La curva P-F se utiliza normalmente en el análisis de fiabilidad de los activos supervisados, basándose en los conceptos de RCM (mantenimiento centrado en la fiabilidad).
Los fallos de los activos no son sucesos, sino procesos de degradación. La curva P-F se utiliza para representar el estado de un equipo o componente a lo largo del tiempo, lo que permite identificar estos procesos y actuar de forma proactiva para evitar fallos, como se muestra en la figura siguiente.
El eje horizontal (X) de la curva P-F representa el tiempo de servicio o funcionamiento de un activo o componente de activo.
El eje vertical (Y) representa la resistencia al fallo o, en algunos casos, el rendimiento del activo.
En la curva P-F, el rendimiento o el estado de un activo disminuye con el tiempo, lo que conduce a un fallo funcional (es decir, a la pérdida de la función para la que fue concebido).
Así, el objetivo de la Curva P-F es determinar el intervalo P-F, es decir, el intervalo entre el Fallo Potencial y el Fallo Funcional.
Para potenciar la curva P-F, se utilizan técnicas de mantenimiento predictivo y sensible para evaluar el estado de la máquina, lo que da mayor eficacia a las previsiones de costes de reparación para cada etapa de la vida útil del equipo.
Por tanto, otra aplicación práctica de esta curva es justificar la importancia de estas técnicas de mantenimiento a lo largo del ciclo de vida de un equipo o componente.
Por lo tanto, es muy valioso comprender la curva P-F y las actividades asociadas a ella, porque la única forma de prevenir el fallo de un equipo es priorizar las acciones para mitigar la P.
Un fallo potencial es una condición que indica si un fallo funcional está a punto de producirse o incluso de producirse.
En otras palabras, el fallo potencial es la forma en que se presenta el fallo en el equipo, y puede decirse que el Fallo Potencial es lo mismo que el Modo de Fallo.
Si se detecta un fallo potencial entre el punto P y el punto F, se pueden tomar medidas para evitar las consecuencias del fallo funcional.
Ejemplos de posibles fallos en bombas, soplantes, compresores y turbinas:
- Elevación de los niveles de temperatura de los rodamientos;
- Elevación de los niveles de vibración;
- Caída del caudal
- Caída de presión;
- Aumento de los niveles de ruido.
Ejemplos de fallos funcionales en bombas, soplantes, compresores y turbinas:
- Eje calado o sin transmisión de par (cojinete roto);
- Pérdida total de presión y caudal;
- Rotura del cierre mecánico;
- El impulsor/rotor no presuriza el fluido.
Para que la aplicación de técnicas preventivas y predictivas tenga éxito, es necesario estudiar el intervalo entre el punto de fallo latente, es decir, el estado a partir del cual es posible detectar algún parámetro que indique la proximidad de un fallo, y el punto de fallo funcional propiamente dicho.
Este intervalo es fundamental para determinar la frecuencia adecuada de las inspecciones.
Dado que se desea detectar un fallo latente antes de que se materialice el fallo funcional, la frecuencia de las inspecciones debe ser inferior al intervalo P-F.
En términos de predicción, como se muestra en las curvas, pueden adoptarse diferentes enfoques y cruzar información de diferentes técnicas es esencial para optimizar el diagnóstico y el pronóstico.
Las mediciones ultrasónicas, la inspección del aceite, la termografía y la vibración se utilizan generalmente en el intervalo de tiempo entre la aparición del fallo potencial hasta el fallo funcional.
En cuanto al mantenimiento preventivo, son esenciales el uso de tareas periódicas dirigidas mediante listas de comprobación y el reconocimiento de cambios en el estado de la máquina mediante la percepción sensorial.
De este modo, la fiabilidad del sistema en la región P-F dependerá del buen uso de las técnicas y tareas asociadas a la predicción y la prevención.
Tenga en cuenta que sólo se pueden tomar medidas significativas en función de la rapidez con la que evolucione un posible fallo, por lo que es importante conocer la máquina que se está supervisando y su historial de mantenimiento (si lo hay).
Siguiendo la figura A, las tareas en condiciones o tareas dirigidas se denominan así porque los elementos que se inspeccionan se dejan en servicio en condiciones para que sigan desarrollando los niveles de rendimiento deseados.
Esta es una de las prerrogativas del mantenimiento predictivo. Las tareas específicas requieren la comprobación de posibles fallos, de modo que puedan tomarse medidas para prevenir el fallo funcional o evitar sus consecuencias.
En este caso, pueden utilizarse otros procesos, como el análisis de las causas de los fallos (RCFA) y el análisis modal de fallos y efectos (AMFE), para acelerar el diagnóstico.
En términos de mantenimiento proactivo, la detección precoz de posibles fallos, por tanto, dentro del marco temporal de la curva P-F, se traduce en:
- Menos acciones de mantenimiento no planificadas;
- Menos costes de reparación;
- Mayor tiempo de actividad de los activos;
- Mayor fiabilidad de los componentes, las máquinas y sus procesos.
Además, entre las ventajas de las evaluaciones de mantenimiento, los indicadores y los informes se incluyen:
- Descripción del fallo potencial y medidas para la intervención de mantenimiento;
- Descripciones de los motivos de los fallos, lo que implica un mantenimiento proactivo basado en información asertiva;
- Evite en lo posible condiciones de carga elevada (sobrecarga);
- Define los cambios necesarios para evitar una carga adicional.
Por lo tanto, con una comprensión clara de la curva P-F es posible determinar los intervalos para las acciones preventivas y predictivas, de modo que puedan llevarse a cabo en el momento adecuado: lo más cerca posible del fallo potencial y lo más lejos posible del fallo funcional. Esto implica grandes ventajas para la fiabilidad de los activos.
Si una empresa puede descubrir la gama de FP de sus activos, ya ha dado el primer paso para trabajar con una tasa de rotura cero.
Aunque las actividades que previenen los fallos y amplían la gama P-F no suelen recibir la atención que merecen, es probable que estos esfuerzos produzcan el mejor rendimiento de la inversión para las empresas.
Con acciones basadas en análisis predictivos (vibración, temperatura y análisis de contaminantes en el lubricante, por ejemplo) y correlacionadas entre sí, se puede encontrar la causa de posibles fallos.
Con ello, se mitigarán los fallos funcionales y se podrá prolongar continuamente la vida útil de los activos.
Si las empresas empiezan a seguir este entendimiento en el proceso de aprendizaje basado en el análisis predictivo, esto implicará una ampliación del ciclo de vida de los activos.
La figura siguiente representa esquemáticamente en la curva P-F cómo las técnicas de predicción a distintos niveles de precisión y aplicabilidad contribuyen a aumentar la vida útil de los activos.
Una buena solución para aplicar en la gama P-F es DynaPredict, que ofrece una supervisión continua de la vibración y la temperatura de máquinas y componentes y ayuda a detectar posibles fallos y fases tempranas de fallos funcionales, lo que contribuye a adoptar medidas de mantenimiento y garantizar la optimización de la vida útil de los equipos.