El costo de baja fiabilidad
Definición de la fiabilidad
La confiabilidad se define más comúnmente como la probabilidad de que el equipo o un proceso funcione sin falla, cuando se opera correctamente, durante un período de tiempo determinado, bajo condiciones establecidas. En pocas palabras, cuanto menos fallas de equipo o proceso sufra una planta, más fiable será la planta.
En la búsqueda de una definición de una sola palabra, la fiabilidad es la fiabilidad. Muchas industrias tienen la carga adicional de garantizar que la fiabilidad de la planta se mantiene a la vanguardia de las operaciones cotidianas. La seguridad de los empleados, la aprobación pública y las salvaguardias ambientales demostradas están en el núcleo mismo de la existencia de una industria.
El accidente en la planta de Three Mile Island es un claro testimonio de que la fiabilidad, cuando se utiliza como característica de diseño, funciona. Si Reactor-2 fue diseñado sin estabilidad inherente y confiabilidad, lo más probable es que estaría usando una vela para leer este artículo.
Pensando en la confiabilidad como un problema de ingeniería, uno puede imaginar un equipo de ingenieros buscando mejores diseños de equipos y elaborando soluciones para eliminar los puntos débiles dentro de los procesos del sistema. Al considerar la confiabilidad desde un aspecto empresarial, el enfoque se desvía de la confiabilidad y hacia la cuestión financiera de controlar el costo de la falta de fiabilidad. La cuantificación de la fiabilidad de esta manera establece el escenario para el examen de los riesgos operativos cuando se incluyen los valores monetarios. La medición de la fiabilidad de los procesos y equipos industriales mediante la cuantificación del coste de la falta de fiabilidad confiere la fiabilidad bajo la bandera más reconocible del impacto empresarial.
No es un proceso de pensamiento difícil que nos lleva a la conclusión de que una mayor fiabilidad de la planta radica en la capacidad de reducir los costos de falla del equipo. La motivación de una planta para mejorar la confiabilidad al abordar la falta de fiabilidad es clara: Reduzca los fallos de los equipos, reduzca los costos debido a la falta de fiabilidad y genere más ganancias. Es bajo este preámbulo que un sólido compromiso comercial para plantar fiabilidad comienza a salir de las sombras y tomar forma.
Medición de la fiabilidad
Ahora hemos definido la fiabilidad como una característica de la ingeniería de la planta y, lo que es más importante, lo definimos en términos de impacto en el negocio. Para mejorar la fiabilidad, primero debemos entender la naturaleza misma de su falla de medición.
Moubray define el fracaso como "la incapacidad de cualquier activo para cumplir una función con un estándar de rendimiento que es aceptable para el usuario". Esta es la definición que vamos a usar, pero moveremos la definición verticalmente.
Definiremos fracaso como la pérdida o reducción en el desempeño de un sistema, proceso o equipo que cause una pérdida o reducción en la capacidad de la planta de satisfacer la demanda del consumidor. Esta definición centra la atención en los sistemas vitales para hacer la planta rentable, mientras que la definición estándar podría llevar a algunas personas a creer que todo el equipo es igual. La pérdida de un peón en un juego de ajedrez no representa la pérdida del juego. Es un riesgo calculado tomado en un esfuerzo estratégico para ganar el juego y es, después de todo, un peón. En otras palabras, la probabilidad de satisfacer la demanda del consumidor se ha incrementado a medida que se evalúa el equipo dentro de un proceso basado en su impacto en la salud financiera de la empresa.
Matemáticamente, la fiabilidad es la probabilidad de que cualquier fallo de interrupción de producción ocurra en un intervalo de tiempo futuro dado y se expresa como:
R = e-lt
dónde:
R = Fiabilidad
E = 2.71828 ···, la base de los logaritmos naturales
L = Tasa de falla, el recíproco del tiempo medio entre el fallo o 1 / MTBF
T = Dado el intervalo de tiempo para el cual se busca la predicción
Para calcular el costo de la falta de confiabilidad del equipo industrial, el tiempo medio entre fallos (MTBF) puede definirse como el intervalo de tiempo del estudio dividido por el número de eventos de falla de interrupción de producción registrados durante el estudio.
Lo bueno, lo malo y lo feo
Hemos definido la fiabilidad (lo bueno) como la exigencia de la medición del fracaso (lo malo). Sólo queda un obstáculo para que la ecuación anterior funcione. Debemos recoger datos de fallas de industrias que no entienden cómo acumular datos coherentes de fallas de equipos con el propósito de relacionarlo con el costo (lo feo).
Los ingenieros de planta y los técnicos de mantenimiento típicamente sostienen que no existen datos de fallos buenos, o que requerirían esfuerzos extraordinarios para asegurarlos. Esto simplemente no es cierto. Los datos de falla existen a su alrededor en diferentes grados de utilidad. La fuerza que impulsa el paradigma es que la administración de la planta no ve los datos como una herramienta para resolver problemas y como resultado rara vez trata o Analiza los datos de una manera económica. Esto está marcado por el hecho de que los operadores, el personal de mantenimiento, los supervisores y los gerentes no consiguen adquirir datos de manera conducente al análisis.
El resultado neto es un vasto banco de información bastante útil, grabado al azar y mal estructurado. Cuando los fallos de equipo o proceso causan suficiente preocupación financiera como para justificar el estudio, los ingenieros pueden esperar horas de tamizar montones de datos incoherentes en busca de una respuesta.
Existen cantidades sustanciales de datos de falla en varios lugares en espera de su uso para mejorar la confiabilidad de los procesos y equipos. Comience con datos de sentido común ahora, y luego con un programa progresivo de recuperación de datos. Con estos elementos, el camino hacia un programa de gestión de mantenimiento integrado y estructurado que reconozca la fiabilidad de la planta como su misión ya no será difícil de alcanzar.
Adquisición de datos de fallos
Robert Abernethy, en su libro The New Weinbull Handbook (autopublicado, North Palm Beach, FL, 1996), sostiene que la adquisición de datos de fallos de equipos tiene tres requisitos básicos:
Una definición clara de fracaso.
La definición de un origen temporal inequívoco.
La definición de una escala para medir el paso del tiempo.
A continuación, explica que las empresas comerciales requieren la adición de dos elementos:
Una medida que define el costo del fallo.
Método por el cual se pueden analizar los datos.
Para ilustrar este concepto, necesitamos volver a lo básico. Es una filosofía común (especialmente entre los inversores) que la misión del componente de mantenimiento de cualquier instalación es mantener la planta de producción. En otras palabras, proteger la inversión.
Esto se traduce bien en la misión de la fiabilidad y nos da nuestra más nueva característica: proteger la integridad del proceso. Sólo puede seguir que los procesos de la planta se mantienen mediante la protección de la función del sistema y las funciones del sistema están protegidas por el mantenimiento del equipo.
Con el fin de establecer una cabeza de playa para la mejora de la fiabilidad, tenemos que definir el fracaso en términos de la misión global. Para facilitar la ilustración, consideraremos el ciclo primario, el bucle secundario y las etapas de transmisión de potencia de la generación de energía en una planta de energía nuclear como los tres procesos de alto nivel bajo los cuales el fracaso tiene el mayor impacto financiero.
Con el fin de mantener el estudio a un intervalo de tiempo sin ambigüedad, vamos a fijar el tiempo para cada proceso con la consideración a la calidad de los datos de fallo disponibles para ese intervalo de tiempo, a continuación, normalizar la tasa de fracaso.
El cálculo del intervalo de tiempo supone que la planta funciona 24 horas al día, 365 días al año o 8760 horas al año. El número de fallos se contó para el intervalo de tiempo para calcular el MTBF. La tasa de fallos se calcula tomando el recíproco de MTBF.
Con las tasas de fallo conocidas, podemos determinar el tiempo de producción perdido de los fallos y comenzar a determinar el costo de la falta de fiabilidad.
En nuestro ejemplo, hemos establecido los tres procesos críticos para hacer una planta de energía financieramente factible. La criticidad de los sistemas y equipos que conforman estos procesos tiene su propio peso en lo que respecta a la seguridad del personal y del medio ambiente. En la comprensión de las ramificaciones financieras de la falta de fiabilidad, es importante que el tiempo de corrección promedio de los fallos se determine con el fin de estimar el tiempo de inactividad del proceso. Este tiempo de inactividad total equivale a la pérdida de tiempo de producción y, consecuentemente, a la pérdida de ingresos.
Con el fin de probar el valor de esta herramienta, el valor de sus supuestos debe ser abordado. La suposición más destacada debe ser que hay un cierto valor neto al examinar el proceso de generación de energía desde el nivel más alto. El propósito de una planta de energía comercial no es responder a la pregunta: ¿Somos lo suficientemente inteligentes como para domar una reacción de fusión nuclear en áreas pobladas mientras no logramos convertir un área de 700 millas cuadradas habitable por 1,6 millones de años? El propósito es suministrar electricidad a la red local para obtener ganancias económicas sin convertir un área de 700 millas cuadradas habitable por 1,6 millones de años, incluso cuando falla el equipo individual. Una vez más, de nuevo a nuestro juego de ajedrez. Jugamos, aunque sabemos que las piezas individuales se perderán en la búsqueda de ganar el juego. Los costos debidos a la fiabilidad cuantifican las pérdidas esperadas de jugar el juego.
También se debe suponer que el número de fallos en un intervalo de tiempo dado generalmente seguirá fiel a la historia. A menos que se tome un esfuerzo extraordinario, el número de fracasos no cambiará. Los tiempos correctivos de reparación permanecerán relativamente constantes por la misma razón.
Para hacer las traducciones al costo de la falta de fiabilidad hay una pregunta que necesita ser contestada. ¿Deberían incluirse los costos de interrupciones programadas en el costo de la falta de fiabilidad?
Absolutamente, por dos razones: Para un inversionista, la planta está en modo de falla, y la planta ha sido pinchada con una espada de doble filo, enterrada a la empuñadura. No es en la red local de energía hacer dinero y es gastar dinero rápidamente para renovar sus activos. Estos hechos deben ser aceptados al colocar un valor en dólares en una planta.
Para hacer las traducciones al costo de la falta de fiabilidad hay una pregunta que necesita ser contestada. ¿Deberían incluirse los costos de interrupciones programadas en el costo de la falta de fiabilidad?
Absolutamente, por dos razones: Para un inversionista, la planta está en modo de falla, y la planta ha sido pinchada con una espada de doble filo, enterrada a la empuñadura. No es en la red local de energía hacer dinero y es gastar dinero rápidamente para renovar sus activos. Estos hechos deben ser aceptados al colocar un valor en dólares en una planta.
Suponiendo que 10 megavatios de capacidad eléctrica se traduzca en $ 5 millones de beneficio bruto potencial, una planta de energía nuclear con una potencia nominal de 1200 megavatios eléctricos producirá un margen bruto de $ 600 millones al año o $ 68,493.15 por hora. Cuando esta pérdida se multiplica por el tiempo perdido debido al fracaso, el martillo de la falta de fiabilidad se siente duro sobre el yunque del impacto comercial. El herrero toma otro golpe cuando el costo de mantenimiento se agrega a la pérdida de margen bruto.
Aquí hemos representado el bucle primario como una carga de $ 25,000 por hora de coste de mantenimiento, el bucle secundario como una carga de $ 15,000 por hora y el bucle de transmisión de energía como una carga de $ 8,500 por hora. Estos costos de mantenimiento toman en cuenta el precio de trabajar con materiales radiactivos, capacitación adicional del personal y equipo, y el costo de devolver la planta a las operaciones de máxima potencia. Cuando el tiempo perdido debido al fracaso del proceso se pone en términos financieros, se hace evidente que el costo de la falta de fiabilidad representa una carga sustancial en la factibilidad económica de la planta.
A partir de este modelo de datos, se pueden calcular dos valores altamente reveladores: la disponibilidad anual de la planta (el tiempo que la planta tiene la oportunidad de ganar dinero) y la fiabilidad de la planta (la probabilidad de que la planta cueste dinero).
Disponibilidad = tiempo de actividad
Tiempo total = 8760 - 78 = 99,1 por ciento
8760
R = e-lt
R = e - (399,55 x 10 ^ {- 6} x 8760) = 0,031
= 3,01 por ciento
Estos números hablan mucho. Estos cálculos muestran que si bien la planta está generalmente disponible para producir electricidad, tiene sólo un 3 por ciento de probabilidad de cumplir con un compromiso operativo de un año sin incurrir en un corte forzado o una reducción en la generación de energía. El precio de esta planta es de $ 6.8 millones. Este es el costo de la falta de fiabilidad.
Es fácil ver por qué muchas organizaciones de poder publican informes trimestrales de disponibilidad de planta a sus consejos de administración, mostrando disponibilidad para ser altos mientras quejándose de que el precio del mantenimiento sigue siendo excesivo. La verdadera verdad del asunto es que los propietarios están gastando cantidades excesivas de dinero para pagar un número que, cuando se toma solo, significa poco a la línea de fondo.
Hemos presentado una herramienta práctica y sencilla para entender por qué la confiabilidad es un ingrediente vital de las operaciones y mantenimiento de la planta. Lo que comenzó como un término esotérico para los ingenieros de diseño se ha convertido en una señal que señala el camino hacia el país alto. Conocer el costo de la falta de fiabilidad y donde, en el contexto de la criticidad del proceso, estos costos se incurren permitirá a la administración de la planta abordar y priorizar los problemas de fallo del proceso, conociendo el impacto financiero de su planta.
Gracias Ray Dunn
Lea el articulo completo a http://www.maintenancetechnology.com/1998/10/measuring-the-cost-of-unreliability/
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