas, que los activos y su sistema de apoyo sean mantenibles, operables y soportables; y en la fase de operación, donde debe garantizarse que estén disponibles cuando se requieran. Para ello, se apoya en la gestión del mantenimiento y en la logística del mantenimiento, que deben estar operativas desde antes de la puesta en marcha hasta la desafectación del activo.
Todo esto se desarrolla en un contexto operacional que influye directamente sobre los resultados. De hecho, la norma ISO 55001 – 2014, sobre Gestión de Activos, especifica en su cláusula 4.1 que “la organización debe determinar los temas externos e internos pertinentes para su propósito y que afectan su aptitud para alcanzar los resultados propuestos del sistema de gestión de activos.” En la cláusula 2.5.3.2, propone un análisis detallado del contexto:
Este contexto debe considerarse desde el diseño del activo o sistema y/o al momento de planificar un rediseño.
Va de suyo que un activo con baja confiabilidad de diseño, difícil de mantener o que opere en una zona desfavorable, requerirá un esfuerzo logístico y de mantenimiento considerablemente mayor, y en ese escenario, es la soportabilidad la que debe adaptarse para alcanzar la disponibilidad.
El problema de la obsolescencia
Existen varios tipos de obsolescencia. Solórzano (2019), en su trabajo “Obsolescencia en el Ámbito Industrial”, los agrupa de la siguiente forma:
- Obsolescencia por regulaciones de seguridad y ambientales: cuando operar los equipos representa un riesgo de lesiones para el personal y/o el medioambiente, según las normas vigentes.
- Obsolescencia por pérdida de la integridad mecánica: cuando el desgaste que presenta un activo, en cierto punto de su ciclo de vida, implica un alto nivel de riesgo por su elevada probabilidad de falla, debido a pérdida de hermeticidad, resistencia estructural o resistencia a la fatiga. Esta condición representa un riesgo inaceptable, tanto por normativas como por su impacto en la continuidad operativa.
- Obsolescencia funcional: ocurre cuando los equipos o componentes ya no pueden realizar adecuadamente la función para la cual fueron diseñados.
- Obsolescencia tecnológica: se presenta cuando el fabricante deja de producir equipos, partes o repuestos de un modelo específico.
- Obsolescencia económica: cuando los costos de operación del activo aumentan progresivamente como consecuencia del desgaste, afectando negativamente los costos de ciclo de vida.
- Obsolescencia técnico-económica: cuando el equipo o modelo es descontinuado por el fabricante, pero los repuestos pueden producirse bajo pedido especial, a precios elevados. Esto genera mayores costos y plazos de entrega extendidos.
- Obsolescencia programada: cuando el fabricante introduce, de manera intencional, una limitación en la vida útil de componentes, con el objetivo de aumentar la frecuencia de renovación o compra.
Un equipo se considera obsoleto cuando entra en alguna de estas categorías, y esto afecta directamente su confiabilidad, soportabilidad y, por ende, su disponibilidad.
Ejemplos en la Infantería de Marina Argentina
En la Infantería de Marina Argentina, se verificó que los motores PRV de los vehículos APC Panhard, antes de su repotenciación, presentaban un alto número de fallas en el sistema de encendido. Se detectó una obsolescencia por pérdida de integridad mecánica, al incrementarse las fallas en las cajas de encendido y tarjetas electrónicas del sistema de alarmas. Además, se sumó una obsolescencia técnico-económica, ya que el fabricante solo producía estos repuestos a pedido, a través de terceros, con plazos prolongados y costos excesivos. Una vez reemplazados los motores, estos vehículos recuperaron su confiabilidad.
Otro caso fue el de los camiones M35 White, modelo 1968 y remotorizados en 1978. En los años 90, los sistemas de frenos presentaban fallas graves debido al desgaste de los servos neumáticos, lo que impedía su correcto funcionamiento y causaba accidentes e incidentes. La obsolescencia, en este caso, fue tecnológica, ya que el fabricante había dejado de producir estos componentes y su forma y ubicación impedían adaptaciones. Además, el desgaste acumulado en otros elementos del vehículo confirmó una obsolescencia funcional, lo que justificó su reemplazo en 1998 por la versión M35 A3.
Como puede apreciarse, la pérdida de confiabilidad reduce el Tiempo Medio Entre Fallas (MTBF), aumenta los riesgos y puede derivar en consecuencias operativas graves.
La otra gran afectación de la obsolescencia es sobre la soportabilidad, que es la manifestación por excelencia de la logística, tanto la administrativa para sostener el funcionamiento rutinario como la operativa, que debe apoyar el adiestramiento y las operaciones y aquí impactan fundamentalmente las ligadas a las de tipo tecnológica, la económica y la programada.
La Logística tiene dos grandes partes, la Logística Genética y la Logística de Sostenimiento.
La Logística Genética es definida como “la parte de la logística destinada a satisfacer requerimientos operativos específicos con la finalidad de crear o desarrollar capacidades militares”, es la que debe asegurar la disponibilidad desde el diseño del activo o del sistema. (EMCO - 2012)
Por su parte la Logística de Sostenimiento es definida como “la parte de la logística que sustenta y mantiene las fuerzas. Sustentar para proporcionar lo que se consume o desgasta por el uso y mantener para conservar, restaurar, reparar o restablecer capacidades”, (EMCO - 2012) y como tal es la responsable de proveer todos los elementos necesarios en la calidad, cantidad requeridas, en el momento oportuno y en el lugar indicado. Acá la oportunidad es la más afectada por la obsolescencia Técnico-Económica.
Respecto a la Obsolescencia Programada, una de las tareas de la Logística Genética es saber cuándo está previsto que se desprograme la provisión de repuestos de un equipo o alguno de sus componentes, a efectos de prever con tiempo su reemplazo o indicarle a sostenimiento que adquiera un determinado stock que asegure su funcionamiento por un lapso determinado, pero para eso se tiene que tener un sistema de estadística de fallas. Esto ocurrió con las turbinas de gas Tyne en los destructores Tipo 42, cuando Rolls Royce había informado la fecha de desprogramación de repuestos y la Armada no reemplazó estos sistemas antes de esto, entrando en obsolescencia Técnico-Económica.
En cuanto a la Técnico-Económica, puede ocurrir que llegada la fecha de desprogramación, el fabricante haya vendido los stocks remanentes de repuestos a acopiadores de partes obsoletas y haya que negociar con ellos, debiendo abonarse a precios que pueden llegar a ser extremadamente onerosos, por la simple ley de oferta y demanda. También pasa que el fabricante del equipo derive el requerimiento a quien fabricaba originalmente el repuesto y en ese caso, la demora estará atada a la cantidad requerida, porque si es un lote importante, este puede cambiar la programación en las líneas e introducir los requeridos, pero si el lote es pequeño, como habitualmente ocurre, es muy probable que no acepte fabricarlo por los costos o para cubrirlos, lo programe en algún impasse pero lo venda a un precio mucho mayor, al punto que la diferencia entre 10 y 100 puede llegar ser muy chica. O sea, también se estaría pagando un precio exagerado y además, con plazos de entrega enormes. Esto ocurrió con las cajas de encendido y plaquetas del sistema electrónico del motor PRV de los Panhard, con demoras de fabricación superiores al año y con costos altísimos, motivando que estos activos quedasen fuera de servicio por falta de repuestos hasta su repotenciación.
Otro problema que aparece por la escasez de repuestos es que se deja de obrar preventiva o proactivamente y se decide actuar en forma reactiva, pasando a mantenimiento netamente correctivo, método llamado “dejar correr hasta la falla” o en buen criollo, “dale hasta que se rompa”
La curva P-F (Figura 2) es un gráfico que ayuda a visualizar cómo evoluciona una falla en un equipo y la influencia del método de detección antes que la falla sea funcional.

El eje X es el tiempo de vida del activo o componente y el eje Y su condición. En la zona de la curva más cercana al eje Y, el equipo está trabajando en muy buenas condiciones. A medida que se desplaza hacia la derecha, esa condición comienza a disminuir; aparece primero la falla potencial, que se podría definir como una falla latente, y continúa hasta que se hace funcional (F), o sea, el equipo pierde la capacidad de realizar lo requerido. Si continúa en uso, puede llegar a la avería catastrófica. La zona más importante de la curva es el intervalo P-F, que es el lapso que transcurre entre que la falla potencial P es detectada y ocurre la falla funcional F del activo.
Va de suyo que cuanto antes se detecte P, más tiempo habrá para actuar y evitar llegar a F o, peor aún, terminar en una avería catastrófica.
Cuando el mantenimiento es reactivo, la falla potencial suele no ser detectada antes de que se transforme en funcional, y si no es atendida de inmediato, puede conducir en segundos a una avería catastrófica o un accidente. Dos ejemplos:
En el primero, supongamos que el indicador de presión de aceite de motor de un vehículo de cierta cantidad de años no funciona. Si la bomba de aceite deja de trabajar, el motor se queda sin lubricación y sufrirá una avería catastrófica. Es muy probable que el costo de su reparación supere el valor residual del vehículo. Acá el efecto es económico.
En el segundo, si el servofreno de un camión falla cuando se solicita al sistema de frenos mientras el vehículo está en movimiento, la consecuencia de esa falla funcional va a ser un accidente. En este caso, los efectos podrían incluir lesiones o muerte de personas y daños materiales, que traerán responsabilidades penales y/o pecuniarias sobre quien operaba el vehículo, quien lo mantenía y quien ordenó el movimiento.
Ambos ejemplos son aplicables para cualquier sistema mecánico.
En este punto del análisis surge el concepto del riesgo, como la posibilidad de que ocurra un evento no deseado que tenga un efecto negativo sobre el sistema. Ese evento puede ser una falla, una avería, un accidente, etc., que afecte el logro de los objetivos de la organización o la seguridad de personas y bienes.
De esta definición surgen dos partes: la probabilidad de que ocurra el evento y las consecuencias que traerá aparejadas el mismo, que podrán ir desde el CIF hasta la pérdida de vidas y patrimoniales, entre otros.
Matemáticamente se define en términos de la combinación de las consecuencias de un evento y la probabilidad de ocurrencia relacionada, donde:
Riesgo = Probabilidad x Consecuencia
Pero una moneda tiene dos caras. En este caso, una es la confiabilidad como la probabilidad de que un equipo o componente funcione. La contracara es la probabilidad de que deje de funcionar, y esto lo sumerge en el ámbito del riesgo. En ese sentido se puede decir, conceptualmente, que:
Probabilidad de Riesgo = 1 – Confiabilidad
Entonces, a menor confiabilidad, hay más riesgos. Y volviendo a los dos ejemplos mencionados, si bien las consecuencias de ambas fallas no son menores, el problema de la bomba de aceite tendrá consecuencias más pequeñas que la falla del sistema de frenos y, en este caso, es solo el reemplazo de un sensor de presión con su indicador. En una empresa, el rango de peligrosidad de las consecuencias es el mismo: desde una falla que genera un CIF hasta un accidente.
Si bien es difícil saber cuándo un componente va a fallar y a veces no existe la posibilidad de detección que se señala en la curva P-F, si en una serie de equipos iguales, con similar antigüedad y uso, comienza a manifestarse un tipo de falla que genera un riesgo de magnitud, es momento de parar esos equipos para verificar la causa raíz de la misma, porque se podría estar en presencia de una obsolescencia por pérdida de integridad mecánica, que debe ser subsanada para recuperar la confiabilidad del equipo. Si no existen los repuestos, será necesario adoptar las acciones que se describirán en la segunda parte.
Yendo a la función logística propiamente dicha, la deficiencia en la obtención y provisión de insumos y repuestos para mantenimiento es la que más perjudica el sostenimiento de las Fuerzas Armadas, impactando directamente en la confiabilidad de los activos y sistemas y su posibilidad de reparación, dado que cuando el presupuesto no alcanza, el suministro de los mismos es el primero en sufrir los efectos de eso. Esta situación puede derivar, entre otras, en las siguientes consecuencias:
• Sacar de servicio un activo o medio, por ejemplo, un buque o avión.
• Dejar fuera de servicio componentes que, si bien no afectan la disponibilidad del activo o medio, comprometen su capacidad operativa o su seguridad, por ejemplo, la falta de un radar.
• Motivar que un activo inicie una operación real con sus sistemas degradados y/o con baja confiabilidad por no haber sido reemplazados en el momento fijado por el fabricante o establecido en un plan a través de un análisis estadístico que incluya el nivel de riesgos.
• Afectar una capacidad militar al acortar el tiempo establecido para sostener la aptitud de los medios en operaciones, por falta de repuestos para reparar los activos o sus componentes.
La soportabilidad es la que termina regulando la disponibilidad, porque cuando no puede reemplazar un componente a tiempo se está incrementando la probabilidad de falla, o sea acortando el MTTF y, a su vez, aumentando el Tiempo Medio Para Reparar (MTTR) porque la falta del repuesto impide volver a servicio el activo en el tiempo deseable. Matemáticamente:
Disponibilidad = MTBF / (MTBF + MTTR)
O sea, cuando en un medio se achica el MTBF o se agranda el MTTR, su disponibilidad disminuye.
El MTTR, debidamente desagregado, es un indicador poderoso para verificar el funcionamiento de la Logística de Sostenimiento, en particular la del mantenimiento. En la figura 3 se incluye una adaptación de la desagregación planteada en la norma ISO 14224 (2016), en el cual se puede apreciar dónde y cómo influyen las demoras.

Para ejemplificar lo indicado en la figura, se supone que un radar de un destructor presenta una falla que lo deja fuera de servicio o disminuye su capacidad. El tiempo que demora el operador para informar a reparaciones electrónicas la existencia de la misma es el Tiempo de Detección de Falla (en color azul). Mantenimiento verifica (en color verde) y determina que la falla está en la válvula magnetrón, de la cual no hay repuesto a bordo. Desde que se determina el repuesto necesario hasta que se recibe a bordo existen demoras que pueden ser administrativas o logísticas (en color rojo). Una vez recibido el repuesto, mantenimiento procede al reemplazo, chequea el funcionamiento y lo entrega a operaciones (en color verde). Si el repuesto está disponible a bordo, el MTTR puede ser de una hora. Si el repuesto no está disponible a bordo pero está en el buque logístico o en puerto, el MTTR dependerá del tiempo de distribución; y si el repuesto no está disponible en el depósito de repuestos, dependerá del tiempo de obtención, y podría ocurrir que no pueda conseguirse nunca más si está desprogramado.
Por estas cuestiones, es importante poder contar con un stock de repuestos, pero para poder hacerlo en forma adecuada y eficiente, hacen falta dos cosas:
- Tener estadísticas de fallas. Sin una herramienta como un sistema computarizado de gestión de mantenimiento (CMMS), es prácticamente imposible tener información estadística que permita, mediante un modelo como el Weibull, predecir la tasa de fallas y, de esa forma, calcular la cantidad de repuestos necesarios para un lapso determinado, utilizando herramientas como el análisis de criticidad, RCM (Mantenimiento Basado en la Confiabilidad), el MTA (Análisis de Tareas de Mantenimiento) y LORA (Análisis de Nivel de Reparación), todas incluidas en el ILS (Soporte Logístico Integrado), como muestra la Figura 4. Hacerlo de otra forma es como intentar predecir el futuro con una bola de cristal.

- Tener los recursos necesarios para obtener los repuestos y, una vez en estantería, poseer un adecuado régimen de estiba, un sistema de gestión de inventario computarizado, asociado al CMMS, y ejecutar el mantenimiento correspondiente a aquellos componentes o subsistemas que lo requieran, siempre y cuando no se trate de partes cuyo vencimiento opere por tiempo, aun sin estar en uso, como por ejemplo los componentes de goma o metal-goma. O sea, no es solo el costo de adquisición de las partes, también su resguardo y mantenimiento.
Pero más importante sería modernizar, repotenciar o reemplazar los activos antes que entren en obsolescencia.
Recambio y/o repotenciación de activos
En la primera parte se analizó el efecto de las obsolescencias sobre la disponibilidad y la confiabilidad de los medios o equipos, y cómo impacta en los riesgos. En esta se analizará la problemática del reemplazo / repotenciación / recuperación de los mismos.
En el ámbito industrial, se pueden asociar los siguientes términos y definiciones:
- Recuperar / restaurar (Refurbishing): Es llevar un equipo a su condición original a través de acciones de reparación mayor.
- Modernizar (Revamping): Es reconstruir un equipo actualizando sus prestaciones o reemplazando su tecnología por una nueva, sin mejorar su performance original. La recuperación puede ser parte de una modernización.
- Repotenciar (Upgrade): Es reconstruir un equipo mejorando sus prestaciones originales. Puede incluir acciones de modernización y recuperación.
La logística genética es el área que debería, en función de la información que brinden las Fuerzas respecto al estado de los medios, determinar:
- La vida útil remanente de los equipos, definida como el momento óptimo, a partir del presente, donde debe ejecutarse el reemplazo / modernización / recuperación del equipo actual.
La obsolescencia presente y futura de los equipos, elementos fundamentales para planificar y decidir las acciones que permitirán que los medios continúen satisfaciendo las necesidades fijadas en las capacidades.
Esto, en una empresa, debería ser supervisado por el departamento de Ingeniería.
Respecto a la decisión de reemplazo, modernización o recuperación, Durán, Sojo y Fuenmayor (2011), en su trabajo Decisión de Reemplazo o Reparación de un Equipo, indican que la necesidad de llevar a cabo un análisis de reemplazo (los autores se refieren al ámbito industrial. N. del A.) surge a partir de una o varias de las siguientes razones:
- Desempeño disminuido: Cuando, debido al deterioro físico, el desempeño esperado a un nivel de productividad dado se ve disminuido, trayendo consecuencias al negocio. Esto se manifiesta por una disminución de la producción y/o por un aumento de los costos de producción.
- Requisitos alterados: El equipo existente no puede cumplir con los nuevos requisitos legales o regulatorios, ya sea a nivel de empresa, leyes locales o requisitos de los clientes.
- Gastos de capital: En este caso, mantener el equipo en operación requiere de inversiones grandes, y surge la necesidad de evaluar la factibilidad de reemplazo del equipo.
- Restricciones: El estudio surge porque el equipo no puede cumplir con los planes de producción, siendo un cuello de botella presente o futuro.
- Imagen o intangibles: La inversión se justifica por la imagen deteriorada o por otros intangibles que han de justificarse financieramente.
El método consiste en calcular las consecuencias de no reemplazar y los costos de reemplazar / modernizar / recuperar a lo largo de un horizonte de comparación.
Respecto a recuperar / modernizar, el primer análisis a desarrollar es verificar si el activo es útil a la capacidad para la que se lo prevé, o sea, la Necesidad.
Si es útil, se debe determinar si el equipo está afectado por algún tipo de obsolescencia que impida su modernización / recuperación. Luego, verificar si puede ser recuperado en función de las obsolescencias que presenta o si, con una mejora tecnológica (modernización), se podrán recuperar las capacidades originales o se obtendrán nuevas aptitudes tecnológicas que permitan satisfacer la necesidad fijada en la capacidad y eliminar las obsolescencias. Se deberá verificar especialmente temas como fatiga en estructuras, estado y confiabilidad de subsistemas o componentes que no serán recorridos, y la eficiencia del sistema en su conjunto.
Verificado esto, se deberá, siguiendo los pasos que indica la Ingeniería de Sistemas, llevar a cabo un diseño conceptual para, partiendo de la necesidad, fijar las especificaciones técnicas generales del trabajo y definir alternativas posibles para su ejecución, teniendo en cuenta que se deberían incluir dentro de estas, de ser pertinente, la recuperación, la modernización y la adquisición, pudiendo a su vez contener cada una de ellas más de una alternativa para su ejecución.
Es común en los proyectos plantear como mínimo las siguientes alternativas:
- Situación base optimizada: Recuperación del equipo. No se eliminan obsolescencias.
- Modernización del activo: Reconstrucción del equipo eliminando obsolescencias. Si de la necesidad surge que se debe mejorar la performance del activo, se deberá llevar a cabo una repotenciación. Puede haber más de una alternativa de este tipo.
- Reemplazo del equipo.
Por último, se debe analizar el Costo Total del Ciclo de Vida de cada alternativa definida, siendo el CAPEX el derivado de la recuperación / modernización / adquisición, más los costos derivados de la incorporación de la soportabilidad en caso de que deba ser actualizada o cambie, y el OPEX, definido por los costos de operar los equipos para alcanzar el nivel de adiestramiento fijado y de la ejecución de los mantenimientos que aseguren preservar la confiabilidad de origen de los mismos, teniendo en cuenta los años remanentes de vida útil después de la acción llevada a cabo. En la Figura 5 se pueden ver los conceptos mencionados hasta el momento y su correlación.
Existe otra posibilidad, muy común en las Fuerzas Armadas de países no desarrollados, que es comprar equipos usados. Al respecto, rigen las mismas consideraciones indicadas en el párrafo precedente, adicionando el análisis de soportabilidad, uniformidad logística y compatibilidad con los otros activos existentes o a adquirir.

Para analizar la compra de un equipo usado, o compararlo con otras alternativas, se deben tener en cuenta, como mínimo, los siguientes tópicos:
- Cumplimiento de los Requerimientos Operativos.
- Estado operativo actual del equipo.
- Reparaciones / actualizaciones necesarias.
- Vida útil remanente del equipo.
- Herramientas especiales, equipos, información técnica, etc., que se deberán incorporar para asegurar la soportabilidad.
- La obsolescencia presente y futura del equipo.
- Frecuencias y costo de mantenimiento.
También se deberá analizar el costo total del ciclo de vida, siendo el CAPEX el derivado de la compra de los usados más los costos de recuperación / modernización y la adquisición de la soportabilidad, y el OPEX, teniendo en cuenta los años remanentes de vida útil después del upgrade.
Para la alternativa de adquisición de medios nuevos, se debería determinar los activos útiles a la capacidad para la que se lo prevé existentes en el mercado y su nivel tecnológico, y contrastarlos con los requerimientos de los usuarios. Luego, formular los requerimientos técnico-operativos y el concepto de mantenimiento. Con ellos, determinar los horizontes de obsolescencia previstos para cada uno de esos equipos, los costos de operación y mantenimiento, los costos de repuestos y las necesidades de soportabilidad de cada uno.
Plantear luego alternativas en un horizonte temporal y verificar:
- La aptitud de cada una, o sea, si satisface la capacidad ordenada y los requerimientos de los usuarios.
- Para las alternativas aptas, verificar la factibilidad de ser llevado a cabo el proyecto en los términos planeados, teniendo en cuenta especialmente el contexto en el cual operarán los equipos.
- Para las alternativas factibles y en función del horizonte de empleo de cada una, analizar el Costo de Ciclo de Vida de las mismas asegurando la combinación óptima de los costos de capital, costos operativos y los riesgos en el tiempo esperado de vida útil, teniendo en cuenta además las capacidades de financiamiento del proyecto y las cuestiones políticas que puedan afectar su soportabilidad en el futuro.
Estas alternativas se podrán comparar, en un horizonte temporal dado por la vida útil esperada, utilizando el Valor Actualizado de Costos o el Costo Medio a Largo Plazo en caso de proyectos de tipo “social”, donde no existirá un beneficio por el uso del sistema. Por ejemplo, la adquisición de una flota de tanques para el ejército, donde no existe un ingreso por su utilización. O, en caso de una empresa cuyos productos o servicios producen ingresos, por ejemplo una empresa de transporte de pasajeros, donde los tickets vendidos configurarán el ingreso primario, por el Valor Actualizado Neto (VAN) o la Tasa Interna de Retorno (TIR) de cada opción. El que entregue mayor rendimiento o sea más asequible será el más aceptable.
En el caso de Fuerzas Armadas, se deberían sopesar las consideraciones de política exterior que podrían influir en la decisión.
Concclusiones
La obsolescencia de los activos, cualquiera sea la que los afecte, disminuirá su disponibilidad y confiabilidad, reduciendo la capacidad operativa de las Fuerzas y, como consecuencia, la defensa de los Intereses Vitales de la Nación. En una empresa privada, el primer impacto será sobre los beneficios, producto del costo por indisponibilidad.
En las Fuerzas Armadas, la problemática de los repuestos derivada de la obsolescencia tecnológica será, normalmente, la variable más crítica de la soportabilidad de los sistemas y la que más afecta la disponibilidad y confiabilidad de los equipos. En una empresa, la obsolescencia económica o la ligada a regulaciones serán, normalmente, las que más influirán.
La obsolescencia tecnológica afecta la disponibilidad porque, al alargarse el tiempo de provisión de repuestos, se incrementa el MTTR, pudiendo llegar a estar años fuera de servicio. La ventaja es que esto es palpable y se puede ver.
La pérdida de confiabilidad incrementará el nivel de riesgo al aumentar la probabilidad de ocurrencia de una falla. La desventaja es que muchas veces no se puede predecir una falla y, cuando se manifiesta, puede ser tarde. La consecuencia que puede traer aparejada esa falla será tema central en la toma de decisiones sobre las acciones a adoptar con el equipo o familia de equipos.
Por eso cobra especial importancia la previsión, y esto incluye conocer las obsolescencias a efectos de generar stocks de repuestos acorde a las necesidades futuras, o prever el reemplazo / repotenciación de medios, sistemas o equipos antes que la obsolescencia penalice su disponibilidad o afecte la confiabilidad, incrementando el nivel de riesgo derivado de su uso.
La obsolescencia de los activos o sus componentes podrá determinar la necesidad de reemplazar, repotenciar o recuperar los mismos. Y para determinar el curso de acción a adoptar, se deberá analizar la necesidad, la afectación de obsolescencias y si estas pueden ser eliminadas.
Con esta información, se deberá llevar a cabo un diseño acorde a la Ingeniería de Sistemas, definiendo las especificaciones técnicas y determinando las alternativas posibles, analizando su aptitud y factibilidad, para luego compararlas en función de costo–beneficio o costo–eficiencia, y así determinar la conveniencia económica, teniendo en cuenta además las implicancias políticas presentes y futuras de cada una de ellas.
Referencias
- DoD (1997). MIL-HDBK-502 Acquisition Logistics. Department of Defense (DoD). USA.
- DoD (2005). Guide for Achieving Reliability, Availability, and Maintainability. Department of Defense (DoD). USA.
- EMCO (2012). PC 14-02 Logística de material para el planeamiento de la acción militar conjunta. Estado Mayor Conjunto de las Fuerzas Armadas de la República Argentina.
- ISO 14224 (2016). Petroleum, petrochemical and natural gas industries - Collection and exchange of reliability and maintenance data for equipment. International Organization for Standardization (ISO).
- Durán, J.; Sojo, L.; Fuenmayor, E. (2011). Decisión de Reemplazo o Reparación de un Equipo. https://docplayer.es/21497438-Decision-de-reemplazo-o-reparacion-de-un-equipo-caso-de-estudio-basado-en-metodos-y-normas-vigentes.html
- Solórzano, G. (2019). Obsolescencia en el Ámbito Industrial. LinkedIn. https://www.linkedin.com/pulse/obsolescencia-en-el-ambito-industrial-geovanny-solorzano
- Vittorangeli, A. (2020). Mantenimiento: la Soportabilidad del Sistema. LinkedIn.
Dinos qué te ha parecido el artículo
-1749066577960.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D1b84849c-cd88-4fd6-b925-9b80d063c860&w=3840&q=100)
Aplicación del Mantenimiento Centrado en Confiabilidad al Brazo de Carga de Amoniaco
Artículo-1749059308029.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D863bb934-1d7e-476d-b14e-ff12b481e413&w=640&q=75)
Introducción
El mantenimiento preventivo es una práctica esencial en la industria petroquímica, especialmente cuando se trata de sistemas críticos como los brazos de carga de amoníaco. Estos dispositivos desempeñan un papel crucial en la transferencia segura de amoníaco, un producto químico altamente volátil y peligroso.
El enfoque tradicional de mantenimiento preventivo, basado en intervalos predeterminados de inspección y reparación, ha demostrado ser efectivo, pero no siempre es el más eficiente. En este sentido, la adopción del Mantenimiento Centrado en Confiabilidad (RCM, por sus siglas en inglés) ha demostrado mejorar significativamente la eficacia de los programas de mantenimiento, permitiendo a las empresas maximizar la confiabilidad de sus equipos y reducir los costos operativos.
Este artículo técnico, enfocado en el mantenimiento preventivo aplicado a un brazo de carga de amoníaco utilizando RCM, está diseñado para ser informativo y práctico, con un enfoque claro en cómo esta metodología puede mejorar la confiabilidad y seguridad de los activos.
Definición del sistema: Brazo de carga
El brazo de carga de amoníaco en estudio es el modelo SVT M0501/A1. Este equipo opera en la Plataforma de Líquidos del Terminal Marítimo de una empresa petroquímica en Venezuela, y se encuentra expuesto a un ambiente marino que impone condiciones extremas, como alta humedad, salinidad del aire y agua salada, entre otros factores.
Este equipo está diseñado para permitir la transferencia de amoníaco líquido desde el brazo de carga hacia las bodegas del buque, las cuales deben ser previamente enfriadas para evitar que el amoníaco se evapore. El proceso inicia con el bombeo de amoníaco líquido a una temperatura de -33°C, desde la planta petroquímica mediante la bomba P0501A. El fluido es transportado a través de una tubería de acero al carbono de 12 pulgadas de diámetro (A333 Gr.6), recubierta con aislamiento térmico, hasta el brazo de carga ubicado en la Plataforma de Líquidos.
El brazo de carga en estudio fue fabricado en 1999 y está conformado por las siguientes partes:
- Tubería montante o ascendente (Riser)
- Brazo de carga interno (Inboard)
- Brazo de carga externo (Outboard)
- Sistema de desacople de emergencia (E.R.S.)
- Doble junta giratoria con codo de 90° sobre el montante o riser (Trunnion)
- Junta giratoria superior (Apex)
Este brazo es del tipo guaya y polea. Ver figura 1.

Este equipo debe funcionar de manera fiable para evitar fugas que puedan llegar al mar y causar daños al medio ambiente, generar penalidades para la empresa, evitar paradas no programadas —lo cual implica pagos por demora en la carga— y garantizar la seguridad operativa. Su funcionamiento depende de diversos componentes mecánicos, hidráulicos y de control, los cuales deben estar en condiciones óptimas para minimizar el riesgo de falla.
Es aquí donde el Mantenimiento Centrado en Confiabilidad (RCM), como metodología estratégica, resulta clave, ya que se centra en asegurar que los activos continúen desempeñando la función o funciones que desean sus usuarios, en el contexto operativo requerido, mediante un análisis detallado de los modos de falla de los equipos o componentes, y definiendo el tipo de mantenimiento más adecuado para garantizar un desempeño más confiable.
Enfoque hacia el Mantenimiento Centrado en Confiabilidad
Antes de aplicar la estrategia de RCM para la elaboración del Plan de Mantenimiento Preventivo del brazo de carga, se consideró como primer paso la creación de un plan o alcance de trabajo para definir:
- Duración del proyecto
- Objetivo general y específicos
- Planificación de reuniones
- Designación del equipo natural de trabajo
- Ventajas y desventajas del proyecto
- Documentos a entregar (Hoja de Información y Decisión de RCM, Plan de Mantenimiento, etc.)
- Estrategia de divulgación e implementación
- Revisión (auditorías) del desempeño del plan
- Ajuste de actividades una vez implementadas las tareas
Este planteamiento permitió generar un compromiso real de todas las partes involucradas, ya que facilitó la comprensión del proceso completo y los análisis necesarios para alcanzar el objetivo general.
Como segundo paso, se coordinó y programó una capacitación dirigida al personal de Mantenimiento, Gerencia Técnica y Producción, enfocada en la metodología RCM y en el uso del Análisis de Modos, Efectos y Fallas (AMEF). Esto facilitó la comprensión de la documentación técnica y de los datos requeridos para avanzar de manera efectiva en las reuniones de RCM.
Posteriormente, se inició el proyecto respetando la programación de las reuniones, documentando los avances alcanzados en cada sesión y asignando tareas pendientes a las personas responsables. De esta manera, se garantizó el cierre de temas en reuniones subsiguientes.
Desde este punto de partida se comenzó a responder a las siete preguntas clave del RCM, buscando siempre el consenso del equipo y dentro de un tiempo razonable:
- ¿Cuáles son las funciones y los parámetros de funcionamiento asociados al activo en su contexto operacional actual?
- ¿De qué manera falla en satisfacer dichas funciones?
- ¿Cuál es la causa de cada falla funcional?
- ¿Qué sucede cuando ocurre cada falla?
- ¿En qué sentido es importante cada falla?
- ¿Qué puede hacerse para prevenir o predecir cada falla?
- ¿Qué debe hacerse si no se encuentra una tarea proactiva adecuada?
En las tablas siguientes se muestra, a modo ilustrativo, parte de la Hoja de Información, la Hoja de Decisión (Plantilla RCM) y las tareas propuestas obtenidas del estudio. Ver Figuras 2 y 3.


Con la implementación de las tareas de mantenimiento preventivo obtenidas del estudio RCM, se reportó una reducción del 35 % en las fallas imprevistas durante el primer semestre, lo cual ha contribuido significativamente a mejorar la confiabilidad y disponibilidad del brazo de carga. Además, se ha evitado el pago por demoras en la carga de buques y las operaciones ahora se realizan en un entorno operacional más seguro.
Conclusión
Cuando el Mantenimiento Centrado en Confiabilidad (RCM) es correctamente aplicado, se convierte en una metodología poderosa que permite a las empresas:
- Optimizar los costos de mantenimiento
- Aumentar la confiabilidad de los activos
- Mejorar la disponibilidad operacional
Aunque su implementación puede representar un desafío, constituye un paso clave hacia la mejora continua de la eficiencia operativa y la gestión efectiva de activos críticos.
Referencias
- Moubray, J. (1997). Reliability-Centered Maintenance.
- Manual de Operación del Terminal Marítimo de Petroquímica de Venezuela. Complejo Petroquímico G/D José Antonio Anzoátegui – Venezuela.
- https://rcm.predictiva21.com
Dinos qué te ha parecido el artículo

-1749066577960.png%3Falt%3Dmedia%26token%3D1b84849c-cd88-4fd6-b925-9b80d063c860&w=3840&q=100)
Introducción
El mantenimiento preventivo es una práctica esencial en la industria petroquímica, especialmente cuando se trata de sistemas críticos como los brazos de carga de amoníaco. Estos dispositivos desempeñan un papel crucial en la transferencia segura de amoníaco, un producto químico altamente volátil y peligroso.
El enfoque tradicional de mantenimiento preventivo, basado en intervalos predeterminados de inspección y reparación, ha demostrado ser efectivo, pero no siempre es el más eficiente. En este sentido, la adopción del Mantenimiento Centrado en Confiabilidad (RCM, por sus siglas en inglés) ha demostrado mejorar significativamente la eficacia de los programas de mantenimiento, permitiendo a las empresas maximizar la confiabilidad de sus equipos y reducir los costos operativos.
Este artículo técnico, enfocado en el mantenimiento preventivo aplicado a un brazo de carga de amoníaco utilizando RCM, está diseñado para ser informativo y práctico, con un enfoque claro en cómo esta metodología puede mejorar la confiabilidad y seguridad de los activos.
Definición del sistema: Brazo de carga
El brazo de carga de amoníaco en estudio es el modelo SVT M0501/A1. Este equipo opera en la Plataforma de Líquidos del Terminal Marítimo de una empresa petroquímica en Venezuela, y se encuentra expuesto a un ambiente marino que impone condiciones extremas, como alta humedad, salinidad del aire y agua salada, entre otros factores.
Este equipo está diseñado para permitir la transferencia de amoníaco líquido desde el brazo de carga hacia las bodegas del buque, las cuales deben ser previamente enfriadas para evitar que el amoníaco se evapore. El proceso inicia con el bombeo de amoníaco líquido a una temperatura de -33°C, desde la planta petroquímica mediante la bomba P0501A. El fluido es transportado a través de una tubería de acero al carbono de 12 pulgadas de diámetro (A333 Gr.6), recubierta con aislamiento térmico, hasta el brazo de carga ubicado en la Plataforma de Líquidos.
El brazo de carga en estudio fue fabricado en 1999 y está conformado por las siguientes partes:
- Tubería montante o ascendente (Riser)
- Brazo de carga interno (Inboard)
- Brazo de carga externo (Outboard)
- Sistema de desacople de emergencia (E.R.S.)
- Doble junta giratoria con codo de 90° sobre el montante o riser (Trunnion)
- Junta giratoria superior (Apex)
Este brazo es del tipo guaya y polea. Ver figura 1.

Este equipo debe funcionar de manera fiable para evitar fugas que puedan llegar al mar y causar daños al medio ambiente, generar penalidades para la empresa, evitar paradas no programadas —lo cual implica pagos por demora en la carga— y garantizar la seguridad operativa. Su funcionamiento depende de diversos componentes mecánicos, hidráulicos y de control, los cuales deben estar en condiciones óptimas para minimizar el riesgo de falla.
Es aquí donde el Mantenimiento Centrado en Confiabilidad (RCM), como metodología estratégica, resulta clave, ya que se centra en asegurar que los activos continúen desempeñando la función o funciones que desean sus usuarios, en el contexto operativo requerido, mediante un análisis detallado de los modos de falla de los equipos o componentes, y definiendo el tipo de mantenimiento más adecuado para garantizar un desempeño más confiable.
Enfoque hacia el Mantenimiento Centrado en Confiabilidad
Antes de aplicar la estrategia de RCM para la elaboración del Plan de Mantenimiento Preventivo del brazo de carga, se consideró como primer paso la creación de un plan o alcance de trabajo para definir:
- Duración del proyecto
- Objetivo general y específicos
- Planificación de reuniones
- Designación del equipo natural de trabajo
- Ventajas y desventajas del proyecto
- Documentos a entregar (Hoja de Información y Decisión de RCM, Plan de Mantenimiento, etc.)
- Estrategia de divulgación e implementación
- Revisión (auditorías) del desempeño del plan
- Ajuste de actividades una vez implementadas las tareas
Este planteamiento permitió generar un compromiso real de todas las partes involucradas, ya que facilitó la comprensión del proceso completo y los análisis necesarios para alcanzar el objetivo general.
Como segundo paso, se coordinó y programó una capacitación dirigida al personal de Mantenimiento, Gerencia Técnica y Producción, enfocada en la metodología RCM y en el uso del Análisis de Modos, Efectos y Fallas (AMEF). Esto facilitó la comprensión de la documentación técnica y de los datos requeridos para avanzar de manera efectiva en las reuniones de RCM.
Posteriormente, se inició el proyecto respetando la programación de las reuniones, documentando los avances alcanzados en cada sesión y asignando tareas pendientes a las personas responsables. De esta manera, se garantizó el cierre de temas en reuniones subsiguientes.
Desde este punto de partida se comenzó a responder a las siete preguntas clave del RCM, buscando siempre el consenso del equipo y dentro de un tiempo razonable:
- ¿Cuáles son las funciones y los parámetros de funcionamiento asociados al activo en su contexto operacional actual?
- ¿De qué manera falla en satisfacer dichas funciones?
- ¿Cuál es la causa de cada falla funcional?
- ¿Qué sucede cuando ocurre cada falla?
- ¿En qué sentido es importante cada falla?
- ¿Qué puede hacerse para prevenir o predecir cada falla?
- ¿Qué debe hacerse si no se encuentra una tarea proactiva adecuada?
En las tablas siguientes se muestra, a modo ilustrativo, parte de la Hoja de Información, la Hoja de Decisión (Plantilla RCM) y las tareas propuestas obtenidas del estudio. Ver Figuras 2 y 3.


Con la implementación de las tareas de mantenimiento preventivo obtenidas del estudio RCM, se reportó una reducción del 35 % en las fallas imprevistas durante el primer semestre, lo cual ha contribuido significativamente a mejorar la confiabilidad y disponibilidad del brazo de carga. Además, se ha evitado el pago por demoras en la carga de buques y las operaciones ahora se realizan en un entorno operacional más seguro.
Conclusión
Cuando el Mantenimiento Centrado en Confiabilidad (RCM) es correctamente aplicado, se convierte en una metodología poderosa que permite a las empresas:
- Optimizar los costos de mantenimiento
- Aumentar la confiabilidad de los activos
- Mejorar la disponibilidad operacional
Aunque su implementación puede representar un desafío, constituye un paso clave hacia la mejora continua de la eficiencia operativa y la gestión efectiva de activos críticos.
Referencias
- Moubray, J. (1997). Reliability-Centered Maintenance.
- Manual de Operación del Terminal Marítimo de Petroquímica de Venezuela. Complejo Petroquímico G/D José Antonio Anzoátegui – Venezuela.
- https://rcm.predictiva21.com
Dinos qué te ha parecido el artículo

Publica tu artículo en la revista #1 de Mantenimiento Industrial
Publicar un artículo en la revista es gratis, no tiene costo.
Solo debes asegurarte que no sea un artículo comercial.
¿Qué esperas?
O envía tu artículo directo: articulos@predictiva21.com


Publica tu artículo en la revista #1 de Mantenimiento Industrial
Publicar un artículo en la revista es gratis, no tiene costo.
Solo debes asegurarte que no sea un artículo comercial.
¿Qué esperas?
O envía tu artículo directo: articulos@predictiva21.com
