Curso on-line de Ingeniería de Fiabilidad y RCM

 Ya éstá disponible el nuevo Curso de Ingeniería de Fiabilidad y RCM, en versión on-line y en español.

 El curso está diseñado por profesores universitarios y se realiza de una forma totalmente flexible,  al ritmo que necesite el alumno, mediante una metodología de aprendizaje novedosa, basada en la lectura de un manual (en formato e-book) con el contenido teórico de cada tema (de un máximo de 10 páginas cada uno), acompañado de la visualización de video-cuestionarios (de un máximo de 15 minutos cada uno) con contenido teórico y con casos prácticos, la realización y entrega de ejercicios prácticos y pruebas de evaluación; todo esto se acompaña de documentación adicional (que en algunos casos está en inglés) y una amplia bibliografía.

 El curso incluye el acceso a 3 horas de tutoría, a demanda del alumno, a través de videoconferencia, que quedan registradan y su visualización disponible para el alumno.

 Los contenidos, totalmente actualizados, incluyen la utilización de las normas internacionales de utilización habitual en el sector, como son las normas ISO 14224, ISO 31000, IEC/ISO 31010, SAE JA 1011, SAE J 1739 y las IEC 60812, 61025, 61078, 61508 y 61882; y los casos prácticos se resuelven utilizando aplicaciones webs gratuitas.

 El contenido incluye todos los aspectos de la ingeniería RAMS, como son:

1. Introducción a la ingeniería RAM.
2. Análisis de datos de vida. Distribuciones estadísticas y cálculo de tasas de fallos.
3. Modelización de fiabilidad. Diagramas de bloques de fiabilidad RBD.
4. Evaluación de fiabilidad. Análisis de modos de fallos y efectos FMEA y Análisis de árbol de fallos FTA.
5. Análisis de fallos. Informe de fallos, análisis y acciones correctoras FRACAS.
6. Análisis de mantenibilidad.
7. Programas de mantenibilidad.
8. Análisis de disponibilidad.
9. Gestión de riesgos. Análisis de árbol de sucesos ETA. Análisis de peligros y operatividad  HAZOP. Nivel de integridad de seguridad SIL.
10. Toma e intercambio de fiabilidad y mantenimiento ISO 14224. 
11. Mantenimiento centrado en fiabilidad RCM.
12. Fiabilidad a través de los operarios ODR. 
13. Consideraciones económicas. 
14. Aplicaciones de fiabilidad. Priorización de tareas. Gestión de recambios. Análisis tensión - resistencia. Gestión de garantías.
15. Testeabilidad.
16. Ensayos de fiabilidad. 
17. Incremento de fiabilidad.
18. Gestión de proyectos de fiabilidad.

 Superar el curso con una calificación superior al 80 % en todas las pruebas de evaluación permite obtener un Certificado de aprovechamiento del curso, bilingüe español - inglés.

 El coste del curso es de 600.00 € (USD 690.00 ; GBP 540.00), mediante transferencia bancaria o mediante PayPal. Tras lo cual AlterEvo Ltd. envía al alumno las claves de acceso a las carpetas de documentación y a los video-cuestionarios, estas claves tienen una validez de 12 meses.

Risk-based Maintenance Framework



D4R Project Management

 Management of a Design for Reliability project should be the same as any engineering project, it should include a target, a scope, time and resources, both human and financials.

 Using agile project management methodologies, as Scrum methodology. is a good recommendation to manage this type of project.

 Scrum allows effective management of complex and high-risk projects, ensuring results; in order to do it, Scrum splits the project into short milestones, or Sprint, to work in parts of the project large enough to be considered a deliverable. 

 A Design for Reliability project could include the following parts:

a.  Definition of the level of reliability required by the customer, to set the reliability program goals. The product user is who should define the level of reliability if the level is too high the cost is also too high and the customer doesn't appreciate it; if the level is too low we will have claims and loss of trust, so we damage our brand. 

We can know our customers' opinions by surveys and by studying claims and warranties.   

b.   Product reliability assessment, in working conditions and for estimated operation time. The easiest way is to perform a qualitative analysis by Failure Modes and Effects Analysis (FMEA), it allows us to define the failure modes, their causes, how to prevent/detect them, and their effects for users, and assess them by a Risk Priority Number (RPN). This methodology allows us to define a ranking of the level of reliability of the product. 

c. Reliability modeling, showing the weakness of product and improvement opportunities. The modeling could be done by Reliability Block Diagram (RBD) and Fault Tree Analysis (FTA), these methodologies provide quantitative results and allow us to identify the weakness of design and try new elements and settings.  

d.    The reliability functions estimation, they allow performing a quantitative reliability analysis. When we have prototypes or real products working we could analyze real failure data and define the reliability function, failure function, probability density function (pdf) and failure rate function; with this function is possible to calculate life data, warranties, etc. 

There are several probability distributions that allow defining these functions, Weibull distribution is the most common, it requires to calculate three parameters: shape parameter, scale parameter, and location parameter, that usually has a value of 0 in this type of analysis.

e.  Performing accelerated life tests, like Highly Accelerated Life Test (HALT) and Highly Accelerated Stress Screening (HASS), to confirm data and study possibilities of improvement. Testing prototypes in real conditions is too slow and expensive, an alternative is to design an accelerate testing, increasing the stresses to induce failure, most common factors are temperature, vibrations, electric parameters, humidity,... then testing the prototype to failure, and use power relations (as Inverse Power Law Relationship), exponential relations (as Arrhenius relationship or Eyring relationship) or mixed relations (as Temperature - Non-Thermal relationship) to estimate the life of the product under working conditions.

This methodology allows to modify the design and test the result in a faster and cheaper way, but require the right failure modes identification process to ensure the results are reliable. 

f.  Performing a reliability growth program, to reach the reliability target based on customer requirements. The Reliability Growth program should include the components discussed inside this post, development of test could be modeling by Duane model, Crow-AMSAA model, Lloyd-Lipow model, Gompertz model or Logistic model.

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.