MONITOREO DE MAQUINARIAS

La eficacia de la solución se debe fundamentalmente a la estrategia de modelado utilizado para la representación de los sistemas analizados. Esta estrategia incluye árboles de fallo estructurados, modelos estadísticos y probabilísticos, Raciocinio Basados en Casos (RBC), y el concepto de aprendizaje continuado desde el registro de nuevos casos generados durante la utilización del sistema. La solución utiliza una arquitectura flexible lo que permite su integración con sistemas de supervisión y control ya existentes, de forma que su implantación sea complementaria.

A continuación se muestran 2 métodos efectivos para llevar a cabo un diagnóstico de fallas:

El Análisis por Árbol de Fallas (AAF), es una técnica deductiva que se centra en un suceso accidental particular (accidente) y proporciona un método para determinar las causas que han producido dicho accidente. Nació en la década de los años 60 para la verificación de la fiabilidad de diseño del cohete Minuteman y ha sido ampliamente utilizado en el campo nuclear y químico. El hecho de su gran utilización se basa en que puede proporcionar resultados tanto cualitativos mediante la búsqueda de caminos críticos, como cuantitativos, en términos de probabilidad de fallas de componentes.

Para el tratamiento del problema se utiliza un modelo gráfico que muestra las distintas combinaciones de fallas de componentes y/o errores humanos cuya ocurrencia simultánea es suficiente para desembocar en un suceso accidental.

La técnica consiste en un proceso deductivo basado en las leyes del Álgebra de Boole, que permite determinar la expresión de sucesos complejos estudiados en función de las fallas básicas de los elementos que intervienen en la misma.

Consiste en descomponer sistemáticamente un suceso complejo (por ejemplo rotura de un depósito de almacenamiento de amoniaco) en sucesos intermedios hasta llegar a sucesos básicos, ligados normalmente a fallos de componentes, errores humanos, errores operativos, etc. Este proceso se realiza enlazando dichos tipos de sucesos mediante lo que se denomina puertas lógicas que representan los operadores del álgebra de sucesos.

Cada uno de estos aspectos se representa gráficamente durante la elaboración del árbol mediante diferentes símbolos que representan los tipos de sucesos, las puertas lógicas y las transferencias o desarrollos posteriores del árbol.

Otra útil técnica para la eliminación de las características de diseño deficientes es el análisis de los modos y efectos de fallas (FMEA); o análisis de modos de fallas y efectos críticos (FMECA)
La intención es identificar las áreas o ensambles que es más probable que den lugar a fallas del conjunto.

El FMEA define la función como la tarea que realiza un componente --por ejemplo, la función de una válvula es abrir y cerrar-- y los modos de falla son las formas en las que el componente puede fallar. La válvula fallará en la apertura si se rompe su resorte, pero también puede tropezar en su guía o mantenerse en posición de abierta por la leva debido a una rotura en la correa de árbol de levas.

La técnica consiste en evaluar tres aspectos del sistema y su operación:

1.- Condiciones anticipadas de operación, y la falla más probable.
2.- Efecto de falla en el rendimiento.
3.- Severidad de la falla en el mecanismo.

La probabilidad de fallas se evalúa generalmente en una escala de 1 a 10, con la criticidad aumentando con el valor del número.

Esta técnica es útil para evaluar soluciones alternativas a un problema pero no es fácil de usar con precisión en nuevos diseños.

El FMEA es útil para evaluar si hay, en un ensamble, un número innecesario de componentes puesto que la interacción de un ensamble con otro multiplicará los efectos de una falla. Es igualmente útil para analizar el producto y el equipo que se utiliza para producirlo.

El FMEA, ayuda en la identificación de los modos de falla que es probable que causen problemas de uso del producto. Ayuda también a eliminar debilidades o complicaciones excesivas del diseño, y a identificar los componentes que pueden fallar con mayor probabilidad. Puede también usarse eficazmente para evaluar las causas de parada en las máquinas de producción antes de completar el diseño.