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Introducción
La empresa ACME es una empresa generadora
de energia eléctrica que posee diversos equipamientos en su
parque industrial. Muchos de estos equipamentos poseen
intervenciones de mantención programadas, también llamada
Mantención Preventiva. Durante muchos años la empresa tiene
definido el tiempo entre Mantenciones Preventivas para
equipamientos y componentes basadas en la experiencia,
feeling e algumas vezes informações contidas no manual do
equipamento.
En este caso iremos representando como la
empresa paso a determinar los tiempos óptimos para
intervenciones preventivas de manera mucho más precisa
utilizando el análisis cuantitativo disponíble en la
Ingeniería de la Confiabilidad.
Objetivo
Vamos a determinar el tiempo óptimo para la intervención
preventiva para el componente escovas de turbina. La empresa
posee diversas turbinas en sus plantas generadoras de
energia eléctrica. Cada turbina posee diversas escovas.
Datos
Actualmente las escovas son cambiadas preventivamente cada
6 meses.
Para
poder conocer el comportamiento de vida (Confiabilidad) de
estas escovas fue realizado un análisis de las mediciones de
desgaste realizadas periodicamente por la empresa ACME.
La
tabla a continuación representa las mediciones de desgaste
de estas escovas:
|
|
|
Medición |
Horas |
Medición (mm) |
ID Escova |
|
1ª |
0 |
15,1 |
1 |
|
2ª |
720 |
14,5 |
1 |
|
3ª |
1440 |
13,5 |
1 |
|
4ª |
2160 |
11,5 |
1 |
|
5ª |
2880 |
9,5 |
1 |
|
1ª |
0 |
15,2 |
2 |
|
2ª |
720 |
14,3 |
2 |
|
3ª |
1440 |
13,2 |
2 |
|
4ª |
2160 |
11,6 |
2 |
|
5ª |
2880 |
9,2 |
2 |
|
1ª |
0 |
15 |
3 |
|
2ª |
720 |
14,6 |
3 |
|
3ª |
1440 |
13,4 |
3 |
|
4ª |
2160 |
12 |
3 |
|
5ª |
2880 |
9,8 |
3 |
|
1ª |
0 |
15,3 |
4 |
|
2ª |
720 |
14,6 |
4 |
|
3ª |
1440 |
13,8 |
4 |
|
4ª |
2160 |
11,2 |
4 |
|
5ª |
2880 |
9,7 |
4 |
|
1ª |
0 |
14,9 |
5 |
|
2ª |
720 |
14,2 |
5 |
|
3ª |
1440 |
13,1 |
5 |
|
4ª |
2160 |
10,9 |
5 |
|
5ª |
2880 |
9,1 |
5 |
|
1ª |
0 |
15,2 |
6 |
|
2ª |
720 |
14,4 |
6 |
|
3ª |
1440 |
13,4 |
6 |
|
4ª |
2160 |
11,1 |
6 |
|
5ª |
2880 |
9,3 |
6 |
|
1ª |
0 |
15,2 |
7 |
|
2ª |
720 |
14,4 |
7 |
|
3ª |
1440 |
13,3 |
7 |
|
4ª |
2160 |
12,2 |
7 |
|
5ª |
2880 |
9,4 |
7 |
Análisis
Análisis de Degradación
Estas escovas la miden, cuando son nuevas, estas miden 15
milímetros. El limite máximo de degradación aceptáble para estas
escovas esta cuando ellas midieran 2,5 milímetros. Con estas
informaciones y los datos de la tabla de encima (registros de
mediciones) vamos utilizando el análisis de degradación para la
vida proyectada de estas escovas. Ahora vamos a utilizar el Módulo
de Degradación del Weibull++7 para estimar, matemáticamente, la vida
proyectada de cada escova.
 Ahora
vamos a determinar cual es el mejor modelo matemático que define la
degradación de las escovas a lo largo de su utilización.
 El
teste de aderencia es el mejor modelo matemático que define el
comportamiento de vida a lo largo del uso.
El gráfico a continuación presenta las curvas de
medición vs. las horas de cada una de las escovas. La linea roja
determina la medición máxima aceptáble, en el caso de las escovas
aqui esta en 2,5 mm.
A partir de este modelo matemático conseguimos determinar las vidas
proyectadas de cada escova.
|
Status |
Tiempo
hasta la Falla |
ID Escova |
|
F |
6.673 |
1 |
|
F |
6.436 |
2 |
|
F |
7.233 |
3 |
|
F |
6.579 |
4 |
|
F |
6.243 |
5 |
|
F |
6.294 |
6 |
|
F |
6.866 |
7 |
Análisis de Datos de Vida (Confiabilidad)
Vamos ahora a determinar la plataforma de vida (curva de
confiabilidad) de estas escovas. vamos a utilizar la metodologia de
Análisis de Datos de Vida (LDA).
A continuación vamos a determinar la curva de
plataforma de vida (confiabilidad) para estas escovas. Utilizando el
módulo de Teste de Aderencia del software Weibull++ 7, vamos a
determinar cual es el modelo de vida (distribución estadística de
vida) que mejor modela matemáticamente la plataforma de vida de
estas escovas.
 El
modelo de vida más adecuado fue el Weibull con 3 parametros. Una de
las características de la distribución Weibull con 3 parametros esta
en el parametro de vida mínima ( g).
A partir del valor de este parametro podemos determinar la vida
mínima para estas escovas, en otras palabras, el tiempo donde no
existe la probabilidad de la escova para alcanzar su valor limite
(2,5 mm) esta siendo asi. No perdera su función.
A
continuación presentamos el gráfico de la Curva de Plataforma de
Vida (Confiabilidad) para estas escovas:
En este caso el valor de gama (vida mínima) fue de 6.159 horas, como
las turbinas trabajan 24 horas por dias, obtenemos 8,5 meses de vida
mínima. Por tanto, ya podemos concluir que la preventiva de 6 meses
no está ayudando en nada y aun esta haciendo con que la empresa
desperdice dinero.
Análisis del Tiempo
Óptimo para la Intervención Preventiva
Para determinar el tiempo óptimo de prevención
vamos a utilizar 3 informaciones:
-
Curva de Plataforma de Vida (Curva de
Confiabilidad)
-
Costo de Prevención: U$ 50 (Costo de la Pieza +
Mano de Obra)
-
Costo de la Correctiva: U$ 950 (en caso de que
la escova quede abajo de la espesura mínima, puede suceder como un
riesgo para el rotor de la turbina. En este caso la mantención
será demorada y muy cara).
Con estas informaciones puede utilizar la
ecuación a seguir:
Utilizando el software BlockSim para calcular esta ecuación:
Con este cálculo podemos observar que el tiempo para la prevención
casi se igualo al tiempo de vida mínima, 6159,5710. Esto ocurrío
porque la diferencia entre los costos de correctiva y preventiva
eran bien grandes. O sea, si la falla ocurriera. Los costos serian
bien superiores a los costos de cambiar las escovas. Por lo tanto el
tiempo ideal para cambiar estas escovas preventivamente seria de 8,5
meses.
Conclusiones
La empresa puede estender el período de la Mantención
Preventiva de 6 meses para 8,5 meses. La cantidad de escovas
cambiadas para cada intervención, se lleva en consideración en todas
las plantas que la empresa posea, llega a 10.000 escovas.
Transformando los resultados obenidos por el análisis de
confiabilidad con resultados financieros vamos a concluir que:
Situación Anterior
Situación Implementada
con el Análisis de Nuestros Softwares.
-
Período de la Mantención Preventiva: A cada 8,5
meses.
-
Costo de la Escova: U$ 30
Cantidad de Escovas cambiadas por Año: 1,41 cambios x Año U$ 30 x
10.000 Escovas por Intervención = U$ 423.000 x Año
Ganancia Financiera:
U$ 177.000 x Año (Ahorro)
A pesar que la Confiabilidad es una
Metodologia Matemática y Estadística su Aplicación Práctica Posee un
Impacto Financiero muy importante en las Empresas.
Referencias
Para realizar los análisis descritos en este estudio de
casos fuerón utilizados los conceptos de los Análisis de Degradación
y del Análisis de Datos de Vida (LDA) y ambos son cubiertos por el
curso de MSMT - Engenharia da
Confiabilidade. Para ejecutar los análisis de este estudio de
casos fue utilizado el módulo del análisis de degradación del
software Weibull++ 7 y el
módulo de cálculo del tiempo óptimo de preventiva del software
BlockSim 6. El
software Weibull++ 7 suporta ahora múltiples idiomas. Para ver más
sobre los idiomas soportados por el Weibull++ 7 acceda aqui:
http://www.reliasoft.com.br/Weibull/multilanguage.htm.
Vea Otros Estudios de Casos
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