Manufactura industrial
Internet industrial de las cosas | Materiales industriales | Mantenimiento y reparación de equipos | Programación industrial |
home  MfgRobots >> Manufactura industrial >  >> Industrial Internet of Things >> Tecnología de Internet de las cosas

Confiabilidad y disponibilidad:cómo llegar allí con FMEA y curvas P-F

Para las organizaciones que sufren fallas inesperadas y tiempo de inactividad no planificado, el análisis de efectos y modos de falla (FMEA) puede ayudar a lograr una alta confiabilidad y disponibilidad de los activos.

Obtiene confiabilidad y disponibilidad correctas, y está muy lejos de lograr la rentabilidad.

Pero aquí hay una sorpresa.

Muchas organizaciones y fabricantes nunca hacen este viaje y continúan felizmente (si el producto utilizable llega al cliente a tiempo ) en una espiral descendente.

‘¡Pero ese viaje del que hablas es RCM!’, gritan. "¡Demasiado caro para nosotros!"

Parece que los mismos fabricantes siempre tienen tiempo (y dinero) para desechar productos desperdiciados, comprar cojinetes nuevos, limpiar derrames de aceite, reparar máquinas, llamar a los OEM (fabricantes de equipos originales), y mantener a la gente trabajando horas extras. Y una vez al año, con mucha fanfarria y ceremonia, entregan un premio a los "héroes" del mantenimiento reactivo.

Hmmm.

Estás pensando:'La gente obtiene su foto en el boletín de la empresa, un apretón de manos del vicepresidente por mantener la planta en mantenimiento reactivo ?’.

Sí, lo hacen. Pero vayamos más allá de eso.

Conseguir una buena fiabilidad de los activos y una alta disponibilidad no necesita un estudio completo de RCM. Pero sí requiere un buen FMEA (Análisis de modo y efecto de falla) con buenos resultados y la aplicación de curvas P-F (Falla potencial a falla funcional) para garantizar que las técnicas de monitoreo de condición se centren en los modos de falla correctos con la frecuencia correcta de inspección.

Análisis de efectos y modos de falla:llegar al fondo (o al principio) de las cosas

Un FMEA es una herramienta de análisis común que ayuda a los diseñadores, técnicos e ingenieros a comprender cómo puede fallar un activo o componente crítico, el efecto que tiene en el sistema general y qué puede hacer para mitigar los efectos.

La esencia de un FMEA es comprender los modos de falla, la probabilidad de que ocurran y mitigarlos con acciones específicas de mantenimiento, rediseños o incluso 'no hacer nada' (si el el riesgo es lo suficientemente bajo).

Los FMEA vienen en dos tipos básicos.

De abajo hacia arriba:este FMEA comienza con una lista de todos los componentes de un activo y una lista de todas las posibles formas en que puede fallar. A menudo se lo conoce como el "enfoque de hardware". Este tipo de FMEA es más laborioso, pero a menudo se usa en sectores de alta seguridad y consecuencias ambientales, como la aviación y la energía nuclear.

Las fallas inesperadas de activos no se pueden tolerar en estos sectores.

De arriba hacia abajo:este tipo de FMEA (también conocido como "enfoque funcional") es más común y:sí, lo has adivinado – considera primero las funciones del activo. Cuando se conocen las funciones, nos preguntamos '¿cómo puede fallar funcionalmente?' Esto nos lleva a modos de falla y a la búsqueda de efectos y acciones mitigadoras.

Un FMEA de arriba hacia abajo aborda directamente solo los contribuyentes más importantes a los problemas potenciales en lugar de cada componente individual.

También hay FMECA (C de criticidad) que agregan un factor de riesgo numérico.

Eche un vistazo a este ejemplo que abarca un FMEA y un FMECA.

Mantendremos las cosas simples y consideraremos los limpiaparabrisas de un automóvil. Asumimos que inicialmente no hacemos ninguna verificación y simplemente dejamos que fallen mientras conducimos.

Función

Fallo funcional

Modo de falla

Impacto potencial

Gravedad

Causas potenciales

Ocurrencia

Modo de detección

Detección

RPN

¿Cuál es la función del activo o componente?

¿Cómo es que no cumple su función?

¿Qué puede causar una falla funcional?

¿Cuál es el impacto? es decir, los efectos

¿Qué tan severo es el efecto?

¿Qué causa el modo de falla?

¿Con qué frecuencia es probable que ocurra esto?

¿Cuáles son los controles existentes para la prevención o detección?

¿Qué tan fácil es detectar usando los métodos actuales?

Número de prioridad de riesgo =Sev x Occ x Det.

Para despejar la lluvia y la niebla del parabrisas delantero (bajo demanda).

No se inicia.

Fusible fundido.

El coche no puede despejar el parabrisas cuando llueve mucho.

10

Escombros bloqueando los limpiaparabrisas (provoca sobrecorriente y fusible fundido)

2

Buscar en caso de falla (mientras conduce)

7

140

Como puede ver, después de implementar acciones, su número de prioridad de riesgo debería reducirse.

Una vez que realiza un FMEA o FMECA en su planta, entonces tiene una estrategia de mantenimiento.

Estrategia de mantenimiento:lo ayuda a mantener la confiabilidad inherente.

Entonces, el resultado clave de un FMEA es una estrategia de mantenimiento, principalmente en términos de qué necesitas hacer. Esto puede ser reemplazos basados ​​en tiempo, monitoreo de condición, rediseños de equipos, tareas de detección de fallas, inspecciones o reacondicionamientos, entre otros.

Para refinar aún más, y luego implementar, su estrategia de mantenimiento, deberá decidir quién hará el trabajo, cuándo y qué repuestos se necesitarán.

Esto es lo que hay que recordar:

Al realizar el mantenimiento correcto en el momento adecuado, puede mantener el inherente confiabilidad del activo a un alto nivel. El mantenimiento correcto y adecuado por sí solo nunca puede mejorar la confiabilidad inherente más allá de su capacidad inicial, porque es un incorporado característica.

Pero una buena estrategia de mantenimiento puede mantener alta la confiabilidad inherente donde pertenece.

Monitoreo de condiciones y mantenimiento basado en condiciones:la disponibilidad es el rey.

Concentrémonos por un momento en las tácticas de monitoreo de condición (también conocido como mantenimiento predictivo). Esto vale la pena porque sus sensores, datos e información nos permiten comprender la salud del activo. Son la fuerza impulsora detrás del Internet industrial de las cosas (IIoT) y la industria 4.0.

Si comprendemos el estado de los activos en cualquier momento, podemos realizar el mantenimiento más rentable de todos:mantenimiento basado en condiciones (CBM) .

Esto es lo que hay que recordar:

El mantenimiento basado en la condición no mejora ni mejorará la confiabilidad de los activos , inherente o no. Lo que le brindará y que es igual de importante para los objetivos de su organización es la disponibilidad de activos. . Al reducir el tiempo de inactividad no planificado, aumenta la disponibilidad.

CBM está realizando una tarea de reparación o reemplazo basada únicamente en la salud medida de un activo. Nos da una señal de advertencia temprana de fallas potenciales o inminentes de activos o componentes.

Pero si usamos técnicas de monitoreo de condición, ¿con qué frecuencia debemos medir los datos?

Curva P-F e Intervalos

Primero, ¿qué es esta curva P-F de la que hablamos? Es una curva que indica cómo la salud de un activo se deteriora con el tiempo una vez que se activa un modo de falla.

El siguiente diagrama ilustra el concepto.

La parte horizontal de la curva indica una buena salud de los activos. Esta porción se puede alargar con las mejores prácticas de mantenimiento en:

Pero luego, cuando se presenta un modo de falla, tenemos un punto donde la falla ha comenzado. Pero sigue siendo invisible durante la recopilación de datos.

Luego, el tiempo (o los ciclos de estrés de los activos) pasa al punto P.

El punto P significa Posible falla . Aquí es donde nuestras técnicas de monitoreo de condición pueden comenzar a detectar una falla potencial. Luego, la salud del activo se degradará gradualmente (o rápidamente) hasta que llegue al punto F, la falla funcional. .

Eso significa buenas noches y adiós para su activo.

El juego ha terminado y debes llamar a los "héroes" de mantenimiento reactivo.

La diferencia de tiempo entre P y F se conoce como el intervalo P-F. Pueden ser segundos o décadas. Todo depende del modo de falla y del activo en cuestión.

Hará bien en recordar que el intervalo P-F para un modo de falla específico siempre es un promedio número:estas cosas siempre tendrán una variación estadística.

Pero si tenemos una buena idea de lo que es (a partir de fallas pasadas, RCA (análisis de causa raíz), datos de OEM, etc.), entonces podemos establecer el intervalo en el que realizamos inspecciones de monitoreo de condición. Una buena regla general para un intervalo de inspección suele ser al menos la mitad del intervalo P-F esperado.

Imagínese que sabe que cuando el cojinete del extremo impulsor de su bomba vibra a 8 mm/s, es probable que solo le queden 3 meses de servicio antes de que se bloquee. Como mínimo, ¿con qué frecuencia debe medir la vibración?

Intervalo de inspección/medición

Esto garantiza que captará ese defecto en particular dentro del intervalo P-F esperado (aunque la mayoría de los estrategas aquí recomendarían de manera conservadora y genérica intervalos de inspección de 1 mes, ¿recuerda la variación estadística? ).

Está ampliamente aceptado que diferentes técnicas de monitoreo de condición pueden proporcionar diferentes niveles de alerta temprana durante el intervalo P-F. Eche un vistazo al diagrama a continuación para obtener una guía aproximada. Ninguna técnica es comodín para todos los modos de falla.

Las mejores estrategias utilizan una combinación de tecnologías de monitoreo de condición.

El viaje hacia el mantenimiento prescriptivo

Como nota final, considerando el progreso de la IIoT y la industria 4.0, debemos considerar el viaje hacia el mantenimiento prescriptivo.

Acciones recomendadas

Responsabilidad

Fecha objetivo

Medida tomada

SEV

OCC

DET

RPN

¿Cómo reducimos la ocurrencia de la causa o mejoramos la detección?

¿Quién es el responsable de la acción?

¿Cuál es la fecha límite para la acción?

Vuelva a calcular el RPN para ver si la acción ha reducido el riesgo.

Nuevo RPN después de las acciones.

1. Inspeccione los limpiaparabrisas en busca de obstrucciones antes de cada viaje.

2. Llevar fusible de repuesto.

Propietario de automóvil

Con efecto inmediato

Lista de verificación llevada en el automóvil como recordatorio. Y fusibles de repuesto.

10

2

2

40


'Pero que es eso ?’ te escuchamos preguntar.

Entonces, la próxima frontera más allá del mantenimiento predictivo será el mantenimiento prescriptivo.

¿Puedes imaginar ¿ese?

Sensores, redes, algoritmos, aprendizaje automático e IA combinados para informar a su equipo de mantenimiento qué deben hacer y cuándo necesitan hacerlo para mantener la confiabilidad y aumentar la disponibilidad. O incluso cómo administrar el activo (velocidades y cargas) para extender la vida útil restante una vez que se detecta una falla potencial.

Las estrategias de mantenimiento del futuro serán fluidas, cambiantes y basadas de manera inteligente en la tecnología y FMEA creados por humanos, intervalos P-F y guías de resolución de problemas de OEM.

Aún no hemos llegado, pero está llegando...

Leer a continuación:Guía completa de IIoT en mantenimiento


Tecnología de Internet de las cosas

  1. ¿Cómo obtener la fecha y hora actuales en Python?
  2. Cómo justificar una inversión en mantenimiento y confiabilidad
  3. Cómo la señalización y el etiquetado pueden mejorar la confiabilidad
  4. Impulsar la confiabilidad y mejorar los resultados de mantenimiento con el aprendizaje automático
  5. ¿Cómo puede IoT ayudar a los niños con TEA a aprender y jugar?
  6. Cómo hacer que IOT sea real con Tech Data e IBM Part 2
  7. Cómo hacer que IoT sea real con Tech Data e IBM Parte 1
  8. Cómo comenzar con el envío internacional
  9. Principales causas de fallas en las máquinas y cómo prevenirlas
  10. Cómo calcular y mejorar la disponibilidad de la máquina
  11. Cómo comenzar con la programación de robots de Yaskawa

El mantenimiento prescriptivo (Rx) es único en el sentido de que, en lugar de solo predecir fallas inminentes, como lo hace el mantenimiento predictivo (PdM), se esfuerza por producir recomendaciones centradas en los resultados para las operaciones y el mantenimiento a partir de los análisis de Rx. Aunque RxM todavía está en sus inicios, muchos líderes de opinión están considerando su potencial para convertirse en el siguiente nivel de confiabilidad y mejores prácticas de mantenimiento.


www.plantservices.com (Sheila Kennedy)