Análisis
Para realizar el análisis de estadísticas de los datos,
el funcionário utilizo el método de Regresión en X para la
estimación de los parametros, teniendo en cuenta que él no poseia
ninguna suspensión.
A continuación
determino la distribución de probabilidad para el Componente A
utilizando el módulo de Teste de Aderencia del software Weibull++ 7.
Pero en el
teste de aderencia, él determino que la distribución que mejor
explica el comportamiento de vida del Componente A y la distribución
Exponencial.
El gráfico a continuación representa la función
de Confiabilidad para el Componente A.
El
gráfico a continuación representa la función de Taza de Falla para
el Componente A.
A partir de la distribución de probabilidad
encontrada, el funcionário realizo algunos cálculos.
Primero cálculo la Confiabilidad para 500 horas
de operación sin la mantención preventiva:
Despues cálculo la Confiabilidad para 500 horas
de operación, pero considerando que el hizo la mantención preventiva
con 400 horas.
-
R(400) = 0,4362 ; R(100) = 0,8127 => R(500) =
0,8127*0,4362 = 0,3545
Con la Confiabilidad el represento resultados
iguales para 500 horas, él resolvio cálcular la probabilidad
condicional:
Con este resultado el verificó que la
Confiabilidad es la misma si el componente estuviese operando
solamente 100 horas.
Hallando estraño el resultado, el utilizo el
relatório "Optimum Replacement Time Computation" que el Weibull++ 7
ofrece. El "Optimum Replacement Time Computation" cálcula el tiempo
óptimo de mantención preventiva de acuerdo con los costos de
mantención correctiva y preventiva. Para generar ese relatório el
entro con los valores indicados abajo. Con esos datos, el siguiente
gráfico fue obtenido:
El
funcionário verificó que el tiempo óptimo de mantención preventiva
es indeterminada, o sea, él no consiguio encontrar cual seria la
prioricidad que minimiza los costos.
Conclusiones
El funcionário concluyo que la mantención preventiva
realizada a cada 400 horas de operación del Componente A, no era
necesário y que la empresa ACME estaba apenas desperdiciando
recursos con esa medida. Eso se debe por falta del Componente A
tener una distribución Exponencial para explicar su comportamiento
de vida, es una característica de la distribución Exponencial y su "falta
de memória" lo que explica que no hay necesidad de realizar una
mantención preventiva cuando los componentes poseen el
comportamiento de una distribución Exponencial.
Referencias
Para realizar el análisis descrito en este estudio de
casos fuerón utilizados los conceptos de Análisis de Datos de Vida (LDA)
que estan cubiertos por el curso de
MSMT - Engenharia da
Confiabilidade. Para ejecutar los análisis de este estudio de
caso fue utilizado el software Weibull++ 7y
el relatório "Optimum Replacement Time Computation" que el software
ofrece. El software Weibull++ 7 ahora soporta múltiples idiomas.
Para saber más sobre los idiomas soportados para el Weibull++ 7
acceda aqui:
http://www.reliasoft.com.br/Weibull/multilanguage.htm.
