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Análisis de confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad de un sistema de bombeo

Resumen

El estándar ISO 55000 y PAS 55 gestión de activos establecen que toda organización debe implementar un programa para reducir o eliminar el numero de eventos no deseados, tanto crónicos como recurrentes. En este trabajo el autor muestra un análisis RAM de sus siglas en ingles (Reliability, Availability, Maintainability) en un sistema de bombeo de condensado, de una planta industrial. Partiendo del pronóstico de los escenarios de fallas, la configuración de los equipos, políticas de mantenimiento, filosofía operacional y la confiabilidad de estos, se identifican las consecuencias de dichas fallas, así como, los subsistemas o componentes de mayor impacto, definiendo acciones, que permiten adecuar los eventos no deseados y su impacto a los requerimientos de la empresa. El estudio se enfoco en realizar un diagnóstico de la disponibilidad, mantenibilidad y del factor de servicio del proceso para un período representativo en años (tiempo de mantenimiento mayor de los equipos), caracterizando el estado actual y futuro, basado en los Tiempos Promedios para Fallar (TPPF) y los tiempos promedio para Reparar (TPPR). En este sentido la empresa cuenta con bancos de información propia que se colecta de manera continua en las bombas. Sin embargo, es posible que, en muchos casos, la información propia sobre los modos de fallas predominantes pudiera ser escasa, por lo que se contempló necesario utilizar la opinión de los expertos y la información obtenida de bases genéricas de datos de fallas y reparaciones como el OREDA, IEEE, PARLOC, WELL MASTER, EXIDA, PHMSA, entre otros.

1.- Introducción

Las industrias en los últimos años han orientado sus esfuerzos en maximizar sus ganancias, utilizando para ello diferentes enfoques que le faciliten la toma de decisiones para realizar inversiones asertivas y de máxima rentabilidad. Fusiones entre grandes corporaciones, estilos de conducción de negocios como la Gerencia Integral de Activos, cuantificación del riesgo para evaluar escenarios, son sin duda un ejemplo directo de tal situación, donde cada una de ellas tiene como finalidad implícita o explícitamente la inversión de millones de dólares para reducir los costos y aumentar los márgenes de ganancias.

El análisis RAM permite pronosticar para un período determinado de tiempo la disponibilidad y el factor de producción diferida de un proceso de producción, sistema o proceso, basado en su configuración, en la confiabilidad de sus componentes, la filosofía de operación y mantenimiento y fundamentalmente en los TPPF y TPPR de los diversos componentes del sistema, con base en información proveniente de bases de datos propias, bases de datos genéricas de la industria y en la opinión de expertos.

El equipo de trabajo definirá las premisas referentes a la base de datos de la información de confiabilidad de equipos, considerando todas las fuentes posibles de información para conformar una base de datos y obtener la mejor estimación de los TPPF y TPPR.

El análisis RAM permite realizar sensibilidades entre la capacidad instalada y la requerida, modificaciones del plan de mantenimiento, etc.; permitiendo determinar las diferencias con respecto a una condición, planear opciones de redimensionamiento y generarlos planes de acción que permitan cumplir los compromisos de producción y seguridad solicitados.

Tal como se muestra en la Figura 1, el análisis RAM, se inicia con la estimación de las tasas de falla y reparación de cada uno de los componentes o equipos que conforman los sistemas bajo estudio. Esta estimación mejorada de las tasas de falla alimenta un modelo de Diagramas de Bloques de Disponibilidad (DBD); que representa la arquitectura del sistema y su filosofía de operación, soportado en un modelo de simulación que toma en cuenta la configuración de los equipos, las fallas aleatorias, las reparaciones, el mantenimiento planificado y las paradas parciales y totales de los componentes del sistema.

Durante la ejecución de un estudio RAM, se realiza la adecuada caracterización probabilística de los procesos de deterioro que afectarán los equipos, subsistemas y sistemas asociados al citado proceso de producción a fin de pronosticar la mayoría de los escenarios de paros o fallas.

Adicionalmente con los resultados obtenidos, se pueden identifican acciones para minimizar la ocurrencia de estos escenarios e identificar las implicaciones de cada uno al compararlo con el escenario basado en las “Buenas Prácticas” tal como lo establece el estándar ISO 55000/PAS 55 en sus requerimientos, a fin de contribuir con el establecimiento de estrategias óptimas de mantenimiento para el manejo del negocio.

2.- Marco Conceptual

2.1 Confiabilidad

Es la probabilidad de un sistema o equipo opere sin fallar durante un periodo de tiempo determinado bajo condiciones operacionales definidas y constantes tales como: presión, temperatura, caudal, pH.

Esta ecuación corresponde a la distribución acumulada inversa del tiempo para la falla, ya que esta distribución expresa la probabilidad de que t (tiempo de falla) sea mayor o igual que tm (tiempo misión).

Para llevar a cabo el estudio de esta probabilidad se toman datos y parámetros que afectan directamente la confiabilidad, entre ciertos parámetros están el ambiente, la temperatura y presiones, entre otros que influyen en el sistema. Sin embargo, la teoría que aplica la confiabilidad como una herramienta para el buen desempeño de los activos, se ocupa principalmente de las fallas de los sistemas, no obstante, no indaga tanto en los fenómenos que las causan como en la frecuencia con que ocurren. No es una teoría física de las fallas, sino una teoría estadística. Por lo que los datos que se toman para el análisis son principalmente los “tiempos” relacionados con el activo, los cuales juegan un papel fundamental.

2.2 Disponibilidad

La disponibilidad es un termino probabilístico exclusivo de los “equipos reparables” que se define como la probabilidad de que el equipo este operando (es decir que no este en reparación) a un tiempo “t”. Para estimar la disponibilidad se requiere estimar la “tasa de falla λ(t)” y la “tasa de reparación µ(t)”; es decir, se requiere analizar estadísticamente los tiempos para la falla, y los tiempos en reparación. Para un periodo de tiempo “t”.

2.2.1 Disponibilidad Inherente (%DI)

La Disponibilidad Inherente representa el porcentaje del tiempo que un equipo esta en condiciones de operar durante un periodo de análisis, teniendo en cuenta solo los paros no programados. El objetivo de este indicador es medir la Disponibilidad inherente de los equipos, con la finalidad de incrementarla, ya que en la medida que esto ocurra, significara que se disminuye el tiempo de los paros por falla o paros no programados del equipo.

2.2.2 Disponibilidad Operacional (%DO)

La disponibilidad Operacional representa el porcentaje de tiempo que el equipo quedo a disponibilidad del área de operación para desempeñar su función en un periodo de análisis. Teniendo en cuenta el tiempo que el equipo esta fuera de operación por paros programados y no programados. El objetivo de este indicador es medir el desempeño de los equipos y la eficiencia en la gestión de mantenimiento, de manera conjunta, comparándolos contra los objetivos y metas del negocio, con la finalidad que Operación tenga cada vez mas tiempo el equipo disponible y que este pueda realizar la función para la que fue diseñado.

2.3 Mantenibilidad

La Mantenibilidad trata con la duración de paros por fallas y paros por mantenimiento o cuánto tiempo toma para lograr (facilidad y velocidad) restituir las condiciones del equipo a su condición operativa después de una parada por falla o para realizar una actividad planificada.

Las características de Mantenibilidad son normalmente determinadas por el diseño del equipo el cual especifica los procedimientos de mantenimiento y determina la duración de tiempos de la reparación.

La figura clave de mérito para la mantenibilidad es a menudo el tiempo promedio para reparar (TPPR). Cualitativamente se refiere a la facilidad con que el equipo se restaura a un estado funcionando. Cuantitativamente se define como la probabilidad de restaurar la condición operativa del equipo en un periodo de tiempo o tiempo misión. Se expresa a menudo como:

Donde µ= Rata de Reparación

Esta ecuación es valida para tiempos para reparar que sigan la distribución exponencial.

2.4 Diagrama de Bloque de Confiabilidad

Los diagramas de bloques de confiabilidad, DBC (RBD, por sus siglas en inglés), ilustran la funcionalidad de un sistema. La confiabilidad es la probabilidad de operación exitosa durante un intervalo de tiempo dado. En un diagrama de bloques se considera que cada elemento funciona (opera exitosamente) o falla independientemente de los otros.

2.5 Sistemas en Serie

Si un sistema funciona si y solo si todos sus componentes funcionan, se dice que el sistema tiene una estructura en serie. Desde el punto de vista de confiabilidad, un sistema en serie es definido como aquel sistema en donde todos sus componentes deben operar para que el sistema en su totalidad opere.

2.6 Sistemas en Paralelo

Un sistema que funciona si al menos uno de sus componentes está funcionando se dice que tiene una estructura en paralelo. Desde el punto de vista de confiabilidad, un sistema en paralelo se define como aquel sistema en donde todos sus componentes deben fallar para que el sistema en su totalidad no opere.

2.7 Sistemas “k” de “n”

Algunos esquemas de redundancia, contemplan el uso de un número de componentes o equipos mayor que el requerido, a fin de poder establecer esquemas de votación que permitan incrementar la confiabilidad global del sistema.

2.8 Simulación de Monte Carlo

En este trabajo se utilizó la simulación con el método de Monte Carlo para estimar la confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad de los equipos dinámicos del sistema de bombeo de condensado. El método de Monte Carlo es una técnica que involucra el uso de números aleatorios y probabilidad para resolver problemas complejos, ya que el sistema es muestreado en un número de configuraciones aleatorias y los datos pueden ser usados para describir el sistema como un todo. Por sus propiedades, la simulación Monte Carlo es el método prominente para la solución de problemas dinámicos de la confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad de sistemas industriales. Así, dados los desarrollos actuales en software y hardware, actualmente la simulación Monte Carlo es una técnica poderosa para desarrollar análisis de la confiabilidad-disponibilidad-mantenibilidad de sistemas industriales que están muy apegados a la realidad de los sistemas complejos.

  1. Procedimiento De Trabajo

La Metodología esta concentrada en utilizar los principios de Ingeniería de Confiabilidad e Ingeniería de Mantenimiento para estimar el valor esperado de confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad de sistemas industriales, donde el arreglo matemático para las simulaciones y calculo de los parámetros se concentra inicialmente en los componentes principales del sistema, fundamentalmente en los equipos rotativos y estacionarios, manejando a discreción los componentes de electricidad, instrumentación y control. A continuación, se describen algunos de los aspectos fundamentales requeridos para un estudio RAM.

  1. Diagramas de flujo de proceso, diagramas de tuberías e instrumentación de las instalaciones de superficie.
  2. Bases de datos propias disponibles que contengan tasas de fallas y tiempos de reparación de los equipos que conforman el sistema (bombas, separadores, líneas de flujo, líneas de gas, compresores, tanques, válvulas, instrumentos, generadores, pozos, etc.)
  3. Descripción de la filosofía de operaciones del campo o planta.
  4. Plan de mantenimiento de las instalaciones.
  5. Simulación del fluido de proceso, con la finalidad de conocer el impacto de producción en caso de ocurrir una falla en cualquier elemento o equipo del sistema.
  6. Entrevista con el personal de operaciones, mantenimiento, optimización de producción, ingenieros de producción, planificadores. (Durante el desarrollo del proyecto).

Estas son las fases en las cuales se debe desarrollar un estudio RAM.

  1. Evaluación General del sistema
  2. Diseño del arreglo físico del sistema
  3. Revisión de referencias internacionales y/o históricos reales del sistema.
  4. Estimado de la confiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad del sistema
  5. Estimado de la capacidad efectiva del sistema
  6. Conclusiones y recomendaciones.

  1. Caso de Estudio

Tomando datos genéricos del comportamiento típico de equipos en base en base a información tomada del OREDA, Reliability Handbook, entre otros, se generaron datos aleatorios tanto para los tiempos entre fallas (TEF), como de los tiempos fuera de servicio (TFS), con los cuales se estimo la disponibilidad y confiabilidad de cada uno de los equipos principales que conforman el sistema de bombeo. La tabla 1, muestra un conjunto de datos para una de las Bombas del sistema, luego de ser tratada probabilisticamente, y con los cuales utilizando las expresiones matemáticas que se explicaron en el Marco Conceptual, permitieron estimar la disponibilidad, confiabilidad, y mantenibilidad esperada de cada equipo del sistema.

  1. Conclusiones

  • En el pronóstico de comportamiento de capacidad efectiva de un proceso productivo, la indisponibilidad operacional por mantenimiento planeado como la indisponibilidad operacional por fallas, deben ser analizadas independientemente y en conjunto, con la finalidad de poder diagnosticar y predecir estrategias que aseguren el cumplimiento de la producción.
  • El efecto del plan de mantenimiento preventivo y correctivo sobre la capacidad efectiva del sistema evidencia la necesidad de análisis de mantenibilidad en los sistemas y subsistemas, en la búsqueda por disminuir los tiempos de parada por mantenimiento.
  • El Análisis de Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad (RAM) permite pronosticar el impacto en la disponibilidad y la producción diferida a través de una simulación “what if” de las siguientes variables:
    • Nuevas políticas de mantenimiento
    • Aplicación de nuevas tecnologías
    • Cambios en la mantenibilidad de los equipos
    • Modificaciones en la configuración de los procesos de producción
    • Cambios en la política de inventarios
    • Implantación de nuevos métodos de producción
  1. Referencias 

  1. ISO – 55000 Asset Management — Overview, Principles and Terminology, 2014
  1. Rosendo Huerta: “Proceso de Análisis Integral de Disponibilidad y Confiabilidad como Soporte para el Mejoramiento Continuo de las Empresas.2006. Noria Latín América.
  1. Yañez, Medardo – Gómez de la Vega, Hernando, Valbuena Genebelin, Ingeniería de Confiabilidad y Análisis Probabilístico de Riesgo – ISBN 980-12-0116-9 – Junio 2003.
  1. ReliaSoft RS403. “Confiabilidad de Sistemas”. Master the Subject Seminar Series,2008.
  1. ReliaSoft RS401. “Analisis de Datos de Vida”. Master the Subject Seminar Series, 2008.
  1. Reliability and Risk Management (R2M, S.A.), Confiabilidad Integral Un Enfoque Practico Tomo I, II, III – ISBN 978-980-12-2789-2 – 2007.
  1. Melo-Gonzalez, Lara-Hernandez, Jacobo-Gordillo, “Estimación de la confiabilidad-disponibilidad-mantenibilidad mediante una simulación tipo Monte Carlo de un sistema de compresión de gas amargo durante la etapa de ingeniería Reliability-availability-maintainability estimates using a Monte Carlo simulation for a sour gas compression system during the engineering stage”, PEMEX 2009.

SOBRE EL AUTOR

Edgar Fuenmayor
Edgar Fuenmayor Consultor, Machinery & Reliability Institute – MRI.

Es Ingeniero Mecánico con Maestría en Gerencia de Mantenimiento de la Universidad del Zulia en Venezuela. Es un Profesional Certificado en Mantenimiento y Confiabilidad (CMRP) por la Sociedad de Profesionales de Mantenimiento y Confiabilidad (SMRP) en USA. Es Profesor Universitario, Articulista y Conferencista de Trabajos de Ingeniería de Confiabilidad, Mantenimiento y Gestión de Activos. Posee 18 años de trayectoria como líder en el desarrollo e implementación de estrategias de gestión de activos, evaluación del desempeño de activos físicos, optimización costo/riesgo para la toma de decisión en inversiones de capital y selección entre las alternativas de operar o mantener para equipos y sistemas instalados en plantas petroquímicas, gas, petróleo y manufactura, todo esto con el objetivo de lograr mejorar la productividad de los procesos industriales, al igual que reducir los costos en el ciclo de vida y obtener el máximo valor de los activos físicos consistente con el plan estratégico organizacional. Actualmente es Consultor para la firma Machinery & Reliability Institute – MRI.

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