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(MTBF) Tiempo medio entre fallas

El tiempo medio entre fallas (MTBF, por sus siglas en inglés) es un cálculo utilizado para predecir el tiempo entre fallas de un componente de maquinaria

Traducido por Roberto Trujillo Corona, Noria Latín América

El MTBF es una predicción del tiempo entre las fallas innatas de un componente de maquinaria durante las horas normales de operación. En otras palabras, MTBF es una métrica del mantenimiento, representada en horas, que muestra cuánto tiempo funciona un equipo sin interrupción. Es importante tener en cuenta que MTBF solo se usa para artículos reparables y como una herramienta para ayudar a planificar la inevitabilidad de la reparación de equipos clave.

Antes de calcular el MTBF, debe comprender cómo afecta la confiabilidad y la disponibilidad. Tener una alta confiabilidad y disponibilidad generalmente va de la mano, pero los términos no son intercambiables. La confiabilidad es la capacidad de un activo o componente para realizar sus funciones requeridas bajo ciertas condiciones durante un período de tiempo predeterminado. Dicho de otra manera, es probable que una maquinaria haga lo que debe hacer sin fallas. Piensa en un avión; su misión es completar un vuelo de manera segura y llevar a los pasajeros a su destino sin fallas catastróficas.

La disponibilidad es el tiempo que un activo o componente está operativo y accesible cuando se necesita para su uso. En otras palabras, es la probabilidad de que un componente de maquinaria pueda realizar su función prevista en un momento dado. La disponibilidad está determinada por la confiabilidad de un sistema y su tiempo de recuperación cuando ocurre una falla. La disponibilidad generalmente se analiza en conjunto con la confiabilidad porque, una vez que ocurre una falla, la variable crítica cambia para poner al activo en funcionamiento tan rápido como sea posible.

Hay algunas variaciones de MTBF que puede encontrar. Son el tiempo medio entre abortos del sistema (MTBSA, por sus siglas en inglés), el tiempo medio entre fallas críticas (MTBCF, por sus siglas en inglés) y el tiempo medio entre la eliminación no programada (MTBUR, por sus siglas en inglés). Lo más probable es que vea estas variaciones al diferenciar entre fallas críticas y no críticas.

Cálculo de MTBF

El MTBF se calcula tomando el tiempo total que un activo está funcionando (tiempo de actividad) y dividiéndolo por el número de averías que ocurrieron durante ese mismo período de tiempo.

MTBF = Tiempo de actividad total / # de averías

Desglosado, el cálculo de MTBF podría verse así:

  • Encuentre el tiempo de actividad total: Imagine que tiene un almacén lleno de widgets, y 40 de ellos se probaron durante 400 horas cada uno. El total de horas dedicadas a las pruebas equivale a 16,000 horas (40 x 400 = 16,000).
  • Calcule la cantidad de fallas: Identifique la cantidad de fallas en la cantidad total de widgets probados. Para este ejemplo, considere que hubo 20 fallas de widgets.
  • Calcular MTBF: Ahora que sabemos que las pruebas se realizaron durante 16,000 horas con 20 fallas de widgets, podemos calcular MTBF: 16,000 horas / 20 fallas = 800 horas.

¿Entonces qué nos dice esto? En este ejemplo, el MTBF no sugiere que cada widget debería durar 800 horas. Dice que si ejecuta un grupo de widgets, el tiempo promedio entre fallas dentro del grupo probado es de 800 horas. En otras palabras, MTBF no pretende predecir el comportamiento de un solo componente; predice el comportamiento de un grupo de componentes.

Es importante entender que cuando se define “tiempo”, puede que no siempre signifique la hora del reloj; podría ser el momento en que el sistema se está utilizando realmente. Por ejemplo, es posible que tenga una máquina que se haya ejecutado ocho horas al día, que podría durar tres veces más que la misma máquina que funciona las 24 horas del día. El MTBF para ambas máquinas es el mismo porque ambos soportaron la misma cantidad de horas de operación.

Veamos otro ejemplo del cálculo de MTBF. Digamos que tiene una máquina de embotellado diseñada para funcionar durante 12 horas al día. La máquina de embotellado se descompone después de funcionar normalmente durante 10 días. El MTBF en este ejemplo es de 120 horas.

MTBF = (12 horas por día x 10 días) / 1 falla = 120 horas

El cálculo de MTBF requiere más pasos cuando tiene períodos de tiempo más largos con una mayor cantidad de fallas. Por ejemplo, supongamos que la máquina de embotellado que funciona durante 12 horas al día falla dos veces en 10 días. La primera falla ocurrió 20 horas después de la hora de inicio y tomó dos horas repararla. La segunda falla ocurrió 60 horas desde la hora de inicio y tomó tres horas para repararla. Calcular el tiempo de actividad total para la ecuación MTBF requiere agregar 20 (período de actividad inicial), 18 (inicio del primer período de inactividad menos final del primer período de inactividad) y 57 horas (inicio del segundo período de inactividad menos final del período de inactividad).

Entonces, ahora el cálculo de MTBF se ve así:

MTBF = (20 horas + 18 horas + 57 horas)/2 averías o

MTBF=95 horas/2 averías = 47.5 horas.

Malinterpretación del MTBF

Una de las ideas erróneas más importantes sobre MTBF es que es lo mismo que la cantidad de horas de funcionamiento antes de la falla o la “vida útil”. Si obtiene un número MTBF extremadamente alto (no es raro), podría pensar que no hay forma de que el sistema pueda funcionar tanto tiempo sin fallar. La razón de los números altos de MTBF se debe a que se basan principalmente en la tasa de falla del activo cuando ese activo todavía está en su vida “normal” o “útil”, suponiendo que fallará a esa tasa para siempre. Es por esta razón que no debería haber correlación entre la vida útil y el MTBF. Puede tener un equipo con un MTBF muy alto pero una vida útil baja esperada.

Wendy Torell y Victor Avelar presentan un buen ejemplo de esto en su documento técnico Tiempo medio entre fallas: Explicación de los estándares que utilizan seres humanos. Digamos que tiene 500,000 personas de 25 años en una población de muestra. En el transcurso de un año, se recopilan datos sobre fallas (muertes) para esta población. La vida operativa de la población es de 500,000 x 1 año = 500,000 personas-años. En el transcurso del año, 625 personas fallaron (murieron). Esto lleva la tasa de falla a 625 fallas/500,000 personas años = 0.125% / año. Entonces, nuestro MTBF es 1/0.00125 = 800 años.

Esto nos muestra que, a pesar de que los humanos de 25 años tienen valores altos de MTBF, su esperanza de vida (tasa de servicio) es mucho más corta y no se correlaciona.

Los humanos, como las máquinas, no exhiben una tasa de falla constante. A medida que los humanos envejecen, ocurren más fallas (nuestros cuerpos se desgastan). Dado que este es el caso, la única forma de calcular el MTBF para que se correlacione con la vida útil sería esperar a que toda la población de 25 años llegue al final de su vida; entonces se puede calcular el promedio de vida útil. Esto pone ese número en alrededor de 75-80 años.

Entonces, ¿el MTBF para personas de 25 años es de 80 u 800? Torell y Avelar explican que todo se trata de suposiciones. En este caso, el MTBF de 80 años refleja con mayor precisión la vida del producto (humanos). Cuando se trata de cosas como el seguimiento de productos desde la maquinaria, tiene muchas más variables, la mayor de las cuales es el tiempo.

¿Cómo mejorar MTBF?

Los impactos de la falla de la máquina pueden ser significativos. Conduce a la pérdida de producción y al aumento del tiempo dedicado al mantenimiento. Llegar a la causa raíz de las fallas es la mejor manera de encontrar, mitigar o incluso prevenir futuros incidentes, todo mientras aumenta su MTBF en el proceso. Hay algunas formas de aumentar el MTBF.

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Mejore los procesos de mantenimiento preventivo: Un plan de mantenimiento preventivo bien pensado puede mejorar enormemente su MTBF. Cada vez que puede ser proactivo en lugar de reactivo cuando se trata de mantenimiento, le brinda la oportunidad de detener las fallas antes de que ocurran. Un plan de mantenimiento preventivo mal ejecutado puede tener el efecto contrario en MTBF. Una capacitación deficiente, la falta de manuales o listas de verificación mal diseñadas pueden llevar a averías rápidas.

Lleve a cabo un análisis causa raíz: Descubrir por qué algo falló le da la clave para evitar que esa falla ocurra en el futuro o al menos suceda con tanta frecuencia. Al igual que el mantenimiento preventivo, el análisis de causa raíz puede aumentar indirectamente el MTBF al encontrar una solución a largo plazo. Por ejemplo, si nota que una pieza falla con bastante frecuencia, puede ver si puede sustituirla con una pieza de mayor calidad.

Establezca un programa de mantenimiento basado en condición: Si tiene la capacidad de establecer un sistema de alerta temprana para detectar problemas del equipo antes de que provoquen fallas, puede aumentar el MTBF y reducir el tiempo de inactividad. Si bien no siempre es fácil establecer un plan de mantenimiento basado en condición, puede comenzar implementando un plan de mantenimiento productivo total.

Posibles problemas con el MTBF

Es importante conocer los posibles problemas que podrían surgir de un cálculo de MTBF cuando se usa para el análisis de confiabilidad. MTBF puede diferir dependiendo de cómo defina ciertas cosas como “falla” y “tiempo de operación”, así como si mide piezas individuales de un equipo o de un proceso completo.

  • MTBF asume una tasa de fallas constante: Parte de su ecuación MTBF viene con el número de fallas. El problema con esto aparece cuando hay cosas fuera de su control que resultan en fallas, como tormentas que causan un corte de energía, cortocircuitos debido a inundaciones, etc. Esto a veces se conoce como “actos de Dios” y puede abandonar la definición de falla abierta a interpretación. ¿Es una falla solo una avería? ¿Es una falla cada vez que la producción se detiene sin importar la causa? ¿Debería incluir todos los tipos de fallas al calcular MTBF y obtener un valor MTBF más bajo? ¿O debería omitir ciertas categorías de paradas, lo que resulta en un valor MTBF más alto? Asegúrese de saber qué fallas se incluyen al calcular MTBF y por qué se eligieron esas fallas.

  • Diferentes definiciones de tiempo de operación: ¿Cuándo considera que un activo en su planta está operando? Dada la noción de que las piezas o componentes se degradan por la tensión que soportan durante la operación, cuanto mayor es la tensión, mayor es el impacto de la vida útil de la pieza. Un gran ejemplo de esto es un automóvil parado en una luz roja. Cuando se detiene en una luz roja, la caja de cambios y la transmisión del automóvil no se utilizan, por lo que el motor funciona con menor cantidad de estrés y sufre poco desgaste. Si calculara el MTBF del automóvil en ralentí, ¿incluiría sus tiempos de inactividad por paradas en las luces rojas o solo los tiempos en que está acelerando y operando a altas velocidades?

En esa misma línea, ¿debería considerar el tiempo de operación de su equipo como cada vez que se enciende el equipo o solo cuando funciona bajo cargas de trabajo normales? Si elige usar el primero para su cálculo de MTBF, su valor de MTBF sería mayor, pero ese valor no sería representativo de la maquinaria que funciona continuamente bajo cargas de trabajo normales y casi nunca está inactiva. Es por eso que es importante definir el tiempo de operación para todos los activos que piensa usar con MTBF.

  • Elección del equipo para monitorear (malos actores): También debe determinar si desea medir todo el proceso o los componentes del equipo dentro de ese proceso. Una cosa a tener en cuenta aquí es que todo un proceso sufre cada vez que falla un activo crítico. Estos activos críticos se denominan “malos actores” y deben señalarse como causantes de una pérdida en MTBF.

Quienes eligen medir un proceso completo para el cálculo de MTBF a menudo descubren que no pueden lograr un alto valor de MTBF debido a los “malos actores”. Se recomienda analizar cada componente de la máquina para eliminar este problema.

Si considera estos posibles problemas con anticipación, el MTBF aún puede ser una herramienta útil al evaluar la confiabilidad de sus activos.

Por Jonathan Trout, Noria Corporation. Traducido por Roberto Trujillo Corona, Noria Latín América

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