Thursday, 21 July 2016

Gestión de un Proyecto de Fiabilidad

 Un proyecto de diseño para la fiabilidad se debe plantear como cualquier proyecto de ingeniería, por lo tanto se deben definir unos objetivos, un alcance, unos plazos y unos recursos tanto humanos como financieros.

 Una recomendación para gestionar este tipo de proyectos es utilizar metodologías ágiles, como por ejemplo la metodología Scrum.

Esta metodología permite gestionar con efectividad proyectos complejos y con alto riesgo, asegurando los resultados; para ello se divide el proyecto en tramos cortos, denominadas Sprint, en los que se trabaja con partes del proyecto que son los suficientemente completos como para ser considerado un entregable. 

 El proyecto de diseño para la fiabilidad se puede componer de los siguientes apartados:

a. Definición del nivel de fiabilidad requerido por el cliente, que sirve para fijar objetivos del plan de fiabilidad. Es el usuario del producto el que tiene que definir el nivel de fiabilidad, si se proporciona un nivel demasiado elevado el coste del producto será muy elevado y el cliente no lo valorará, si el nivel es demasiado bajo tendremos reclamaciones y perderemos la confianza de nuestros clientes dañando la imagen de nuestra marca. 

Se puede conocer la opinión del cliente mediante encuestas y mediante el análisis de las garantías reclamadas por ellos.   

b.   Evaluación de la fiabilidad del producto, en las condiciones normales de utilización y durante el  tiempo estimado de utilización. La forma más sencilla es realizar un análisis cualitativo utilizando un Análisis de Modos de Fallos y Efectos (FMEA), que nos permite definir modos de fallos, sus causas, la forma de prevenirlos o detectarlos y sus efectos para el usuario, y darles unas valoraciones mediante el Número de Prioridad de Riesgo (RPN). Esta metodología nos permite clasificar el nivel de fiabilidad del producto. 

c. Modelización de la fiabilidad del producto, descubriendo sus puntos más débiles y las oportunidades de mejora. Esta modelización se puede realizar mediante Diagramas de Bloques de Fiabilidad (RBD) y Análisis de Árbol de Fallos (FTA), estas metodologías nos proporcionan resultados cuantitativos, nos permite identificar los puntos más débiles del diseño y nos permite comparar nuevos componentes y configuraciones.  

d.    Estimación de las funciones de fiabilidad, que permite analizarla de forma cuantitativa. Una vez que tenemos prototipos o productos en funcionamiento se pueden analizar datos reales de fallos y definir las funciones fiabilidad, fallo, densidad de probabilidad de fallos y tasa de fallos; con lo que se calculan datos de vida, periodos de garantía, etc. 

Existen varias distribuciones estadísticas que permiten definir estas funciones, la más habitual es la distribución de Weibull, que requiere el cálculo de tres parámetros: parámetro de forma, parámetro de escala y parámetro de localización, que en estos estudios es habitualmente cero.



e.  Realización de ensayos de vida acelerada, como son los Ensayos de Vida Altamente Acelerada (HALT) y Monitorización de Esfuerzos Altamente Acelerada (HASS), que permitan confirmar datos y explorar posibles mejoras. Comprobar prototipos en condiciones reales de funcionamiento es muy lento y costoso, como alternativa se diseñan ensayos de vida acelerada, en la que se exageran algunos esfuerzos que provoquen fallos, normalmente temperatura, vibraciones, parámetros eléctricos, humedad,... y se ensaya el producto hasta el fallo en esas condiciones; posteriormente se utilizan relaciones potenciales (como Ley Potencial Inversa), exponenciales (como Arrhenius o Eyring) o mixtas (como Relación Temperatura - No Termal) para estimar la duración de ese mismo producto en condiciones normales.

Esta metodología permite modificar y probar el producto de forma rápida, pero requiere tener perfectamente identificados los modos de fallo, en caso contrario los resultados no serán creibles. 

f.  Realización de un plan de mejora de fiabilidad, hasta alcanzar los objetivos basados en los requerimientos del cliente. El plan debe tener los elementos analizados anteriormente, el desarrollo de ensayos se puede modelizar con modelos como el Duane, Crow-AMSAA, Lloyd-Lipow, Gompertz o Logístico.