RCM 5: Enfocados en Tareas.

Como hemos visto, los primeros resultados del árbol de decisión son tareas, en este capítulo vamos a explicarlos:

Tareas basadas en la condición, esta será siempre nuestra primera opción, podemos definirlas como inspecciones periódicas o continuas diseñadas para detectar fallos potenciales y permitir su solución antes de que produzca un fallo funcional.

Para desarrollar el plan debemos realizar las siguientes preguntas:

1.   ¿Cuál es el Fallo Funcional? Esto se obtiene directamente del análisis RCM, aunque puede hacer falta más información o una mayor clarificación relacionada con la especificidad del fallo.

2.   ¿Cuál es el Fallo Potencial? Que averiguamos con un estudio de las condiciones de funcionamiento del equipo.

3.   ¿Cuál es el intervalo entre el Fallo Potencial y el Fallo Funcional (intervalo P-F)? ¿Es un intervalo consistente? Para responder a estas preguntas nos ayudamos de la curva P-F.

Curva P-F, tomada de NASA RCM Guide, Reliability-Centered Maintenance Guide, For facilities and colateral equipment. Pag. 4-2.

4.   ¿Se puede definir un intervalo que asegure que la probabilidad de fallo se mantenga en valores aceptables? De hecho, podemos calcular este intervalo teniendo en cuenta la probabilidad de que se desarrolle en Fallo Funcional, de acuerdo a las fórmulas:

 

      En el caso de distribuciones exponenciales.

Siendo R(t) la función fiabilidad, o la probabilidad de que un equipo funcione durante un periodo de tiempo t; y l la tasa de fallos (número de fallos por unidad de tiempo)

 

 En el caso de distribuciones de Weibull.

Siendo R(t) la función fiabilidad, o la probabilidad de que un equipo funcione durante un periodo de tiempo t; h es el parámetro de escala que da una idea de la vida media del equipo, y b es el parámetro de forma que nos indica la evolución del número de fallos en el tiempo.

5.   ¿Es viable realizar la técnica predictiva en ese intervalo de tiempo? Para escoger la tarea predictiva nos podemos ayudar de la siguiente guía proporcionada por la NASA.

Y podemos calcular el coste de implantar la tarea predictiva, teniendo en cuenta el coste de la inspección y la probabilidad de que no detecte el Fallo Potencial, de acuerdo a la fórmula:

C_mc = C_f X P_f + C_tc + (C_tc + C_f) X P_fc X P_f

Siendo C_mc el coste de las tareas basadas en la condición o predictivas, C_f el coste del fallo, P_f la probabilidad de que se produzca un fallo en el intervalo entre tareas predictivas, C_tc el coste de la tarea predictiva, y P_fc la probabilidad de que la técnica predictiva no detecte el fallo. 

Aplicaciones de técnicas predictivas, tomada de NASA RCM Guide, Reliability-Centered Maintenance Guide, For facilities and colateral equipment. Pag. 6-2.

 

 

Tareas basadas en tiempo, o preventivas, que requieren detener la máquina y, a menudo, trasladarla hasta un taller; y Tareas de búsqueda de fallos, que tratan de encontrar fallos ocultos. Los voy a tratar juntos, ya que se tratan de acciones programadas regularmente en base a unos intervalos predefinidos, sin importar las condiciones del equipo.   

Los elementos que puede contener un programa de mantenimiento preventivo se clasifican en los cinco grupos siguientes:

1.   Lubricación / Servicio: Realización periódica de tareas de limpieza, lubricación, sustitución de consumibles, preservación, etc., con el objetivo de prevenir fallos incipientes. Puede considerarse una tarea de búsqueda de fallos.

2.   Pruebas operacionales / Visuales / Automáticas: Realización periódica de pruebas para determinar el estado del equipo y detectar degradaciones. Sirve para localizar fallos funcionales ocultos, por lo que puede considerarse una tarea de búsqueda de fallos.

3.   Inspecciones / Pruebas funcionales: Inspecciones periódicas para determinar el estado del equipo mediante comparación de sus características con los valores esperados o con una determinada norma. Puede considerarse una tarea de búsqueda de fallos.

4.   Restauración: Son las tareas necesarias para que un determinado equipo recupere las condiciones de diseño, pueden variar desde limpieza de elementos hasta un overhaul (o desmontaje y sustitución de piezas) completo.

5.   Eliminación: Es la retirada de elementos de un equipo al alcanzar su vida útil, normalmente para elementos simples.

También podemos calcular el intervalo de mantenimiento en función de la tasa de fallos que queremos mantener en el equipo, de acuerdo a la fórmula:

En el caso de distribuciones de Weibull.

En el caso de distribuciones exponenciales se cumple que l es constante por lo que no se recomienda aplicar mantenimiento basado en tiempo ya que no tenemos referencias para definir el intervalo de mantenimiento.

También podemos calcular el coste de estas tareas preventivas, teniendo en cuenta el coste de la operación, el riesgo que esta provoque un fallo y la probabilidad de que el fallo se produzca antes del periodo de mantenimiento, de acuerdo a la fórmula:

C_mt = C_f X P_f + C_tp + C_f X P_fp + (C_tp + C_f) X P_ft X P_f

Siendo C_mt el coste de las tareas basadas en tiempo o preventivas, C_f el coste del fallo, P_f la probabilidad de que se produzca un fallo en el intervalo entre tareas preventivas, C_tp el coste de la tarea preventiva, P_fp la probabilidad de que el equipo falle al poner en marcha el equipo después de aplicar la técnica preventiva, y P_ft la probabilidad de que la técnica preventiva no evite el fallo. 

1er Post - RCM: Sentido común aplicado al mantenimiento.

 2do Post - RCM: Taxonomía y principios fundamentales.

3er Post - RCM: FMEA o COFA.

4to Post - RCM: Árboles de Decisión.

RCM 4: Logic Trees

When the FMEA or COFA is finished, the maintenance tasks or actions must be chosen; to do it we will use a logic tree.

To choose the more appropriate task, the following factors must be considered:

1.    Shall be technically feasible and worth doing, in accordance with the section 5.6.2 of SAE JA 1011. A task is considered as worth doing if it reduces (avoid, eliminate or minimize) the failure consequences. The task must be technically feasible, applicable and effective in the equipment work conditions.

2.    Cost-effective, in accordance with section 5.6.3 of SAE JA 1011, if two or more tasks are technically feasible the most cost-effective task shall be selected.

3.    Probability of failure modes and age, the selection of tasks must take account the fact that the probability of some failure modes shall increase with age or that the probability not change with age, in accordance with section 5.6.1 of SAE JA 1011. To know if the failure mode ratio curve is random or age-related is essential for the process.  

4.    Selection of failure management policy, a failure management policy shall be selected if no specific task is currently being done to anticipate, prevent, or detect the failure, in accordance with the section 5.6.4 of SAE JA 1011.

The next step is to design a logic tree that categorizes the failure consequences and provides a selection of failure management policies:

1.    Evident failure mode with safety or environmental consequences, the task shall assess the risk and implant tasks that reduce the probability of the failure mode to a level that is tolerable to the owner or user of the asset, in accordance with section 5.7.1.1 of SAE JA 1011.

The standard SAE JA 1012 proposes to use an on-condition based task, if an on-condition task is not technically feasible and worth doing the standard proposed a time-based task, if it is not feasible then proposes a combination of tasks and, finally, a redesign of equipment.

2.    Hidden failure mode with safety or environmental consequences, the task shall reduce the probability of the hidden failure mode to an extent which reduces the probability of the associated multiple failures to a tolerable level to the owner or user, in accordance with section 5.7.1.2 of SAE JA 1011.

The standard SAE JA 1012 proposes to use an on-condition based task, if an on-condition task is not technically feasible and worth doing the standard proposed a time-based task, if it is not feasible then proposes a failure-finding task and, finally, a redesign of equipment.

3.    Evident failure mode with economic consequences, the direct and indirect costs of doing the task shall be less than the costs of the failure mode, in accordance with section 5.7.1.3 of SAE JA 1011.

The standard SAE JA 1012 proposes to use an on-condition based task, if an on-condition task is not technically feasible and worth doing the standard proposed a time-based task, if it is not feasible then proposes no scheduled maintenance but a redesign of equipment is recommended.

4.    Hidden failure with economic consequences, the direct and indirect costs of doing the task shall be less than the costs of the multiple failure modes plus the cost of repairing the hidden failure, in accordance with section 5.7.1.4 of SAE JA 1011.

The standard SAE JA 1012 proposes to use an on-condition based task, if an on-condition task is not technically feasible and worth doing the standard proposed a time-based task, if it is not feasible then proposes failure-finding tasks and, finally, proposes no scheduled maintenance but a redesign of equipment is recommended.

COFA methodology takes into consideration the component classification. For the Critical, Commitment, or Economics components an on-condition task, if this task is not applicable or effective then proposes a time directed task, if this task also is not applicable or effective then proposes to initiate a design change or accept the risk.

For the Potentially Critical components an on-condition task, if this task is not applicable or effective then proposes a time directed task if this task also is not applicable or effective then proposes failure finding task, if this task is not applicable or effective then to initiate a design change or accept the risk.

Indicate that the Run-to-Failure components not scheduled maintenance is done.

We have seen that the results of the logic trees can be:

·     On-Condition based tasks, or predictive tasks, they can be done without move equipment, without stopping it or during a planned stop; they give information about the failure with time enough to plan reparations.

·    Time based tasks, or preventive tasks, they require to stop equipment and, usually, move it to a workshop; this task acts overall components, even those that don’t require maintenance.

·     Failure finding tasks, their mission is to find hidden failures, but they assume that find the failure is not immediate.

·     Tasks combination, when to implant only one task is not enough to reduce risk to reasonable values.

·    Run-to-Failure, it is the best solution when the risk is under acceptable values, because it uses all components of life.

·    Redesign, they can include equipment redesign as a process or operation redesign. Before proposing a redesign the complexity and time to implant them, the costs and the risk to no avoid the failure mode probability or consequence must be considered.  

RCM 1: Common sense applied to maintenance

RCM 2: Taxonomy and core principles

RCM 3: FMEA vs COFA

RCM 4: Árboles de Decisión

Una vez finalizado el análisis FMEA o COFA se deben escoger las tareas o acciones de mantenimiento, y para ello se utilizará un árbol de decisión.

Antes de escoger una tarea debemos tener en cuenta los siguientes factores:

1.   Que sea técnicamente factible y merezca la pena, de acuerdo con la sección 5.6.2 de SAE JA 1011. Se considera que una tarea merece la pena si reduce (evita, elimina o minimiza) las consecuencias del fallo. Por supuesto, esta tarea tiene que ser técnicamente factible o aplicable en las condiciones de funcionamiento del equipo.

2.   Relación coste – efectividad, de acuerdo a la sección 5.6.3 de SAE JA 1011, cuando haya más de una tarea factible se escogerá la que resulta más interesante desde el punto de vista coste – efectividad.

3.   Relación entre antigüedad y fallo, la selección de tareas debe tener en cuenta si la probabilidad de que ocurra un fallo aumenta con la edad o si permanece constante, de acuerdo a la sección 5.6.1 de SAE JA 1011. Por lo que resulta fundamental conocer si el fallo presenta una curva de tasa de fallos de tipo aleatorio o de tipo relacionado con la antigüedad.   

4.   Selección de política de gestión del fallo, se seleccionara una política de gestión del fallo cuando no sea posible aplicar tareas para anticipar, prevenir o detectar el fallo, de acuerdo a la sección 5.6.4 de SAE JA 1011.

El siguiente paso es utilizar un árbol lógico de decisión que tenga en cuenta la gestión de las consecuencias de los fallos, mediante una jerarquización de las consecuencias y de las políticas para reducirlas, en base a estas posibilidades:

1.   Fallo evidente con consecuencias para la seguridad o el medio ambiente, en cuyo caso debemos evaluar el riesgo e implantar tareas que reduzcan la probabilidad hasta alcanzar un valor tolerable, de acuerdo a la sección 5.7.1.1 de SAE JA 1011.

En este caso la propuesta de que da la norma SAE JA 1012 es utilizar una tarea basada en la condición, si no fuera factible o económicamente viable se propone una tarea preventiva, si tampoco fuera posible entonces se propone una combinación de tareas y, por último, un rediseño del equipo.

2.   Fallo oculto con consecuencias para la seguridad o el medio ambiente, en cuyo caso debemos combinar tareas que reduzcan la probabilidad del fallo a valores admisibles, a la que se reduce la probabilidad del fallo asociado a este fallo oculto, de acuerdo a la sección 5.7.1.2 de SAE JA 1011.

En este caso la propuesta de que da la norma SAE JA 1012 es utilizar una tarea basada en la condición, si no fuera factible o económicamente viable se propone una tarea preventiva, si tampoco fuera posible entonces se propone una tarea para detectar el fallo oculto, si tampoco fuera posible entonces se propone un rediseño del equipo.

3.   Fallo evidente con consecuencias económicas, en cuyo caso se deben implantar tareas que tengan unos costes totales inferiores al coste de la consecuencia, de acuerdo a la sección 5.7.1.3 de SAE JA 1011.

En este caso la propuesta de que da la norma SAE JA 1012 es utilizar una tarea basada en la condición, si no fuera factible o económicamente viable se propone una tarea preventiva, si tampoco fuera posible entonces se propone no realizar mantenimiento y se recomienda un rediseño del equipo.

4.   Fallo oculto con consecuencias económicas, en cuyo caso se deben implantar tareas que tengan unos costes totales inferiores al coste de la consecuencia del fallo combinado más el coste de la reparación del fallo oculto una vez detectado, de acuerdo a la sección 5.7.1.4 de SAE JA 1011.

En este caso la propuesta de que da la norma SAE JA 1012 es utilizar una tarea basada en la condición, si no fuera factible o económicamente viable se propone una tarea preventiva, si tampoco fuera posible entonces se propone una tarea para detectar el fallo oculto, si tampoco fuera posible entonces se propone no realizar mantenimiento pero se recomienda un rediseño del equipo.



Ejemplo de Árbol de Decisión, propuesto por SAE JA 1011.

En la metodología COFA se tiene en cuenta la clasificación de las consecuencias, considerando que los fallos Críticos, Comprometidos o Económicos se propone comenzar con una tarea basada en la condición, si no fuera factible o económicamente viable se propone una tarea preventiva basada en tiempo, si tampoco fuera posible entonces se propone realizar un cambio de diseño o aceptar el riesgo y no tomar ninguna medida.

En las fallos clasificados como Potencialmente Críticos se propone comenzar con una tarea basada en la condición, si no fuera factible o económicamente viable se propone una tarea basada en tiempo, si tampoco fuera posible entonces se propone realizar una tarea de búsqueda del fallo y, si tampoco fuera posible, entonces un cambio de diseño o aceptar el riesgo y no tomar ninguna medida.

Por último indicar que en los fallos clasificados como Funcionar hasta Fallar no se realiza ninguna tarea o acción de mantenimiento.

Como hemos visto, los resultados de estos árboles de decisión pueden ser:

·    Tareas basadas en la condición, o predictivas, que pueden funcionar sin necesidad de trasladar el equipo y, a menudo, sin necesidad de detenerlo o aprovechando una parada ya prevista; dan como resultado el indicio de un fallo con el tiempo suficiente para planificar su reparación.

·    Tareas basadas en tiempo, o preventivas, requieren detener la máquina y, a menudo, trasladarla hasta un taller; sustituye todos los componentes previstos, incluso los que se encuentran en buenas condiciones, y genera una carga de trabajo que a veces no es necesaria.

·    Tareas de búsqueda de fallos, trata de encontrar el fallo oculto, aunque asume que puede pasar un cierto tiempo desde el fallo a su localización.

·    Combinación de tareas, se aplican cuando una sola tarea de mantenimiento no reduce el riesgo a valores aceptables.

·    Funcionar hasta fallar, es la solución más rentable cuando el riesgo se encuentra en valores aceptables, ya que aprovecha al máximo la vida de los componentes.

·    Cambio de diseño, pueden tratarse tanto de cambios de diseño en el equipo como en el proceso o las operaciones. Antes de plantearlo se debe tener en cuenta que son lentos y complejos de diseñar e implantar con el equipo en marcha, que habitualmente son caros y que hay un riesgo de que no sea capaz de reducir el riesgo del fallo.

     

1er Post - RCM: Sentido común aplicado al mantenimiento.

2do Post - RCM: Taxonomía y principios fundamentales.

3er Post - RCM: FMEA o COFA.



Software de lubricación Lubrilys

Estimados lectores, les adjunto este post escrito por Mouad Chemaou, Product Manager de Lubrilys & Prolabys. Pueden saber más sobre su empresa en www.lubrilys.co.uk

  La optimización de un programa de lubricación proporciona numerosos beneficios, una de las cuales es una reducción significativa de los costes de mantenimiento. Varios estudios han demostrado que, aunque la lubricación sólamente supone entre el 1 y el 5% de los costes totales de mantenimiento, los beneficios que suponen un programa de lubricación optimizado pueden alcanzar un 30% de los costes totales de mantenimiento. Otros beneficios incluyen una mayor vida útil de los equipos, ahorros en el consumo energético, aumento de la productividad del personal de mantenimiento, reducción del número de paradas de producción y una utilización optimizada de los lubricantes. 

  Un programa de lubricación optimizado incluye la implantación de best practices de lubricación sostenible. Esto se puede lograr a través de una gestión del cambio efectiva mediante la obtención de gestión de buy-in, proporcionando la formación adecuada al personal e introducciendo los procesos adecuados y cambios en los componentes. Sin embargo, es fundamental que un programa de lubricación optimizado se acompañe de un software de gestión de lubricación adecuado.

  El software de gestión de lubricación (LMS) apoya las actividades de lubricación. Un LMS facilita la utilización del lubricante adecuado en el momento y en el lugar adecuado, proporcionando a las empresas las herramientas adecuadas para llevar a cabo las actividades de lubricación. En la práctica, una herramienta LMS gestiona la programación de la lubricación, permitiendo a los usuarios crear órdenes de trabajo con diferentes frecuencias y registrar tiempos de trabajo y consumo de materiales.

  Las herramientas LMS se llevan utilizando desde hace unos años por lo que nosotros, en LUBRILYS, creemos que, además de apoyar la gestión de las actividades básicas de lubricación, estas herramientas deben estar involucradas en el apoyo y promoción de best practices de lurbicación, así como facilitar la implantación de un programa optimizado de gestión de lubricación sostenible.

  Creemos que nuestro producto, LUBRILYS, resulta de gran ayuda para apoyar la implantación de estas best practices. A continuación se incluyen algunos ejemplos:

Gestión del conocimiento:

   El término funcionabilidad se utiliza a lo largo de toda la aplicación, proporcionando a los usuarios términos activos específicos. Estos son recomendaciones o recordatorios que apoyan el conocimiento de best practices, haciendolo parte de las operaciones diarias.

  Adicionalmente a estos términos, la aplicación también proporciona una galería de pictogramas que pueden imprimirse y visualizarse.

Efectuando una lubricación de precisión:

  LUBRILYS incluye un cuadro de mandos que permite observar una serie de parámetros. La herramienta ofrece una gran flexibilidad, permitiendo a los usuarios personalizarlo con los parámetros que les parezcan más apropiados para su negocio. 

Control de contaminación:

  LUBRILYS ayuda a controlar la contaminación permitiendo utilizar códigos de colores para los lubricantes e incluyendo prácticas de 5S.

  LUBRILYS también ofrece otras herramientas para proporcionar la consolidación de productos, así como el control de fugas en elementos lubricados.

Automatización:

  Una de las herramientas que incluye LUBRILYS es una lista de puntos de lubricación más sensibles a ser automatizados, en base a una serie de criterios. Esto asegura que los elementos automatizados continúan bajo control a medida que se implantan los cambios en la gestión de la lubricación.

  Consideramos que, además de apoyar las actividades básicas de la gestión de lubricación, facilita la utilización del lubricante adecuado en el lugar y momento adecuados, LUBRILYS apoya los programas de gestión optimizada de lubricación mediante la inclusión de best practices y la introducción de funcionalidades que apoyan la introducción de estas prácticas en el proceso.

Lubrilys Lubrication Software

Dear Sirs, find attached this post by Mouad Chemaou, Product Manager of Lubrilys & Prolabys. You can know more about his company in www.lubrilys.co.uk

  There are many benefits to optimizing a company’s lubrication program, least of which is the significant reduction in maintenance costs.  Studies have shown that, although lubrication costs only account for 1 to 5% of the total maintenance cost, the benefits introduced by an optimized lubrication program can total up to 30% of the total maintenance cost.  Other benefits include longer lifecycles for equipment, optimized energy consumption, increased productivity for maintenance personnel, reduced number of production steps and optimized use of lubricants. 

  An optimized lubrication program involves the implementation of sustainable lubrication best practices.  This can be achieved through effective change management by obtaining management buy-in, delivering adequate staff training and introducing the appropriate process and hardware changes.  Essentially, however, an optimized lubrication program should be accompanied and supported by the right lubrication management software.

  Lubrication management software (LMS) supports the lubrication activity.  Ultimately, an LMS tool enables the use of the right lubricant at the right time in the right place by providing companies with the appropriate tools to streamline the lubrication activity.  In practice, LMS tools manage the lubrication schedule, enabling their users to create work orders of various frequencies and to track time and material consumption.

  Traditional LMS tools have been around for a few years and we, at LUBRILYS, believe that, as well as supporting basic lubrication management activities, these tools should evolve to support and promote lubrication best practices, therefore enabling the implementation of a sustainable optimized lubrication management program.

  We believe that our product, LUBRILYS, goes a long way to support best practices. Below find some examples of functionality bringing best practices at the heart of the tool.

Knowledge management:

  The “tip” functionality is used throughout the application, providing users with activity-specific tips.  These are pieces of advice or reminders that sustain best practices knowledge, making it part of the day to day operations.

  In addition to these “tips”, the application also provides a gallery of pictograms which can be printed out and displayed.

Driving precision lubrication:

  LUBRILYS comes with a dashboard that displays a set of key metrics.  The tool offers great flexibility, allowing users to personalize the dashboard with metrics that are more appropriate for their business. 

Controlling contamination:

  LUBRILYS helps control contamination by supporting color coding for lubricants and 5S practices.

  LUBRILYS also offers other tools to propose potential materials consolidation, and leakage control for lubricated elements.

Automation:

  One of the tools provided by LUBRILYS lists lubrication points better suited for automation, based on a set of criteria.  This will ensure automation remains on management’s radar as changes to the lubrication plan are introduced.

  We believe that, as well as supporting basic lubrication management activities, thus enabling the use of the right lubricant at the right time and place, LUBRILYS supports optimized lubrication management programs by supporting best practices and introducing functionality to help sustain these practices across the long run.