Introducción a la fiabilidad, análisis de fallo, aplicación al diseño y al mantenimiento (página 2)

13 R(t) Reliability (Fiabilidad) Esta es la probabilidad de éxito o sea que sobrevivan sin falla transcurrido el mismo tiempo t. Representando por el área bajo la curva t hasta infinito. R(t)= 1- cdf Tiempo t

14 h (t) Función riesgo = pdf/1-cdf El último tipo de función que tenemos derivada de las anteriores, es la Función de Riesgo, también llamada tasa de falla ? o tasa de mortalidad h(t). ?(t)

? constante

Hipótesis exponencial

desarrollo

Madurez (fallos aleatorios) Inicio utilización

obsolescencia

desclasificación

1

2

3

Edad t

DOMINIO ELECTRONICO

15 ?(t)

Curva debida a los fallos precoces

rodaje

Madurez

obsolescencia

desclasificación

1

2

3

Edad t

Puesta en servicio

Influencia del desgaste sobre ? (t)

DOMINIO MECANICO  

h (t) Función riesgo = pdf/1-cdf

16 Cuando la tasa de fallo del elemento responde a la curva de la bañera es conveniente realizar un ensayo acelerado del mismo (en condiciones de stress) para que supere la zona de mortalidad infantil o fallas infantiles. – determinar cuando comienza la vida útil del producto y ofrecer a los clientes una garantía de funcionamiento durante ese periodo de funcionamiento problemático. – Una vez superado el periodo crítico, la empresa está razonablemente segura de que el producto tiene una posibilidad de fallos reducida

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18 La distribución de fallas de diferentes tipos de maquinaria no son las mismas. Aun varían en una misma maquina durante su operación. Sus formas pueden ser estudiadas a partir de las funciones pdf, cdf y tasa de falla de los datos reales de mantenimiento o de ensayos de fiabilidad. Estos dan forma a determinadas expresiones matemáticas conocidas como distribuciones obteniendo: Dist. Exponencial Dist. Normal Dist. Lognormal Dist. Weibull

19 f (t) = ? exp (-?t), t ? 0 F(t) = 1 – exp(-?t), t ? 0 R(t) = exp (-?t ), t ? 0 EL MODELO EXPONENCIAL pdf cdf R(t) = h(t)

20 f (x)

?=1x)

?=2x)

?=5x)

?=3,6

?=2,5x)

f (t)

t

?=0,5x)

t

?(t)

2

1

0,5

?=4

3

2

1,5

0,5t

1

EL MODELO DE WEIBULL ? parámetro de forma ? > 0; ? parámetro de escala ? > 0; ? parámetro de posición – ? < ? < +?

21 Ti: 93, 34, 16, 120, 53 y 75

22 Las características de la distribución de Weibull

23 Las características de la distribución de Weibull

24 f(t)

t

?2 < 0

?2 = 0

?2 > 0

-  El parámetro de posición ? (en unidad de tiempo) Se llama también parámetro de diferenciación o de localización. Significado: ? indica la fecha de inicio de los fallos.   — si ? > 0, hay supervivencia total entre t = 0 y t = ?; — si ? = 0, los fallos empiezan en el origen del tiempo; — si ? < 0, los fallos han empezado antes del origen del tiempo. Las características de la distribución de Weibull

25 Ejemplo Obtención de la fiabilidad de neumáticos a través del Análisis de la degradación Siete marcas de neumáticos fueron controlados en su desgaste cada 5.000 millas, midiendo la profundidad de cada uno. La tabla que contiene las mediciones desde su inicio hasta las 30.000 millas Degradación Critica y= 2 mm f (t) = ? exp (-?t), t ? 0 F(t) = 1 – exp(-?t), t ? 0 R(t) = exp(-?t ), t ? 0

26 Ejemplo

27 Ejemplo

28 Ejemplo

29 Ejemplo

30 Ejemplo

31 Ejemplo

32 Ejemplo 5 ejes templados se ensayan a la resistencia hasta que se rompen. 50 % = 17000 Ciclos 90 % = 24000 Ciclos 8 % = 8000 Ciclos

33

34 Ejemplo

35 Ejemplo

36 Ejemplo aplicado al mantenimiento Frezadora ZAYER 3000 BF. En el año 1990 se le realizó retrofiting a la máquina donde se le cambió el c.n.c. Gettys original por uno marca Fagor.

37 Histórico de Fallos Mecánicos

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40 PROYECTO DE INVESTIGACION Estudio probabilístico de Fallos, uso del Dataminig y Datawarehouse para su aplicación al Mantenimiento Introducción Origen de la Propuesta. Aportes de cada Disciplina: Ing. Fiabilidad y Sistemas de Información. Objetivos Metodología de Trabajo Impacto esperado/Transferencia al Medio Avance del Proyecto Conclusión Integrantes del Equipo de Trabajo

41 1. Introducción Este proyecto está orientado a estudiar y analizar el impacto de aplicar TI/SI al estudio probabilístico de los fallos en el Mantenimiento, como función cuyo objetivo es la prolongación y/o recuperación de las funciones de determinado componente o máquina. Si las máquinas no fallaran, no habría mantenimiento, conceptualizando los Fallos como eventos indeseables que debemos tratar de evitar, prevenir o anticipar a través del estudio de su probabilidad de ocurrencia mediante métodos probabilísticos automáticos.

42 2. Origen de la Propuesta Trabajo en Equipo de dos cátedras de la carrera: Fundamentos de Informática: 1er. Nivel y uno de sus objetivos es formar elementos de juicio orientados a la resolución automática de problemas, mediante a través del desarrollo de destrezas en el uso tanto de Hardware como de Software. Mantenimiento: 5to. Nivel y cuyo objetivo es gestionar el mantenimiento a través de herramientas que permitan dominar fallos, por metodologías basadas en registros de confiabilidad del material y su comportamiento; TPM, Mantenimiento Preventivo, Análisis de Software y outsourcing. En todos los casos, el proyecto se desarrolla con actividades docentes, por lo cual la transferencia al aula es directa.

43 Ingeniería Fiabilidad Es el estudio de la longevidad y fallo de los equipos, que investiga sus causas a través de la aplicación de una metodología basada en dos enfoques: Modelos: deductivo, de tendencia, inductivo; utilizado en la etapa de diseño del material. Métodos para cálculo de Fiabilidad son dos: Analítico (fórmulas matemáticas, simulación de escenarios) y Gráfico (ensayos de larga duración o acelerados). Todos los estudios de fiabilidad están sometidos a su tratamiento a través de la variable continua tiempo; en el cual se analiza la tasa de fallo. 3. Aportes de cada Disciplina: Ing. Fiabilidad e Ing. Sist. Información

44 La Informática como una ciencia de aplicación interdisciplinaria se transforma en una excelente herramienta para la Toma de Decisiones automáticas a través del uso de Base de Datos. Base de Datos: colección de datos y/o documentos digitales que pueden ser homogéneos o no, que disponen de Sistemas de Gestión de Bases de Datos (relacionales o documentales) y un conjunto de aplicaciones que hacen posible su publicación, integración y consulta dentro o fuera de Internet (Telemantenimiento). Herramientas de Bases de Datos: – Datawarehouse (DW) – Datamining (DM)

45 – DW o Almacenes de Datos: Generan Bases de Datos tangibles con una perspectiva histórica, utilizando datos de múltiples fuentes (excel, access, sql, etc.) que se fusionan en forma congruente y son soportados por un motor de BD fuerte y con gran capacidad de almacenamiento.

– DM o Minería de Datos: Predicen futuras tendencias y comportamientos, permitiendo en los negocios tomar decisiones proactivas y conducidas por un conocimiento acabado de la información (knowledge-driven) de los fallos. Se basan en la extracción de información oculta y predecible de grandes Bases de Datos; que nos permiten responder a preguntas sobre el comportamiento del material en los fallos, que consumen demasiado tiempo para poder ser resueltas y cuyos usuarios de esta información no están dispuestos a aceptar. Ej.: Reportes.

46 La Minería de Datos es una disciplina que está influyendo en nuestros días dentro del ámbito del análisis de datos.

– Es un conjunto de metodologías y herramientas que permiten extraer el conocimiento útil (patrones de comportamiento, modos de operación, información útil para descubrir fallos, tendencias, etc.) para la ayuda en la toma decisión, comprensión y mejora de proceso o sistemas, etc; partiendo de grandes cantidades de datos. – Esta herramienta no se basa en una metodología estándar y genérica que resuelve todo tipo de problemas, sino que consiste en una metodología dinámica e iterativa que va a depender del problema planteado, de la disponibilidad de las fuentes de datos, del conocimiento de las herramientas necesarias y de los requerimientos y recursos de la empresa. Ej. Campos de aplicación control, optimización y supervisión de procesos industriales, control de calidad, tendencias de la Bolsa de Valores, diagnóstico de enfermedades,predicción de ventas, detección de fraudes y evasión de impuestos, lavado de dinero, etc.

47 4. Objetivos del Proyecto de Investigación Automatizar el tratamiento de fallos a través del uso de las Bases de Datos para su estudio de comportamientos que permitan tomar decisiones proactivas basadas en repositorios de datos históricos y en la criticidad de los sistemas en funcionamiento. Objetivos derivados: – Determinar si la aplicación de ambas herramientas (DW y DM) facilitan no solo análisis prospectivos automatizados (M. Preventivo) de los fallos, sino eventos futuros cuyo comportamiento puede inferirse del análisis de ciertos parámetros. – Crear conciencia en los alumnos, para que a partir del uso de estas herramientas, en problemas reales y de distinto nivel de complejidad, apliquen sistemas de Gestión de Información al Mantenimiento.

48 5. Metodología de Trabajo El proceso es realizado en una secuencia de actividades, algunas de estas superpuestas en el tiempo, pero básicamente responden a los siguientes pasos: Preparación del estudio. Selección del Sistema y de sus límites (muestra representativa) Análisis del Sistema, datos existentes y medios estadísticos aplicados al estudio de fiabilidad. Evaluación de consecuencias de fallos. Establecer algoritmos que permitan generar un Sistema de Decisión o respuesta al fallo. Aplicarlo a escala piloto y determinar su aplicabilidad. Validarlo. Cabe aclarar que esta Metodología forma parte de un Plan de Trabajo a mediano plazo presentado por la U.T.N. – F.R.C.

49 6. Impacto esperado/Transferencia al Medio Nuestra intención es que este Proyecto Innovador repercuta positivamente en tres escenarios: Científico y/o tecnológico: Basado en el uso de un software especializado (enlatado) desarrollado para satisfacer las necesidad primordiales del área Fiabilidad. Algunos son: – JMPTM (www.jmpdiscovery.com) – SAS (www.sas.com/statistics) – ReliaSoft's Alta 6 (www.reliasoft.com) – BQR (analizando factibilidad de adquirir licencia académica) Formación de RRHH: Los Docentes involucrados, en su rol natural de multiplicadores de conocimiento, motivarán y formarán alumnos con una clara visión estratégica de la gestión de mantenimiento automatizado a través del uso de herramientas Informáticas; ya que la transferencia al aula es directa. Consolidará en el seno del Dpto. Grupos de I&D, que interactuarán en forma interdisciplinaria; así como capacitación en temas DW/DM para Docentes de la carrera.

50 – Desarrollo Socio-Económico: La Fiabilidad y el Mantenimiento protegen tanto el rendimiento de la Empresa como de sus inversiones; por ello se define la Fiabilidad como la Calidad a través del tiempo. Hoy en día, los costos asociados a los fallos en la Industrias con muy significativos (relación costo-beneficio).

Transferencia al medio de resultados obtenidos: Es muy probable en etapas más avanzadas, ya que hay Empresas productivas interesadas en esta investigación pues un paro en la producción por mantenimiento o avería de las máquinas suponen un coste inadmisible en términos de productividad. La Teleasistencia permite no sólo reparar la máquina desde instalaciones del fabricante sino mantener un control automático y preventivo de los equipos. Y el futuro de la aplicaciones HMI (Human Machine Interface) en la industria de la automatización descansa en la idea de ser el puente entre el área de control y el área de la información.

51 7. Avance del Proyecto de Investigación Plan de Trabajo ha sido presentado a tres años, y está a la espera de aprobación como Proyecto Promocional por Rectorado, para formar parte de la Acreditación de la carrera Hoy: estamos avanzando en dos líneas bien definidas: – Una dedicada al análisis del Software (enlatado) de Fiabilidad que mejor se adapte a nuestras necesidades; donde la opción BQR posee una versión académica que podría ser adquirida por la Facultad y exige un trabajo de campo concreto de un alumno de la cátedra pertinente (Mantenimiento). – Otra referida a cuál es el mejor motor de Base de Datos que se adapte a nuestros requerimientos, y estamos analizando los siguientes: a. Motor de Base de Datos SQL 2005: que trae un módulo de DW para usuarios de conocimientos medio. b. Motor de Base de Datos Oracle: que en su versión 10 gi presenta interesantes ventajas competitivas. Estamos analizando dos aspectos trascendentes: licencia del Software y (BD) y capacitación al equipo de trabajo interdisciplinario.

52 8. Conclusión Consideramos que este proyecto innovador y de carácter interdisciplinario, mejorará la perfomance en lo referido a disminución de fallos de los equipos en particular y de una línea de producción en general; a través de la automatización del proceso de toma de decisiones mediante un DW o DM.