CÓMO USARLA
Esta cápsula reúne los cálculos que el examen CMRP
pide en el pilar 3: los tiempos medios (MTBF, MTTR,
MTTF, MDT y MTBM), la disponibilidad, la confiabilidad
R(t), los patrones de falla, la lectura del parámetro β de
Weibull y los sistemas en serie, en paralelo y k de n. Cada
sección indica los ID de la Guía de lecturas que cubre.
Lee el recuadro de fuente, la explicación y resuelve el
ejemplo con calculadora antes de ver el resultado. Al
final hay preguntas de práctica tipo examen.
Lo que dice la fuente, con libro y página
Ejemplo resuelto
Ojo en el examen: el error típico
EN ESTA CÁPSULA
1. Tiempos medios: MTBF, MTTR, MTTF, MDT
y MTBM
2. Disponibilidad: la definición de SMRP y las
académicas
3. Confiabilidad R(t), tasa de fallas y
distribución exponencial
4. Curva de la bañera y los seis patrones de
falla
5. Weibull básico: qué te dice β
6. Sistemas en serie, en paralelo y k de n
7. Modelado y simulación de disponibilidad
8. Mantenibilidad
Práctica tipo examen y respuestas
1
Tiempos medios: MTBF, MTTR, MTTF, MDT y MTBM
LO QUE DICE LA FUENTE SMRP, Best Practices 6ª ed., métricas 3.5.1 (pág. 77), 3.5.2 (pág. 80), 3.5.3 (pág. 85), 3.5.4 (pág. 88) y 3.5.5
(pág. 92)
El MTBF es el tiempo promedio de operación entre fallas y se usa sobre todo en activos reparables; el MTTF
es su equivalente para componentes que no se reparan (focos, tarjetas, motores de cohete). Ambos se
conocen como vida media y, con tasa de falla constante, el MTBF es el inverso de la tasa de fallas (λ). El MTTR
es el tiempo promedio para devolver el activo a su capacidad completa después de perder la función, y SMRP
lo trata como medida de mantenibilidad. El MDT incluye todo el tiempo desde la falla hasta la restauración,
también las actividades de operación como el bloqueo y la limpieza. El MTBM cuenta todas las acciones de
mantenimiento que interrumpen la función, correctivas y preventivas.
LO QUE DICE LA FUENTE SMRP, Best Practices 6ª ed., guía 4.0, Guide to Mean Metrics, pág. 326
Para entender fallas (confiabilidad) se usa MTBF en reparables y MTTF en no reparables; para entender el
proceso de mantenimiento (mantenibilidad) se usan MTTR y MTBM; para entender el tiempo fuera de
servicio (disponibilidad) se usan ambos grupos, porque la disponibilidad mejora tanto con confiabilidad
como con mantenibilidad.
MTBF = Tiempo de operación (h) ÷ Número de fallas
MTTR = Tiempo total de reparación o reemplazo (h) ÷ Número de eventos de
reparación o reemplazo
MTTF = Tiempo total de operación hasta la falla de los componentes de la
muestra (h) ÷ Número de componentes que llegaron a falla
MDT = Tiempo total fuera de servicio (h) ÷ Número de eventos fuera de servicio
MTBM = Tiempo de operación (h) ÷ Número de acciones de mantenimiento
Lo que más se confunde es qué tiempo va en el numerador. En el MTBF va solo el tiempo de operación: no
el tiempo calendario, no el tiempo parado por mantenimiento, no el tiempo en que la línea no estaba
programada. Y en el denominador van solo fallas: un paro para PM no es una falla, aunque sí cuenta como
acción de mantenimiento para el MTBM.
La diferencia entre MTTR y MDT es la otra trampa. El MTTR mide la reparación (diagnóstico, reparación y
prueba); el MDT mide todo el tiempo que el equipo estuvo fuera: esperar al técnico, conseguir la refacción,
bloquear, limpiar, reparar, probar y entregar. Por eso el MDT siempre es igual o mayor que el MTTR. Si el
MTTR de una bomba es de 2 h pero su MDT es de 9 h, el problema no es la habilidad del mecánico, sino la
logística alrededor de la reparación: refacciones, permisos, traslados.
En planta, la regla de lectura es sencilla: MTBF que sube es bueno (la confiabilidad mejora) y MTTR que sube
es malo (cuesta más restaurar).
EJEMPLO RESUELTO
Un compresor estuvo disponible 720 h en el mes. Operó 680 h y tuvo 5 fallas. Las reparaciones tomaron 6,
4, 8, 10 y 12 h. Considerando esperas, bloqueo y arranque, los paros por esas fallas duraron 9, 6, 12, 15 y
18 h.
MTBF = 680 h ÷ 5 fallas = 136 h.
MTTR = (6 + 4 + 8 + 10 + 12) ÷ 5 = 40 ÷ 5 = 8 h.
MDT = (9 + 6 + 12 + 15 + 18) ÷ 5 = 60 ÷ 5 = 12 h. La diferencia de 4 h por evento son demoras que no son
reparación.
MTTF (otro caso): cinco rodamientos idénticos, que no se reparan, fallaron a las 1,200, 950, 1,430, 1,100 y
1,320 h. MTTF = 6,000 ÷ 5 = 1,200 h.
OJO EN EL EXAMEN
Dividir el tiempo calendario (720 h) entre las fallas, o sumar los paros por PM como fallas. También es error
usar MTBF para un componente que se desecha al fallar: ahí corresponde MTTF.
Confundir MTTR con MDT. Si la pregunta incluye esperas, permisos o búsqueda de refacciones, te están
pidiendo MDT.
2
Disponibilidad: la definición de SMRP y las académicas
LO QUE DICE LA FUENTE SMRP, Best Practices 6ª ed., métrica 2.2 Availability, págs. 38–39
SMRP define la disponibilidad como el porcentaje del tiempo en que el activo realmente opera (uptime)
respecto al tiempo en que está programado para operar; también la llama disponibilidad operacional. El
tiempo ocioso (sin demanda o no programado) se resta del tiempo total. La misma hoja advierte que no hay
que confundir disponibilidad con confiabilidad, y que las definiciones académicas (inherente, alcanzada)
relacionan la disponibilidad con MTBF y MTTR.
LO QUE DICE LA FUENTE Gulati, Maintenance and Reliability Best Practices, 3ª ed., cap. 6, Availability, pág. 86
La disponibilidad depende de la confiabilidad y de la mantenibilidad: se puede ver como la probabilidad de
encontrar el activo listo para operar en el momento en que se le pide. La inherente (Ai) es la que permite el
diseño; la alcanzada (Aa) ya descuenta el mantenimiento preventivo pero no las demoras; la operacional
(Ao) descuenta el preventivo, el correctivo y todas las demoras (administrativas, de materiales, de traslado).
Gulati da como referencia general de la industria alrededor de 95 %.
Disponibilidad SMRP (%) = Uptime (h) ÷ [Tiempo total disponible (h) − Tiempo
ocioso (h)] × 100
Uptime = Tiempo total disponible − (Tiempo ocioso + Tiempo muerto)
Tiempo muerto = Tiempo muerto programado + Tiempo muerto no programado
Ai = MTBF ÷ (MTBF + MTTR)
Ao = MTBM ÷ (MTBM + MDT)
Las tres académicas se ordenan siempre igual: Ai ≥ Aa ≥ Ao. La inherente es responsabilidad del diseñador y
del fabricante; la operacional es la que vive el usuario, porque incluye todo lo que en la vida real deja al
equipo parado. La definición de SMRP es la que se usa en planta y corresponde a la operacional: lo que
cuenta es el tiempo que el activo estuvo realmente produciendo frente al tiempo en que se le pidió producir.
Por qué se restan las horas ociosas: si una línea no tiene pedidos y se apaga, ese tiempo no es culpa de
mantenimiento ni de confiabilidad. Si no lo restas, la disponibilidad castiga al equipo por una decisión
comercial.
Disponibilidad, confiabilidad y mantenibilidad son tres cosas distintas. Un equipo puede tener 98 % de
disponibilidad y baja confiabilidad: falla seguido, pero se repara en minutos. Y puede tener alta confiabilidad
con baja disponibilidad: casi no falla, pero cada falla lo deja parado una semana.
EJEMPLO RESUELTO
Datos SMRP de una línea en un mes de 720 h: 40 h sin programa de producción (ocioso), 16 h de paro
programado para mantenimiento y 60 h de paro no programado.
Tiempo muerto = 16 + 60 = 76 h. Uptime = 720 − (40 + 76) = 604 h.
Disponibilidad = 604 ÷ (720 − 40) × 100 = 604 ÷ 680 × 100 = 88.8 %.
Inherente del compresor de la sección 1: Ai = 136 ÷ (136 + 8) = 94.4 %. Si las únicas paradas son las fallas
(MTBM = MTBF) y usamos el MDT de 12 h: Ao = 136 ÷ (136 + 12) = 91.9 %. La brecha de 2.5 puntos entre Ai y
Ao la causan las demoras, no la reparación.
OJO EN EL EXAMEN
Llamar confiabilidad a la disponibilidad. La confiabilidad es una probabilidad de operar sin falla durante un
tiempo; la disponibilidad es una fracción del tiempo en que el equipo está operable.
No restar el tiempo ocioso en la fórmula de SMRP, o usar MTTR en lugar de MDT para la disponibilidad
operacional.
3
Confiabilidad R(t), tasa de fallas y distribución exponencial
LO QUE DICE LA FUENTE Gulati, Maintenance and Reliability Best Practices, 3ª ed., cap. 6, págs. 84 y 88–90
Gulati define la confiabilidad como una probabilidad: la de que el activo cumpla su función, sin fallar, durante
un periodo dado y en condiciones definidas. En la vida útil, con tasa de falla constante, se modela con la
distribución exponencial, que es la más usada para estimar confiabilidad; la tasa de fallas es el inverso del
MTBF y t es el tiempo de misión (horas, ciclos, kilómetros). Gulati resuelve ejemplos con un sistema
hidráulico y un compresor, y muestra cómo calcular el MTBF necesario para alcanzar una confiabilidad
objetivo.
La idea clave: la confiabilidad siempre va ligada a un tiempo de misión. Decir “el equipo tiene 90 % de
confiabilidad” no significa nada si no dices “para 8 horas” o “para un turno”. Un mismo equipo puede tener
94 % de confiabilidad para 8 h y 37 % para 136 h.
Ese último número no es casualidad. Cuando el tiempo de misión es igual al MTBF, R = e^(−1) = 0.368. Es
decir, solo el 37 % de los equipos llega al MTBF sin fallar. Por eso el MTBF no es “el tiempo que dura el
equipo” ni una buena frecuencia para hacer un cambio preventivo: si programas el cambio en el MTBF, la
mayoría ya habrá fallado antes.
EJEMPLO RESUELTO
El compresor de la sección 1 tiene MTBF = 136 h, así que λ = 1 ÷ 136 = 0.00735 fallas/h.
Para un turno de 8 h: R(8) = e^(−8/136) = 0.943 (94.3 %).
Para un día completo de 24 h: R(24) = e^(−24/136) = 0.838 (83.8 %).
Para 136 h: R(136) = e^(−1) = 0.368 (36.8 %).
Producción pide 95 % de confiabilidad para corridas de 24 h. MTBF requerido = −24 ÷ ln(0.95) = −24 ÷
(−0.0513) = 468 h. Hay que más que triplicar el MTBF actual: ese es el insumo para un RCA o un FMEA del
compresor.
OJO EN EL EXAMEN
Usar la tasa de fallas como si fuera la confiabilidad, o olvidar el signo negativo del exponente. Si te sale una
confiabilidad mayor a 1, revisa el signo.
Creer que a las 136 h (el MTBF) ha fallado la mitad de los equipos. Con distribución exponencial, al llegar al
MTBF ya falló alrededor del 63 %.
4
Curva de la bañera y los seis patrones de falla
LO QUE DICE LA FUENTE Gulati, Maintenance and Reliability Best Practices, 3ª ed., cap. 6, The Bathtub Curve and Reliability
Distribution, pág. 87
En la curva de la bañera la tasa de falla es alta al inicio de la vida, baja y casi constante en la vida media, y
sube al final por desgaste. Los estudios de aerolíneas y de la Marina de EE. UU. de los años sesenta y setenta
dieron lugar a seis curvas de falla que se agrupan en dos familias: relacionadas con la edad y aleatorias.
Menos del 20 % de las fallas sigue un patrón de degradación por edad y el resto sigue un patrón aleatorio.
Gulati agrega que, en su experiencia, buena parte del equipo industrial sigue de todos modos el modelo de la
bañera a largo plazo.
LO QUE DICE LA FUENTE Moubray, RCM II, cap. 1, págs. 25–26, y cap. 12, Los seis patrones de falla, págs. 251–257
Moubray describe los seis patrones (A a F) como probabilidad condicional de falla contra la edad operativa, y
reporta su frecuencia en estudios de aviación comercial: A 4 %, B 2 %, C 5 %, D 7 %, E 14 % y F 68 %. Concluye
que hay cada vez menos relación entre la edad de la mayoría de los activos y su probabilidad de falla. En el
capítulo 12 muestra que programar un reacondicionamiento en el tiempo medio entre fallas dejaría fallar a
cerca de la mitad de los componentes antes de la intervención.
| Patrón | Forma | Qué significa | Frecuencia (aviación) |
|---|---|---|---|
| A | Bañera: mortalidad infantil, zona constante y desgaste final | Edad relevante al inicio y al final | 4 % |
| B | Constante o creciente lento y desgaste final | Falla por edad (desgaste) | 2 % |
| C | Aumento lento y constante, sin edad de desgaste clara | Fatiga, corrosión lenta | 5 % |
| D | Baja al ser nuevo, sube rápido y se estabiliza | Casi aleatorio después del arranque | 7 % |
| E | Constante a cualquier edad | Totalmente aleatorio | 14 % |
| F | Mortalidad infantil alta y luego constante | Fallas por arranque, montaje o calidad | 68 % |
Los patrones A, B y C (11 % en el estudio) son los relacionados con la edad: para ellos sí puede funcionar un
reemplazo o reacondicionamiento a intervalo fijo. Los patrones D, E y F (89 %) son aleatorios después de la
etapa inicial: cambiar la pieza “por si acaso” no reduce la probabilidad de falla, y en el patrón F incluso la
aumenta, porque cada intervención reinicia la mortalidad infantil.
La consecuencia práctica, que es la que pregunta el examen: si la mayoría de las fallas no dependen de la
edad, el preventivo por tiempo no es la respuesta general. La respuesta es el mantenimiento a condición
(detectar la falla potencial, ver C4), la calidad del montaje y del arranque (atacar el patrón F con
mantenimiento de precisión: fijación, lubricación, alineación, balanceo) y, cuando no hay tarea efectiva, las
tareas “a falta de”.
EJEMPLO RESUELTO
Una planta cambia cada 6 meses los rodamientos de unas bombas, que siguen el patrón F. Después de cada
cambio, las fallas en las dos primeras semanas aumentan. Lectura: la intervención introduce mortalidad
infantil (montaje, alineación, lubricación inicial). La mejora no es acortar el intervalo, sino quitar el cambio
por tiempo, monitorear por vibración y mejorar la calidad del montaje.
OJO EN EL EXAMEN
Responder que “la mayoría de los equipos falla por desgaste y la solución es aumentar el preventivo por
tiempo”. Los datos que usa el BoK dicen lo contrario: la mayoría de los modos de falla son aleatorios.
Confundir el patrón A (bañera) con el F. El A tiene zona de desgaste al final; el F no.
5
Weibull básico: qué te dice β
LO QUE DICE LA FUENTE Gulati, Maintenance and Reliability Best Practices, 3ª ed., cap. 6, Weibull Distribution and Analysis, págs. 87–88
La distribución de Weibull es muy flexible para modelar datos de edad a la falla y funciona incluso con
muestras muy pequeñas. Tiene un parámetro de escala η (dónde se concentra la distribución), uno de forma
β (la forma de la curva) y uno de ubicación γ, que en la versión de dos parámetros vale cero. Con β menor
que 1 hay mortalidad temprana, con β igual a 1 la tasa de falla es constante y Weibull se vuelve exponencial,
y con β mayor que 1 la tasa sube: etapa de desgaste.
LO QUE DICE LA FUENTE Moubray, RCM II, cap. 12, pág. 259
Moubray señala que con β = 1 Weibull es la exponencial y que, cuando β está entre 2 y 3, se aproxima
bastante a la distribución normal.
R(t) = e^(−(t/η)^β) (Weibull de dos parámetros)
| β | Tasa de falla | Zona de la bañera | Qué tarea suele tener sentido |
|---|---|---|---|
| β < 1 | Decrece con el tiempo | Mortalidad infantil | Mejorar diseño, montaje, arranque y control de calidad; no cambiar por tiempo |
| β = 1 | Constante | Vida útil, falla aleatoria | Monitoreo de condición o tarea "a falta de"; el reemplazo por tiempo no ayuda |
| β > 1 | Crece con el tiempo | Desgaste | Reemplazo o reacondicionamiento programado puede ser efectivo |
El parámetro η, la vida característica, tiene una propiedad útil: cuando t = η, R = e^(−1) = 36.8 %, sin importar
β. Es decir, a la edad η ya falló el 63.2 % de la población. Con β = 1, η es igual al MTBF.
En el examen casi nunca te piden ajustar una Weibull. Lo que piden es interpretar β: dado un valor, decir en
qué zona está el componente y qué estrategia conviene.
EJEMPLO RESUELTO
Tres poblaciones con η = 1,000 h y distinto β. Confiabilidad calculada con R(t) = e^(−(t/1000)^β):
β = 0.7: R(100) = 0.819 · R(500) = 0.540 · R(1,000) = 0.368. Se pierde mucho al inicio: problema de arranque o
calidad.
β = 1: R(100) = 0.905 · R(500) = 0.607 · R(1,000) = 0.368. Pérdida pareja: aleatoria.
β = 2.5: R(100) = 0.997 · R(500) = 0.838 · R(1,000) = 0.368. Casi nada falla al inicio y la falla se concentra cerca
de η: desgaste. Un reemplazo planeado antes de las 500 h evitaría la mayoría de las fallas.
OJO EN EL EXAMEN
Leer β > 1 como “equipo poco confiable”. β no mide qué tan bueno es el equipo, sino cómo cambia su tasa
de falla con la edad. Un β alto con η muy grande puede ser un componente excelente.
6
Sistemas en serie, en paralelo y k de n
LO QUE DICE LA FUENTE Gulati, Maintenance and Reliability Best Practices, 3ª ed., cap. 6, Reliability Block Diagram, págs. 90–93
El diagrama de bloques de confiabilidad (RBD) representa la lógica de falla de un sistema, que no
necesariamente coincide con su diagrama físico. En serie, la confiabilidad del sistema es el producto de las
confiabilidades de los componentes, así que los componentes en serie reducen la confiabilidad. En
redundancia activa (paralelo), el sistema falla solo si fallan todos, y la confiabilidad sube. En redundancia en
espera (standby) el respaldo se enciende solo cuando falla el principal; si se mantiene bien, da un poco más
que la activa, pero un respaldo descuidado puede fallar justo cuando se le llama. Para arreglos donde se
necesitan m de n ramas, Gulati usa la distribución binomial.
LO QUE DICE LA FUENTE UNE-EN 61078:2016 (texto de IEC 61078 en inglés), apartados 5.1, 7.2–7.4 y 9.1–9.2, págs. 29 y 32–33 y 40–42
La norma define la estructura en serie (el sistema funciona solo si funcionan todos los bloques), la estructura
en paralelo y su combinación, y la lógica de voto m/n, en la que se necesitan al menos m de n bloques para el
éxito del sistema; en el capítulo 9 da las expresiones de probabilidad de cada estructura.
Serie: R(sistema) = R1 × R2 × … × Rn
Paralelo activo: R(sistema) = 1 − (1 − R1)(1 − R2) … (1 − Rn)
Paralelo de dos: R(sistema) = R1 + R2 − R1 × R2
2 de 3 con bloques iguales: R(sistema) = R³ + 3R²(1 − R) = 3R² − 2R³
Serie con tasas constantes: R(sistema) = e^(−(λ1 + λ2 + … + λn)t)
Lo mismo aplica a la disponibilidad cuando los equipos son independientes: en serie se multiplican las
disponibilidades; en paralelo se multiplica la indisponibilidad (1 − A) y se resta de 1.
La regla para no equivocarte: en serie el sistema siempre queda peor que su peor componente; en paralelo
siempre queda mejor que su mejor componente. Si tu resultado no cumple eso, revisa la fórmula.
EJEMPLO RESUELTO
Línea con tres equipos en serie para 24 h: R = 0.95, 0.90 y 0.98. R(sistema) = 0.95 × 0.90 × 0.98 = 0.838.
Menor que el peor componente (0.90).
Se instala una segunda unidad igual en paralelo con el equipo de 0.90: R(par) = 1 − (1 − 0.90)² = 1 − 0.01 =
0.990. La línea queda en 0.95 × 0.990 × 0.98 = 0.922.
Tres bombas iguales de R = 0.90 y el proceso necesita 2 de 3: R = 3(0.90)² − 2(0.90)³ = 2.430 − 1.458 = 0.972.
Disponibilidad: tres bombas en serie, cada una con A = 0.97. A(sistema) = 0.97³ = 0.913. Si la primera se
duplica en paralelo: [1 − (0.03)²] × 0.97 × 0.97 = 0.9991 × 0.9409 = 0.940.
OJO EN EL EXAMEN
Multiplicar las confiabilidades de dos equipos en paralelo como si estuvieran en serie (0.90 × 0.90 = 0.81 en
lugar de 0.99).
Pensar que la redundancia en espera no necesita mantenimiento. Un respaldo que no se prueba es una falla
oculta (ver C4).
7
Modelado y simulación de disponibilidad
LO QUE DICE LA FUENTE SMRP BoK Pilar 3 (español), 3.1.2.1 y 3.1.2.2, pág. 4
El modelado de confiabilidad del proceso da visibilidad de la confiabilidad de los equipos en el contexto
operativo en que están configurados: incluye simulación de procesos y análisis RAMS, monitoreo de
parámetros operativos y de costos, gestión de cambios y manejo de incidentes técnicos. La simulación de
disponibilidad a nivel de instalación refleja la configuración real de los equipos y se apoya en registro de
activos, análisis de criticidad, FMEA, RCM, FRACAS, RCFA, monitoreo de condición y CMMS.
LO QUE DICE LA FUENTE González, Herramientas de análisis de confiabilidad (presentación), págs. 28 y 32
El análisis RAM es un análisis cuantitativo para pronosticar la confiabilidad, la disponibilidad y la
mantenibilidad de un equipo, sistema o instalación en un periodo; sirve para identificar a los malos actores y
cuellos de botella que limitan la disponibilidad y para evaluar mejoras. Se construye con diagramas de
bloques y simulación Monte Carlo, generando tiempos de falla y de reparación con distribuciones como
Weibull, exponencial o lognormal.
Las fórmulas de la sección 6 sirven para sistemas pequeños. Una planta real tiene decenas de equipos,
redundancias, tanques intermedios, paros programados y distribuciones de falla distintas. El modelo RAM
junta todo eso en un diagrama de bloques, le asigna a cada bloque sus datos de falla y reparación, y simula
miles de años de operación para responder preguntas de negocio:
• ¿La planta puede cumplir el volumen comprometido con la configuración actual?
• ¿Qué equipo es el que más disponibilidad le quita al sistema (el “mal actor”)?
• ¿Conviene comprar una segunda bomba, un tanque de respaldo o mejorar el MTTR del equipo crítico?
• ¿Cuánto cambia la producción si el paro anual dura 10 días en lugar de 14?
Por eso el modelado está en la subárea 3.1: es la herramienta que traduce la expectativa de negocio
(volumen, calidad, costo) en metas de confiabilidad por equipo. Los datos que alimentan el modelo salen del
CMMS, de los históricos de falla y del análisis de criticidad.
EJEMPLO RESUELTO
Una planta necesita 92 % de disponibilidad para cumplir su volumen. El modelo RAM indica 89 %. Los
resultados por bloque muestran que el compresor de aire de instrumentos explica dos tercios de la pérdida.
Con el modelo se comparan dos opciones: un compresor de respaldo en paralelo, o bajar el MDT del actual
con refacciones críticas en sitio. La que llegue a 92 % al menor costo de ciclo de vida es la que se justifica (ver
C5).
OJO EN EL EXAMEN
Pensar que el modelo de confiabilidad es un reporte de fallas pasadas. Es una herramienta de predicción
para decidir configuración, redundancia y metas antes de invertir.
8
Mantenibilidad
LO QUE DICE LA FUENTE Gulati, Maintenance and Reliability Best Practices, 3ª ed., cap. 6, págs. 84–85 y 95
La mantenibilidad es la facilidad y rapidez con que se puede reparar un activo; depende sobre todo del
diseño y normalmente se mide con el MTTR. Un MTTR menor indica un equipo más fácil de mantener. La
confiabilidad y la mantenibilidad son atributos de diseño: hay que incorporarlos desde el diseño, no
agregarlos después.
LO QUE DICE LA FUENTE SMRP, Best Practices 6ª ed., métrica 3.5.2 MTTR, pág. 80
SMRP usa el MTTR como medida de mantenibilidad y enumera lo que la afecta: el tiempo para diagnosticar,
reparar y probar; conseguir materiales; reunir al personal; el diseño pensado para el mantenimiento (acceso,
facilidad de armado, equipo de apoyo); las refacciones de entrega larga; la calidad de la reparación; y los
permisos y medidas de seguridad necesarios.v
LO QUE DICE LA FUENTE SMRP BoK Pilar 3 (español), 3.1.1.5, pág. 2
El BoK pregunta, para la mantenibilidad, si el equipo se puede reparar y mantener con facilidad y de forma
rentable, y sugiere revisar las órdenes de trabajo correctivas históricas para responderlo.
Mantenibilidad, confiabilidad y disponibilidad responden tres preguntas distintas:
| Atributo | Pregunta | Se mide con |
|---|---|---|
| Confiabilidad | ¿Cuánto tiempo opera sin fallar? | MTBF, MTTF, R(t) |
| Mantenibilidad | ¿Qué tan rápido y fácil se restaura? | MTTR |
| Disponibilidad | ¿Qué fracción del tiempo está lista para operar? | A = f(MTBF, MTTR o MDT) |
La mantenibilidad se gana sobre todo en el diseño y en la compra: acceso a los componentes, piezas
estandarizadas, puntos de medición y de lubricación accesibles, levantamiento previsto, diagnóstico
integrado. En operación se mejora con planeación (paquetes de trabajo, kitting), capacitación y refacciones
disponibles; eso reduce el MTTR y, sobre todo, el MDT.
EJEMPLO RESUELTO
Dos bombas cumplen la misma función. La A tiene MTBF = 2,000 h y MTTR = 20 h; la B tiene MTBF = 2,000 h y
MTTR = 6 h, porque su sello es tipo cartucho y no hay que desmontar el motor. Ai(A) = 2,000 ÷ 2,020 = 99.0
%; Ai(B) = 2,000 ÷ 2,006 = 99.7 %. Mismo diseño de confiabilidad, mejor mantenibilidad en B.
OJO EN EL EXAMEN
Definir mantenibilidad como “el tiempo que el equipo estará disponible”. Eso es disponibilidad.
Mantenibilidad es una característica de diseño que describe la facilidad, rapidez, seguridad y economía del
mantenimiento.
?
Práctica tipo examen
1
Una bomba operó 4,380 h en el semestre y tuvo 6 fallas, además de 4 paros programados de PM.
¿Cuál es su MTBF?
A) 438 h
B) 730 h
C) 1,095 h
D) 4,380 h
2
¿Qué métrica incluye el tiempo de esperar refacciones, de bloquear y de limpiar el equipo?
A) MTTR
B) MTBF
C) MDT
D) MTTF
3
Un equipo tiene MTBF = 400 h. ¿Cuál es su confiabilidad para una misión de 100 h, con tasa de falla
constante?
A) 25 %
B) 63 %
C) 78 %
D) 95 %
4
Para un mes de 720 h, una línea tuvo 20 h ociosas, 30 h de paro programado y 50 h de paro no
programado. ¿Cuál es su disponibilidad según SMRP?
A) 86.1 %
B) 88.6 %
C) 88.9 %
D) 93.1 %
5
Tres equipos en serie tienen confiabilidad de 0.99, 0.95 y 0.97. ¿Cuál es la confiabilidad del sistema?
A) 0.91
B) 0.95
C) 0.97
D) 0.99
6
Dos equipos en paralelo activo tienen R = 0.80 y R = 0.70. ¿Cuál es la confiabilidad del sistema?
A) 0.56
B) 0.75
C) 0.94
D) 1.50
7
Un análisis de Weibull de un rodamiento da β = 0.6. ¿Qué indica?
A) Desgaste: conviene el cambio programado
B) Falla aleatoria: el equipo es exponencial
C) Mortalidad infantil: revisar montaje, arranque y calidad
D) El rodamiento es muy confiable
8
Según los estudios de aviación que cita Moubray, ¿qué patrón de falla es el más frecuente?
A) A, bañera
B) B, desgaste
C) E, aleatorio
D) F, mortalidad infantil y luego constante
RESPUESTAS
1. B. MTBF = 4,380 ÷ 6 = 730 h. Los paros de PM no son fallas (438 h sale de dividir entre 10 acciones, que sería el
MTBM).
2. C. El MDT cuenta todo el tiempo desde la falla hasta la restauración, incluidas las actividades de operación y las
demoras.
3. C. R = e^(−100/400) = e^(−0.25) = 0.779.
4. B. Uptime = 720 − (20 + 80) = 620 h; disponibilidad = 620 ÷ (720 − 20) = 620 ÷ 700 = 88.6 %. La opción A (86.1 %)
sale de no restar las horas ociosas.
5. A. 0.99 × 0.95 × 0.97 = 0.912. En serie el sistema queda por debajo del peor componente.
6. C. 1 − (0.20 × 0.30) = 1 − 0.06 = 0.94. La opción A es el error de multiplicarlas como si estuvieran en serie.
7. C. β < 1 significa tasa de falla decreciente; el cambio por tiempo empeoraría la situación.
8. D. El patrón F representó 68 % de los elementos estudiados.