Modalidad: Presencial, online

Nivel: Intermedio

Idioma: Español

Duración: 4 horas

Este curso incluye
  • Manual impreso
  • Certificado digital
  • Kit de entrenamiento
  • Herramientas de aprendizaje

Estableciendo límites del análisis de aceite para detectar fallas como un profesional

Objetivo

Sustentar la importancia de tener un objetivo o límite como valor de referencia que pueda identificar una condición anormal que tenga probabilidad de convertirse en una falla. Definir el concepto de riesgo ligado a la selección de los límites.

Dirigido a

  • Ingenieros de lubricación
  • Ingenieros de monitoreo de condición
  • Analistas de lubricantes
  • Analistas de monitoreo de condición
  • Personal de laboratorio
  • Ingenieros en confiabilidad

Industrias que pueden beneficiarse

  • Aeroespaciales
  • Automotriz
  • Petróleo y gas
  • Farmacéutica
  • Manufactura
  • Metalurgia
  • Minería
  • Alimentos y bebidas
  • Generación de energía
  • Servicios de lubricación
  • Laboratorios de lubricantes
  • Fabricantes de lubricantes

Habilidades a desarrollar:

Temario

  • Introducción al Curso
      • Objetivos de aprendizaje
      • Explicación de la metodología del curso, tiempo de preguntas y respuestas y materiales de estudio.
  • La importancia de los límites en la toma de decisiones
  • Línea de base
  • Los límites en la curva P-F
  • Objetivos y Límites
  • Objetivos – En dónde funcionan
  • Límites con enfoque Predictivo
  • Tasa de Cambio para detectar problemas
  • Normalización por tiempo y por relleno de aceite
  • Los límites del Fabricante de la Máquina
  • ASTM D 7720 – Límites estadísticos
  • Bases de datos
  • Calidad de la Base de Datos
  • Datos discretos, datos continuos
  • Tipos de distribuciones de datos y su influencia en el cálculo de los límites
  • Determinación de Límites para datos continuos en distribuciones paramétricas DCP
      • Ejemplos de DCP
  • Determinación de Límites para datos continuos en distribuciones no paramétricas DCNP
      • Ejemplos de DCNP
  • Determinación de Límites para datos discretos en distribuciones no paramétricas DDNP
      • Ejemplos de DDNP
  • Correlación de datos con eventos de mantenimiento
  • Identificando Falsos Positivos y Falsos Negativos
      • Ejemplos de Falsos Positivos y negativos
  • Documentación de Límites
  • Actualización y Validación de Límites
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