Factores Clave para la Selección de Modelos de Fiabilidad

A continuación, se detallan los factores de fiabilidad que determinan la selección del modelo de estudio:

1. Análisis de objetivos y alcance del estudio.
2. Complejidad del sistema.
3. Consecuencias del fallo del sistema.
4. Nivel de detalle en la información de diseño, mantenimiento y operación del equipo.
5. Nivel de fiabilidad a obtener.
6. Datos disponibles sobre la fiabilidad del equipo.
7. Limitaciones a cumplir, reglamentos, etc.
8. Personal, nivel de experiencia, recursos disponibles.

Métodos Inductivos y Deductivos para la Identificación de Fallos

Análisis de Pareto: Priorización 80/20

El Análisis de Pareto identifica y prioriza las causas principales de un problema basándose en la regla 80-20, que establece que el 80% de los problemas provienen del 20% de los elementos que intervienen en producirlos.

Uso Principal

Optimiza esfuerzos al centrarse en las causas más significativas.

Pasos para la Implementación

1. Cuantificar los factores del problema y calcular su efecto total.
2. Ordenar las causas de mayor a menor frecuencia o impacto.
3. Calcular el porcentaje acumulado de cada causa.
4. Trazar y rotular el eje vertical izquierdo (unidades).
5. Trazar y rotular el eje horizontal (elementos).
6. Trazar y rotular el eje vertical derecho (porcentajes).
7. Dibujar barras para cada elemento.
8. Trazar el gráfico lineal representando el porcentaje acumulado.
9. Localizar el “punto de inflexión” en el gráfico.

Diagrama de Ishikawa (Causa-Efecto)

El Diagrama de Ishikawa, o diagrama de causa-efecto, identifica las posibles causas de un problema organizándolas en categorías. Facilita encontrar la causa raíz al mostrar cómo las causas están relacionadas con el efecto.

Uso Principal

Facilita la identificación de la causa raíz de un fallo.

Pasos para la Implementación

1. Definir el problema o efecto a analizar y escribirlo al final de una flecha principal.
2. Dividir las causas en categorías: Usualmente se emplean las 4M (Métodos, Máquinas, Materiales, Mano de Obra) o 5M, incluyendo Medio Ambiente.
3. Listar las posibles causas dentro de cada categoría, preguntando repetidamente: ¿Por qué ocurre?
4. Dibujar la espina principal con el efecto al final.
5. Añadir espinas secundarias (causas principales) y terciarias (causas de esas causas).
6. Valorar el impacto de cada causa.
7. Marcar las que tienen mayor impacto.
8. Registrar cualquier información útil.

HAZOP (HAZard and OPerability)

HAZOP es un método inductivo para identificar desviaciones en un proceso respecto a su diseño original y estudiar sus causas y consecuencias.

Uso Principal

Prevención de riesgos en diseño, operación y mantenimiento.

Pasos para la Implementación

1. Preparar un diagrama actualizado del sistema.
2. Revisar los riesgos intrínsecos (inflamabilidad, toxicidad, temperaturas, presiones, etc.). Dividir en nodos.
3. Analizar todas las secciones del proceso buscando desviaciones con palabras guía como “NO”, “MÁS”, “MENOS”.
4. Definir acciones de reducción de riesgo (rediseño, cambios de operación, mantenimiento).
5. Analizar en detalle los elementos de control automático (instrumentación de seguridad).
6. Para cada nodo: Aplicar palabra guía. Identificar desviación. Describir causa y consecuencia. Proponer acción.
7. Repetir para todos los nodos del proceso.

Análisis del Árbol de Fallos (FTA)

El Análisis del Árbol de Fallos es un método deductivo que identifica las causas de un evento no deseado. Representa gráficamente los fallos y sus combinaciones lógicas, desde el evento final hacia atrás, hasta llegar a las causas raíz.

Uso Principal

Ideal para sistemas con consecuencias críticas de fallos.

Criterios de Adecuación

• Se requiere un análisis detallado con alto nivel de resolución.
• Las consecuencias de un fallo del sistema son severas.
• El sistema necesita alta fiabilidad.
• Hay disponibilidad de recursos humanos y materiales considerables.

Análisis por Árbol de Eventos (ETA)

El Análisis por Árbol de Eventos es un método inductivo que identifica las posibles secuencias de accidentes a partir de un evento inicial. Analiza «hacia adelante» cómo se desarrollan los sucesos según el funcionamiento o fallo de los sistemas de seguridad.

Objetivo

Definir las secuencias de accidentes para comprender cómo se propagan los fallos y evaluar la efectividad de los sistemas de seguridad.

Uso Principal

Comprensión de la progresión de accidentes y fallos.

Estructura

1. Parte de un evento iniciador que podría causar un accidente.
2. Estudia las secuencias cronológicas que pueden ocurrir dependiendo de las respuestas de los sistemas de seguridad diseñados, si funcionan o fallan.
3. Construye un árbol gráfico de decisiones que ilustra los caminos posibles, evaluando éxitos o fallos en cada etapa y la consecuencia final (leve o grave).

Análisis de Modos y Efectos de Fallo (FMEA)

FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) es un método sistemático e inductivo para identificar modos de fallo potenciales, sus causas y efectos en un sistema. Permite priorizar acciones correctivas usando el Factor de Riesgo (RPN), obtenido al multiplicar la severidad por la ocurrencia por la detección del fallo.

Uso Principal

Prevención y mitigación de fallos críticos.

Criterios de Adecuación

• Es necesario listar todas las partes del sistema y sus modos de fallo.
• Se deben priorizar los fallos más importantes.
• Es esencial detallar los efectos de cada modo de fallo en el rendimiento.
• No existe alta dependencia entre los componentes (fallos independientes).
• Los fallos de componentes individuales son la principal preocupación.
• Se cuenta con recursos humanos y físicos considerables.

Análisis de Markov

El Análisis de Markov es un método probabilístico que evalúa la probabilidad de que un sistema o proceso esté en uno de dos estados posibles (como operativo o no operativo) a lo largo del tiempo, y la probabilidad de pasar de un estado a otro con el tiempo. Usa un modelo de transición entre estados para predecir la disponibilidad y fiabilidad del sistema.

Uso Principal

Evalúa la fiabilidad y disponibilidad de sistemas complejos en el tiempo.

Criterios de Adecuación

• Las probabilidades de cambio entre estados (fallo y reparación) son constantes en el tiempo.
• Los estados futuros del sistema dependen solo del estado actual, no de los estados anteriores.
• El tiempo de operación es mucho mayor que el tiempo de mantenimiento, como en operaciones de mantenimiento en línea.

Métodos Adicionales de Evaluación de Fallos y Fiabilidad (Repetición del Contenido)

Análisis del Árbol de Fallos (FTA)

El Análisis del Árbol de Fallos es un método deductivo que identifica las causas de un evento no deseado. Representa gráficamente los fallos y sus combinaciones lógicas, desde el evento final hacia atrás, hasta llegar a las causas raíz.

Uso Principal

Ideal para sistemas con consecuencias críticas de fallos.

Criterios de Adecuación

• Se requiere un análisis detallado con alto nivel de resolución.
• Las consecuencias de un fallo del sistema son severas.
• El sistema necesita alta fiabilidad.
• Hay disponibilidad de recursos humanos y materiales considerables.

Análisis por Árbol de Eventos (ETA)

El Análisis por Árbol de Eventos es un método inductivo que identifica las posibles secuencias de accidentes a partir de un evento inicial. Analiza «hacia adelante» cómo se desarrollan los sucesos según el funcionamiento o fallo de los sistemas de seguridad.

Objetivo

Definir las secuencias de accidentes para comprender cómo se propagan los fallos y evaluar la efectividad de los sistemas de seguridad.

Uso Principal

Comprensión de la progresión de accidentes y fallos.

Estructura

1. Parte de un evento iniciador que podría causar un accidente.
2. Estudia las secuencias cronológicas que pueden ocurrir dependiendo de las respuestas de los sistemas de seguridad diseñados, si funcionan o fallan.
3. Construye un árbol gráfico de decisiones que ilustra los caminos posibles, evaluando éxitos o fallos en cada etapa y la consecuencia final (leve o grave).

Análisis de Modos y Efectos de Fallo (FMEA)

FMEA es un método sistemático e inductivo para identificar modos de fallo potenciales, sus causas y efectos en un sistema. Permite priorizar acciones correctivas usando el Factor de Riesgo (RPN), obtenido al multiplicar la severidad por la ocurrencia por la detección del fallo.

Uso Principal

Prevención y mitigación de fallos críticos.

Criterios de Adecuación

• Es necesario listar todas las partes del sistema y sus modos de fallo.
• Se deben priorizar los fallos más importantes.
• Es esencial detallar los efectos de cada modo de fallo en el rendimiento.
• No existe alta dependencia entre los componentes (fallos independientes).
• Los fallos de componentes individuales son la principal preocupación.
• Se cuenta con recursos humanos y físicos considerables.

Análisis de Markov

El Análisis de Markov es un método probabilístico que evalúa la probabilidad de que un sistema o proceso esté en uno de dos estados posibles (como operativo o no operativo) a lo largo del tiempo, y la probabilidad de pasar de un estado a otro con el tiempo. Usa un modelo de transición entre estados para predecir la disponibilidad y fiabilidad del sistema.

Uso Principal

Evalúa la fiabilidad y disponibilidad de sistemas complejos en el tiempo.

Criterios de Adecuación

• Las probabilidades de cambio entre estados (fallo y reparación) son constantes en el tiempo.
• Los estados futuros del sistema dependen solo del estado actual, no de los estados anteriores.
• El tiempo de operación es mucho mayor que el tiempo de mantenimiento, como en operaciones de mantenimiento en línea.