Tm 04-007

UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS

ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI)

INSTITUTO DE POSTGRADO Y FORMACIÓN CONTINUA

MÁSTER EN GESTIÓN TÉCNICA Y ECONÓMICA EN EL SECTOR ELÉCTRICO

TESIS DE MÁSTER

“MEJORA EN LA CONFIABILIDAD OPERACIONAL DE LAS
PLANTAS DE GENERACIÓN DE ENERGÍA ELÉCTRICA:
DESARROLLO DE UNA METODOLOGÍA DE GESTIÓN DE
MANTENIMIENTO BASADO EN EL RIESGO (RBM).”

Autor: Javier García González-Quijano
Director: Luis Plaza Pérez/ Antonio Sola Rosique
Tutor: Miguel Ángel Sanz Bobi
Madrid, Julio de 2004

Autorizada la entrega de la tesis de master del alumno:

D. Javier García González-Quijano

EL DIRECTOR

D. Luis Plaza Pérez

Fdo: Fecha: / /

EL TUTOR

D. Miguel Ángel Sanz Bobi

Fdo: Fecha: / /

Vº Bº del Coordinador de Tesis

D. Tomás Gómez

Fdo: Fecha: / /

ÍNDICE
CAPÍTULO 1 ..................................................................................................................................11
EVOLUCIÓN DE LOS CONCEPTOS DE CALIDAD Y MANTENIMIENTO......................11
1 Evolución del concepto de Calidad ............................................... 11
2 Evolución del concepto de Mantenimiento .................................... 14
2.1 Primera Generación................................................................. 14
2.2 Segunda Generación ............................................................... 15
2.3 Tercera Generación ................................................................. 16
2.4 Nuevas tendencias del mantenimiento. La cuarta Generación.. 16
2.5 La Gestión del Riesgo .............................................................. 20
2.6 Patrones de Fallo..................................................................... 24
2.7 Técnicas de Mantenimiento ..................................................... 29
2.8 El mantenimiento como fuente de beneficios ........................... 32
3 Referencias .................................................................................. 35
CAPÍTULO 2 ..................................................................................................................................38
EL RIESGO INDUSTRIAL ..........................................................................................................38
1 Introducción ................................................................................ 38
1.1 Definición de riesgo ................................................................. 40
2 El riesgo en la empresa ................................................................ 41
2.1 El riesgo en el nuevo mercado eléctrico.................................... 47
3 Introducción al análisis de riesgos................................................ 49
3.1 Definición matemática de riesgo .............................................. 49
3.2 Análisis histórico de accidentes ............................................... 51
3.3 Análisis preliminar de peligros ................................................ 52
3.4 Análisis "¿Qué pasa si…?" ....................................................... 53
3.5 Análisis mediante listas de comprobación................................ 54
3.6 Análisis de los modos de fallos y sus efectos............................ 55
3.7 Análisis de peligros y operabilidad........................................... 56
3.8 Análisis mediante árboles de fallos .......................................... 57
3.9 Análisis mediante árboles de sucesos ...................................... 59

Mantenimiento Basado en el Riesgo Página 4

3.10 Análisis de causas y consecuencias ...................................... 60
3.11 Índices de riesgo................................................................... 61
4 Referencias .................................................................................. 62
CAPÍTULO 3 ..................................................................................................................................64
EL MANTENIMIENTO BASADO EN EL RIESGO .................................................................64
1 Jerarquía de la planta .................................................................. 67
1.1 Desglose funcional .................................................................. 67
1.2 Modos de fallo ......................................................................... 70
1.3 Causas de fallo........................................................................ 72
1.4 Mecanismos de daño ............................................................... 74
2 Desarrollo del procedimiento ........................................................ 78
2.1 Análisis con árbol de fallos ...................................................... 79
2.2 Análisis con árbol de sucesos .................................................. 83
2.3 Modelo “Bow tie” ..................................................................... 90
3 Probabilidad de Fallo.................................................................... 94
3.1 Tasa de Fallos. Mecanismos de Degradación............................ 96
3.2 Modelado de la Tasa de Fallos ............................................... 109
3.3 Tabla Resumen de los Métodos Usados para Evaluar las Pdf . 120
4 Consecuencias del Fallo ............................................................. 123
4.1 Consecuencias en la Seguridad ............................................. 126
4.2 Salud .................................................................................... 133
4.3 Consecuencias Medioambientales ......................................... 133
4.4 Consecuencias Económicas................................................... 136
5 Evaluación del Riesgo................................................................. 137
5.1 La Matriz de Riesgo ............................................................... 139
6 Actividades de Mantenimiento y Reducción de Riesgos ............... 150
6.2 Optimización del Mantenimiento ........................................... 168
6.3 Tasa de Fallos Después de la Reparación y de las Actividades de
Inspección y Mantenimiento .......................................................... 174
7 Referencias ................................................................................ 176
CAPÍTULO 4 ................................................................................................................................183


APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA DE MANTENIMIENTO BASADO EN EL
RIESGO A UN SISTEMA DE COMPRESIÓN DE GAS.........................................................183
1 Introducción .............................................................................. 183
2 Desarrollo del estudio ................................................................ 190
2.1 Subsistema turbina de vapor................................................. 190
2.2 Subsistema de compresión.................................................... 192
2.3 Subsistema de separación líquido/gas 1................................ 194
3 Resultados ................................................................................. 200
4 Referencias ................................................................................ 210
CONCLUSIONES ........................................................................................................................211

FIGURAS
Figura 1- Primera generación del mantenimiento ................................... 15
Figura 2- Segunda generación del mantenimiento.................................. 15
Figura 3- Tercera generación del mantenimiento.................................... 16
Figura 4- Cuarta generación del mantenimiento .................................... 18
Figura 5- Nuevos Patrones de Tasas de Fallos........................................ 25
Figura 6- Objetivos del mantenimiento .................................................. 28
Figura 7- Evolución de las técnicas de mantenimiento ........................... 28
Figura 8- Tiempos de producción........................................................... 33
Figura 9- Principales riesgos inherentes a la empresa. ........................... 42
Figura 10- Esquema para una metodología de mantenimiento basado en el
riesgo .............................................................................................. 64
Figura 11- Esquema de evaluación de riesgos ........................................ 66
Figura 12- Desglose jerárquico de activos .............................................. 67
Figura 13- Causas, Modos de fallo y Mecanismos de daño en el desglose
jerárquico de activos ....................................................................... 74


Figura 14- Relación entre Modos de fallo, Causas del fallo y Causa raíz
para una bomba.............................................................................. 75
Figura 15- Relación entre Modos de fallo, Causas del fallo y Causa raíz
para un tanque a presión ................................................................ 76
Figura 16- Modelo “Bow-tie” .................................................................. 78
Figura 17- Árbol de fallos ...................................................................... 80
Figura 18- Símbolos utilizados en los Árboles de fallos .......................... 81
Figura 19- Ejemplo de árbol de fallos para un sistema de bombeo de agua
....................................................................................................... 82
Figura 20- Árbol de sucesos .................................................................. 84
Figura 21- Ejemplo árbol de sucesos [ASOC96]...................................... 89
Figura 22- Modelo Bow-Tie .................................................................... 90
Figura 23- Ejemplo de un modelo Bow-Tie ............................................. 91
Figura 24- Escenario del caso pero creíble Vs Escenario esperado ......... 92
Figura 25- Elementos para determinar las probabilidades de fallo ......... 95
Figura 26- Curva de bañera................................................................... 99
Figura 27- Curvas de tasa de fallos para diferentes tipos de equipos .... 100
Figura 28- Patrón de fallo “A” .............................................................. 101
Figura 29- Patrón de fallo “B” .............................................................. 103
Figura 30- Curva S-N .......................................................................... 105
Figura 31- Patrón de fallo “E” .............................................................. 106
Figura 32- Patrón de fallo “F”............................................................... 108
Figura 33- Curvas de una distribución Exponencial............................. 111
Figura 34- Curvas de una distribución Weibull.................................... 114
Figura 35- Curvas de una distribución Lognormal ............................... 116
Figura 36- Esquema de modelos para el análisis de las consecuencias en
la seguridad .................................................................................. 130
Figura 37- Flujograma para el análisis de una fuga ............................. 131
Figura 38- Flujograma para evaluar las consecuencias de los fallos en la
seguridad ...................................................................................... 132
Figura 39- Relaciones medioambientales en una instalación................ 134


Figura 40- Flujograma para evaluar las consecuencias medioambientales
..................................................................................................... 136
Figura 41- Diagrama de riesgo............................................................. 137
Figura 42- Criterios de aceptación del riesgo........................................ 138
Figura 43- Matriz de Riesgos ............................................................... 140
Figura 44- Cuantificación de la Matriz de Riesgos ................................ 145
Figura 45- Diagrama de decisión ......................................................... 147
Figura 46- Formas de reducir el riesgo................................................. 150
Figura 47- Marco de decisión para reducción de riesgos ...................... 151
Figura 48- Patrones de fallo relacionados con la edad .......................... 156
Figura 49- Patrones de fallo no relacionados con la edad ..................... 159
Figura 50- Curva de fallo potencial-funcional ...................................... 161
Figura 51- Intervalo P-F neto ............................................................... 162
Figura 52- Proceso iterativo de inspección ........................................... 165
Figura 53- Proceso iterativo de revisión................................................ 166
Figura 54- Relaciones entre la fiabilidad y los programas de sustitución.
..................................................................................................... 168
Figura 55- Variación de la tasa de fallos λ(m) según estrategias de
mantenimiento (m1, m2, m3) ............................................................ 171
Figura 56- Curva del coste total esperado ............................................ 173
Figura 57- Fiabilidad Vs Mantenimiento .............................................. 175
Figura 58- Esquema del sistema de compresión de gas ........................ 185
Figura 59- Subsistemas a estudiar ...................................................... 186
Figura 60- Árbol de fallos para el subsistema turbina .......................... 190
Figura 61- Árbol de fallos para el subsistema de compresión ............... 192
Figura 62- Árbol de fallos para el subsistema de separación líquido/gas 1
..................................................................................................... 194
..................................................................................................... 196
..................................................................................................... 198


Figura 65- Gráfico ordenado del ranking de riesgos de las causas de fallo
..................................................................................................... 202
Figura 66- Gráfico del ranking de riesgos de las causas de fallo ........... 202
Figura 67- Riesgo acumulado (%) y ranking de riesgos de las causas de
fallo............................................................................................... 203
Figura 68- Gráfico ordenado del ranking de riesgos de los modos de fallo
..................................................................................................... 205
Figura 69- Contribución de los subsistemas al riesgo global ................ 206
Figura 70- Matriz de riesgo del sistema de compresión de gas.............. 207
Figura 71- Modelo de matriz de riesgo desarrollada en la metodología.. 208
Figura 72- Matriz de riesgos de la metodología aplicada al sistema de
compresión de gas......................................................................... 208

TABLAS
Tabla 1- Evolución del Concepto de Calidad........................................... 13
Tabla 2- Principales riesgos inherentes al tipo de empresa. .................... 44
Tabla 3- Distribución de riesgos por sectores de actividad en 1998. ....... 46
Tabla 4- Distribución de siniestros por sectores de actividad en 1998. ... 46
Tabla 5- Situación anterior Vs Situación actual ..................................... 48
Tabla 6- Riesgos anteriores vs Riesgos actuales ..................................... 48
Tabla 7- Desglose funcional de una bomba, un eje de transmisión y un
tanque a presión ............................................................................. 70
Tabla 8- Modos de fallo de una bomba, un eje de transmisión y un tanque
a presión ......................................................................................... 71
Tabla 9- Causas de fallo de una bomba, un eje de transmisión y un
tanque a presión ............................................................................. 73
Tabla 10- Mecanismos de daño de una bomba, un eje de transmisión y un
tanque a presión ............................................................................. 77
Tabla 11- Distribución de componentes en las curvas de degradación.. 100
Tabla 12- Modelos típicos de probabilidad (1)....................................... 120


Tabla 13- Modelos típicos de probabilidad (2)....................................... 121
Tabla 14- Métodos utilizados para la evaluación de las PdF para los
diferentes tipos de equipos (X=utilizado frecuentemente, (X) =se puede
utilizar) ......................................................................................... 122
Tabla 15- Fuentes de información para la evaluación de las CdF ......... 126
Tabla 16- Significado de los niveles de distancia de daño ..................... 131
Tabla 17- Niveles de consecuencias de fallo ......................................... 142
Tabla 18- Combinación de consecuencias de fallo ................................ 143
Tabla 19- Niveles de consecuencias globales ........................................ 143
Tabla 20- Niveles de probabilidades de fallo ......................................... 144
Tabla 21- Resultados de pruebas y criterio de aceptación para sistemas de
seguridad ...................................................................................... 155
Tabla 22- Niveles de consecuencias de fallo ......................................... 187
Tabla 23- Combinación de consecuencias de fallo ................................ 187
Tabla 24- Hoja de análisis para el subsistema turbina ......................... 191
Tabla 25- Hoja de análisis para el subsistema de compresión .............. 193
Tabla 26- Hoja de análisis para el subsistema de separación líquido/gas 1
..................................................................................................... 195
..................................................................................................... 197
..................................................................................................... 199
Tabla 29- Ranking de riesgos de las causas de fallo ............................. 200
Tabla 30- Modos de fallo del sistema total de compresión de gas.......... 204


Capítulo 1

EVOLUCIÓN DE LOS CONCEPTOS DE
CALIDAD Y MANTENIMIENTO

1 Evolución del concepto de Calidad

A lo largo del tiempo los conceptos de mantenimiento y calidad en las
empresas han ido evolucionando de manera sustancial. El concepto de
mantenimiento ha evolucionado hacia una concepción global, mientras
que la calidad lo ha hecho hacia el concepto de calidad total.

Tradicionalmente, cuando el trabajo que primaba era el artesanal, hablar
de calidad era sinónimo de un trabajo bien hecho, independientemente del
esfuerzo o coste invertido para realizarlo.
Esta visión comenzó a cambiar con la Revolución Industrial, a partir de la
cual se dejaron de crear productos únicos y la demanda aumentó de
forma importante. Con este nuevo marco, se comenzó a tener en cuenta el
esfuerzo y el coste que implica la calidad.

Posteriormente, factores como la minimización de costes, la aparición de
economías de escala y el aumento de la competencia entre las empresas,
provocaron la aparición del concepto de “control de calidad”. El control de
calidad se basaba en la inspección de la producción para evitar la salida
de bienes defectuosos y en la actuación para que esos defectos no
siguieran apareciendo. Conseguir más calidad implicaba controlar más y
por tanto mayores costes.


En los últimos años el concepto calidad ha seguido evolucionando, hasta
llegar al concepto actual de Calidad Total, según el cual, la calidad es una
fuente de beneficios. Una mayor calidad, trae consigo menores costes de
no calidad, es decir, costes provocados por no hacer las cosas bien a la
primera. Lo caro no es hacer bien las cosas, sino hacerlas mal para que
luego haya que dejarlas bien.

La Calidad Total se basa en un sistema de gestión empresarial que
involucra a toda la organización, centrándose en la satisfacción del
cliente, tanto interno como externo. La Calidad Total engloba todos los
aspectos de la empresa, consiguiendo la Calidad del Producto, la Calidad
del Servicio, la Calidad de Gestión y la Calidad de Vida en toda la empresa
y sus miembros.

Esta última etapa de la evolución de la calidad está estrechamente ligada
al concepto de “mejora continua”.
El objetivo de la mejora continua es optimizar los resultados actuando
sobre los servicios, productos, o procesos que sin poder ser considerados
como deficientes ofrecen una oportunidad de mejora.

En la actualidad, la calidad se ha convertido en un factor estratégico
clave, del que dependen la mayor parte de las organizaciones para
mantener su posición en el mercado o incluso para asegurar su
supervivencia.

Finalmente, si buscamos una definición adecuada de calidad, en la
literatura podemos encontrar diferentes perspectivas del concepto, de la
teoría y de su aplicación a la realidad. Algunas de las definiciones
establecidas por los especialistas de la calidad en los últimos veinte años
son:
• Adecuación para el uso a que se destina (Jura, 1988)


• Contribución a la satisfacción de las necesidades (Deming, 1981)
• Acomodación a las exigencias de los clientes (Crosby, 1979)
• Conjunto de propiedades y características de un producto o servicio
que le confieren su capacidad para satisfacer necesidades
expresadas o implícitas (ISO 8402/UNE 66001, 1986).

EVOLUCIÓN DEL CONCEPTO DE CALIDAD

PRIMERA SEGUNDA TERCERA CUARTA QUINTA
GENERACIÓN GENERACIÓN GENERACIÓN GENERACIÓN GENERACIÓN

Proceso de
Calidad por Aseguramiento Proceso de Mejora Reingeniería y
CONCEPTO
Inspección de la Calidad Calidad Total Continua de la Calidad Total
Calidad
Estrategia de Estrategia de Rediseña la
ENFOQUE Herramienta Herramienta
la empresa la empresa empresa
A mejorar
A estructurar
todas las
procesos
actividades de
ORIENTACIÓN Al producto Al proceso Al cliente completos
la empresa
hacia el
hacia el
cliente externo
cliente externo

Tabla 1- Evolución del Concepto de Calidad


2 Evolución del concepto de Mantenimiento

Podemos encontrar infinidad de definiciones diferentes para el concepto de
mantenimiento según los criterios de cada autor. Intentando
homogeneizar diferentes criterios, podemos definir el mantenimiento como
el conjunto de actividades que se realizan sobre un componente,
equipo o sistema para asegurar que continúe desempeñando las
funciones que se esperan de él, dentro de su contexto operacional.

El objetivo fundamental del mantenimiento, por tanto, es preservar la
función y la operabilidad, optimizar el rendimiento y aumentar la vida útil
de los activos, procurando una inversión óptima de los recursos.
Este enfoque del mantenimiento es resultado de una evolución importante
a través del tiempo. John Moubray (1997) en su libro RCM II distingue
entre tres generaciones diferentes de mantenimiento. Cada una de las
cuales representa las mejores prácticas utilizadas en una época
determinada.

2.1 Primera Generación
La primera generación cubre el período entre 1930 y la Segunda Guerra
Mundial. En esta época la industria estaba poco mecanizada y por tanto
los tiempos fuera de servicio no eran críticos, lo que llevaba a no dedicar
esfuerzos en la prevención de fallos de equipos. Además al ser maquinaria
muy simple y normalmente sobredimensionada, los equipos eran muy
fiables y fáciles de reparar, por lo que no se hacían revisiones sistemáticas
salvo las rutinarias de limpieza y lubricación. El único mantenimiento que
se realizaba era el de “Reparar cuando se averíe”, es decir, mantenimiento
correctivo.


Objetivos Técnicas

Reparar cuando se produce el fallo Mantenimiento Correctivo

Figura 1- Primera generación del mantenimiento

2.2 Segunda Generación
La Segunda Guerra Mundial provocó un fuerte aumento de la demanda de
toda clase de bienes. Este cambio unido al acusado descenso en la oferta
de mano de obra que causó la guerra, aceleró el proceso de mecanización
de la industria.
Conforme aumentaba la mecanización, la industria comenzaba a depender
de manera crítica del buen funcionamiento de la maquinaria. Esta
dependencia provocó que el mantenimiento se centrara en buscar formas
de prevenir los fallos y por tanto de evitar o reducir los tiempos de parada
forzada de las máquinas. Con este nuevo enfoque del mantenimiento,
apareció el concepto de mantenimiento preventivo. En la década de los 60,
éste consistía fundamentalmente en realizar revisiones periódicas a la
maquinaria a intervalos fijos.

Además se comenzaron a implementar sistemas de control y planificación
del mantenimiento con el objetivo de controlar el aumento de los costes de
mantenimiento y planificar las revisiones a intervalos fijos.

Objetivos Técnicas

Mayor disponibilidad de los equipos Mantenimiento planificado
Mayor vida de operación de los equipos Sistemas de control
Reducción de costes Utilización de grandes ordenadores

Figura 2- Segunda generación del mantenimiento


2.3 Tercera Generación
Se inició a mediados de la década de los setenta, cuando se aceleraron los
cambios a raíz del avance tecnológico y de las nuevas investigaciones. La
mecanización y la automatización siguieron aumentando, se operaba con
volúmenes de producción muy elevados, cobraban mucha importancia los
tiempos de parada debido a los costos por pérdidas de producción.
Alcanzó mayor complejidad la maquinaria y aumentaba nuestra
dependencia de ellas, se exigían productos y servicios de calidad,
considerando aspectos de seguridad y medio ambiente y se consolidó el
desarrollo del mantenimiento preventivo.

Técnicas
Objetivos
Monitoreo de condición
Mayor disponibilidad y fiabilidad Diseño basado en fiabilidad y mantenibilidad
Mayor seguridad Estudios de Riesgo
Mayor calidad del producto Utilización de pequeños y rápidos ordenadores
Respeto al Medio Ambiente Modos de Fallo y Causas de Fallo (FMEA, FMECA)
Mayor vida de los equipos Sistemas expertos
Eficiencia de costes Polivalencia y trabajo en equipo

Figura 3- Tercera generación del mantenimiento

2.4 Nuevas tendencias del mantenimiento. La cuarta
Generación.
En los últimos años hemos vivido un crecimiento muy importante de
nuevos conceptos de mantenimiento y metodologías aplicadas a la gestión
del mantenimiento.

Hasta finales de la década de los 90, los desarrollos alcanzados en la 3º
generación del mantenimiento incluían:
• Herramientas de ayuda a la decisión, como estudios de riesgo,
modos de fallo y análisis de causas de fallo.


• Nuevas técnicas de mantenimiento, como el monitoreo de
condición
• Equipos de diseño, dando mucha relevancia a la fiabilidad y
mantenibilidad.
• Un cambio importante en pensamiento de la organización hacia
la participación, el trabajo en equipo y la flexibilidad.

A estos usos, se han ido añadiendo nuevas tendencias, técnicas y
filosofías de mantenimiento hasta nuestros días, de tal forma que
actualmente podemos hablar de una cuarta generación del
mantenimiento.

El nuevo enfoque se centra en la eliminación de fallos utilizando técnicas
proactivas. Ya no basta con eliminar las consecuencias del fallo, sino que
se debe encontrar la causa de ese fallo para eliminarlo y evitar así que se
repita.

Asimismo, existe una preocupación creciente en la importancia de la
mantenibilidad y fiabilidad de los equipos, de manera que resulta clave
tomar en cuenta estos valores desde la fase de diseño del proyecto.
Otro punto importante es la tendencia a implantar sistemas de mejora
continua de los planes de mantenimiento preventivo y predictivo, de la
organización y ejecución del mantenimiento.


Técnicas

Objetivos Monitoreo de Condición
Utilización de pequeños y rápidos ordenadores
Mayor disponibilidad y fiabilidad Modos de Fallo y Causas de Fallo (FMEA, FMECA)
Mayor seguridad Polivalencia y trabajo en equipo/ Mantenimiento Autónomo
Mayor calidad del producto Estudio fiabilidad y mantenibilidad durante el proyecto
Respeto al Medio Ambiente Gestión del Riesgo
Mayor vida de los equipos Sistemas de mejora continua
Eficiencia de costes Mantenimiento Preventivo
Mayor mantenibilidad Mantenimiento Predictivo
Patrones de fallos / Eliminación de los fallos Mantenimiento Proactivo/ eliminación del fallo
Grupos de mejora y seguimiento de acciones

Figura 4- Cuarta generación del mantenimiento

A continuación vamos a ver como han evolucionado las expectativas del
mantenimiento que John Moubray describía en su tercera generación del
mantenimiento:

Disponibilidad y Fiabilidad de los equipos- La disponibilidad y la
fiabilidad de una máquina se siguen viendo en nuestros días como buenos
indicadores de rendimiento para el mantenimiento. Las expectativas del
mantenimiento en estas áreas se han mantenido e incluso aumentado en
los últimos 15 años.

Mayor Seguridad- La seguridad sigue siendo una expectativa importante
del mantenimiento, particularmente en el sentido de poder operar los
equipos con seguridad. Tradicionalmente, la seguridad se centraba en
eventos de alta frecuencia y pequeñas consecuencias. En los últimos años
se está ampliando el estudio a eventos que aunque presentan una
frecuencia muy baja traen consigo consecuencias muy graves (catástrofes
industriales). Existe una creciente percepción de que las metodologías o
sistemas de mantenimiento necesarios para evitar estas catástrofes
industriales, deben ser diferentes que los usados típicamente para
incidentes menos graves y más frecuentes. Para el control de este tipo de
eventos se están desarrollando nuevas metodologías de mantenimiento
basado en riesgo, sobre las cuales se realizará un amplio estudio en este
proyecto.


Respeto del Medio Ambiente- En los últimos años hemos vivido una
creciente sensibilización por parte de la opinión pública hacía la
protección el medio ambiente, empujando a la creación de más y más
fuertes normas y regulaciones medio ambientales. Las industrias deben
centrarse en minimizar el impacto medioambiental de sus operaciones y
dar una imagen de producción limpia. Para poder alcanzar estas
expectativas, el papel del mantenimiento debe ser el de asegurar que los
equipos funcionen correctamente conforme a las normas y regulaciones
ambientales.

Mayor Calidad del Producto- En un mercado global, asegurar que el
producto reúna todas las especificaciones de calidad sigue siendo un
punto clave. Para las organizaciones que operan con “commodities”, la
calidad del producto es una de las pocas vías de diferenciar su producto
respecto a sus competidores. El mantenimiento debe asegurar que el
producto fabricado presenta los requisitos de calidad que han sido
definidos para ese producto.

Aumento de la vida operativa de los equipos- El ritmo creciente de los
cambios tecnológicos y la disminución de los ciclos de vida de los
productos han provocado en algunos casos un descenso en la importancia
de aumentar la vida operativa de los equipos, al menos en la parte que
concierne al mantenimiento. A pesar de ello, evitar la “muerte prematura”
de las máquinas sigue siendo un objetivo muy importante del
mantenimiento.

Eficiencia de costes- La tercera generación de mantenimiento buscaba la
optimización de sus gastos, para con ello colaborar en minimizar los
costes totales de la organización. Esto es cierto, sólo en teoría. A pesar de
las ventajas que podría tener conseguir mayor eficiencia en los costes del
mantenimiento, la realidad ha sido que en muchas industrias- sobre todo


en las intensivas en capital- lo que se ha hecho es minimizar la plantilla y
conseguir un “mantenimiento esbelto” (Lean Maintenance) dentro de la
organización, más que buscar un correcto nivel de gastos en
mantenimiento.

A parte de estas características descritas anteriormente, existen otros dos
temas importantes dentro del mantenimiento actual cuya importancia ha
aumentado de manera muy importante en los últimos años:
• La Gestión del Riesgo
• Los nuevos Patrones de Fallo

2.5 La Gestión del Riesgo
Cada día cobra más importancia la identificación y control de los posibles
sucesos que presentan una baja probabilidad pero consecuencias graves,
sobretodo en organizaciones que operan en industrias con riesgo. El
mantenimiento se está viendo como un participante clave en este proceso.

En el pasado, este tipo de sucesos se controlaban simplemente con una
extensión de los Sistemas de Gestión de Seguridad y Medio Ambiente
implantados en cada empresa. Sin embargo, existe una creciente
percepción de que la aplicación de estos sistemas de gestión a los sucesos
de “baja probabilidad / consecuencias graves” no es efectiva, por lo que es
necesario desarrollar otras metodologías.

El accidente en la refinería de Longford, en Australia en 1998, ocurrió a
pesar de que contaban con un Sistema de Seguridad de Mantenimiento de
Clase Mundial. Como este desastre, otras muchas organizaciones han
padecido accidentes de baja probabilidad y consecuencias graves en los
últimos años a pesar de tener implantados sistemas apropiados de
control. Estos sucesos, han puesto de manifiesto las limitaciones que
presentan las actuales metodologías de gestión del riesgo como la


“Valoración Cuantitativa del Riesgo” (Quantitative Risk Assessment”), las
Valoraciones Probabilísticas de Seguridad (Probabilistic Safety
Assessments- PSA) y otras.

Evan y Manion [EVAN02] identifican los siguientes problemas asociados a
este tipo de metodologías:
• Dificultad para identificar todos los factores potenciales de riesgo.
• Problemas con las incertidumbres en los modelados de los sistemas,
especialmente para obtener datos probabilísticos realistas para
eventos de baja frecuencia.
• Problemas para determinar las relaciones causa-efecto. A menudo
éstas no son demostrables.
• La incertidumbre provocada por el factor humano, a menudo no se
puede modelar.
• Problemas de complejidad y acoplamiento. El acoplamiento y la
complejidad interactiva entre los componentes de un sistema anulan
cualquier modelo completo de fallos potenciales de un sistema.
• El valor de la vida. El problema moral de asignar un valor monetario
a la vida humana.

Para otros autores como Bougumil [BOUG24], el problema fundamental es
que las probabilidades que se asignan a los modos de fallo individuales
están basados en análisis no corroborados experimentalmente. Esto es
especialmente cierto para las incertidumbres que aparecen debido a
relaciones causa-efecto ocultas o desconocidas.

Con el objetivo de superar estas debilidades, las “Organizaciones
Altamente Confiables” han desarrollado una serie de puntos culturales
clave dentro de la organización a tener en cuenta:


• Preocupación ante los fallos. Cualquier fallo debe ser tenido en
cuenta, por pequeño que sea, ya que la coincidencia de pequeños
fallos en un mismo punto puede traer consecuencias graves.
• Reticencia a simplificar interpretaciones, teniendo en cuenta que el
mundo real es complejo e impredecible.
• Sensibilidad en las operaciones. Se debe asegurar que los operarios
de primera línea, donde se realiza el trabajo, sean conscientes de la
situación y avisen cuando algo no va bien.
• Compromiso de resistencia. Se deben desarrollar capacidades para
recuperarse ante los errores que ocurran.
• Respeto de la experiencia. Las decisiones se toman en la primera
línea de producción y la autoridad recae sobre la persona con más
experiencia, independientemente de su lugar o nivel dentro de la
organización.

Asimismo podemos indicar una serie de funciones que utilizan las
organizaciones para defenderse de los eventos de baja probabilidad y
consecuencias graves:
• Crear una conciencia y un conocimiento del riesgo.
• Proporcionar una guía clara de cómo operar de manera que se evite
el riesgo.
• Utilizar advertencias y alarmas cuando el peligro es inminente.
• Restablecer el sistema a una situación estable cuando este se
encuentra en una situación anormal.
• Interponer barreras de seguridad entre el accidente y las pérdidas
potenciales.
• Contener y eliminar el accidente, si sobrepasa la barrera.
• Proporcionar vías de escape y rescate por si el accidente no es
contenible.


Algunas vías para intentar paliar las consecuencias graves de este tipo de
eventos pueden ser:
• Medidas severas
Elementos automáticos de seguridad
Barreras físicas
Avisadores y alarmas
Elementos de corte
Equipos de Protección Personal
Etc.
• Medidas suaves
Legislación
Reglas y procedimientos
Programas de mantenimiento
Entrenamiento
Informes y ejercicios
Controles Administrativos
Supervisión

Para conseguir un control efectivo de los sucesos de baja frecuencia y
graves consecuencias desde el punto de vista del mantenimiento se
necesita establecer una extensa capa de defensas contra el riesgo de
manera efectiva. Para ello, no basta simplemente con la utilización de una
herramienta simple de manejo del riesgo como RCM (Reliability-centered
Maintenance), PMO (Plant Maintenance Optimization), QRA (Quantitive
Risk Analysis), PSA (Probabilistic Safety Assessment) y otras, sino que
habrá que complementarlas con estudios específicos para cada caso.


2.6 Patrones de Fallo
Las nuevas investigaciones están cambiando muchas de las tradicionales
creencias sobre la relación existente en una máquina entre el
envejecimiento y el fallo. En particular, se ha demostrado que para
muchos equipos existe muy poca relación entre el tiempo de operación y la
probabilidad de fallo.
El enfoque inicial del mantenimiento suponía que la probabilidad de que
una máquina falle aumenta según el tiempo de operación, siendo mayor la
probabilidad de fallo en la “vejez” de la máquina (patrón de fallo A en la
Figura 5).

La segunda generación de mantenimiento introdujo el concepto de
“mortalidad infantil”. De esta forma la tasa de fallos de una máquina
puede ser representada con una curva de bañera, existiendo, por tanto,
más probabilidad de fallo durante el principio y el final de su vida útil
(patrón de fallo B en la Figura 5).

Sin embargo, en el mantenimiento actual se ha demostrado que podemos
definir seis patrones diferentes de tasa de fallos, según el tipo de máquina
que estemos utilizando.

Tener en cuenta el patrón al que se ajusta cada elemento es fundamental
si se quiere conseguir una óptima planificación del mantenimiento.
Debemos estar seguros de que el mantenimiento que ha sido planificado
es el adecuado, ya que de nada sirve realizar el trabajo planificado de
manera correcta, si éste no es el más adecuado.


Nuevos patrones de Tasa de Fallos
f(t)
Modelo A 4%
Time
Tiempo funcionamiento
f(t)
Modelo B 2%
Time
f(t)
Modelo C 5%
Time
f(t)
Modelo D 7%
Tiempo Time
f(t)
Modelo E
14%
Tiempo Time
f(t)
Modelo F
68%
Time

Figura 5- Nuevos Patrones de Tasas de Fallos

Para los patrones de fallo “A”, “B” y “C”, la probabilidad de fallo aumenta
con la edad hasta alcanzar un punto en el que es conveniente reemplazar
el componente antes de que falle y así reducir su probabilidad de fallo.

En el caso de los componentes que presentan una probabilidad de fallo del
“modelo E”, reemplazar el componente no mejorará en ningún caso su
fiabilidad, ya que el nuevo elemento tendrá la misma probabilidad de fallo
que el antiguo.

Si el patrón de fallo al que se ajusta el componente es el “F”, reemplazar el
elemento a intervalos fijos por un componente nuevo, no sólo no mejorará
la fiabilidad, sino que aumentará la probabilidad de fallo, ya que en la
“infancia” presenta más mortalidad que en la vejez.


En el gráfico se observa que más del 50% de los componentes presentan
fallos en la “infancia”. Esto quiere decir que cada vez que se repara o
reemplaza un equipo, las posibilidades de fallo prematuro debido a esa
operación de mantenimiento son muy elevadas.
Alguna de las posibles explicaciones que se pueden dar a este hecho, son:
• Errores humanos. La tarea de reemplazo o reparación no se completa
de manera adecuada por falta de experiencia o conocimiento del
personal de mantenimiento
• Errores del sistema. El equipo se vuelve a poner en servicio tras
haberle realizado una operación de mantenimiento de alto riesgo y
no haber revisado dicha operación.
• Errores de diseño. La capacidad de diseño del componente está
demasiado cerca del rendimiento que se espera de él, por lo que las
piezas de menos calidad pueden fallar cuando se le exige dicho
rendimiento.
• Errores de piezas. Se suministran piezas incorrectas o de baja
calidad.

Por lo visto anteriormente, está claro que el mantenimiento actual debe
centrarse en reducir las operaciones de mantenimiento provocadas por
fallos que se ajustan al “modelo F”. Es decir, fallos ocurridos en la
“infancia” de los equipos. Para los elementos que ajusten su tasa de fallos
a este patrón “F”, un mantenimiento planificado a intervalos fijos
aumentará las posibilidades de fallo, ya que el equipo nuevo presentará
más probabilidad de fallo que el antiguo. Por ese motivo existe una
tendencia generalizada a “mantener lo mínimo posible”, debido a que
cualquier operación de mantenimiento realizada puede aumentar la
probabilidad de fallo.


Otra posibilidad, es centrarse en reducir de manera global las
probabilidades de fallo sobre todos los modelos. La forma de realizar esto,
es mediante la utilización de un Mantenimiento Proactivo, es decir buscar
la forma de eliminar los fallos, más que eliminar sus consecuencias.

Para eliminar los fallos, hay que eliminar sus causas, lo que implica
conocerlas. Existen herramientas como el Análisis Causa-Raíz que ayudan
a identificar y eliminar las causas de los fallos, aunque en muchas
ocasiones se utiliza como una herramienta reactiva más que proactiva.

La eliminación proactiva de las causas de fallo implica la utilización de
metodologías y herramientas que proporcionen:
• Asegurar que los equipos utilizados han sido adecuadamente
diseñados para la operación requerida y que a la hora de su
adquisición se han tenido en cuenta su mantenibilidad, y coste de
ciclo de vida, más que minimizar la inversión. Esto requiere una
interacción importante entre los ingenieros y el personal de
mantenimiento.
• Asegurar que los equipos están operando dentro de sus condiciones
de diseño. Esto requiere un aumento en la disciplina del personal de
producción a la hora de ajustarse a los estándares, documentos y
procedimientos de operación.
• Asegurar un correcto funcionamiento de la gestión de los repuestos
e inventarios.
• Asegurar que los procesos de reparación funcionan correctamente,
de tal forma que se asegure que los equipos son reparados
correctamente a la primera. Esto requiere un alto grado de atención
en los detalles y una mayor disciplina en la organización.
A modo de resumen, en las siguientes gráficas se presenta como han ido
evolucionando las expectativas y técnicas del mantenimiento durante el
último siglo:


Cuarta Generación

• Mayor disponibilidad
Objetivos y fiabilidad
• Mayor seguridad
Tercera Generación
• Mayor calidad del
• Mayor disponibilidad producto
Segunda Generación
y fiabilidad • Respeto M. Ambiente
• Mayor seguridad • Mayor vida de los equipos
Primera Generación •Mayor disponibilidad • Mayor calidad de servicio • Mayor mantenibilidad
•Mayor vida operación • Respeto M. Ambiente • Eficiencia de costes
• Realizarlo cuando
•Menores costes • Mayor vida operación • Patrones de fallos
se produzca
• Eficiencia de costes • Eliminación de los fallos
un fallo
1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2004

Figura 6- Objetivos del mantenimiento

Evolución de las Técnicas de Mantenimiento
Cuarta Generación

• Monitoreo de Condición
• Modos de Fallo y Causas
de Fallo (FMEA, FMECA)
• Polivalencia y trabajo en
Tercera Generación equipo/ Mant. Autónomo
• Monitoreo de Condición • Est. Fiabilidad y
• Basado en fiabilidad mantenibilidad durante el
y mantenibilidad proyecto
• Estudios de Riesgo • Mantenimiento Preventivo
Segunda Generación
• Utilización de pequeños • Gestión del Riesgo
• Revisiones periódicas y rápidos ordenadores • Sistemas de Mejora
• Utilización de grandes • Modos de Fallo y Continua
Primera Generación ordenadores Causas de Fallo • Mantenimiento Predictivo
• Sistemas de control y • Sistemas expertos • Mantenimiento Proactivo
• Mantenimiento planificación del • Polivalencia y trabajo • Grupos de mejora y
correctivo mantenimiento en equipo seguimiento de acciones

1940 1950 1960 1970 1980 1990 2000 2004

Figura 7- Evolución de las técnicas de mantenimiento


2.7 Técnicas de Mantenimiento
Hoy en día existen infinidad de diferentes herramientas, técnicas,
metodologías y filosofías de mantenimiento. Algunas de las más utilizadas
pueden ser:
• Mantenimiento Autónomo / Mantenimiento Productivo Total (TPM)
• Mejoramiento de la Confiabilidad Operacional (MCO)
• Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad (RCM)/(MCC)
• Mantenimiento Basado en el Riesgo (MBR)
• Asset Integrity
• Mantenimiento Centrado en Confiabilidad en Reversa (MCC-R)
• Análisis Causa raiz (ACR)
• Análisis de Criticidad (AC)
• Optimización Costo Riesgo (OCR)
• Inspección Basada en Riesgo (RBI)

Actualmente uno de los mayores retos para las personas encargadas en
temas de mantenimiento no es sólo aprender todas las técnicas existentes,
sino identificar cuales son las adecuadas para aplicar en su propia
organización y cuales no, tanto desde el punto de vista técnico como
económico. Tomando una decisión correcta es posible mejorar el
rendimiento de nuestros activos y al mismo tiempo incluso reducir los
costes de mantenimiento.


Conclusión
Como hemos visto, el concepto de mantenimiento ha evolucionado en el
tiempo de manera similar al de calidad, hasta llegar a lo que conocemos y
aplicamos en la actualidad.
Tanto el concepto del mantenimiento actual como el concepto de Calidad
Total contemplan el aspecto positivo de mejora, de reducción de costes y
mejora de competitividad, mediante la eliminación de todo lo que no añade
valor como son los las consecuencias indeseables de los fallos, el exceso
de stocks, las ineficiencias organizativas, la falta de conocimiento, etc.

Los problemas se contemplan ahora como una oportunidad de mejorar y
no como un sumidero de gastos. Si existe un problema, la autentica
mejora se produce cuando se elimina de forma definitiva, de manera que
nunca más vuelvan a ocurrir sus efectos indeseables. La mentalidad es
fomentar el descubrimiento de los problemas, pues sólo cuando hay
discrepancias con lo que deseamos, existen oportunidades de mejorar.
El enfoque que da la cuarta generación del mantenimiento se centra
en la eliminación de los fallos por encima de su prevención y
predicción. Esto es, una visión proactiva, más que reactiva.
El conformismo es ahora el enemigo, pues nunca se estará lo
suficientemente bien cuando existe alguna posibilidad de mejorar. Esa
dinámica de mejora continua en pos de la meta utópica de la perfección
absoluta es el motor que impulsa los esfuerzos de las personas por
alcanzar el óptimo para la empresa.

Finalmente, los costes generados por mantenimiento han continuado
aumentando de manera continua en los últimos años, tanto en términos
absolutos como en proporción con el gasto total. De tal forma, que
actualmente, en algunas industrias se ha convertido en el segundo o
incluso en el coste más importante de operación. En sólo treinta años el
mantenimiento ha pasado de no contar prácticamente nada, a ser un


gasto prioritario en el control de la producción. Además la creciente
competitividad, hace que las plantas necesiten disponer de gran
flexibilidad y cortos tiempos de respuesta. Por ello en este entorno el
mantenimiento juega un papel aún más importante.


2.8 El mantenimiento como fuente de beneficios
Para evaluar la gestión del mantenimiento, se han de definir claramente
los objetivos que el mantenimiento pretende conseguir. Estos objetivos se
han de definir en función de los objetivos de la empresa. La mejor manera
de saber si dichos objetivos se consiguen o no y cómo contribuyen a
mejorar la competitividad de la empresa es cuantificarlos en términos
monetarios.

Hoy en día, las estrategias del mantenimiento están encaminadas a
garantizar la disponibilidad y eficacia requerida de los equipos e
instalaciones, asegurando la duración de su vida útil y minimizando los
costes de mantenimiento, dentro del marco de la seguridad y el medio
ambiente.

Los factores críticos de éxito de la gestión del mantenimiento son la
Disponibilidad y la Eficacia, que van a indicarnos la fracción de tiempo en
que los equipos están en condiciones de servicio (Disponibilidad) y la
fracción de tiempo en que su servicio resulta efectivo para la producción.

La Disponibilidad se ha de tener sólo cuando se requiere, lo cual no quiere
decir que haya de ser por igual en todos los recursos, pues depende
mucho de la criticidad de los mismos, y esa criticidad puede variar según
las condiciones del mercado. Tener una disponibilidad demasiado elevada
en recursos que no la necesitan sólo ocasiona un exceso de costes, al
hacer un uso excesivo de los recursos de mantenimiento.


TIEMPO DE CALENDARIO
Mantenimiento Exceso
Tiempo de Producción Requerido Programado Capacidad
Exceso Mtto.
Tiempo Programado para Producción Programado

Tiempo Disponible de Producción Averías

Paros de
Tiempo Real de Producción Producción
Tiempo de
Ineficiencias
Producción Efectiva

Figura 8- Tiempos de producción

• Una parte del tiempo no se emplea por falta de Demanda. Este
tiempo se emplea para realizar el mantenimiento programado de las
instalaciones. Lo que nos queda del tiempo calendario una vez
deducido este tiempo, es el Tiempo de Producción Requerido.
• Otra parte del tiempo se puede emplear si no se ha podido hacer
completamente el mantenimiento programado en el tiempo de falta
de demanda. El tiempo que nos queda disponible, una vez
descontado este concepto, se denomina Tiempo Programado para
Producción.
• Una parte del Tiempo Programado para Producción se pierde por
averías de las instalaciones. Por lo tanto, el tiempo que le queda a
producción para realizar su trabajo es menor y se denomina Tiempo
Disponible para Producción.
• La producción también se para por otros motivos: los paros directos
e indirectos de las instalaciones. El tiempo que queda al restarle éste
concepto se denomina Tiempo Real de Producción.


• Además también hay ineficiencias durante el proceso productivo.
Debemos comparar el tiempo en que se ha realizado la producción
real, con el tiempo en que se podría haber hecho si todo hubiera ido
perfectamente y las instalaciones hubiesen podido trabajar a su
capacidad máxima. Este tiempo lo denominamos Tiempo de
Producción Efectiva.

A partir de estos conceptos, definimos Disponibilidad y Eficacia como:

Tiempo disponible para Producción
Disponibilidad =
Tiempo de Producción requerido
Tiempo de Producción efectiva
Eficacia =
Tiempo disponible para Producción

La mejora en estos dos ratios y la disminución de los costes de
mantenimiento suponen el aumento de la rentabilidad de la empresa y por
tanto tiene influencia directa sobre los beneficios.


3 Referencias

Libros

[MOUB97] John Moubray. Reliability-centered Maintenance II,
1997.
[AMEN94] Luis Améndola. Modelos Mixtos de Confiabilidad, 1994.

[TAVAR00] Lourival Tavares. Administración moderna de
mantenimiento, 2000.
[ESRE01] ESReDA Book on Maintenance Data. 2001

[EVAN02] William M. Evan, Mark Manion. Minding the Machines
Preventing Technological Disasters, 2002.

[BOUG24] R. J. Bougumil. Limitations of Probabilistic
Assessment, IEEE Technology and Society Magazine,
v.24, No 8.

Papers

[IAFC00] La Calidad Total.
http://www.iaf.es/prima/articulo/index2.htm
[MONO02] Carlos González. Conceptos Generales de Calidad Total,
2002.
[QUAL02] The Evolution of Quality, 2002.
http://www.dti.gov.uk/quality/evolution
[BERA00] Rubén García Berasategui. Total Quality Management,
2000.
[SMIT03] Ricky Smith. Las Mejores Prácticas de Mantenimiento,
2003.

[DUNN00] Sundy Dunn. The Fourth Generation of Maintenance, 2000.


[ROME00] Franco Romerio, Universidad de Genova. Les Risques Liés a
la Libéralisation du Marché de L'électricité: Problématique
et Solutions, 2000.
[PMOP00] PM Optimisation. Maintenance Analysis of the Future,
2000.
http://www.pmoptimisation.com
[EDDI03] Eddin Gotera. ¿Qué es lo último que hemos aplicado en
mantenimiento?, 2003.
[DURA99] José Bernardo Durán. Que es Confiabilidad Operacional,
1999.
http://www.tpm-online.com
[DURA00] José Bernardo Durán. Nuevas Tendencias del
Mantenimiento Industrial, 2000.
http://www.cides.cl/articulos/Nuevas%20Tendencias%20d
e%20Mantenimiento%20Caracas%202000.PDF
[DURA04] José Bernardo Durán. Nuevas Tendencias en el
Mantenimiento en La Industria Eléctrica, 2004.

[MART03] Omar Aguilar Martínez. El Mantenimiento Predictivo como
Herramienta para la Competitividad Industrial. III Foro
Datastream de mantenimiento e industria, 2003.
[TPMI] Ingeniería de Plantas Industriales. TPM. Evolución del
Mantenimiento Industrial.
http://www.somos.cl/usm/tpm.ppt
[RIBE00] José Ribelles Martínez. Estrategias para un Mercado
Liberado, 2000.
[OPEM03] OPEMA, IBERDROLA GENERACIÓN. Evolución del
Mantenimiento Industrial. Aplicación a Centrales de
Generación Eléctrica, 2003.
[OPEP03] OPEMA, IBERDROLA GENERACIÓN. Estrategias y Tipos de
Mantenimiento. Mantenimiento Predictivo, 2003.


[OPEP03] Asociación Española de Mantenimiento. Mejorando el
Mantenimiento Industrial. Feria Internacional de Bilbao,
2003.
[DANG02] Antonio H. González Danger, Laureano Hechavarría Pierre.
Metodología para Seleccionar Sistemas de Mantenimiento,
2002.


Capítulo 2

EL RIESGO INDUSTRIAL

1 Introducción

El concepto del riesgo ha tomado mucha importancia en los últimos años,
siendo común el uso de términos como “exposición al riesgo”, “gestión de
riesgos”, “análisis de riesgos”, etc..

Cuando hablamos de riesgo, nos pueden surgir una serie de preguntas
como:
1. ¿El riesgo es una medida natural?
2. ¿Se puede medir el riesgo de forma directa?
3. ¿En que unidades se mide el riesgo?
4. ¿Se puede disminuir o aumentar el riesgo?
5. ¿Todos los riesgos son malos?
6. ¿Que entendemos por modificación del riesgo?

Parece que cuanto más conocemos sobre el mundo en el que vivimos, más
aprendemos sobre los peligros existentes. Los avances tecnológicos nos
permiten ser conscientes de los posibles desastres que podrían ocurrir.
Esta mayor conciencia del riesgo provoca que cada vez haya más interés
en mitigarlo o gestionarlo mediante diferentes tipos de análisis. Aún así,
una única cosa es segura, es imposible eliminar todos los riesgos por
completo y en muchos casos no sería ni aconsejable. Un ejemplo claro,
serían las empresas. Una empresa es una organización que toma riesgos
para obtener una ventaja competitiva respecto a sus competidores y un


beneficio. Si una empresa cubriera todos sus riesgos desaparecería como
tal, ya que toda búsqueda de beneficio tiene un riesgo asociado y sin
riesgo no hay beneficio.

El término riesgo se asocia generalmente a aspectos negativos, como a la
probabilidad de ocurrencia de un suceso no deseable o incluso a
catástrofes. Así, se habla del riesgo a tener un accidente, o del riesgo a
desarrollar un cáncer de pulmón debido al tabaco pero no se habla del
riesgo a ganar la lotería.

El riesgo es siempre futuro. Si algo ha ocurrido ya, el riesgo asociado a ese
evento ya no existe. Por tanto el riesgo se refiere únicamente a cosas que
pueden pasar y así cuanto más conocimiento tengamos sobre él, más
posibilidades tendremos de evitar posibles desastres que pueden ocurrir.
Nuestra sociedad tecnológica, cada día más consciente de los peligros y
sus riesgos, aplica continuamente sistemas para reducirlos. De esta
forma, usamos el cinturón de seguridad, evitamos conducir de noche, etc..
El hecho es que el análisis de riesgos es una característica natural e
innata a la existencia humana.

El riesgo no se puede medir directamente sino que debe ser calculado. El
riesgo no es un fenómeno natural sino un parámetro que requiere la
integración de al menos dos cantidades: La posibilidad y el tipo de evento.


1.1 Definición de riesgo
Toda actividad conlleva un riesgo, y una actividad exenta de él representa
inmovilidad total. Pero aún así, si todos nos quedáramos en casa sin
hacer nada y se detuviera toda actividad productiva y de servicios, aún
existirían riesgos, no cabe duda que menores, pero existirían. El riesgo
cero no existe.

Podemos definir el riesgo como:
La probabilidad de que un peligro (causa inminente de pérdida)
asociado a una actividad determinada, ocasione un incidente con
consecuencias factibles de ser estimadas.

La Real Academia de la Lengua nos proporciona una definición más
genérica:
(Del it. risico o rischio, y este del ár. clás. rizq, lo que depara la providencia).
1. m. Contingencia o proximidad de un daño.
2. m. Cada una de las contingencias que pueden ser objeto de un contrato de
seguro

De forma subjetiva, el riesgo se puede describir como la percepción de un
peligro. La forma de percepción que tienen las personas de los peligros
influye en la percepción que tienen del riesgo asociado. Así, las personas
están dispuestas a aceptar riesgos más elevados cuando ellas mismas
tienen control sobre el proceso. De esta forma, las personas se sienten
mucho más seguras conduciendo un automóvil que viviendo cerca de una
central nuclear aunque la tasa de mortalidad sea mucho mayor en el caso
de los accidentes de automóviles. Esto ocurre porque la conducción del
automóvil es algo que pueden controlar.


2 El riesgo en la empresa

Dentro de la actividad empresarial podemos hacer una clasificación de los
principales tipos de riesgos que podemos encontrar:
• Estratégicos. Son riesgos relacionados con las decisiones
estratégicas de la organización (adaptación a cambios de entorno,
gestión de alianzas, decisiones sobre los negocios en los que se
quiere entrar…)
• De mercado. Influencia de variables de mercado del negocio en
resultados futuros (demanda, competencia, coste de factores….)
• Financieros. Impacto sobre el rendimiento financiero de la empresa
producto de su apalancamiento financiero, su posición con respecto
al tipo de cambio y a los valores (Riesgo por apalancamiento, riesgo
cambiario, riesgo por posición en valores, riesgo por liquidez y riesgo
crediticio).
• Operativos. Derivados del desarrollo práctico del negocio (fallos
técnicos/humanos, infrautilización de recursos, sistemas de
información/control, tecnología). Este riesgo de pérdida causado por
fallas en procesos, personas, sistemas internos y eventos externos
se puede minimizar con una estrategia de administración de riesgo.
• Regulatorios/Legales. Relacionados con la inestabilidad de las
reglas del juego en la regulación, fiscalidad y contabilidad.
• Crédito. Incumplimiento de compromisos de cobro.


Figura 9- Principales riesgos inherentes a la empresa.

En esta tesis se desarrolla una metodología de mantenimiento basada en
el riesgo operacional. Por tanto, en adelante cuando se hable de riesgo
será referido normalmente a los riesgos operativos.

Una empresa tomará diferentes actitudes ante el riesgo según este afecte a
su negocio. De esta forma se pueden diferenciar diferentes niveles de
riesgo:

• Riesgos a eliminar (el riesgo como “peligro”). Son riesgos que
llevan asociado un peligro importante, siendo ajenos a las
competencias esenciales de la empresa. Estos riesgos pueden
amenazar la viabilidad de la empresa (baja probabilidad y alta
incidencia). Un ejemplo podría ser el riesgo a que se produzca una
catástrofe en una planta de generación de electricidad.


• Riesgos a gestionar (el riesgo como “oportunidad”). Riesgos que
están vinculados a las actividades de la empresa. Presentan una
media/alta probabilidad y muy diferente incidencia. Un ejemplo de
este tipo de riesgo es el asociado al precio de la energía en el pool o
los tipos de interés. Esta clase de riesgo se debe gestionar con el
objetivo de sacar el máximo beneficio para la empresa.
• Riesgos a asumir (el riesgo como negocio). Son riesgos inherentes
a las actividades de la empresa Son consecuencia del tipo de
negocio y de su regulación. Un ejemplo de esta clase de riesgo es el
asociado a las decisiones estratégicas (entrada en determinados
negocios).

El sistema empresa está compuesto por cuatro subsistemas que son:
• personas
• equipos
• material
• entorno

Estos subsistemas, bien interrelacionados e interactuando de manera
armoniosa dan lugar a los resultados operacionales y financieros que la
empresa ha planeado obtener.

La empresa necesita de estos cuatro elementos o subsistemas por lo que
siempre requieren especial atención y cuando un riesgo no es controlado,
puede dañar a alguno de los subsistemas o a todos ellos, como por
ejemplo, un incendio o una demanda judicial.

En los cuatro elementos mencionados existen riesgos específicos que se
deben controlar en forma efectiva para que estos no produzcan pérdidas.
Estos riesgos tienen relación con la actividad especifica de cada empresa,
ya que los riesgos de una empresa de transporte son diferentes a una


empresa eléctrica, minera, de servicios, metalmecánica, etc.. Aunque por
supuesto existen riesgos comunes en todas las actividades. Estos riesgos
específicos a cada actividad se llaman riesgos inherentes.

Los riesgos en general, se pueden clasificar en riesgo puro y riesgo
especulativo.
El riesgo especulativo es aquel riesgo en el cual, existe la posibilidad de
ganar o perder, como por ejemplo, las apuestas o los juegos de azar.
En cambio el riesgo puro es el que se da en la empresa y existe la
posibilidad de perder o no perder pero jamás de ganar.

El riesgo puro en la empresa a su vez se clasifica en:
• Riesgo inherente
• Riesgo incorporado

El riesgo inherente Es aquel riesgo que por su naturaleza no se puede
separar de la situación donde existe. Es propio del trabajo a realizar. Es el
riesgo propio de cada empresa de acuerdo a su actividad. En la siguiente
tabla se muestran algunos ejemplos de riesgos inherentes en las
empresas:

TIPO DE EMPRESA PRINCIPALES RIESGOS INHERENTES

Transporte Choques, colisiones, volcados
Metalmecánica Quemaduras, golpes,
Construcción Caída distinto nivel, golpes, atrapamiento
Minería Derrumbes, explosiones, caídas, atrapamiento
Servicios Choque, colisiones, lumbago, caídas

Tabla 2- Principales riesgos inherentes al tipo de empresa.


El riesgo incorporado es aquel riesgo que no es propio de la actividad,
sino que es producto de conductas poco responsables de un trabajador, el
cual asume otros riesgos con objeto de conseguir algo que cree que es
bueno para el y/o para la empresa, como por ejemplo ganar tiempo,
terminar antes el trabajo para destacar, demostrar a sus compañeros que
es mejor, etc.

Los siguientes son ejemplos de riesgos incorporados:
• Clavar con un alicate o llave y no con un martillo
• Subir a un andamio sin amarrarse
• Sacar la protección a un esmeril angular
• Levantar o transportar sobrepeso
• Transitar a exceso de velocidad
• No reparar un fallo mecánico de inmediato
• Trabajar en una máquina sin protección en las partes móviles

Los riesgos inherentes en una empresa se deben controlar y/o eliminar
siempre que sea posible, ya que al estar en directa relación con la
actividad de la empresa, si ésta no los asume no puede existir. Los riesgos
incorporados se deben eliminar de inmediato.
Cuando un riesgo se sale de nuestro control produce accidentes que
provocan muertes, lesiones incapacitantes, daños a los equipos,
materiales y/o medio ambiente.

Todo esto, provoca pérdidas para la empresa, ya que ocurrido un
accidente, la empresa debe:
1. Contratar un nuevo trabajador y prepararlo para esa actividad.
2. Redistribuir los trabajadores en el área.
3. Perdidas de tiempo
4. Aumentos de seguro
5. Comprar o reparar la maquinaria y/o equipos


6. Pago de indemnizaciones
7. Perdida de tiempo de los trabajadores involucrados en el accidente

Tabla 3- Distribución de riesgos por sectores de actividad en 1998.

Tabla 4- Distribución de siniestros por sectores de actividad en 1998.


2.1 El riesgo en el nuevo mercado eléctrico
En Europa, el mercado de la electricidad está en vías de liberalización. El
Reino Unido y Noruega ya tienen una experiencia importante de un
mercado liberalizado. Asimismo, países como Estados Unidos, Australia,
Nueva Zelanda, Suiza, España y un número creciente de países asiáticos
han abierto sus mercados a la competencia.

En este nuevo marco, la antigua modalidad de costes reconocidos se ha
sustituido por un mercado mayorista de casación, ocasionando la
aparición de un creciente grado de competencia dentro del sector y por
tanto un descenso de los márgenes comerciales de las empresas
generadoras.

Esta nueva situación ha provocado que aparezcan una serie de riesgos
para las empresas eléctricas que anteriormente no existían y por tanto la
gestión de riesgos ha cobrado mucha importancia.


En la Tabla 5 y en la Tabla 6 se realiza una comparación entre la
situación actual y la anterior a nivel de riesgos empresariales:

PASADO PRESENTE

Negocios regulados Desregulación/Liberalización

Riesgos más
Riesgos bien entendidos
complejos/interrelación
Poca competencia Liberalización/Incremento de
la competencia

Deuda financiera alta Capacidad de inversión

Inversiones individuales Inversión institucional

Pocas posibilidades de
Más fácil transferir riesgos
transferencia de riesgos

Tabla 5- Situación anterior Vs Situación actual

Riesgos en el Marco Legal Estable Nuevos riesgos con la liberalización

Estructura productiva (perfil generación)

Hidraulicidad Cuota generación (Nuevos agentes)

Inflación Cuota mercado (Clientes cualificados)

Tipos de interés Riesgos de precio del mercado

Tipos de cambio Riesgos regulatorios (medio ambiente,
impuestos)
Riesgo de crédito

Tabla 6- Riesgos anteriores vs Riesgos actuales


3 Introducción al análisis de riesgos

3.1 Definición matemática de riesgo
Se define el riesgo, como la esperanza matemática de la pérdida. Si
consideramos un suceso con una probabilidad de ocurrencia “P” y un
daño o consecuencia “C”, el riesgo vendrá definido por el producto de esta
probabilidad por el efecto o magnitud del daño.

Riesgo = P x C Siendo 0≤P≤1

Una definición equivalente se obtiene sustituyendo la probabilidad por la
frecuencia y la consecuencia por la severidad:

Riesgo = F x S

En este caso, “F” representa la esperanza matemática de la pérdida en un
determinado periodo de tiempo o lo que es lo mismo, la probabilidad de
ocurrencia de la pérdida en dicho periodo.

Estos efectos se pueden medir en distintas unidades: en términos
económicos, en pérdida de vidas humanas, en daños personales, etc. Así
si un accidente se produce con una frecuencia de una vez cada 5 años y
provoca en cada ocasión quince muertos, el riesgo será de:

1
Riesgo = x 15 = 3 muertos / año
5

Si para este mismo accidente, las pérdidas económicas ascienden a 300
millones de euros, el riesgo será:
1
Riesgo = x 300 = 60 millones de euros / año
5


Obviamente, para reducir el riesgo se puede actuar sobre las dos
variables, bien reduciendo las probabilidades de ocurrencia, bien
reduciendo la magnitud esperable del daño, bien actuando sobre las dos.
Para algunos autores, disminuir la probabilidad es PREVENCIÓN y
disminuir la gravedad de los efectos es PROTECCIÓN.

La sencillez matemática de esta expresión está reñida, sin embargo, con
su utilidad práctica. En primer lugar, es preciso identificar todos y cada
uno de los peligros presentes en una instalación industrial y después
conocer la frecuencia con la que ocurrirá un evento (en el contexto del
análisis de riesgos será siempre un evento no deseado), y la magnitud del
daño que se producirá. Esta tarea es muy costosa en términos de tiempo y
recursos a emplear. De hecho, algo tan aparentemente simple como
conocer estas dos magnitudes ha obligado al desarrollo de un sinfín de
metodologías encaminadas a su estimación más o menos precisa.

El objetivo de este apartado es describir de forma somera las principales
técnicas hoy por hoy disponibles para identificar peligros y/o evaluar
riesgos, ya sea bajo una perspectiva cualitativa, ya sea mediante el uso de
métodos cuantitativos o semicuantitativos.


3.2 Análisis histórico de accidentes
Su objetivo primordial es detectar los peligros presentes en una
instalación por comparación con otras similares que hayan tenido
accidentes registrados en el pasado. Analizando esos antecedentes es
posible conocer las fuentes de peligro, estimar el alcance posible de los
daños e incluso, si la información es suficiente, estimar la frecuencia de
ocurrencia.

Para llevar a cabo estos trabajos se dispone de bancos de datos
informatizados, recopilaciones bibliográficas de accidentes o incluso de la
propia experiencia siniestral de la empresa.

Es una metodología simple y económica, ya que no compromete muchos
recursos materiales o humanos. Su gran ventaja es que detecta peligros
absolutamente reales, que ya en el pasado se han puesto de manifiesto.
Sin embargo, las informaciones recogidas son limitadas dado que sólo se
registran los accidentes que acaban en eventos de relativa importancia y
se obvian incidentes, potencialmente más peligrosos que los anteriores,
pero que por circunstancias fortuitas favorables no desencadenan un gran
accidente. Asimismo, las informaciones recogidas no son completas y
están afectadas de imprecisiones importantes, lagunas y datos
confidenciales desconocidos.


3.3 Análisis preliminar de peligros
Este método es similar al análisis histórico de accidentes, aunque no se
basa en el estudio de siniestros previos sino en la búsqueda bibliográfica
de peligros que puedan hallarse presentes en una nueva instalación a
partir de la lista de productos químicos presentes. De forma no estricta se
le suele denominar también "Análisis preliminar de riesgos".

El procedimiento consiste en obtener información completa sobre
materiales, sustancias, reactivos y operaciones previstas, comparar estos
procesos con otros de los que se tenga experiencia anterior, adaptar esas
semejanzas al caso actual y analizar las operaciones y equipos previstos
desde el punto de vista de los peligros presentes en cada uno (toxicidad,
corrosividad, carga energética, etc.).

Los puntos críticos que se hayan detectado en el paso anterior deben ser
objeto de un estudio técnico algo más detallado. Por último, como resulta
lógico, deberán proponerse las medidas a adoptar para disminuir o
eliminar los peligros detectados.

Es un procedimiento de análisis simple y económico, aunque no
sistemático; es estrictamente cualitativo y depende en exceso de los
conocimientos previos de los ejecutantes.
Resulta idóneo para instalaciones en fase de anteproyecto o ingeniería
básica, cuando aun no se han desarrollado planos detallados de la
instalación.


3.4 Análisis "¿Qué pasa si…?"
El objetivo fundamental de este método es la detección y análisis de las
desviaciones sobre los procesos y condiciones previstos, intentando evitar
aquellos eventos que puedan resultar no deseables. Básicamente consiste
en responder cualitativamente a una batería de preguntas del tipo “¿Qué
pasa si…?”, en relación con la calidad o la concentración de las materias
primas, o en relación con las variables de proceso o los servicios
necesarios.

Para llevar a cabo este análisis de forma estructurada se recomienda
seguir la línea de proceso, desde la recepción de materiales hasta la
entrega del producto terminado. En una primera fase se pide a los
participantes que planteen cualquier pregunta del tipo “¿Qué pasa si…?”
en relación con cada unidad o etapa del proceso. Una vez recopiladas
todas estas cuestiones, se intentará dar respuesta a cada una de ellas,
con la participación de especialistas si fuera necesario.

Una vez identificados los peligros y sus posibles consecuencias, deben
proponerse las medidas disponibles para minimizarlos, tales como
alternativas en el proceso o modificaciones de la línea de producción.
Resulta un sistema muy creativo y de simple aplicación (y por lo tanto,
económico). Sin embargo, aún realizándose de modo estructurado puede
pasar por alto algunos peligros menos evidentes pero no por ello menos
graves.


3.5 Análisis mediante listas de comprobación
Consiste en contrastar la realidad de la planta con una lista muy
detallada de cuestiones relativas a los más diversos ámbitos, tales como
condiciones de proceso, seguridad o estado de las instalaciones o
servicios.

En primer lugar es necesario disponer de listas de comprobación o “check
list” generalistas o específicamente desarrolladas para esa planta en
concreto. Cabe también generar estas listas con un planteamiento global o
bien por ámbitos (instrumentación, equipos, materias peligrosas,
condiciones de trabajo, etc.).

A la hora de aplicar el análisis, basta con seguir la lista de referencia y
responder a todas y cada una de las cuestiones planteadas, obteniendo
así un perfil sobre el cumplimiento de los criterios de seguridad de la
planta analizada.

Es un procedimiento fácil y controlado. Está especialmente adaptado para
garantizar el cumplimiento de normas o reglamentos técnicos y permite la
reproducibilidad del análisis de forma periódica, permitiendo estudiar las
desviaciones que se producen en el tiempo. No obstante, dependiendo de
la calidad de la lista de comprobación o del grado con que se adapte a la
planta analizada puede pasar por alto peligros evidentes no contemplados
en las listas o incidir excesivamente en puntos que sin lugar a dudas no
plantean peligros importantes. En este sentido, no es un método creativo.


3.6 Análisis de los modos de fallos y sus efectos
Denominado también "Failure Mode and Effect Analysis" o FMEA es una
técnica muy utilizada en los sistemas de calidad para identificar causas de
fallos.

El FMEA persigue establecer los posibles fallos de todos y cada uno de los
elementos de la planta, analizando las consecuencias y considerando
aquellas que puedan desencadenar un accidente, sugiriendo las medidas
a adoptar para controlar tales situaciones de peligro.

Se inicia el estudio identificando todos los equipos de la planta y
estableciendo sus condiciones normales de proceso. A continuación, para
cada equipo, se detallan todos y cada uno de los fallos posibles y se
analizan sus posibles consecuencias. Si se da la circunstancia de que una
situación de fallo en un equipo produce una alteración en otro, debe
trasladarse esta influencia al estudio del equipo afectado.

Una vez conocidas las consecuencias, se deben proponer las acciones de
mejora necesarias para eliminar o reducir el peligro.
En general para cada elemento se cumplimenta una tabla con las
siguientes columnas: elemento, descripción del equipo, modo de fallo,
forma de detección del fallo, efectos del fallo y medidas correctoras.

Requiere poca información y es relativamente económico. Es un análisis
cualitativo (aunque admite cierto tratamiento semicuantitativo). Su
principal inconveniente es que no contempla la posibilidad de fallos
combinados o en secuencia.


3.7 Análisis de peligros y operabilidad
Denominado también "Hazard and Operability Análisis” o HAZOP es una
técnica de seguridad orientada a identificar circunstancias de peligro y de
accidente, siendo la operación (la garantía de funcionamiento) un aspecto
secundario.

Esencialmente es un método muy similar al FMEA descrito en el apartado
anterior. El HAZOP, sin embargo, es un método absolutamente
sistemático, porque se controlan todas y cada una de las variables de
proceso, en todos y cada uno de los equipos de la planta.

Su aplicación se fundamental en la identificación de todos los parámetros
del proceso (presión, temperatura, nivel, caudal, etc.) y sus condiciones de
trabajo habituales, analizando de manera sistemática las desviaciones
posibles.

Se inicia el estudio identificando los equipos y líneas principales de la
planta. Para cada equipo o línea se relacionan todos los parámetros que
afectan al sistema y se concretan sus condiciones habituales de proceso.
A continuación y ayudados por unas palabras-guía tales como NO, MÁS,
MENOS, CONTRARIO, ADEMÁS, PARTE, DIFERENTE, se intenta
incentivar la creatividad de los participantes en el estudio para que
identifiquen cuáles serían las consecuencias de que la variable estudiada
se desviara de la condición de proceso en la forma indicada por la palabra-
guía (más temperatura, menos pH, flujo inverso en bomba, etc.).

Para cada situación peligrosa identificada se propondrán las medidas
correctoras oportunas en el sentido de evitar las desviaciones detectadas.

Este método requiere documentación completa y un conocimiento
exhaustivo de la planta, de los productos utilizados y de las condiciones


de proceso. Está especialmente adaptado a plantas relativamente
complejas en las que otros métodos serían totalmente anárquicos. En
particular, está mejor preparado para ser usado en plantas de trabajo en
continuo, aunque se han desarrollado variantes para procesos por lotes.
Su aplicación es económicamente costosa, dada la necesidad de
involucrar en el estudio a un cierto número de profesionales cualificados
que deberán dedicarle un tiempo considerable.

Existen en el mercado numerosos paquetes informáticos que apoyan la
realización del análisis.

3.8 Análisis mediante árboles de fallos
El Análisis mediante árboles de fallos (FTA o “Fault Tree Analysis”)
[AMEN94] es una técnica cuantitativa que permite estimar la probabilidad
de ocurrencia de un fallo determinado (suceso capital o "top event") a
partir del conocimiento de la frecuencia de ocurrencia de los sucesos
iniciadores o causales, mediante la utilización de procesos lógicos
inductivos y la confección de una secuencia lógica de sucesos,
denominada árbol de fallos.

Se inicia su aplicación con la identificación de los sucesos capitales tales
como “explosión de un reactor”, “fallo del compresor”, etc.
Se establecen a continuación los sucesos iniciadores que son capaces, de
por sí o en combinación con otros, de desencadenar el suceso capital y se
estructura el árbol de fallos mediante puertas lógicas. Se asigna a cada
suceso básico la probabilidad de ocurrencia, conocida por propia
experiencia o por consulta a bancos de datos sobre la materia, y por
último se calcula la probabilidad de los sucesos compuestos mediante la
aplicación del álgebra de Boole hasta alcanzar el suceso capital.


Asimismo, y dado que las probabilidades asignadas a cada suceso tienen
un margen de incertidumbre a veces conocido, es posible estimar también
la sensibilidad o grado de certidumbre del resultado final.

La utilización de este método de análisis de riesgos permite un
conocimiento exhaustivo de las relaciones causa-efecto existentes entre
los diversos fallos posibles del sistema y genera unas recomendaciones de
mejora muy concretas (e incluso cuantificadas en cuanto a su eficacia).
Sin embargo, requiere mucho tiempo y personal especializado, con un
conocimiento completo de la planta en sus distintas etapas de proceso
(parada, puesta en marcha, operación, emergencia, etc.).

Se recomienda su utilización en instalaciones complejas en las que
concurran muchos aparatos, instrumentos, equipo de control y alarma y
sistemas de seguridad. Incluso es aplicable para valorar la incidencia del
fallo humano en la probabilidad del suceso capital.

Existen numerosos programas de ordenador como asistentes para el
desarrollo de este tipo de análisis, con lo que se evitan algunos errores y
se facilita la corrección o modificación (mantenimiento o actualización) de
los árboles.


3.9 Análisis mediante árboles de sucesos
Mediante el ETA (Event Tree Análisis) se pretende estructurar la secuencia
de eventos básicos que desencadena un tipo de accidente concreto,
estableciendo también las probabilidades de ocurrencia, si el conocimiento
de los sucesos básicos lo permite. Desde un punto de vista abstracto, es
similar al análisis de árboles de fallos.

Sin embargo, los sucesos básicos en este caso no son fallos de los
sistemas (“falla el T-302”) sino alternativas de las diferentes situaciones
que pueden darse (“ignición inmediata-ignición retardada).

Para su aplicación se identifican los sucesos básicos o iniciadores y se
aplican todas las disyuntivas lógicas que sean procedentes hasta obtener
una representación gráfica en forma de árbol horizontal, en la quedan
representadas todas las posibles evoluciones del sistema según se den o
no las diferentes alternativas planteadas, hasta los sucesos accidentales
finales (nube de gas, deflagración, dispersión, etc.)

Por su especificidad y grado de desarrollo, son aplicables a las mismas
instalaciones y bajo las mismas condiciones que los árboles de fallos.


3.10 Análisis de causas y consecuencias
Permite un análisis cuantitativo de los eventos de fallo en sistemas
complejos, partiendo de sucesos capitales y factores condicionantes, con
lo que al final se obtiene un árbol de causas/consecuencias. Es una
combinación de árboles de fallos y árboles de sucesos por lo que también
se utilizan símbolos lógicos y asignación de probabilidades a cada uno.

Se elige un suceso principal como origen de la evaluación, se identifican
los sucesos condicionantes y se establece la secuencia lógica de
acontecimientos incluyendo las disyuntivas existentes. En este árbol se
mezclan eventos “fallos” con eventos “sucesos”.

Su aplicación requiere conocer muy bien la instalación y tener experiencia
en el desarrollo de este tipo de análisis. Es laborioso y se necesita soporte
informático para llevarlo a cabo. Los resultados obtenidos son muy
detallados y permiten, como en el caso de los árboles de fallos y de
sucesos, cuantificar la utilidad de las medidas correctoras propuestas.


3.11 Índices de riesgo
Son procedimientos de aplicación relativamente simple a instalaciones
complejas, en las que se evalúan una serie más o menos detallada de
parámetros y se cuantifican unos valores que permiten una evaluación del
nivel de riesgo de la instalación analizada. Existe un buen número de
ellos, cada uno con sus especificidades.

Son métodos de aplicación simple y económica ya que con la
cumplimentación razonada de una lista de comprobación, se obtienen de
forma más o menos inmediata unos valores orientativos del riesgo
intrínseco de la actividad e incluso pueden determinarse los factores que
más contribuyen a incrementar este riesgo. Sin embargo, su grado de
descripción de la instalación es limitado, por lo que los resultados
obtenidos son genéricos y pueden pasar por alto multitud de factores,
agravantes o no.


4 Referencias

Libros

1997.


[JONE95] Risk-Based Management Richard B. Jones. 1995

Papers

[AYAL01] Francisco J. Ayala-Carcedo. La ordenación del territorio
en la prevención de catástrofes naturales y
tecnológicas. Bases para un procedimiento técnico-
administrativo de evaluación de riesgos para la
población, Junio 2001.
[LAVE01] Allan Lavell, Ph.D. Sobre la Gestión del Riesgo: Apuntes
hacia una definición, 2001.
[OVIE97] Universidad de Oviedo. El riesgo de desastre químico
como cuestión de salud pública Rafael Castro Delgado,
1997.
[LLOP01] Carol Llopart. Una nueva metodología para la
predicción de la gravedad en los accidentes industriales
aplicando el análisis histórico, 2001.


[BELMA00] Victor Belmar Muñoz. Implantación de un sistema
efectivo para el control del riesgo operacional en la
empresa, 2000.
[ROME00] Franco Romerio, Universidad de Genova. Les Risques
Liés a la Libéralisation du Marché de L'électricité:
Problématique et Solutions, 2000.
[RIBE00] José Ribelles Martínez. Estrategias para un Mercado
Liberado, 2000.

[VAZQ04] Apuntes Master en Gestión Técnica y Económica en el
Sector Eléctrico. Santos Vázquez Hernández, 2004.


Capítulo 3

EL MANTENIMIENTO BASADO EN EL RIESGO

La Figura 10 muestra los principales pasos que se deben realizar para
realizar una guía para la implantación de una metodología de
mantenimiento e inspección basada en riesgo en una planta o en una
compañía.

Análisis preliminar

Recogida y validación de datos

Análisis detallado
Ciclo técnico-organizativo

Análisis intermedio

Análisis inicial
Ciclo técnico

Análisis de riesgo multi-nivel
• Escenario
• PdF
• CdF
• Riesgo

Toma de decisiones y Optimización
• Operación
• Monitorización
• Inspección
• Mantenimiento

Implementación
• Operación
• Monitorización
• Inspección
• Mantenimiento

Valoración / Evaluación
de eficiencia

Figura 10- Esquema para una metodología de mantenimiento basado en el riesgo


Un prerrequisito para implementar este esquema es obtener una jerarquía
de la planta bien adaptada que facilite la identificación de funciones,
mecanismos de degradación y fallos.

Los pasos que se deben tomar para desarrollar una jerarquía de la planta
se describen en la sección 1.

La sección 2 describe los métodos para identificar los mecanismos de
degradación más probables y para desarrollar escenarios en los cuales se
combinan la evaluación de la probabilidad de fallo y de las consecuencias
del fallo.

Las secciones 3 y 4 describen métodos para evaluar la probabilidad de
fallo (PdF) y las consecuencias de fallo (CdF), respectivamente.

En las secciones 5 y 6 se evalúa como desarrollar la valoración del riesgo y
como identificar nuevas actividades de inspección y mantenimiento.


La Figura 11 muestra un esquema posible para llevar a cabo un análisis
de riesgos:

Identificación del contexto

Identificación de riesgos

Análisis de riesgos
Comunicación y consulta

Evaluación de Evaluación de las

Supervisión y revisión
la probabilidad consecuencias

Estimación del nivel de riesgo

Evaluación de riesgos

Sí
¿Riesgo aceptable?

No
Actuar sobre el riesgo

Figura 11- Esquema de evaluación de riesgos


1 Jerarquía de la planta

Este es un prerrequisito para una valoración eficiente del riesgo y para la
planificación del mantenimiento y la inspección, ya que la planta se
encuentra dividida en secciones controlables.
Asignar funciones y subfunciones a los elementos físicos de la planta
simplifica la identificación de los modos de fallo. Una vez identificados, los
modos de fallo se utilizan posteriormente para encontrar las causas de
fallo, las causas raíz y los mecanismos de daño.

1.1 Desglose funcional
El primer paso es definir una jerarquía técnica para los equipos de la
planta. La jerarquía técnica es un desglose jerárquico de la planta. La
Figura 12 presenta un ejemplo de una jerarquía técnica.
El siguiente paso será definir las funciones de cada uno de los elementos
dentro de la jerarquía establecida.

País

Compañía

Situación

Planta

Unidad

Sistema

Subsistema
Función
Equipo
Subfunción 1
Componente
Subfunción 2
… Elemento
Subfunción n
Localización

Figura 12- Desglose jerárquico de activos


Varios estándares industriales proporcionan guías sobre como desarrollar
la jerarquía técnica de la planta:
• La ISO 14224 (Estándar OREDA) Proporciona una guía para las
industrias petrolíferas y las de gas natural.
• KKS Kraftwerk Kennzeichen System, es un sistema de identificación
para plantas de generación de energía eléctrica (Alemanas y
danesas)
• La ISO 3511 es un estándar para la medida y el control de equipos
usados en los procesos industriales.

Los estándares también definen límites funcionales para algunos sistemas
y componentes como sistemas de seguridad, bombas, compresores,
turbinas, etc. La definición de límites funcionales para equipos auxiliares
es más complicada ya que no existe una práctica aceptada para estos.
Esto varía según el sector industrial, el ambiente, el contexto operativo,
etc.

Es posible definir la función en cada nivel en la jerarquía técnica. Para el
caso del análisis RBM (Risk-Based Maintenance o Mantenimiento Basado
en el Riesgo) los niveles más utilizados son Sistema, Subsistema, Equipo,
Componente o Elemento, tal y como se muestra en la Figura 12.

El objetivo operacional de la función también debería ser definido
(redundancia, ambiente, material utilizado, etc..). Cada función se
describe con un verbo, un complemento, una operación estándar y un
nivel de funcionamiento definido por el operador de la función.


La elección de la jerarquía técnica y de las funciones es importante para
conseguir un análisis satisfactorio del RBM. Si el grado de detalle es bajo
(pocas funciones), entonces el número de modos de fallo por función será
elevado y el programa de mantenimiento será difícil de manejar. Por el
contrario, si el nivel de detalle es elevado (muchas funciones diferentes),
entonces el esfuerzo necesario para desarrollar el análisis RBM será
grande y el resultado del plan de inspección y mantenimiento será muy
detallado.

1.1.1 Subfunciones

Si un elemento o componente tiene más de una función, se le podrían
asignar subfunciones. Las subfunciones pueden cubrir aspectos como:
• Integridad medioambiental
• Integridad estructural/seguridad
• Control/contenido/confort
• Protección
• Apariencia
• Economía/eficiencia


La Tabla 7 proporciona algunos ejemplos de funciones y subfunciones:

Función 1 Función 2 Función 3

Función Bombear Transmitir Almacenamiento

Elemento Bomba Eje de transmisión Tanque a presión

Bombear el medio Transmitir potencia Almacenar el medio
Funcionamiento
desde la entrada desde un punto A a a una presión de X
estándar hasta la salida un punto B Bar

Proporciona un par Mantiene el medio a
Nivel de Mantiene a la salida
en el punto B de X una presión de X+∆X
funcionamiento una presión de X Bar Nm/s Bar

Almacenar el medio
dentro de la bomba
Almacenamiento (aspectos
Sub funciones económicos, de
-
seguridad, salud y
medioambiente)

Tabla 7- Desglose funcional de una bomba, un eje de transmisión y un tanque a
presión

1.2 Modos de fallo
Una vez que se ha establecido la jerarquía técnica y que las funciones de
cada sistema, subsistema y componente han sido definidas, se deben
identificar los modos de fallo.

Un modo de fallo es cualquier estado donde una función definida no
puede desarrollar su rendimiento estándar esperado. Una misma función
podría tener uno o varios modos de fallo.

Si la jerarquía técnica y las funciones han sido bien elegidas resultará
sencillo listar los modos de fallo.


La Tabla 8 ilustra la relación entre la jerarquía técnica, la función y los
modos de fallo.

Para fallos que presentan un alto riesgo puede resultar eficiente a nivel de
costes, desarrollar un análisis de los mecanismos de fallo. El modo de fallo
más común considerado en el RBM, son las fugas externas. En este caso
el análisis se hace basándose en los mecanismos de daño y en la causa
raíz, los cuales son herramientas muy útiles para descubrir el lugar de la
fuga.

Tanque a
Bomba Transmisión
presión

• Fallo al arrancar
• Fallo mientras está funcionando
Modos de fallo • Fuga externa • Fallo de transmisión de potencia • Pérdida de
• Vibración • Vibración contenido
• Baja presión de salida
• Fuga interna

Tabla 8- Modos de fallo de una bomba, un eje de transmisión y un tanque a presión


1.3 Causas de fallo
Una causa de fallo es una razón potencial de un modo de fallo. En el
análisis, para cada modo de fallo se deben listar todas las posibles causas
de fallo.

La Tabla 9 muestra como la causa del fallo se relaciona con los modos de
fallo, las funciones y con la jerarquía técnica.

La lista de causas de fallo puede estar asociada a modos de fallo incluidos
en el programa de mantenimiento actual, a modos de fallo que se han
observado en las instalaciones en el pasado o a modos de fallo que no han
sido nunca observados en la planta.

Se debe tener en cuenta que los fallos más importantes son a menudo
aquellos para los que no está preparada una organización. La metodología
RBM busca prever estos fallos.

La lista de causas de fallo deberá incluir todas las causas probables para
identificar los modos de fallo, incluyendo aspectos como desgaste o
deterioro, impacto de los factores humanos, diseño, etc. Los factores
humanos son muy importantes ya que la falta de preparación o incluso el
desconocimiento son una fuente muy importante de fallos.


Bomba Eje de transmisión Tanque a presión

Modos de Fallo Causa del fallo Modos de Fallo Causa del fallo Modos de Fallo Causa del fallo

•Cracking corrosivo
•Rotura del eje •Pérdida volumétrica
•Instalación
de material
defectuosa Fallo de transmisión •Rotura de cojinetes
Fallo al arrancar Pérdida de contenido •Adelgazamiento
•Fallo de de potencia •Rotura del
alimentación acoplamiento •Debilitamiento de
material/
fragilización
•Bloqueado por
suciedad
•Desequilibrio
•Cuerpo extraño en Vibración
Fallo mientras está •Fallo en los cojinetes
el impelente
funcionando •Fallo en el
•Rotura del impulsor
acoplamiento
o de una parte de
él

•Fuga en una brida
•Fuga en el “stuffing
box” o caja de
empaquetadura
•Ensamblaje o
empaquetado
Fuga externa
incorrecto del
“stuffing box” o caja
de empaquetadura
•Fuga en el sellado
mecánico
•Sellado presurizado

•Desequilibrio
Vibración •Fallo en los cojinetes

•Cuerpo extraño en
el impelente
Baja presión de •Rotura del impulsor
salida o de una parte de
él

Fuga interna •Desgaste de anillos

Tabla 9- Causas de fallo de una bomba, un eje de transmisión y un tanque a presión


1.4 Mecanismos de daño
Un mecanismo de daño es una razón subyacente asociada a una causa de
fallo. Si los mecanismos de daño asociados a una causa de fallo son
conocidos, entonces esto simplifica la identificación de actividades
efectivas para prevenir las causa de fallo y por tanto también para
prevenir que ocurra el fallo.

La Figura 13 muestra la relación entre la jerarquía técnica y los
mecanismos de daño.

País

Compañía

Situación

Planta

Unidad

Sistema

Subsistema
Función
Equipo
Modo de Fallo 1 Modo de Fallo 2 Modo de Fallo n
Subfunción 1 Componente
Causa de fallo 1 Causa de fallo 1 Causa de fallo 1
Subfunción 2
Mecanismo Mecanismo Mecanismo
Elemento
de daño de daño de daño …
Causa de fallo 2 Causa de fallo 2 Causa de fallo 2 Subfunción n Localización
de daño de daño de daño

… … …

Causa de fallo n Causa de fallo n Causa de fallo n
de daño de daño de daño

Figura 13- Causas, Modos de fallo y Mecanismos de daño en el desglose jerárquico
de activos


La Figura 14 y la Figura 15 muestran ejemplos de la relación entre los
modos de fallo, las causas de fallo y los mecanismos de daño para una
bomba y un tanque de presión. En las figuras se ha introducido el término
causa-raíz. La causa raíz es la razón subyacente para activar los
mecanismos de daño, a menudo inducido por una operación defectuosa u
otras circunstancias externas.

Modo de Fallo
•Fuga interna

Sistema
Parada parcial
Causa del Fallo (Bomba y
sistemas de
•Fuga en el Modo de Fallo lubricación)
sellado

Fuga interna Parada parcial Equipo
(Bomba)

Causa del Fallo

Causa Raíz Mecanismo de Daño Componente
•Lubricación escasa •Corrosión Fuga en el sellado Fuga interna (Sellado
•Funcionamiento •Desgaste/Erosión mecánico)
fuera de
•Endurecimiento
especificaciones
•Etc.
•Material no
conforme con las
especificaciones

Figura 14- Relación entre Modos de fallo, Causas del fallo y Causa raíz para una
bomba


La Figura 15 proporciona un ejemplo de la relación entre los modos de
fallo, las causas de fallo y los mecanismos de daño para un tanque de
presión, de la misma forma que para la bomba en la figura anterior.

Modo de Fallo
•Pérdida de
contenido Sistema
Parada total (Tanque a
Causa del Fallo presión con
instrumentos)
•Cracking Modo de Fallo

Pérdida de contenido Parada total Equipo
(Tanque a
presión)
Causa del Fallo

Causa Raíz Mecanismo de Daño Componente
•Vibración •Corrosión por estrés Cracking corrosivo Fuga (Tanque)
•Funcionamiento •Fatiga
fuera de
•Corrosión general
especificaciones
•Etc.
•Material no
conforme con las
especificaciones

Figura 15- Relación entre Modos de fallo, Causas del fallo y Causa raíz para un
tanque a presión


Bomba Eje de transmisión Tanque a presión

Modo de Fallo Mecanismo de Modo de Fallo Mecanismo de Modo de Fallo Mecanismo de
“Fallo externo” daño “Vibración” daño “Cracking” daño

•Eje doblado •Corrosión por estrés
•Deterioro del
Fuga en una brida Desequilibrio •Fallo de cojinetes Corrosión por estrés •Fatiga
material
•Fallo del •Corrosión general
acoplamiento
•Lubricación
desacertada
Fuga en el “stuffing
•Retorcimiento del
box” o caja de Fallo en los cojinetes
cojinete por carga
empaquetadura
inapropiada sobre él

Ensamblaje o
empaquetado
incorrecto del •Factor Humano Fallo en el •Deterioro del material
“stuffing box” o acoplamiento •Rotura de pernos
caja de
empaquetadura

Fuga en el sellado •Deterioro del
mecánico material

•Deterioro del
material
Sellado presurizado •Presión errónea en
los cojinetes

Tabla 10- Mecanismos de daño de una bomba, un eje de transmisión y un tanque a
presión


2 Desarrollo del procedimiento

El RBM utiliza el riesgo, como la combinación de probabilidad y
consecuencia de fallo, para priorizar las actividades de mantenimiento e
inspección. La evaluación de la probabilidad y las consecuencias del fallo
se pueden combinar con el modelo “Bow tie” desarrollado por la compañía
SHELL. Dicho modelo se muestra en la Figura 16.

El modelo “Bow tie” identifica mediante un árbol de fallos los posibles
accidentes, circunstancias y eventos que conducen a un riesgo y mediante
un árbol de eventos muestra las consecuencias y las áreas de daño a las
que conducen los posibles eventos.

Se considera un escenario, a los mecanismos de daño que conducen a un
evento potencial con unas consecuencias (de seguridad, de salud, Medio
ambientales o económicas).

Se deben estudiar todos los escenarios realistas y estimar la probabilidad
de ocurrencia de todos los eventos considerados.

Fallo o evento principal del
que se analizan la
probabilidad y sus
Árbol de Fallos: Análisis de consecuencias para definir el Árbol de consecuencias: Análisis
las probabilidades de fallo riesgo asociado a dicho evento de las consecuencias de fallo

PdF Evento CdF

Figura 16- Modelo “Bow-tie”


En esta sección trataremos la evaluación de la probabilidad de fallo, la
evaluación de las consecuencias del fallo, el modelo “Bow-tie” y la elección
de los diferentes escenarios.

En las secciones 3 y 4 se realizará una descripción detallada de cómo
valorar la probabilidad y las consecuencias de fallo.

2.1 Análisis con árbol de fallos
El análisis mediante árbol de fallos o Fault Tree Análisis (FTA) se utiliza
para describir como un mecanismo de degradación puede conducir a un
modo de fallo.

Esta técnica de análisis de riesgos ha sido tradicionalmente utilizada por
instalaciones nucleares, aeronáuticas y espaciales, extendiéndose
posteriormente su empleo a la evaluación de riesgos de otras industrias
como la química, electrónica, petroquímica, etc..

Se trata de un método deductivo de análisis que parte de la previa
selección de un suceso o evento no deseado, sea éste un accidente de gran
magnitud (explosión, fuga, derrame, etc.) o sea un suceso de menor
importancia (fallo de un sistema de cierre, etc.) para averiguar en ambos
casos los orígenes de los mismos.
Seguidamente, de manera sistemática y lógica se representan las
combinaciones de las situaciones que pueden dar lugar a la producción
del evento no deseado, conformando niveles sucesivos de tal manera que
cada suceso esté generado a partir de sucesos del nivel inferior, siendo el
nexo de unión entre niveles la existencia de operadores lógicos (AND, OR,
etc..). El árbol se desarrolla en sus distintas ramas hasta alcanzar una
serie de mecanismos de degradación básicos, los cuales no precisan de
otros anteriores a ellos para ser explicados.


Como se aprecia en el ejemplo de la Figura 17, varios mecanismos de
degradación podrían conducir a un mismo modo de fallo.

Composición química errónea
Baja fuerza/
resistencia del material
Fabricación/ Reparación
defectuosa Causa de fallo 1

Servicio de largo plazo
(sobrecalentamiento) PdF Modo de fallo

Cracking por fatiga
Alto número de arranques Daño por fatiga durante durante
el servicio (cracking) el servicio
Causa de fallo 2
Ciclos operacionales
severos/rápidos

Factores de baja
seguridad

Excesivo estrés permitido Estrés elevado

Causa de fallo 3
Aumento de estrés /
Geometría local

Figura 17- Árbol de fallos

El árbol de fallos proporciona apoyo tanto durante la identificación de los
mecanismos dominantes de degradación como durante la identificación de
actividades para mitigar estos mecanismos.

Para ser eficaz, el árbol de fallos debe ser elaborado por personas
profundamente conocedoras de la instalación o proceso a analizar y que a
su vez conozcan el método y tengan experiencia en su aplicación, por lo
que, si se precisa, se deberán constituir equipos de trabajo
pluridisciplinarios (técnico de seguridad, ingeniero del proyecto, ingeniero
de proceso, etc.).


Asimismo, los árboles de fallos también se usan para evaluar la
probabilidad de fallo en sistemas y componentes donde la probabilidad de
fallo es una combinación de varios factores o eventos subyacentes.
Por tanto, la explotación de un árbol de fallos puede limitarse a un
tratamiento cualitativo o extenderse hasta una cuantificación de
probabilidades de ocurrencia del evento estudiado cuando existen fuentes
de datos relativas a las tasas de fallo de los distintos componentes.

Símbolos utilizados en los árboles de fallos
S
Puerta “O”
El suceso de salida (S) ocurrirá si ocurre al menos uno de los
sucesos de entrada (E1, E2)
E1 E2

S
Puerta “Y”
El suceso de salida (S) ocurrirá si, y sólo si ocurren todos los
sucesos de entrada (E1, E2).
E1 E2

Figura 18- Símbolos utilizados en los Árboles de fallos


D
B1
V1 V3

R
abierta
V2 V4
B2
R
Insuficiente
nivel en D1

C

Fallo de V3
cerrada
Sistema de bombeo de agua de una No llega
cisterna a un tanque elevado agua a D2

Fallo de P1
• R: Válvula de retención. Impide que
las bomba queden en seco
• V1,V2, V3, V4 : Válvulas. Aíslan su
ramal cuando hay que reparar la
Fallo de V3
bomba correspondiente
cerrada
• B1,B2: Bombas
• C, D: Cisterna y Depósito elevado
Fallo de V2
cerrada

Fallo de P2

Fallo de V4
cerrada

Figura 19- Ejemplo de árbol de fallos para un sistema de bombeo de agua


2.2 Análisis con árbol de sucesos
El análisis mediante árbol de sucesos o eventos o Event Tree Análisis
(ETA) se utiliza para combinar varias consecuencias diferentes de un
modo de fallo con una consecuencia típica o esperada. Por ejemplo, la
consecuencia económica asociada a una fuga en un tanque, depende
fuertemente del tamaño de la fuga, de si hay ignición, etc. El árbol de
eventos se usa en este caso para determinar una consecuencia económica
típica asociada a una fuga.

Esta técnica del árbol de sucesos, desarrolla un diagrama gráfico
secuencial a partir de sucesos "iniciadores" o desencadenantes de
incidencia significativa y por supuesto, indeseados, para averiguar todo lo
que puede acontecer, y en especial, comprobar si las medidas preventivas
existentes o previstas son suficientes para limitar o minimizar los efectos
negativos. Evidentemente tal suficiencia vendrá determinada por el
correspondiente análisis probabilístico que esta técnica también acomete.

El árbol de sucesos ha sido muy utilizado tradicionalmente en las
industrias nuclear, aeronáutica y química.


Nivel principal Subnivel 1

P1,1 C1,1

P1,2 C1,2

P1 C1
●
●
●
● P1,k
C1,k
●
● k
CdF CdF E ,i = ∑
j=1
Pi , j • C i , j

P(n-1) Cn-1

Pn
Cn

Figura 20- Árbol de sucesos

El árbol de eventos se puede utilizar para analizar las consecuencias de
un fallo o como apoyo al análisis de expertos. El nivel de detalle
introducido en un árbol de eventos depende del nivel de riesgo que se
quiera estudiar.

Para equipos estáticos se pueden encontrar en la literatura ejemplos de
árboles e inputs estadísticos. Asimismo, existen numerosas herramientas
informáticas para determinar las consecuencias de fallo.
El proceso de desarrollo general de los árboles de sucesos consta de las
siguientes etapas.


1. Etapa previa, familiarización con la planta.
Análisis preliminar de riesgos que permita conocer y controlar la
diversidad de situaciones anómalas que puedan acontecer en una
instalación, ya sea tanto por factores internos como externos a la
misma.

Se debe realizar un estudio documental basado en experiencias de
instalaciones similares y un análisis histórico de incidentes y
accidentes ocurridos. Esta metodología requiere ser aplicada a través
de grupos de trabajo establecidos, que conozcan los diferentes aspectos
que determinan el funcionamiento correcto o incorrecto de una
instalación. Cuanto más compleja sea ésta, mayor deberá ser el soporte
documental y la preparación previa del equipo de trabajo.

2. Identificación de sucesos iniciales de interés
Consiste en la elaboración de una lista de sucesos iniciadores lo más
completa posible, de acuerdo al alcance del análisis. Dicha lista se
puede realizar a partir de:
a. Los sucesos iniciadores ocurridos en otras plantas.
b. Una comparación con otros análisis previos realizados.
c. Un análisis preliminar de sistemas.

Los sucesos iniciadores corresponden a fallos que, de producirse,
requieren la respuesta de lo que se denominan sistemas "frontales" de
seguridad para evitar efectos negativos de importancia. Cabe distinguir
los sucesos iniciadores propiamente dichos, de otros sucesos que son
consecuencia de los primeros.


3. Definición de circunstancias adversas y funciones de seguridad
previstas para el control de sucesos.
Una función de seguridad es una respuesta activa de previsión, un
dispositivo, o bien una barrera, capaz de interrumpir la secuencia de
un suceso inicial a una consecuencia peligrosa.
Las funciones de seguridad pueden ser de muchos tipos, la mayoría de
ellas se caracterizan por su respuesta ante fallos o éxitos de demandas.
Algunos ejemplos son:
a. Sistemas automáticos de seguridad.
b. Alarmas de aviso y la consiguiente respuesta de los operarios.
c. Barreras o sistemas de contención para limitar los efectos de
un accidente.

Dentro de las funciones de seguridad cabe diferenciar las que son
generadas por los sistemas "frontales", que son los sistemas primarios
de respuesta ante los sucesos iniciadores, de las que son generadas por
los sistemas "soporte" o "redundantes", que son los que deben actuar,
ya sea para garantizar la eficacia de los anteriores o bien cuando se
produce un fallo de respuesta de éstos.

4. Construcción de los árboles de sucesos con inclusión de todas
las posibles respuestas del sistema.
La representación gráfica del árbol se realiza siguiendo la progresión
cronológica de sucesos previsibles, a partir del suceso iniciador
considerado.

Solamente los nudos que afecten materialmente a las consecuencias
deberían ser mostrados explícitamente en el árbol de sucesos. Algunas
ramas pueden ser más desarrolladas que otras, según necesidades. Las
secuencias finales del árbol recogerán las diferentes situaciones de
éxito o fracaso.


Así por ejemplo, una fuga de gas inflamable, podría originar diversas
consecuencias finales adversas como: explosión BLEVE, deflagración
de nube no confinada, bola de fuego, dispersión segura. Todas ellas
habrían en principio de ser reflejadas en el árbol.

5. Clasificación de las respuestas indeseadas en categorías de
similares consecuencias.
Muchas consecuencias desarrolladas a través de las diferentes ramas
del árbol serán similares (por ejemplo, una explosión puede ser la
consecuencia de diversos sucesos en los que estén implicados
sustancias inflamables o explosivas). Por ello las respuestas finales
indeseadas deben ser clasificadas de acuerdo al tipo de modelo de
consecuencias que debe ser estudiado para completar el análisis.

6. Estimación de la probabilidad de cada secuencia del árbol de
sucesos.
A cada una de las secuencias del árbol le corresponde una
determinada probabilidad de acontecimiento. Consecuentemente la
suma de las probabilidades de cada nudo ante las diferentes
alternativas valdrá 1,0. Ello será válido tanto para respuesta binaria
como múltiple.

Las fuentes de datos de probabilidades pueden ser diversas: registros
históricos de incidentes-accidentes, datos de la instalación y de
proceso, datos de productos químicos, datos medioambientales y
meteorológicos, datos de fiabilidad de componentes, datos de fiabilidad
humana y la opinión de los expertos. El mayor o menor rigor en el dato
de probabilidad estará en función de la gravedad de las consecuencias
resultantes.
7. Cuantificación de las respuestas indeseadas.


La frecuencia de cada una de las posibles consecuencias podrá ser
determinada por el producto de la frecuencia del suceso inicial y de
cada una de las probabilidades de los sucesos intermedios.
Si lo que nos interesa es determinar la probabilidad conjunta de
consecuencias negativas, al margen de su individualizada importancia,
deberemos efectuar la adición de frecuencias de todas estas. Ello
tendrá sentido normalmente cuando la magnitud de las consecuencias
negativas sea similar.

8. Verificación de todas las respuestas del sistema.
Debido a la limitación de datos disponibles o a incorrecciones en la
aplicación del método, si en el proceso de estudio se omite alguna rama
importante del árbol, pueden alcanzarse resultados del árbol
incorrectos.
Para evitarlo, es fundamental cubrir adecuadamente esta etapa final de
verificación de resultados, aplicando el sentido común y contrastando
con datos históricos. Si esto se realiza por alguien conocedor del
proceso analizado pero independiente del grupo de trabajo, mucho
mejor.


La Figura 21 muestra un ejemplo simplificado de un árbol de sucesos
correspondiente a la rotura de una tubería del circuito primario en una
central nuclear:

Figura 21- Ejemplo árbol de sucesos [ASOC96]


2.3 Modelo “Bow tie”
El modelo “Bow tie” se utiliza para combinar los mecanismos potenciales
de degradación con las consecuencias de fallo, es decir, para unir la
evaluación de la PdF con la evaluación de la CdF.
La ventaja de este modelo es la simplicidad con la que se pueden
identificar diferentes escenarios y la visualización de las relaciones causa-
efecto.
Este método está más orientado al control del riesgo que a un análisis
cuantitativo detallado de este.

Fallo o evento principal
del que se analizan la
probabilidad y sus
Árbol de Fallos consecuencias para Árbol de Consecuencias
Análisis de las definir el riesgo asociado a Análisis de las consecuencias
probabilidades de fallo dicho evento de fallo

PdF Evento CdF

Modelo “Bow-tie”
Figura 22- Modelo Bow-Tie


La Figura 23 muestra un ejemplo de un modelo “Bow tie”:

ESCENARIO
Consecuencias
Mecanismos de daño Causas de fallo Efecto del fallo
P31 •Parada de la planta.
P1 •Pérdida de producción
Composición química errónea •Costes de reparación
Baja fuerza/ Fallo protección
resistencia del material explosión
Fabricación/ Reparación
Daños al personal
defectuosa
P32 de la planta

Servicio de largo plazo
(sobrecalentamiento) P31
P2 Parada de la planta.
Cracking •Pérdida de producción
•Costes de reparación
Alto número de arranques Daño por fatiga por fatiga
Fuga de vapor
en servicio (cracking) durante
el servicio
Ciclos operacionales Daños al personal
severos/rápidos P32 de la planta

Factores de baja
seguridad P31 Parada de la planta.
P3 •Pérdida de producción
•Costes de reparación
Excesivo estrés permitido Estrés elevado Fallo del depósito
de emergencia
Daños al personal
Aumento de estrés / P32 de la planta
Geometría local Suceso
no Árbol de
Árbol de fallos deseado sucesos/consecuencias

Figura 23- Ejemplo de un modelo Bow-Tie

2.3.1 Escenario Creíble y Escenario del caso peor

Supongamos que el modelo “Bow-tie” se ha desarrollado para un modo de
fallo, es decir, que el árbol de fallos y el árbol de sucesos ha sido dibujado.
Entonces se pueden definir los diferentes escenarios para el
correspondiente modo de fallo, trazando diferentes rutas desde la causa
raíz/mecanismo de daño hasta la consecuencia en el modelo “Bow-tie”.

Se pueden definir diferentes tipos de escenarios basados en como se
combinan la causa raíz/mecanismos de degradación con las
consecuencias.


Escenario creíble peor: Combina un mecanismo de daño/causa raíz
dado con la consecuencia más severa a la que el mecanismo de daño
podría conducir.
Escenario esperado: Combina el mecanismo de daño/causa raíz con
la consecuencia esperada o más típica a la que el mecanismo de daño
podría conducir.

Se recomienda que el riesgo asociado a un modo de fallo sea determinado,
evaluando primero el escenario esperado. La probabilidad de fallo
asociada con el mecanismo de degradación o causa raíz (PdF degr) se
combina entonces con la consecuencia de fallo esperada (CdF Esperada),
la cual se determina según se explica en la sección 4.

El punto clave en esta definición es que la evaluación del riesgo está
basada en la relación entre la evaluación de la probabilidad del fallo y la
evaluación de sus consecuencias.

PdF

R
PdF

r
rada peo
spe aso CdF
C dF e CdF
c

Figura 24- Escenario del caso pero creíble Vs Escenario esperado


Determinar el riesgo como se ha explicado anteriormente proporciona una
definición consistente de riesgo durante todo el análisis.
Otra posibilidad sería combinar la PdF asociada a la causa raíz o
mecanismo de daño con la consecuencia de fallo asociada al caso creíble
peor, (CdF caso peor). En este caso el riesgo estimado será demasiado
conservador.
Si se utiliza el valor medio del PdF entonces se obtendría una definición de
riesgo que no sería consistente durante todo el análisis.

En algunos casos, durante la evaluación preliminar, podría ser
conveniente aplicar el escenario del caso peor creíble ya que es un método
eficiente y conservador para determinar el riesgo.


3 Probabilidad de Fallo

En instalaciones en las que se quiere optimizar la confiabilidad del
proceso productivo y evitar accidentes de graves consecuencias, se hace
hoy imprescindible conocer la probabilidad de que éstos acontezcan
durante la vida del sistema. Ello obliga a la aplicación de técnicas de
cuantificación del riesgo, como los árboles de sucesos y los árboles de
fallos, los cuales precisan en último término del conocimiento
probabilístico de fallos y errores de sucesos básicos, a fin de poder
establecer la adecuación e idoneidad de las medidas preventivas.

Por estos motivos, los estudios de fiabilidad adquieren cada vez mayor
relevancia en la actividad de prevención de los técnicos de seguridad y en
general de los responsables de procesos u operaciones que puedan
desencadenar situaciones críticas.

En esta sección se exponen los métodos más comunes para la evaluación
de las probabilidades de fallos, así como sus debilidades y puntos fuertes.
También se describe como aplicar los métodos propuestos para la
evaluación práctica de la PdF durante el análisis.

En la sección 1 se mostraba como desarrollar la jerarquía técnica para
una planta y como identificar las funciones, los modos de fallo, las causas
de fallo y las causas raíz.

Una vez se hayan identificado los modos de fallo (para los componentes
activos) y los mecanismos creíbles de degradación para los componentes
estáticos, el primer paso en la evaluación del riesgo es determinar la
probabilidad de fallo (PdF).


La probabilidad de fallo se define como la probabilidad de que ocurra
el modo de fallo (de acuerdo con el modo de fallo dado) en un intervalo
de tiempo definido T.
El intervalo de tiempo deberá ser fijo durante todo el análisis (si no se
hace así, los riesgos no podrán ser comparados entre ellos o según algún
otro criterio de aceptación).

Se pueden utilizar varios métodos para calcular la PdF:
1. Enfoque analítico: Consiste en estimar la PdF utilizando modelos
matemáticos y/o datos estadísticos para los procesos de
degradación.
2. Solicitación experta: Consiste en dejar al equipo de expertos en
RBM (compuesto por personal clave de la planta con conocimiento
experto de los equipos) evaluar la PdF.

En la mayoría de los casos prácticos se utiliza una combinación de ambos
métodos. La Figura 25 muestra como la información histórica se combina
con previsiones para obtener la probabilidad de fallo.
A/R
J/E
Corrección Valor de la PdF
Valor de la PdF experta
procedente del
basado en Valor de la PdF del valor
juicio experto estimada de la PdF análisis de riesgos

Y/O

H/E P/M
Valor de la PdF Valor de la PdF
Corrección experta Corrección experta
procedente de datos procedente de del valor de la PdF
del valor de la PdF
históricos y estadísticos predicciones y modelos

Datos históricos Futuro o predicciones
(fallos anteriores, (Comportamiento
mantenimiento…) de componentes…)

Análisis estadístico Análisis estadístico

Figura 25- Elementos para determinar las probabilidades de fallo


3.1 Tasa de Fallos. Mecanismos de Degradación
Durante la planificación de la inspección y el mantenimiento es
importante considerar como la PdF varía en función del tiempo. Podemos
utilizar la tasa de fallos para definir este concepto.

Antes de definir la tasa de fallos, hagamos un repaso a los conceptos
básicos de fiabilidad:
• Llamaremos T a la variable aleatoria continua que describe los
tiempos de fallo de un determinado componente.
T = “Tiempo transcurrido hasta que se produce el fallo”.
• Función de densidad de probabilidad (f.d.p) f(t). La función de
densidad representa la probabilidad de que el componente falle en el
instante de tiempo t.
• Función de Distribución F(t). La función de distribución
representa la probabilidad de que el componente falle en el periodo
de tiempo comprendido entre 0 y t.
Se cumple que:
b

P (a ≤ T ≤ b ) = ∫ f ( t )dt
a

t
F (t ) = P(T ≤ t ) = ∫ f (u )du
0

dF ( t )
f (t ) =
dt

• La función de fiabilidad R(t) o función de supervivencia S(t), es
la complementaria de la Función de Distribución de T y determina
la probabilidad de que el componente “sobreviva” hasta el instante
de tiempo t, o lo que es lo mismo la proporción de dispositivos
iniciales que seguirán funcionando correctamente en el instante t.

S (t ) ≡ R(t ) = 1 − F (t ) = P(T > t )


• Se llama vida media o tiempo medio hasta el fallo (Mean Time To
Failure o MTTF) de un dispositivo a la esperanza de la variable
aleatoria T.
La vida media determina el tiempo de duración esperada de un
dispositivo:

∞ ∞

MTTF = E [T ] = ∫ t f ( t )dt = ∫ R( t ) dt
0 0

Cuando se consideren dispositivos reparables (que pueden seguir
funcionando tras un fallo), se hablará de tiempo medio entre fallos
(MTBF).

• Se define la tasa de fallo media en el intervalo (t1, t2) como:

R(t1 ) − R(t 2 )
h(t1 , t 2 ) =
(t 2 − t1 ) R(t1 )

Se observa que R(t1)–R(t2) representa la proporción de dispositivos

totales que, habiendo sobrevivido al instante t1, han fallado en el

intervalo (t1, t2). Al dividir esta diferencia por R(t1) se obtiene la

proporción de dispositivos supervivientes a t1 que han fallado en (t1,

t2):
R (t1 ) − R (t 2 )
R (t1 )

es la probabilidad condicional de que un dispositivo que haya
sobrevivido al instante t1 falle en el intervalo (t1, t2). Finalmente, al
dividir por la longitud del intervalo, obtenemos la proporción
anterior (su media) por unidad de tiempo.


Haciendo tender t2 a t1, obtenemos la llamada tasa de fallos o tasa
de riesgo:

R (t1 ) − R (t 2 ) − R ′(t1 ) F ′(t1 ) f (t1 )
h(t1 ) = Lim = = =
t 2 →t 1 (t − t ) R (t ) R (t1 ) R (t1 ) R (t1 )
2 1 1

• La tasa de fallos o tasa de riesgo h(t) se define como la
probabilidad que tiene un componente de fallar en el instante
siguiente al dado (t+∆t), si éste ha sobrevivido desde el instante 0
hasta el tiempo t. Es una medida de lo propenso que resulta un
componente a fallar en función de su edad.
La tasa de fallos se puede obtener a partir de otras distribuciones
estadísticas de tiempo hasta el fallo, como la función de fiabilidad o
la función de supervivencia vista anteriormente.

Tradicionalmente se ha considerado que la tasa de fallos tenía forma de
bañera (Figura 26): Cuando se inicia la vida del equipo, la tasa de fallos
resulta ser relativamente alta (“mortalidad infantil”); una vez que todos los
componentes se han acoplado, la tasa de fallos es relativamente constante
y baja (etapa de “vida útil”); posteriormente, tras un tiempo de
funcionamiento la tasa de fallos comienza a aumentar (periodo de
“envejecimiento”) hasta que llega un momento en el que todos los
elementos habrán fallado.


Tasa de fallos

Período infantil Etapa vida útil Período de desgaste
T suele seguir T suele seguir una T suele seguir una
aprox. una distribución exponencial distribución weibull
distribución weibull

h(t)

R(t) Weibull Β<1 Exponencial Weibull Β>1

Tiempo

Figura 26- Curva de bañera

Las investigaciones actuales indican que existen muchos tipos de equipos
o componentes que no presentan una tasa de fallos con forma de curva de
bañera.

Las curvas de deterioro de la Figura 27 se derivan de un estudio realizado
sobre aviones civiles y muestra que sólo el 4% de los elementos estudiados
siguen una tasa de fallos con forma de curva de bañera.


Nuevos patrones de Tasa de Fallos % de componentes
que se ajustan al patrón
f(t)
Modelo A 4%
Time
f(t)
Modelo B 2%
Time
f(t)
Modelo C 5%
Time
f(t)
Modelo D 7%
Tiempo Time
f(t)
Modelo E
14%
Tiempo Time
f(t)
Modelo F
68%
Time

Figura 27- Curvas de tasa de fallos para diferentes tipos de equipos

En la Tabla 11 se muestra la proporción de componentes que siguen los
diferentes modelos de curvas de tasas de fallos:

Curva Proporción de elementos que
siguen la curva de deterioro
A 4%
B 2%
C 5%
D 7%
E 14%
F 68%

Tabla 11- Distribución de componentes en las curvas de degradación


La razón de que el 68% de los componentes sigan la curva del modelo F
es probablemente que los equipos se reemplazan antes de finalizar su vida
útil o que estos son sometidos a una reparación o mantenimiento severo.
Estos datos muestran la importancia que tiene el tener en cuenta las
tasas de fallos de los equipos a la hora de elaborar un plan de
mantenimiento o inspección. Si la tasa de fallos sigue el modelo F,
entonces las actividades de mantenimiento preventivo no son eficaces ya
que no previenen los fallos.

Los equipos estáticos siguen fundamentalmente los patrones “A” o “F”,
aunque existen pocos datos estadísticos. Para muchos mecanismos de
degradación el modelo más común es aplicar un patrón como el de tipo
“C”, donde la tasa de fallos aumenta en función del tiempo de operación.

Patrón de fallo “A”
Este patrón de fallo, llamado “curva de bañera”, es realmente una
combinación de dos patrones de fallo diferentes, uno de los cuales
contiene mortalidad infantil y el otro muestra una probabilidad de fallo
que aumenta con la edad. Incluso se puede considerar un tercer período
(la parte central de la bañera) donde se produce fallos de manera
aleatoria.

Mortalidad Fallos Zona de
infantil aleatorios agotamiento

Vejez

Figura 28- Patrón de fallo “A”


Patrón de fallo “B”
Este patrón de fallo muestra una probabilidad de fallo constante o en
ligero aumento y una zona final de agotamiento donde la probabilidad de
fallo aumenta rápidamente.

Un elemento que tenga que desarrollar una función, la cual le someta a
un estrés o fatiga irá deteriorando su resistencia a dicho estrés hasta un
punto en el cual, el elemento ya no puede desarrollar el rendimiento
esperado y por tanto falla. Se suele relacionar la exposición total a la
fatiga con la vejez del elemento. Esta conexión entre fatiga y tiempo
sugiere que debe haber una relación directa entre el deterioro y la vejez de
un componente y por tanto el punto en el que falle dependerá de su vejez.
En elementos que se rigen según este patrón de fallos, se comprueba que
elementos idénticos trabajando en condiciones iguales tienden a fallar
alrededor de un valor denominado “vida media” de los componentes.
Aunque no es inusual que aparezcan elementos que fallan de manera
prematura.
Se aprecia en la Figura 29, que la palabra “vida” puede tener dos
significados diferentes. La primera sería “Tiempo medio entre fallos o
MTBF”, lo cual indica la vida media de los componentes. La segunda
estaría marcada por el punto en el cual se produce un incremento
importante de la probabilidad condicionada de fallo. Esta se denomina
“vida útil” del componente.

Si se realiza la inspección o reemplazo de los componentes en el MTBF, la
mitad de ellos ya habrán fallado, lo que puede conducir a consecuencias
operacionales inaceptables. Por tanto, si lo que se busca es prevenir la
mayoría de los fallos, es necesario intervenir al final de la vida útil del
elemento, aunque esta sea menor que el MTBF (Tiempo Medio Hasta el
Fallo).


Función de densidad
0,35

0,3
Probabilidad de fallo

0,25 MTBF = 11.33
0,2 MTBF = 11,3
Vida útil = 8.5
0,15

0,1

0,05

0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Períodos

Función de distribución
1
Probabilidad acumulada

0,9
0,8
0,7
0,6
0,5 Vida
0,4 útil
0,3
0,2
0,1
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Períodos

Tasa de fallos
agotamiento
Zona de

MTBF
Probabilidad Vida útil
condicionada
de fallo

Vejez

Figura 29- Patrón de fallo “B”


Se puede concluir que para elementos que se rigen según el patrón de
fallo ”B”, no se debe utilizar el MTBF para establecer la frecuencia de
reemplazo o de las tareas inspección.

Otro hecho a tener en cuenta es que reemplazando el componente al final
de su vida útil, la media de vida de servicio de cada componente será
menor que si lo hubiésemos dejado funcionando hasta el fallo. Esto
provoca un aumento del coste del mantenimiento.

Actualmente muy poco elementos se ajustan a este patrón de fallos,
siendo mucho más común encontrar modos de fallos que no presentan
una relación “vejez-fallo”. Un ejemplo de un elemento que se comporta
según este patrón puede ser el impulsor de una bomba que bombee un
líquido moderadamente abrasivo.

Patrón de fallo “C”
Este patrón muestra una probabilidad de fallo creciente durante todos los
períodos, pero sin alcanzar un punto en el que se pueda considerar al
elemento como “desgastado”.

La fatiga es la causa más probable que puede crear que una tasa de fallos
tome esta forma. El fallo por fatiga está provocado por un estrés cíclico y
la relación entre el estrés cíclico y el fallo está gobernada por la curva S-N
que se muestra en la Figura 30.


El nivel de estrés S causará
estrés cíclico aplicado

que el componente falle
Amplitud media del

después de N ciclos

S

N

Nº de ciclos de operación

Figura 30- Curva S-N

Parece que conociendo la curva S-N, se podría predecir con precisión la
vida de un componente para una amplitud de estrés cíclico dado. Sin
embargo, esto no es posible en la realidad porque la amplitud del estrés
no es constante y la capacidad de resistir a la fatiga no es la misma para
todos los componentes.

Se demuestra que la función de densidad de elementos de este tipo, se
puede ajustar aceptablemente a una distribución de Weibull de parámetro
de forma β=2.

Este patrón de tasa de fallos no está asociado únicamente a la fatiga. Por
ejemplo, se ha descubierto que es válido para ajustar el fallo de
aislamiento en los bobinados de los generadores. De la misma forma no
todos los fallos relacionados con la fatiga se tienen que ajustar
necesariamente a este patrón.


Patrón de fallo “D”
Este patrón presenta una probabilidad condicionada de fallo asociada a
una distribución de Weibull de parámetro de forma 1≤β≤2.

Patrón de fallo “E”
Este patrón de fallo muestra una probabilidad de fallo constante durante
toda la vida del componente. Representa componentes que fallan de una
manera aleatoria independientemente del tiempo que lleven funcionando

Función de densidad

0,16
Probabilidad de fallo

0,14
MTBF = 5,9
0,12
0,1
0,08
0,06
0,04
0,02
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Períodos

Función de distribución

1
Probabilidad acumulada

0,9
0,8
0,7
0,6
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Períodos

Tasa de fallos
Probabilidad
condicionada
de fallo

Vejez
Figura 31- Patrón de fallo “E”


La Figura 31 muestra como una probabilidad condicionada de fallo
constante implica una función de densidad y una función de distribución
exponenciales.
Este patrón no muestra en ningún momento un aumento significativo en
la probabilidad de fallo condicionada y por tanto no se deberían
contemplar sustituciones programadas.

A pesar de que es imposible predecir cuando va a fallar un componente
que se rige según este patrón, sí es posible calcular el tiempo medio entre
fallos (MTBF) (ver Figura 31), pero no existe una “vida útil” como en el
caso de otros patrones.

El MTBF proporciona una base para comparar la fiabilidad de dos
elementos diferentes que se rigan según este patrón de fallos. El
componente que presente una mayor MTBF tendrá menos probabilidad de
fallar en un período dado.

Un ejemplo de componente cuyos fallos se presentan de una manera
aleatoria son los rodamientos de bola. En general este tipo de
componentes presentan una curva P-F (Curva de fallo potencial-funcional
que se tratará más adelante) que muestra como el elemento comienza a
deteriorarse hasta el punto en el que puede detectarse (punto P) y después
si no se corrige sigue deteriorándose hasta que llega al punto
correspondiente al fallo funcional (punto F). Por tanto, al avisar antes del
fallo, se podrán aplicar métodos de mantenimiento en condición para
prevenir el fallo.
Sin embargo, esto no quiere decir que el mantenimiento en condición se
use solo en componentes que fallan de manera aleatoria. También se
puede aplicar a elementos que fallen en relación a su tiempo de uso.


Patrón de fallo “F”
Este patrón es el más común de todos y el único en el cual la probabilidad
de fallo decrece con la edad (a parte del caso “A” que es un caso especial
como ya hemos comentado).

• Instalación incorrecta
• Puesta en servicio defectuosa
• Operación incorrecta
s • Mantenimiento innecesario
sa
au • Mantenimiento excesivamente invasivo
C
• Mala preparación
Mortalidad • Diseño defectuoso
infantil • Fabricación defectuosa
Probabilidad
condicionada
de fallo

Vejez

Figura 32- Patrón de fallo “F”

La forma del patrón de tasa de fallos “F” es tal que la probabilidad más
alta de fallo ocurre cuando el equipo está nuevo o justo después de una
revisión. Este fenómeno se conoce como “mortalidad infantil” y tiene una
amplia variedad de causas.

Las tareas de mantenimiento rutinario innecesarias o demasiado invasivas
son responsables en muchos casos de la mortalidad infantil de un equipo.
Se debe evitar realizar tareas innecesarias y seleccionar aquellas que
menos perturban el funcionamiento de los equipos.
Se debe reducir el mantenimiento rutinario al mínimo esencial, lo que
significa menos intervenciones desestabilizadoras, sin que ello suponga la
aparición de fallos que podían haber sido anticipados o prevenidos. La
premisa de “mantener lo mínimo posible” cada día toma más importancia


3.2 Modelado de la Tasa de Fallos
Los modelos estadísticos que más comúnmente se utilizan para modelar el
tiempo transcurrido hasta el primer fallo (tasa de fallos vistas en el
apartado anterior) son:
• Distribución Exponencial
• Distribución de Weibull
• Modelos basados en la tasa de degradación (Modelos físicos)

Distribución Exponencial: se utiliza para modelar el tiempo transcurrido
entre dos sucesos aleatorios no muy frecuentes cuando la tasa de
ocurrencia, λ, se supone constante.
En fiabilidad se usa para describir los tiempos de fallo de un dispositivo
durante su vida útil, cuando a lo largo de ésta la tasa de fallos es
(aproximadamente) constante.

h( t ) = λ = cte

Una tasa de fallos constante significa que, para un dispositivo que no
haya fallado con anterioridad, la probabilidad de fallar en el siguiente
intervalo infinitesimal es independiente de la edad del dispositivo. Por
tanto, las etapas de vida útil de los patrones de tasas fallos vistos con
anterioridad que presenten un h(t) =cte se pueden ajustar a una
distribución exponencial.

La tasa de fallos λ es el parámetro que caracteriza a esta distribución.
Este valor es la inversa del tiempo medio que transcurre hasta el fallo (o
entre dos fallos consecutivos, MTBF, si el dispositivo sigue funcionando):

α= MTBF = 1/λ.


Observar, que aquí, α es el parámetro de escala, también llamado vida
característica. La función de densidad de probabilidad (f.d.p) de una
distribución exponencial es de la forma:

f(t) = λ e − λt 0 < t < ∞, λ > 0

• Función de Distribución F(t)

t

∫ f ( u)du = 1 − e
−λ t
F (t ) =
0

• Función de fiabilidad R(t)

R( t ) = P (T > t ) = 1 − F ( t ) = e − λ t

• MTBF

∞
1
MTBF = ∫ R( t ) dt =
0 λ


f.d.p de una exponencial f.d de una exponencial

F(t)
f(t)

t t

Función de supervivencia de una exponencial Tasa de Riesgo de una exponencial
h(t)
S(t)

t t

Figura 33- Curvas de una distribución Exponencial

Una generalización de la distribución anterior sería la distribución
exponencial bi-paramétrica, cuya f.d.p. es de la forma:

 tγ 
1   1
f(t,α , γ ) = e α  siendo α = >0
α λ

Donde α es el parámetro de escala, y γ es el parámetro de localización.
Notar que cuando γ = 0 se obtiene la distribución exponencial de un único
parámetro.


Distribución de Weibull: Se ha comentado anteriormente que la
distribución exponencial se utiliza a menudo para modelar los tiempos de
fallo cuando la tasa de riesgo (h(t)) es constante. Si, por el contrario, la
probabilidad de fallo varía con el tiempo, resulta más apropiada una
Weibull (de hecho la exponencial puede verse como un caso particular de
la Weibull).

La distribución de Weibull nos permite estudiar, cuál es la distribución de
fallos de un componente clave de seguridad que pretendemos controlar, y
que a través de nuestro registro observamos que los fallos varían a lo largo
del tiempo, y dentro de lo que se considera tiempo normal de uso.

El método no determina cuáles son las variables que influyen en la tasa de
fallos, tarea que quedará en manos del analista, pero al menos la
distribución de Weibull facilitará la identificación de aquellos y su
consideración, aparte de disponer de una herramienta de predicción de
comportamientos.
Esta metodología es útil para aquellas empresas que desarrollan
programas de mantenimiento preventivo de sus instalaciones.
La Weibull es tan flexible que, eligiendo adecuadamente sus parámetros,
permite describir las tres etapas de la función tasa de fallos (curva de la
bañera). Esta distribución viene caracterizada por dos parámetros: 
(escala) y β (forma). Su f.d.p. es:

 β
β −1  t  
β t  −  
 α  
f(t) =   e  
0 < t < ∞, α > 0, β > 0
α α 

Se observa que cuando β =1, basta con tomar  =1/λ para obtener la f.d.p.
de la distribución exponencial.


La distribución de Weibull se representa normalmente por la función
acumulativa de distribución de fallos F(t):

β
 t 
∫
− 
α

F(t) = 1 - e 

La tasa de fallos para esta distribución es:

β −1
βt
λ (t ) =  
α α 

Donde:
 es el parámetro de escala, extensión de la distribución a lo largo, del eje
de los tiempos
β es el parámetro de forma y representa la pendiente de la recta
describiendo el grado de variación de la tasa de fallos.

1. Si β < 1. La tasa de fallos disminuye con la edad sin llegar a cero,
por lo que podemos suponer que nos encontramos en la juventud
del componente con un margen de seguridad bajo, dando lugar a
fallos por tensión de rotura.
2. Si β = 1. La tasa de fallos se mantiene constante siempre, lo que
nos indica una característica de fallos aleatoria o pseudo-aleatoria.
En este caso nos encontramos que la distribución de Weibull es
igual a la exponencial.
3. Si β > 1. La tasa de fallo se incrementa con la edad de forma
continua lo que indica que los desgastes empiezan en el momento
en que el mecanismo se pone en servicio.
4. Si β = 3,44. Se cumple que la media es igual a la mediana y la
distribución de Weibull es sensiblemente igual a la normal.


f.d.p f(t) Weibull para escala =10 f.d F(t) Weibull para escala =10

F(t)
f(t)

t t

Función de supervivencia Tasa de Riesgo h(t)
Tasa de Riesgo h(t)
Weibull para escala =10 Weibull para escala =10
Weibull para escala =10
h(t)
R(t)

t t

Figura 34- Curvas de una distribución Weibull


Distribución Lognormal: La f.d.p. de una distribución normal es no nula
en todo el eje real (y no sólo en el semieje positivo). Por este motivo, el uso
de la normal implicaría, que el fallo puede producirse antes del instante
de timepo t=0.
Para evitar esta inconveniencia que presenta la distribución normal, se
puede utilizar en su lugar la distribución Log-normal.
Se dice que una variable aleatoria T sigue una distribución Lognormal (de
base e), de parámetros γ (localización) y α (escala), cuando su logaritmo
neperiano Y=Log(T) se distribuye de forma normal con media γ y
desviación típica α.
Inversamente, dada una variable aleatoria Y ≈ N(π,σ), la variable aleatoria
T=eY seguirá una distribución Lognormal (base e) de parámetros γ = µ
(localización) y α = σ (escala), cuya f.d.p. será:

 
1
ln(t ) − µ  2 

 
 − 


 

2σ 2
 
1  
f(t) = e  
t>0
σ t 2π

Siendo:
µ: Parámetro de localización. Media aritmética del logaritmo de los datos o
tasa de fallos
σ: Parámetro de escala. Desviación estándar del logaritmo de los datos o
tasa de fallos.


f.d.p f(t) Lognormal para µ=0 f.d F(t) Lognormal para µ=0

Función de supervivencia Tasa de Riesgo h(t)
Lognormal para µ=0 Lognormal para µ=0

Figura 35- Curvas de una distribución Lognormal


La distribución lognormal tiene, principalmente, las siguientes
aplicaciones:
1. Representa la evolución con el tiempo de la tasa de fallos, h(t), en la
primera fase de vida de un componente, la correspondiente a los
fallos infantiles en la "curva de la bañera"
2. Permite fijar tiempos de reparación de componentes.
3. Describe la dispersión de las tasas de fallo de componentes,
ocasionada por diferente origen de los datos, distintas condiciones
de operación, entorno, bancos de datos diferentes, etc.

Para la distribución exponencial la tasa de fallos λ, correspondiente a un
modo de fallo dado se suele determinar a partir de bases de datos
(OREDA, EIREDA, T-book, VGB, NERC, etc) o a partir de juicios expertos.

La distribución exponencial es matemáticamente simple, pero no tiene en
cuenta, el deterioro del componente que conlleva el tiempo de
funcionamiento (corresponde con el modelo E de la Figura 27)

Por otro lado, los parámetros que se requieren para modelar la tasa de
fallos utilizando una distribución de Weibull, son difíciles de determinar,
en particular el parámetro de forma α, el cual también es difícil de
interpretar.

La ventaja de la distribución de Weibull es que permite tener en cuenta el
deterioro del componente.
Los parámetros de ambas distribuciones (exponencial y weibull) se pueden
obtener también a partir de datos estadísticos de fallos extraídos del
histórico de datos de la empresa.


3.2.1 Asesoramiento experto

Otra forma de evaluar las probabilidades de fallo, puede ser vía
asesoramiento experto. Este proceso consiste en un equipo de trabajo
encargado de encontrar respuestas a preguntas como:
• Cual es el valor del “Tiempo Medio Hasta el Fallo” o “Tiempo Medio
Entre Fallos (MTBF)” para un cada elemento, considerando una
estrategia de mantenimiento e inspección dada.
• Con qué frecuencia ocurre un fallo del tipo X considerando una
estrategia de mantenimiento e inspección dada.

El MTBF depende de las acciones de inspección y mantenimiento a las que
el elemento este sometido. El reto para el equipo del RBM será evaluar las
diferentes estrategias que afectan a la probabilidad de fallo del elemento.

La tasa de fallos se determina a partir del MTBF de la siguiente manera:
• Sin una estrategia de inspección y mantenimiento, la frecuencia de
fallos será la frecuencia de fallos sin atenuar:
λsin atenuar =1/MTBFsin atenuar
• Con una estrategia de inspección y mantenimiento se obtiene una
frecuencia de fallos diferente λ =1/MTBF. Cada estrategia diferente
tendrá su MTBF diferente y por tanto también su λ diferente.


3.2.2 Evaluación de la probabilidad de fallo

La metodología del RBM debe combinar la evaluación el riesgo para
equipos estáticos y dinámicos, por tanto el riesgo debe ser medido de la
misma forma para todos los equipos (ya sean estáticos o dinámicos).

La probabilidad de fallos se define como la probabilidad de que ocurra un
fallo en el período de tiempo definido por el análisis (función de
distribución):

PdFT = F(T) = P(f < T) = Probabilid ad de que el equipo falle antes del instante T

Donde T lo marca el espacio de tiempo definido por el análisis
La probabilidad de fallo de los componentes activos se suele evaluar
utilizando el tiempo Medio entre Fallos (MTBF) o el tiempo esperado entre
fallos. Dado un componente activo y su tasa de fallos correspondiente λ,
entonces obtenemos la PdF de la siguiente forma, ajustándolo a una
distribución exponencial:

PdFT = 1 − e − λT

Para valores de λT pequeños se puede aproximar:

PdFT = 1 − e − λT ≅ λT


3.3 Tabla Resumen de los Métodos Usados para Evaluar las
Pdf

Tipo de suceso Modelo de probabilidad utilizado Datos necesarios

Modelo de Poisson
Suceso inicial que
f ( x ) = P ( X = x ) = e −λ t
(λ t )x
provoca la
x! Número de sucesos x
utilización de un
ocurridos en el tiempo t
componente en siendo λ: frecuencia por unidad de tiempo
standby x= 0,1,2,3...

Distribución binomial
Probabilidad de fallo constante p

n
Componente P ( X = x ) =   p x (1 − p ) n− x
 x
standby que falla  
Número de sucesos de
cuando es Siendo : x = 0,1,..., n
fallo x, del número total de
requerido para n : Número de requerimientos requerimientos N
funcionar (failure
X : Número aleaorio de fallos
to start)
p : Probabilid ad de fallo

n n!
 =
 x  x!( n − x )!
 

“Tasa de fallos standby” o “standby Número de sucesos de
Componente failure rate” fallo x, durante el tiempo
standby que falla total de standby T
mientras está en 1 − eλ t test

p = 1−
estado standby o λ t test
entre una Siendo : λ : tasa de fallos standby
inspección y la
t test : tiempo entre inspecciones
siguiente

Tabla 12- Modelos típicos de probabilidad (1)


Tipo de suceso Modelo de probabilidad utilizado Datos necesarios

Modelo exponencial

Componente que f ( x) = 1 − e−λ t ≈ λ t Número de fallos
falla mientras está ocurridos en el tiempo
siendo λ: tasa de fallos = cte
en operación total de operación T
t: Tiempo de operación

Indisponibilidad
de un Tinspección Duración media de la
componente p= inspección y tiempo entre
debido a Tentre inspecciones inspecciones
inspección
Indisponibilidad
de un
Tiempo total fuera de
componente Ten mantenimie nto servicio debido a
debido a p= mantenimiento mientras el
mantenimiento Ttotal de operación sistema funciona y tiempo
programado
total de operación
(correctivo/preve
ntivo).
Indisponibilidad
de un
componente
µ Tm
p= Número de actuaciones
debido a 1 + µ Tm
de mantenimiento
mantenimiento siendo µ : tasa de mantenimiento durante el tiempo T (para
no programado
Tm : tiempo medio de corte por mantenimiento estimar µ).
(componentes
con monitoreo
“on condition”)

Componente f ( x) = 1 − e−λ t
standby que siendo λ: tasa de fallos stanby = cte Número de fallos por
nunca es unidad de tiempo standby
inspeccionado t: Tiempo de exposición hasta el fallo

Tabla 13- Modelos típicos de probabilidad (2)


Equipos estáticos Sistemas de seguridad o Equipos activos/rotativos
en standby (fallos funcionales)
(Fallos ocultos)

Métodos estadísticos
Bayes X (X)

Exponencial X X

Weibull (X) X

Gumble Corrosión por
picadura/
Estadísticas del
valor extremo

Métodos físicos
Corrosión X

Crack/ fatiga X
Las fugas se tratan igual
Deslizamiento X
que los equipos estáticos
Degradación de las X
propiedades del
material

Solicitación experta X X X

Tabla 14- Métodos utilizados para la evaluación de las PdF para los diferentes tipos
de equipos (X=utilizado frecuentemente, (X) =se puede utilizar)


4 Consecuencias del Fallo

La valoración de las consecuencias de fallo (CdF) tiene como objetivo
principal evaluar el impacto de los modos de fallo.

Si la ocurrencia de un fallo tiene consecuencias importantes, se realizarán
esfuerzos muy considerables para eliminar o minimizar dichas
consecuencias. Esto es especialmente importante en el caso de que el fallo
pueda herir o matar a alguien o incluso si puede provocar efectos serios
en el medio ambiente. Ocurre lo mismo con fallos que interfieren en la
producción o que pueden causar daños secundarios.

Por otro lado, si el fallo únicamente tiene unas consecuencias menores,
puede ser que no se realice ninguna acción proactiva y simplemente se
corria el fallo cada vez que ocurre.

Este enfoque en las consecuencias conlleva la aplicación de una serie de
etapas:
1. Evaluar primeramente los efectos de cada modo de fallo y
clasificarlos en diferentes categorías de consecuencias.
2. El segundo paso será descubrir si se puede realizar una tarea
proactiva que reduzca las consecuencias del fallo hasta unos niveles
que sean aceptados (acción técnicamente factible).
3. Si la acción es técnicamente factible, entonces se debe evaluar si
aplicándola se consigue reducir las consecuencias del modo de fallo
asociado hasta un nivel que justifique el coste directo e indirecto de
realizar la acción proactiva.

Al igual que para las probabilidades de fallo, el análisis de las
consecuencias de fallo se puede basar en modelos físicos, métodos
estadísticos, valoración experta o una combinación de todos ellos.


Para el desarrollo de esta metodología, vamos a dividir las consecuencias
de fallo en cuatro categorías de acuerdo con el efecto del fallo:
• Consecuencias en la seguridad. Consecuencias instantáneas en
personas, fuera o dentro del área de la planta.
• Consecuencias en la salud. Consecuencias a largo plazo en
personas, fuera o dentro del área de la planta.
• Consecuencias en el negocio. Impacto económico que ocasiona el
fallo. Pueden ser costes directos como interrupción de la
producción, horas hombre requeridas para la producción, piezas de
repuesto, etc. o costes indirectos.
• Consecuencias medioambientales. Consecuencias ecológicas
locales o globales.

Por tanto, para cada modo de fallo se deben evaluar las consecuencias en
la seguridad, en la salud, y en el medio ambiente, siendo voluntario
evaluar las consecuencias económicas.
De todas formas, si tenemos como objetivo, realizar una optimización de
los costes de mantenimiento resulta imprescindible evaluar las
consecuencias que el modo de fallo provoca en el negocio (consecuencias
económicas).

El método a utilizar para calcular las consecuencias del fallo (modelos
físicos, métodos estadísticos o valoración experta) depende de las
herramientas disponibles.

Las consecuencias en la seguridad se pueden evaluar mediante
herramientas de simulación y existen métodos de referencia (normalmente
leyes gubernamentales o regulación) para su validación.
Las consecuencias en la salud suelen ser evaluadas mediante valoraciones
expertas ya que no existen métodos de referencia para su valoración.


Las consecuencias en el negocio se pueden modelar mediante análisis
RAM (Reliability, Availability, and Maintainability) con el que se pueden
asignar valores económicos a los fallos ocurridos. Normalmente, la
utilización de valoración experta suele ser el método más eficaz para
evaluar este tipo de consecuencias.

Hemos visto anteriormente que las probabilidades de fallo (PdF) pueden se
calculadas basándose en datos de otras compañías. Sin embargo, este
método no suele ser adecuado para evaluar las consecuencias de fallo
(CdF), debido a que las consecuencias medioambientales, en la seguridad,
y económicas dependen de las condiciones de operación, de la distribución
y situación de la planta, etc. Por lo tanto no existen modelos o datos
genéricos para realizar valoraciones de CdF, sino que depende más del
conocimiento interno que se tenga de la planta y del asesoramiento
experto.

A continuación se muestra una tabla que describe como pueden obtenerse
los datos necesarios para evaluar las consecuencias de un fallo:


Los fallos y accidentes ocurridos en el pasado pueden ser analizados para
obtener históricos de datos.
Dichos datos en general pueden ser:
Genéricos (agrupados en bases de datos)
1.Datos Estadísticas de la compañía (datos provenientes de la instalación)
históricos Resultados de un “benchmarking”
Datos provenientes de prácticas recomendadas.
Los datos históricos se pueden utilizar para:
Determinar directamente las CdF
Para determinar parámetros para los modelos físicos de CdF
Para calibrar los modelos de CdF (atributo o físicos)
Las CdF son evaluadas en cooperación con expertos (Pueden ser expertos de
la propia compañía o de fuera de la compañía).
2.Juicios
Los expertos pueden evaluar directamente las CdF o proporcionar los input a
expertos
necesarios para un árbol de sucesos.

Desarrollo de un modelo determinado para determinar las CdF.
3.Modelos

Tabla 15- Fuentes de información para la evaluación de las CdF

4.1 Consecuencias en la Seguridad
Un modo de fallo presenta consecuencias en la seguridad cuando provoca
una pérdida de funcionalidad u otra circunstancia que pueda herir o
matar a alguien.

Existe un sentimiento creciente entre los trabajadores, dirigentes, clientes
y entre toda la sociedad en general, de que la muerte o la lesión de alguna
persona debido a una actividad industrial no es tolerable. Por tanto, se
debe hacer todo lo posible para eliminar cualquier accidente que provoque
consecuencias en la seguridad de la personas.
En el caso del medio ambiente nos encontramos ante la misma situación.

El análisis de consecuencias en la seguridad debe estudiar los diferentes
tipos de accidentes potenciales en establecimientos industriales que
pueden producir fenómenos peligrosos para las personas.


Los accidentes potenciales se seleccionan a partir de un análisis e
identificación de riesgos. Podemos clasificarlos en los siguientes:
• Fugas o derrames incontrolados de sustancias peligrosas: líquidos o
gases en depósitos y conducciones
• Evaporación de líquidos derramados
• Dispersión de nubes de gases, vapores y aerosoles
• Incendios de charco o "pool fire"
• Dardos de fuego o "jet fire"
• Deflagraciones no confinadas de nubes de gases inflamables o
"UVCE"
• Estallido de depósitos o "BLEVE"
• Explosiones físicas y/o químicas

Normalmente, un accidente de estas características se produce a partir de
algún suceso menor que trae como consecuencia la pérdida de
estanqueidad de algún recipiente, depósito o tubería que contiene alguna
sustancia, lo que produce la fuga o derrame de esta sustancia al exterior.
También es posible un incendio previo o simultáneo a una fuga o incluso,
una explosión previa a la fuga o al incendio. No obstante, en la mayoría de
los casos el primer suceso consiste en una fuga incontrolada de producto.
Si se trata de algún líquido, se vaporiza total o parcialmente, según cual
sea su temperatura respecto a su punto de ebullición y ésta respecto al
ambiente.
En el caso de que reste alguna fracción en fase líquida, ésta se extiende al
mismo tiempo que se evapora con más o menos intensidad, según su
temperatura sea inferior o superior a la del sustrato sobre el que se
extiende.
Si además el líquido es inflamable, existe la posibilidad de que, por
encontrarse una fuente de ignición en las proximidades del punto de fuga,
se produzca un incendio del charco. Si éste es de grandes proporciones,


provoca un flujo de calor radiante peligroso hasta distancias apreciables.
También se producen grandes cantidades de humo y productos tóxicos y
contaminantes.

Si el incendio envuelve o rodea un depósito que contenga algún líquido
inflamable bajo presión y dura el tiempo suficiente, puede ocasionar una
explosión por expansión de vapor del líquido en ebullición, conocida como
BLEVE según su acrónimo inglés.

La rotura catastrófica de un depósito, provocando la fuga masiva de una
sustancia inflamable, puede originar lo que se denomina bola de fuego, en
el caso de que se produzca la ignición de la misma.

Por otra parte, una BLEVE genera una serie de proyectiles de todas
dimensiones, procedentes del depósito siniestrado que pueden causar
graves daños en el entorno si las distancias de seguridad son demasiado
pequeñas o las protecciones inadecuadas.
Si el líquido que se derrama es tóxico, producto de su vaporización, puede
generar una nube de características tóxicas para las personas que se
encuentren en las proximidades del punto de fuga.

Cuando se trata de líquidos inflamables que se evaporan o de fugas de
gases más densos que el aire, la nube de gas se diluye en el aire existente,
haciendo que en determinados instantes y zonas existan mezclas de
combustible y comburente en condiciones de efectuar la combustión. Si
en una de estas zonas se encuentra un punto de ignición puede
desprenderse la cantidad de calor necesaria para acelerar la velocidad de
combustión de forma que se produzca una explosión, denominada
explosión de vapor no confinada o UVCE en su acrónimo inglés.


También es posible si la cantidad premezclada es muy grande, que se
produzca una llamarada o "flash fire", sin efectos explosivos, pero con una
intensa radiación.
Si el gas fugado se halla a alta presión en depósitos o conducciones de gas
(gasoductos) se produce un chorro o fuga inercial que ocupa una larga
zona muy limitada transversalmente, con concentraciones de la sustancia
progresivamente decrecientes al alejarse del origen de la fuga.

En el caso de tratarse de gases inflamables, si se produce su ignición se
forma un dardo de fuego o "jet fire" análogo a un soplete de grandes
dimensiones, aunque de alcance limitado.
Un fallo estructural, fallo de cementación, agente externo, incendio,
proyectil, etc. pueden causar una rotura catastrófica de un depósito,
provocando una fuga masiva que, si se trata de una sustancia inflamable,
puede originar también una bola de fuego caso de producirse la ignición
de la misma.

Además de todo esto, existe la posibilidad de que todos estos fenómenos
afecten, además de a los elementos vulnerables exteriores, a otros
depósitos, tuberías o equipos de la instalación siniestrada, de tal manera
que se produzca una nueva fuga, incendio o explosión en otra instalación
diferente de la inicial, aumentando las consecuencias del accidente
primario. Esta concatenación de sucesos con la propagación sucesiva de
consecuencias es lo que se denomina efecto dominó.

Todo este conjunto de accidentes posibles a partir de una fuga de gas o
líquido se representa en el esquema de sucesos y consecuencias adjunto.


Suceso inicial Tipo de accidente Consecuencias

Ondas de presión

Explosión física o
Explosión Proyectiles
química
Bola de fuego
Radiación térmica

Sobre depósitos Explosión BLEVE Proyectiles

Ondas de presión
Incendio de
charco
Radiación térmica

Fuga de líquido o Derrame al medio Contaminación del
bifásica ambiente medio ambiente

Explosión de vapor no
Ondas de presión
confinada UVCE

Evaporación Dispersión Emisión Sin consecuencias

Nube Tóxica Efectos tóxicos

Fuga de gas
Dardo de fuego Radiación térmica
o vapor

Figura 36- Esquema de modelos para el análisis de las consecuencias en la
seguridad

La mayoría de accidentes graves en los que intervienen sustancias
peligrosas, comienzan con una fuga de su lugar de confinamiento
(depósitos, tuberías, reactores, válvulas, bombas, etc.), por lo que hay que
prestar una especial atención a este fenómeno. Generalmente, cuando se
analiza una fuga se emplea el siguiente diagrama de trabajo:


Modelo de Emisión

Modelo de Dispersión

Modelo de Ignición

Modelo de Efectos (humanos, equipos)

Figura 37- Flujograma para el análisis de una fuga

Estos modelos suelen considerar aspectos como:
• Toxicidad
• Inflamabilidad
• Masa
• Presión
• Volumen
• Densidad de afectados

Los modelos se utilizan para categorizar cada pieza de los equipos en un
nivel de distancia de daño entre I y V.

Clase Significado
I No hay mortalidad, ni siquiera pegado al equipo estudiado
II X % de mortalidad dentro de A metros ( eg. 100 % dentro de 10 metros)

III X % de mortalidad dentro de B metros ( eg. 100 % dentro de 30 metros)

IV X % de mortalidad dentro de C metros ( eg. 100 % dentro de 100 metros)

V X % de mortalidad dentro de D metros ( eg. 100 % dentro de 1000 metros)

Tabla 16- Significado de los niveles de distancia de daño
Los porcentajes “X %” representan la probabilidad de mortalidad.


Los niveles de distancia de daño se combinan con la densidad de
afectados para caracterizar unos niveles de consecuencias de seguridad
“A-E”. Las categorías se definen en número de muertes.

El procedimiento utilizado para determinar la densidad de afectados debe
tener en cuenta el número de personas (densidad de población) en el área
del nivel de distancia de daño y la proporción de tiempo (presencia) que
esas personas se encuentran en el área definida por el nivel de distancia
de daño.

Estudio de la fuga

cat. I cat. II cat. III cat. IV cat. V

Densidad de afectados
• Densidad de población
• Porcentaje de presencia

cat. A cat. B cat. C cat. D cat. E

Figura 38- Flujograma para evaluar las consecuencias de los fallos en la
seguridad

Los modelos para evaluar las consecuencias de los fallos en la seguridad
suelen ser de dos tipos:
• Modelos Atributo
• Modelos basados en principios prioritarios (modelos
químicos/físicos básicos)


Kint y API581 son ejemplos de modelos atributos y Phast/Safeti y Effects
son modelos basado en principios prioritarios.

4.2 Salud
Para la evaluación de las consecuencias en la salud, no existe un modelo
similar al presentado en el caso del análisis de seguridad. Si se
desarrollara un modelo similar al utilizado en el caso de la seguridad, se
deberían identificar los aspectos que afectan a la salud y trasladarlos a un
“índice de salud” que represente los efectos que un evento provocaría en la
salud de las personas a largo plazo. Factores a tener en cuenta podrían
ser el tamaño del escape, el tiempo de exposición y el área afectada.

4.3 Consecuencias Medioambientales
No existe un modelo aceptado para evaluar las consecuencias
medioambientales como en el caso de las consecuencias de seguridad.

Un modelo para la evaluación de las consecuencias medioambientales que
provoca un evento debería tener en cuenta:
• Los efectos a largo plazo de las emisiones
• Características de la sustancia emitida (Se dispone de una
clasificación de sustancias)
• Cantidad de sustancia (masa) liberada
• Tiempo de exposición
• Posibilidad de mediación
• Área afectada
• Tiempo de descomposición de la sustancia en el ambiente

Las consecuencias medioambientales se pueden analizar considerando
los costes asociados las emisiones: costes por multas y correcciones. Las


multas se pueden considerar como el coste del daño medioambiental que
la sociedad define.

Las emisiones podrían también tener graves consecuencias de marketing,
las cuales también deben ser incluidas en la evaluación de las
consecuencias medioambientales.

Figura 39- Relaciones medioambientales en una instalación

La Figura 40 presenta un ejemplo de un árbol de decisión utilizado para
determinar las consecuencias medioambientales. En este modelo se
incluyen los siguientes costes:
Penalización. Depende de la legislación y su aplicación
Publicidad. Depende del tamaño del incidente, del tipo de incidente, de
los efectos visibles, la preocupación posterior, etc.
Costes de reparación:
o Salud: Cuidado de la salud de los afectados, corrección de los
agentes contaminantes del área.


o Tierra: Eliminación de la tierra contaminada, utilización de
técnicas “in-situ”, aislamiento de la tierra contaminada.
o Aguas subterráneas: Eliminación o limpieza de aguas
subterráneas contaminadas, eliminación de tierra,
implementación e técnicas in-situ, aislamiento de tierras
contaminadas.
o Aguas superficiales: Impedir el consumo de agua, limpieza de
los contaminantes a flote, eliminar los sedimentos
contaminados, limpiar el agua contaminada (mediante filtros,
oxidación, etc.)
o Cantidad y tipo de polución dominante para poder realizar una
aproximación de los costes incurridos.

En la Figura 40 utilizamos el término “no relevante” cuando la fuga no
provoca contaminación en el suelo, aire o agua. De cualquier forma si
podría requerir una limpieza dependiendo del tipo de fluido y donde se
encuentre.


Transporte de
No relevante contaminantes a
Contaminación del aire/ través del aire
Efectos en la salud

Sí
No relevante
¿Medidas de Reparación
No protección de los necesaria y posible
suelos? Contaminación del
suelo de la zona
No
Sí
¿Suelo permeable en Sí
la zona?

¿Sustancia
Contaminación
tóxicas? No ¿Agua subterránea Sí
del agua
Sí Sí alcanzable? COSTES
subterránea
No
No relevante •Reparación
Sí ¿Se forma vapor o
Gas? ¿Suelo permeable Sí Contaminación del suelo •Publicidad
fuera de la zona? de fuera de la zona

No •Sanción
No
¿Líquido? ¿Agua superficial Sí Contaminación del agua
cerca? superficial fuera de la zona

No No
No relevante
No relevante

Figura 40- Flujograma para evaluar las consecuencias medioambientales

4.4 Consecuencias Económicas
Las consecuencias económicas pueden calcularse según la siguiente
expresión:
CdFECONÓMICAS = C PP + C P + C S + C I
Donde:
C PP = Coste por pérdida de producción
C P = Coste por fallo primario (daño sobre el elemento que ha fallado)
C S = Coste por fallo secundario ( daños sobre otros elementos o sobre las estructuras de alrededor)
C I = Costes indirectos (reputación en el mercado, etc.)


5 Evaluación del Riesgo

Consideramos el riesgo como la combinación de la probabilidad y la
consecuencia de fallo. Una vez establecidos los modos de fallo y los
escenarios, el riesgo se puede evaluar fácilmente. Una definición de riesgo
puede ser:

Riesgo = Probabilidad del fallo(PdF) * Consecuencias del fallo (CdF)

El riesgo se puede representar de forma gráfica mediante un diagrama de
riesgo, según se muestra en la Figura 41 o mediante una matriz de riesgos
(descrita posteriormente).

Diagrama de riesgos:
PdF Riesgo en
aumento

(2)
Riesgo
Probabilidad

to
en g o
(3) (1)

u m ie s
A er
d
R= K4> K3

R= K3> K2

R= K2> K1
CdF
Curvas de 1. Reducción de la probabilidad de fallo
iso-riesgo
R= PxC =K1
2. Reducción de las consecuencias del fallo
3. Combinación de ambas
Consecuencias

Figura 41- Diagrama de riesgo


En un grafico o en una matriz de riesgo las líneas de “iso-riesgo”
representan un mismo nivel de riesgo. Normalmente el riesgo
representado se asocia a un tipo de consecuencias representado en el eje
horizontal. Se deben considerar consecuencias de tipo:
• Salud y seguridad del personal de la planta y población exterior
• Medio ambiente (corto y largo plazo)
• Efectos económicos (pérdida de producción, coste reparación, …)

Dependiendo de la aplicación, en algunos casos algunos o todos los tipos
de consecuencias podrán ser englobados dentro de una sola matriz de
riesgo. Sin embargo, en la mayoría de los casos, al menos será necesario
distinguir entre consecuencias económicas y el resto de ellas
(consecuencias SHE).

Para la utilización de la matriz de riesgo, se hace necesario definir un nivel
de riesgo que sirva como criterio de aceptación. Dicho nivel, separa las
áreas de riesgo aceptable e inaceptable. Actualmente, muy pocos países y
organizaciones industriales han decidido unos valores numéricos
específicos para definir el nivel de riesgo aceptable (Ej. Holanda y Reino
Unido).

1*10-1
Frecuencia acumulada (P)

1*10-2 Zona de riesgo inaceptable
1*10-3
Zona donde el riesgo debería estar
1*10-4
cuidadosamente controlado
1*10-5
1*10-6
Zona de riesgo aceptable
1*10-7
1*10-8
1 10 100 1000 10000
Número de fallecimientos entre la población

Figura 42- Criterios de aceptación del riesgo


5.1 La Matriz de Riesgo
El diagrama de riesgo se puede utilizar como herramienta de apoyo a la
decisión cuando se analiza el riesgo asociado a los diferentes modos de
fallo.

En el diagrama de riesgo, la PdF se dibuja en el eje de ordenadas y la CdF
en el eje de abscisas. Si dividimos el diagrama de riesgo en una red
mayada, obtenemos una matriz de riesgos con niveles de frecuencias de
fallos, en el eje de ordenadas y niveles de consecuencias, en el eje de
abscisas.

La escala de probabilidades abarca cinco niveles, clasificados de "Muy
baja" a "Muy alta". Dichos niveles se clasifican según dos categorías
fundamentales, tiempo medio entre fallos (MTBF) y probabilidad (f). El
valor del MTBF representa la frecuencia de fallos técnicos y (f) indica la
probabilidad de que ocurra un fallo con consecuencias en la seguridad,
salud o medio ambiente. Este valor (f) se utiliza para tener en cuenta que
no todos los fallos provocan consecuencias en la seguridad, salud o medio
ambiente.
La escala de severidad permite clasificar los fallos según sus
consecuencias (desde las que no tienen ninguna consecuencia más que su
reparación, a las que tienen consecuencias catastróficas). Esta escala
tiene en cuenta las consecuencias de los fallos sobre cuatro aspectos
fundamentales:
• Consecuencias en la Seguridad
• Consecuencias en la Salud
• Consecuencias en el Medio Ambiente
• Consecuencias económicas


Se debe tener en cuenta que las consecuencias en la salud y en la
seguridad no se deben mezclar con las consecuencias económicas. Por
tanto se necesita usar diferentes escalas en el eje de consecuencias o
utilizar diferentes matrices de riesgo para cada tipo de riesgo (seguridad,
salud, medio ambiente y negocio).

Matriz de riesgos:
Consecuencias
A B C D E F

Muy alta S S H H H H
Probabilidad

Alta M S S H H H

Moderada M M S S H H

Baja L M M S S H

Muy baja L L M M S S

Figura 43- Matriz de Riesgos

Sobre la matriz de riesgos, debemos definir el perfil de riesgos que
estamos dispuestos a aceptar, trazando una línea que marcará el límite de
aceptación. Dicho perfil quedará definido por la frontera entre las
consecuencias que estamos dispuestos a aceptar y las que no, en función
de una probabilidad determinada para su ocurrencia.

Tras haber trazado el perfil de riesgo, trazamos también el perfil formado
por las líneas inferiores de las casillas adyacentes a la línea de riesgo. Con
ello, la matriz de riesgo queda dividida en cuatro zonas:
• La zona H: Situada en la parte superior derecha de la matriz.
Corresponde a los fallos que tienen consecuencias inadmisibles,


bien por la severidad de las mismas o bien por la probabilidad que
tengan de ocurrir. No podemos admitir un fallo cuyo riesgo quede en
esta zona, por eso esta zona es la de mayor prioridad de actuación.
Hemos de eliminar o disminuir sus consecuencias o frecuencia de
aparición.
• La zona S: Corresponde a fallos con un riesgo no deseable y
solamente tolerable si no se puede realizar ninguna acción para
reducir el riesgo o si el coste de hacerlo es muy desproporcionado en
relación a la reducción que se conseguiría.
• La zona M: Corresponde a los fallos con riesgo aceptable. El óptimo
sería que todos los fallos tuviesen sus consecuencias dentro de esta
zona, pues representa la relación óptima desde el punto de vista
riesgo-coste.
• La zona L: Situada en la parte inferior izquierda de la matriz. Esta
zona corresponde a fallos con riesgo aceptable, aunque estaríamos
dispuestos a aceptar riesgos mayores.
Si estamos realizando algún tipo de tarea de prevención para
conseguir que el riesgo se sitúe en esta zona, podríamos plantearnos
gastar menos en dichas tareas, pues estaríamos dispuestos a
aceptar una severidad mayor (desplazándose hacia la derecha de la
matriz), o una probabilidad de ocurrencia mayor (desplazándose
hacia arriba en la matriz de riesgo), o ambas cosas al mismo tiempo.

Esta división de la Matriz de Riesgo servirá para establecer prioridades a
la hora de aplicar metodologías de mantenimiento y para la optimización
de puntos débiles (para determinar los rediseños a realizar para eliminar
consecuencias inaceptables).


Se puede apreciar en la matriz de riesgos que la situación óptima sería
que todos los sucesos se situaran en la zona M o L. Sin embargo, no
debemos olvidar que el proceso es dinámico y que se ha de adaptar a las
circunstancias cambiantes del entorno. Por ello, cuando el entorno cambia
puede también cambiar el perfil de riesgo y desplazarse hacia un lado u
otro. Ante estos cambios, las políticas de mantenimiento que antes eran
adecuadas pueden ahora dejar de serlo.

Los niveles de las consecuencias de fallo se tabulan según la Tabla 17:

Consecuencias
Nivel Seguridad Salud Medio Ambiente Económicas

Sin efectos/ ningún
A Sin efectos Sin efectos < 10 K€
herido

Heridos leves/ Posibilidad de problemas de Ligero daño dentro de
B 10-50 K€
Tratamiento médico salud temporales una zona controlada

Lesiones leves con Posibilidad de problemas de Ligero daño, con una
C 50-100 K€
hospitalización salud permanentes infracción o denuncia

Lesiones importantes Efectos significativos con
Mucha probabilidad de
D con daños repetidas infracciones y 100-250 K€
problemas de salud permanentes
irreversibles muchas denuncias

Discapacidad total Mucha probabilidad de Efectos importantes con
E permanente /De 1 a problemas de salud permanentes infracciones prolongadas 250-300 K€
3 víctimas mortales con alguna víctima mortal y daños generalizados
Múltiples víctimas problemas de salud permanentes Efectos masivos con > 500 K€
F con múltiples víctimas mortales
mortales daños severos persistentes

Tabla 17- Niveles de consecuencias de fallo

Anteriormente se ha comentado que las consecuencias en la salud y en la
seguridad necesitan usar diferente escala que las consecuencias
económicas. A continuación se propone un método que permite englobar
los cuatro tipos de consecuencias, con el objetivo de utilizar sólo una
matriz de riesgos para la evaluación de cada modo de fallo.


A partir de la Tabla 18 obtenemos un nivel (A, B, C, D E o F) para cada
uno de los cuatro tipos de consecuencias. Dichos niveles los podemos
combinar según se muestra en la tabla siguiente, de forma que obtenemos
un valor cuantitativo global (de 0 a 100) de las consecuencias del modo de
fallo estudiado.

Máximo consecuencias de Seguridad/Salud/Medio Ambiente
A B C D E F
consecuencias

A 0 10 45 75 90 100
económicas

B 10 25 50 80 90 100
C 20 35 70 85 95 100
D 50 65 75 90 98 100
E 75 85 90 95 100 100
F 85 90 100 100 100 100

Tabla 18- Combinación de consecuencias de fallo

Asimismo, podemos transformar el valor cuantitativo obtenido en un nivel
definitivo que nos sirva de entrada para la matriz de riesgos global. Para
ello, utilizamos los valores numéricos obtenidos de la tabla anterior, donde
1 representa las mínimas consecuencias y 100 las máximas.

0 → 24 A
25 → 49 B
50 → 69 C
70 → 84 D
85 → 94 E
95 → 100 F

Tabla 19- Niveles de consecuencias globales


Los niveles de las probabilidades de fallo se tabulan según la Tabla 20

Nivel Definición MTBF (años) y f
f ≥ 0.1
Muy alta Ocurre varias veces al año en esta planta
MTBF <1 año

Ocurre al menos una vez cada tres años en esta 0.015 ≤ f < 0.1
Alta
planta 1 ≤ MTBF ≤ 3
0.01 ≤ f < 0.015
Moderada Ha ocurrido alguna vez en esta planta
3 < MTBF ≤ 10

No ha ocurrido nunca en esta planta, pero es 0.005 ≤ f < 0.01
Baja probable que ocurra según la experiencia en
esta industria 10 < MTBF ≤ 28

No ha ocurrido nunca en esta planta, y es f < 0.0005
Muy baja improbable que ocurra según la experiencia en
esta industria MTBF > 28

Tabla 20- Niveles de probabilidades de fallo

Cuantificación del riesgo
Para dar un valor numérico a las consecuencias, utilizamos los valores
numéricos obtenidos de la Tabla 18, (donde 1 representa las mínimas
consecuencias y 100 las máximas) y los elevamos al cuadrado
expandiéndolos a un rango de 0-1000.

La razón de elevar al cuadrado los valores, es que las consecuencias de las
ocurrencias no se distribuyen de forma lineal. Es decir, una evolución de
25 a 35 en el nivel de consecuencias, no debe tener la misma importancia
que pasar 85 a 95. De esta forma, elevando al cuadrado los niveles,
obtendríamos una evolución de 625 a 1225 (una diferencia de 600) frente
a una de 7225 a 9025 (una diferencia de 1800).
Este proceso no tiene influencia en el ranking de riesgos que obtendremos
pero sí, modifica la contribución que cada modo de fallo aporta al riesgo
total de la planta.


El riesgo para cada modo de fallo lo evaluamos de la siguiente manera:

1
Riesgo = Consecuencia *
MTBF (años) * 365

De tal forma que las escalas podrían quedar de la siguiente manera:

Consecuencias

0 → 576 577 → 2 4 0 1 2401 → 4 7 6 1 4762 → 7 0 5 6 7057 → 8 8 3 6 8837 → 1 0 0 0 0
Probabilidad (MTBF años)

MTBF<1 S S H H H H

1 ≤ MTBF ≤ 3 M S S H H H

3<MTBF ≤ 1 0 M M S S H H

10<MTBF ≤ 2 8 L M M S S H

MTBF>28 L L M M S S

Figura 44- Cuantificación de la Matriz de Riesgos

Objetivos
La matriz de riesgos se utiliza para identificar en la fase de evaluación los
equipos de alto riesgo y realizar una evaluación detallada de los
programas de inspección y mantenimiento. A partir de ella se puede:
Obtener valoraciones de riesgo para las principales funciones y modos
de fallo. (Este es un método muy útil para documentar los riesgos
identificados).
Identificar los equipos más críticos, sobre los cuales, se deberán tomar
acciones de reducción de riesgos.
Determinar programas formativos que deben realizar los empleados.
Evaluar los programas actuales de inspección y mantenimiento y
sugerir la implantación de nuevos programas.


Evaluar la frecuencia con que se realizan las tareas de inspección y
mantenimiento y sugerir nuevas frecuencias.
Descubrir áreas con exceso o falta de mantenimiento.
Indicar los cambios en el diseño que serían necesarios.
Realizar Benchmarking con otras instalaciones parecidas.

Todo ello conduce al objetivo fundamental del RBM, conseguir una
optimización del mantenimiento. Es decir reducir el gasto en
mantenimiento, sin que la confiabilidad (fiabilidad, disponibilidad,
mantenibilidad y seguridad) de la planta no sólo no se vea afectada, sino
que incluso sea mejorada.

A partir de los resultados obtenidos en la matriz de riesgo podemos
proponer el tipo de mantenimiento que se debe aplicar al componente
asociado al modo de fallo correspondiente, según se muestra en el
esquema desarrollado en la Figura 45:


•Mantenimiento proactivo,
Sí •Análisis Causa Raíz
¿Factible tareas proactivas, •Monitorización continua
¿ Zona H de Sí para reducir el riesgo?
la matriz? •Reducción de probabilidad
•Reducción de consecuencias No •Rediseño obligatorio

•Mantenimiento
predictivo/ proactivo
No
•Monitorización
•Mantenimiento preventivo programado
de condición
Sí

¿Técnicamente factible
•Tareas de
Sí y económicamente
sustitución
justificable tareas de
¿Técnicamente factible Sí programadas
¿Técnicamente factible revisión y resustitución
y económicamente o combinación
y económicamente al estado inicial para
No justificable tareas de tareas
justificable la detección evitar el fallo?
Sí de sustitución
del fallo potencial durante programada o
el funcionamiento? No combinación de tareas No
para evitar el fallo? •Rediseño
¿ Zona S de obligatorio
la matriz?

•Mantenimiento preventivo programado
No Sí

¿Técnicamente factible
•Tareas de
y económicamente
Sí sustitución
¿ Zona M de justificable tareas
programadas o
la matriz ? de revisión y resustitución ¿Técnicamente factible
Sí combinación
al estado inicial para y económicamente
de tareas
reducir la tasa de fallos ? justificable tareas de
No No sustitución
programada o
•Mantenimiento correctivo combinación de tareas •Rediseño
No
•Mantenimiento rutinario para reducir la tasa deseable
•Funcionamiento hasta el fallo de fallos?

Figura 45- Diagrama de decisión


Este marco de decisión cubre tres propósitos importantes:
Asegura una evaluación sistemática de las necesidades de las
actividades de mantenimiento preventivo.
Asegura una evaluación consistente a través de todo el análisis.
Simplifica la documentación de las conclusiones alcanzadas.

El programa de inspección y mantenimiento resultante se establece para
evitar fallos en los equipos y para satisfacer requerimientos estatutarios.
Sin embargo, no se dirige a los fallos introducidos durante la
operación o el mantenimiento o por factores externos (terremotos,
inundaciones, etc).

Criterio de aceptación
Una vez que los planes de inspección y mantenimiento han sido
implantados, se debe comprobar que la planta o las instalaciones
satisfacen unos requerimientos de seguridad, salud y medio ambiente
conocidos como criterios de aceptación. Estos criterios corresponden con
la política concreta de la empresa y con las regulaciones nacionales e
internacionales. En principio, los requerimientos internos de la propia
compañía deberían ser más estrictos que la legislación.

Los criterios de aceptación de seguridad, salud y medio ambiente suelen
venir impuestos a nivel de toda la instalación o toda la compañía. En la
planificación de la inspección y mantenimiento se deben analizar los
criterios en cada nivel de los equipos. Esto se puede hacer de dos formas
diferentes:
1. Realizar un análisis detallado a cada elemento de los riegos
relacionados con la seguridad, salud y medio ambiente y evaluar
como las actividades de inspección y mantenimiento afectan al
riesgo de dichos elementos. Este método es muy minucioso y


riguroso pero caro, sobre todo si se tienen que analizar muchos
elementos.
2. Repartir los riegos relacionados con la seguridad, salud y medio
ambiente entre los elementos. Este método es relativamente simple
pero menos riguroso que el anterior. La estimación se puede
mejorar teniendo en cuenta aspectos como los tiempos de
exposición.

La responsabilidad de definir unos criterios globales de aceptación debe
ser de las autoridades o del equipo de gestión de la planta y no del equipo
de planificación de mantenimiento.


6 Actividades de Mantenimiento y Reducción de
Riesgos

Un objetivo fundamental del RBM es la identificación de actividades que
reduzcan los niveles de riesgo. La reducción del riesgo se consigue
mediante:
Reducción de la probabilidad del fallo (1).
Reducción de las consecuencias del fallo (2).
Una combinación de ambas (3).

PdF

(2) Riesgo

(3) (1)

CdF

Figura 46- Formas de reducir el riesgo

Las actividades de mantenimiento e inspección influyen
fundamentalmente en la probabilidad de fallo. Sin embargo, conseguir
modificar las consecuencias del fallo normalmente implica realizar
cambios de diseño, lo cual no se consigue fácilmente en la fase
operacional.


Las actividades de reducción de riesgos se basan en encontrar tareas de
prevención o rediseño que desplacen los fallos correspondientes a la zona
“H” de la matriz, hacia la zona “S” o “M” (reduciendo así, su severidad o su
probabilidad).
Asimismo, se puede plantear reducir el gasto en las tareas
correspondientes a fallos de la zona “L”, tratando de llevarlas a la zona “M”
(estamos dispuestos a aceptar una probabilidad y/o un riesgo mayor).

El marco de decisión, a la hora de reducir riesgos debe tener en cuenta los
siguientes factores:
Oportunidad para eliminar causas de fallo
Riesgo del personal durante la ejecución de las actividades de
inspección y mantenimiento
Riesgo de introducir nuevas causas de fallo.

Este marco de decisión se muestra de forma gráfica en la Figura 47.

Implementar:
¿Se puede identificar una causa de fallo SI • Procedimientos
y su eliminación es efectiva en costes? • Modificaciones
• Condiciones de operación
NO

Establecer una
estrategia de mantenimiento

SI ¿Es posible la sustitución NO
de la estrategia Rediseño
de mantenimiento?

¿La estrategia de mantenimiento NO
implica bajo riesgo para el personal
y no introduce nuevos fallos?

SI
Aplicar

Figura 47- Marco de decisión para reducción de riesgos


La experiencia en la industria petroquímica demuestra que eliminando las
causas de fallo, se puede mejorar considerablemente el rendimiento de la
planta. Las razones de esto, es que si se consigue erradicar las causas de
fallo también eliminas el correspondiente fallo lo que lleva a aumentar el
tiempo de disponibilidad de la planta y a disminuir el mantenimiento. De
esta forma las actividades restantes de mantenimiento se pueden realizar
de manera más eficiente y se puede aumentar la proporción de actividades
de mantenimiento programado.

Si no se puede sustituir una actividad de mantenimiento por técnicas de
monitorización, se pueden tomar medidas organizativas como la formación
con el fin de reducir los riesgos del personal durante el mantenimiento y
los riesgos de introducir fallos durante le mantenimiento.

Hemos visto anteriormente que a partir de los resultados obtenidos en la
matriz de riesgo, podemos definir diferentes estrategias de mantenimiento,
dependiendo de la criticidad del componente o equipo.
A continuación vamos a analizar las diferentes estrategias que se pueden
tomar:
Mantenimiento rutinario
Prueba/Inspección regular de funcionamiento (elementos stand-by)
Mantenimiento preventivo
Mantenimiento predictivo y basado en condición


6.1.1 Mantenimiento Rutinario

El mantenimiento rutinario comprende actividades de mantenimiento
rutinario que no requieren cualificaciones, autorizaciones o herramientas
especiales. El mantenimiento rutinario puede incluir:
Limpieza
Apretar las conexiones
Comprobar los niveles de líquidos
Engrase
Lubricación
Observaciones visuales
Etc.

El mantenimiento rutinario es efectivo a nivel de costes y proporciona una
herramienta importante para detectar la degradación de componentes
(vibración, ruido, olor, fugas, etc.). Por tanto ayuda a evitar la ocurrencia
de fallos con consecuencias graves (seguridad, salud, medio ambiente,
económicas).

Por otro lado, El hecho de interrumpir el funcionamiento de los equipos
para realizar mantenimiento rutinario puede introducir nuevos fallos en
los equipos. Además, el personal que realiza el mantenimiento rutinario
también está expuesto a ciertos riesgos.


6.1.2 Inspección Regular de Funcionamiento de Elementos Stand-by

Los sistemas de seguridad y repuesto no son como los demás sistemas, ya
que sus modos de fallo más importante son los fallos ocultos. Estos
sistemas por tanto, se prueban para verificar si estarán disponibles para
funcionar en el momento que se les necesite.
La disponibilidad requerida o el MFDT (Mean Fractional Dead Time) para
estos sistemas de seguridad y repuesto se basa en el cumplimiento de
unos niveles de riesgo aceptables.

El intervalo de inspección para un sistema de este tipo viene dado por la
fórmula:
2 ⋅ MFDT
τ=
λ
Donde:
τ es el intervalo de inspección/mantenimiento
MFDT es el “Mean Fractional Dead Time” o disponibilidad requerida
λ es la tasa de fallos.

La tasa de fallos, λ, se puede obtener a partir de la experiencia en la
operación o a partir de bases de datos de fallos genéricas (OREDA). Sin
embargo existen sistemas para los cuales resulta complicado obtener la
tasa de fallos, como:
Botes salvavidas
Bombas antifuego
Generadores de emergencia


Resulta más sencillo obtener datos de los fallos de los siguientes
componentes:
Válvulas de seguridad
Detectores de gas
Detectores de calor

Con el fin de aumentar la base estadística del análisis, se deben agrupar
los resultados de las pruebas realizadas a equipos similares de la planta
bajo las mismas condiciones. Por ejemplo, se pueden agrupar todos los
detectores de gas que se encuentran situados en una misma zona de la
planta. De esta forma, la tasa de fallos específica observada en la planta
se calcula a partir del número de pruebas fallidas y el número de pruebas.
Ejemplo:

Sistema de Criterio de
Unidades Medida
seguridad aceptación

Válvula de seguridad Fallos / 100 tests 4 3.77

Detector de gas Fallos / 100 tests 2 1.12

Tabla 21- Resultados de pruebas y criterio de aceptación para sistemas de
seguridad

Si la tasa de fallos observada implica un riesgo superior al aceptable, se
deberá reducir el intervalo de inspección. Si por el contrario la tasa de
fallos observada implica un riesgo inferior al aceptable, se podría
aumentar el intervalo de inspección.


6.1.3 Fallos Relacionados con la Edad y Mantenimiento Preventivo

En general, los patrones de fallo que relacionan la probabilidad de fallo
con la vejez del componente se aplican a elementos muy simples o a
complejos que sufren un modo de fallo dominante. En la práctica esto
suele ocurrir en condiciones de desgaste directo, es decir, cuando el
equipo está en contacto con el producto (impulsores de las bombas,
superficies interiores de tuberías, válvulas de seguridad, etc..).

El desgaste también puede ir asociado a la fatiga, la corrosión, oxidación y
evaporación.

Figura 48- Patrones de fallo relacionados con la edad

La fatiga afecta a equipos que están sometidos a ciclos de carga de alta
frecuencia (normalmente metálicos). La corrosión y oxidación depende de
la composición química del equipo, de la protección que tenga y del
ambiente en el que este funcionado. La evaporación afecta a disolventes y
a los productos petroquímicos ligeros.


Para reducir la incidencia de este tipo de modos de fallo, podemos realizar
dos tipos de mantenimiento preventivo:
• Tareas de revisión y resustitución al estado inicial
• Sustitución programada

Los modos de fallo que se pueden ajustar a los patrones de fallo de la
Figura 48, presentan una probabilidad alta de ocurrencia a partir del final
de su “vida útil” (ver sección 3).

En general, en este tipo de situaciones, es posible tomar alguna acción
antes de que el componente entre en la zona de “desgaste” con el objetivo
de evitar el fallo o al menos las consecuencias de este.

Las tareas de revisión y resustitución al estado inicial son acciones
cuyo objetivo es restaurar las capacidades iniciales de un componente
cuando este llega a una edad específica, independientemente del estado
aparente en el que se encuentre.

En algunos casos no es eficiente económicamente o es simplemente
imposible restablecer las capacidades iniciales de un componente, una vez
éste, haya alcanzado el final de su vida útil. En esta situación, la
capacidad inicial sólo se puede restablecer sustituyéndolo por uno nuevo.

Las tareas de sustitución programada son acciones cuyo objetivo es
reemplazar un componente por uno nuevo cuando este llega a una edad
específica, independientemente del estado aparente en el que se
encuentre.


6.1.3.1 Tareas de Revisión en Equipos Rotativos

Las tareas de revisión normalmente consisten en varias actividades
aplicadas sobre elementos rotativos grandes. Las revisiones se suelen
hacer en base a unos intervalos establecidos y sin haber llevado a cabo
antes una evaluación en condición.

El mantenimiento programado, por tanto es una actividad planificada pero
puede ser también no planificada si se observan unas condiciones de
funcionamiento anormales (vibraciones, etc..) o si el equipo ha estado
funcionando fuera de su curva de operación y su probabilidad de fallo ha
aumentado.

Las revisiones se utilizan para identificar y retirar elementos que pueden
provocar un daño. Las unidades rotativas grandes suelen ser vulnerables
a una gran cantidad de fallos. Además, los fallos en equipos rotativos
suelen tener un impacto económico grande porque presentan tiempos
largos de reparación con costes muy elevados. Por este motivo la
estrategia de revisiones es muy recomendable para equipos que presentan
elementos rotativos.

Se deberá tomar especial atención a las causas de fallo de consecuencias
más altas y se deberían identificar indicadores eficientes de esas causas
de fallo. Asimismo, los intervalos de inspección y mantenimiento se deben
determinar basándose en las causas de fallo con los riesgos más altos.
Con el fin de disminuir el riesgo durante las pruebas y revisiones de
equipos rotativos, se deberían establecer barreras técnicas y organizativas
para asegurar que no sea posible que se arranque la máquina.


Las revisiones se suelen realizar en equipos como:
Turbo generadores
Motores
Turbinas
Compresores
Etc.

Las actividades típicas dentro de estas revisiones son:
Cambio de aceite
Chequeo visual de apoyos, rodamientos y cojinetes
Re-aseguramiento de las partes que se hayan aflojado.
Etc.

6.1.4 Mantenimiento Proactivo y Tareas Predictivas

Como se ha estudiado anteriormente, los últimos avances en
mantenimiento demuestran que los equipos complejos tienen mayor
probabilidad de sufrir fallos aleatorios que los equipos simples.
La complejidad de los equipos utilizados actualmente hace que en la
práctica un número muy elevado y creciente de modos de fallo se ajusten
a patrones como los que se muestran en la Figura 49:

Figura 49- Patrones de fallo no relacionados con la edad


La característica más importante de los patrones representados en la
figura anterior, es que después del período inicial, hay muy poca o
ninguna relación entre fiabilidad y edad de operación del componente.

En este tipo de patrones de fallo no existe una “edad de desgaste”
establecida, en la cual haya que revisar o reemplazar el componente. Por
tanto realizar un mantenimiento preventivo programado deja de tener
sentido en estas circunstancias. De hecho, realizar revisiones
programadas podría aumentar la tasa de fallos introduciendo mortalidad
infantil en sistemas que eran estables.

La necesidad de prevenir los fallos para este tipo de sistemas, hace que se
estén aplicando de manera creciente estrategias de mantenimiento
predictivo y mantenimiento en condición.

6.1.4.1 Mantenimiento basado en la condición

Aunque como se ha explicado en el apartado anterior, muchos modos de
fallo no están relacionados con la edad de operación, la mayoría de ellos sí
que dan algún tipo de aviso cuando el fallo esta a punto de ocurrir.
Si este aviso se puede detectar a tiempo, entonces será posible realizar
algún tipo de acción para prevenir el fallo o para evitar las consecuencias.

La Figura 50 muestra el proceso de ocurrencia de un fallo. Este proceso se
llama curva de fallo potencial-funcional o curva P-F, ya que muestra
como el fallo comienza, se deteriora hasta un punto, a partir del cual
puede ser detectado (punto “P” o punto de fallo potencial) y a partir de ahí,
si no es detectado o corregido, continúa el deterioro (normalmente más
rápido) hasta llegar al punto de fallo funcional (punto “F”).


Punto donde Punto donde el
comienza el fallo fallo comienza a
ser detectable
(Fallo potencial)
P

Intervalo P-F

Punto donde se
Condición

produce el fallo
(Fallo funcional)
F

Tiempo

Figura 50- Curva de fallo potencial-funcional

Si se detecta un fallo potencial entre el punto P y F de la curva, es posible
tomar acciones para prevenir el fallo o evitar sus consecuencias. Con el
objetivo de detectar estos fallos potenciales se han desarrollado las tareas
de mantenimiento basadas en la condición.

Este tipo de mantenimiento, se basa en dejar en servicio los equipos
mientras se recogen continuamente valores de los parámetros
característicos de su funcionamiento. De esta forma se trata de prever
(mantenimiento predictivo) cuando el equipo va a fallar a partir de su
comportamiento.

Además del punto de fallo potencial, es necesario considerar el tiempo que
transcurre entre que se alcanza dicho punto (fallo detectable) y el
momento en el que se produce el fallo funcional. Este intervalo se
denomina “intervalo P-F” o “período de aviso”.


Las tareas “en condición” se deben realizar con una periodicidad menor
que el “intervalo P-F”. En caso contrario, se corre el riesgo de no detectar
el fallo potencial antes de que se produzca el fallo funcional.
Por otro lado, si realizamos las tareas “en condición” de manera
demasiado frecuente, estaremos gastando recursos de forma innecesaria.

En la práctica suele ser suficiente utilizar una frecuencia de inspección
igual a la mitad del “intervalo P-F”. Esta frecuencia asegura que siempre
se detectará el fallo antes de que ocurra, proporcionando además tiempo
de reacción suficiente para actuar en la prevención del fallo.

El intervalo de tiempo mínimo que podría quedar entre el descubrimiento
de un fallo potencial y la ocurrencia del fallo funcional se denomina
“intervalo P-F neto”. Este intervalo determina el tiempo disponible para
realizar acciones que puedan evitar la ocurrencia del fallo o sus
consecuencias.

Intervalo de inspección Intervalo P-F
= 6 meses 9 meses

P
Intervalo P-F
Neto = 3 meses
Condición

F

Tiempo

Figura 51- Intervalo P-F neto


El Mantenimiento Basado en la Condición tiene las ventajas de que las
piezas no son reemplazadas o reparadas hasta que sea absolutamente
necesario y que el tiempo de parada de producción por mantenimiento es
mínimo.
Por otra parte, el CBM (Condition Based Maintenance o Mantenimiento
Basado en la Condición) requiere un sistema capaz de interpretar las
medidas tomadas y un modelo detallado del mecanismo de degradación de
los componentes para ser capaz de predecir las probabilidades de fallo.

Los tipos más comunes de CBM son:
Inspección del contenido de tanques
Análisis de vibraciones
Análisis de aceite
Monitorización de los parámetros del proceso como temperatura y
presión

6.1.5 Proceso Iterativo de Inspección

Las inspecciones normalmente se realizan en tuberías y depósitos donde
no hay o hay muy poca redundancia, por lo que cualquier fallo puede
causar una considerable pérdida de producción.

Además la mayoría de los accidentes con muertes en la industria
petroquímica y en la industria de procesos están causados por explosiones
provenientes de fugas de equipos presurizados. La principal razón para
inspeccionar los equipos presurizados es por tanto detectar las
degradaciones que pueden provocar fallos con consecuencias potenciales
graves (seguridad, salud, medio ambiente, económicas) con el objetivo de
poder prevenir el fallo.


Si las inspecciones revelan un daño mayor al esperado, entonces será
necesario realizar inspecciones más exhaustivas.
Los elementos con bajo riesgo no forman parte del proceso de inspección
iterativo.

La evaluación histórica inicial se realiza antes de que se desarrolle el
programa de inspección y debe tener en cuenta los siguientes factores:
Resultados de inspecciones anteriores
Procesos de daño
Condiciones de operación
Alcance de la inspección (probabilidad de detección)

El proceso iterativo de inspección se muestra en la Figura 52.


Proceso Iterativo de Inspección
Evaluación histórica
Resultados anteriores
Inicio Procesos de daño Programa de inspección
Condiciones de operación
Alcance de la inspección
Inspección

NO
Evaluación
¿Programa Nuevos descubrimientos
de inspección Progreso del daño de los descubrimientos
efectivo? existentes
Eficacia del alcance de la inspección
Eficacia del método de inspección
SI

Cambio de condiciones
Predicción

Actividades de mitigación
Sustituciones CdF
Cambio de proceso

X
MTBF

Establecimiento de
PdF

plan/estrategia para
continuar con inspecciones NO

SI ¿Descubrimiento
aceptable hasta
la próxima
inspección?

Figura 52- Proceso iterativo de inspección


6.1.6 Proceso Iterativo de Revisión del Riesgo

La efectividad del programa de inspección y mantenimiento debe ser
evaluada regularmente. Si una unidad tiene un elevado número de fallos
inesperados, entonces el mantenimiento tiene una efectividad baja. Si se
observa algo inusual (vibración) o la unidad ha funcionado fuera de su
curva de operación normal habrá que tenerlo en cuenta en la evaluación
de la probabilidad de fallo (y de riesgo).

El proceso iterativo de revisión se muestra en la Figura 53.

Proceso de análisis
Ev
MTBF Cd alu
F ac
•Evaluación basada en históricos es ión
tá
t i c de
o ri e
Inicio sg
os
c on
PdF
•Anomalías descubiertas CdF
•Condiciones de operación inusuales

X
MTBF
PdF

Nuevas actividades
Cambio de condiciones
de mantenimiento (PM)

Evaluación factores de reducción de riesgos
•Eliminación fallos repetitivos NO ¿Riesgo
•Identificación avisos tempranos aceptable?
•Optimización intervalos mantenimiento

SI

Actividad de mantenimiento (PM) habitual

Figura 53- Proceso iterativo de revisión


Los siguientes factores podrían causar una efectividad pobre del
mantenimiento:
Actividades o métodos de mantenimiento inapropiados
Intervalos inapropiados para las actividades o métodos de
mantenimiento existentes.

Los nuevos métodos de mantenimiento deben tener como objetivo
descubrir el desarrollo de los fallos lo antes posible con el fin de
maximizar el tiempo de respuesta antes de que ocurra el fallo.


6.2 Optimización del Mantenimiento
La efectividad y la economía del mantenimiento preventivo puede
maximizarse teniendo en cuenta la distribución de los tiempos de fallo de
los elementos sujetos a mantenimiento y de la tendencia de la tasa de
fallos del sistema.
Habíamos definido como tasa de fallos o tasa de riesgo, la frecuencia (nº
de ocasiones por año) en que un posible fallo se materializa.
Si un componente tiene una tasa de riesgo decreciente, ninguna
sustitución incrementará la probabilidad de fallo. Si por el contrario, la
tasa de riesgo es constante, la sustitución no representará ninguna
variación en la probabilidad de fallo y si un componente tiene una tasa de
riesgos creciente, programando su sustitución en el momento adecuado se
incrementará teóricamente la fiabilidad del sistema.

Figura 54- Relaciones entre la fiabilidad y los programas de sustitución.


• Caso (a) Tasa de riesgo decreciente: El programa de sustitución
incrementa la posibilidad de fallo
• Caso (b) Tasa de riesgo constante: Programa de sustitución no
afecta la probabilidad de fallo
• Caso (c) Tasa de riesgo creciente: Programa de sustitución reduce la
probabilidad de fallo
• Caso (d) Tasa de riesgo creciente con tiempo de fallos superior a m:
Programa de sustitución hace que la probabilidad de fallo sea cero

Todas estas consideraciones son teóricas. Se asume que las actividades de
sustitución no introducen nuevos defectos y que las distribuciones de los
tiempos de fallo están exactamente definidas. Sin embargo, es obvio que
se debe tener en cuenta las distribuciones de los tiempos de fallo de los
componentes en la estrategia de la planificación del mantenimiento
preventivo.

De cara a optimizar las sustituciones preventivas, es conveniente conocer
los siguientes puntos de cada parte de la instalación:
• Los parámetros de las distribuciones de fallo para los modos de fallo
principales. Para la distribución log-normal la media y la desviación
estándar y para la distribución de Weibull los parámetros de forma
ß, de escala o vida característica η y el de localización o vida mínima
t0.
• Efectos de todos los modos de fallo
• Coste de cada fallo
• Coste del programa de sustituciones
• Efecto probable del mantenimiento en la fiabilidad: hemos
considerado hasta ahora componentes que no avisan en el momento
de iniciarse su fallo. Si mediante inspecciones, pruebas no
destructivas, etc. se puede detectar un fallo incipiente, también se
deberán considerar:


o Modo en que los defectos se encadenan hasta provocar el fallo
o Coste de las inspecciones o pruebas

Para conseguir una mejora continua del mantenimiento preventivo
podemos utilizar una serie de herramientas. Destacamos las siguientes:
• Retroinformación de los ejecutores de los trabajos
• Análisis de las causas de las averías (Análisis Cusa-Raíz)
• Introducción de modificaciones
• Estudio de la evolución del coste de mantenimiento
• Programa de sugerencias para mejorar los procedimientos
• Análisis de la eficacia de los procedimientos

6.2.1 Optimización del Mantenimiento para Componentes Activos

Para los componentes activos/rotativos donde los riesgos de seguridad,
salud y medio ambiente son aceptables, las actividades de mantenimiento
e inspección se optimizan con respecto al impacto económico.
Suponiendo que el tiempo hasta el fallo se distribuye de forma
exponencial, la distribución exponencial no se puede combinar con la
optimización tradicional de costes. Por este motivo se recomienda realizar
el siguiente enfoque:

Coste total equipos = Coste mant. preventivo + Coste Fallo

Para cada estrategia de mantenimiento (donde m1, m2, m3 …mi indican
actividades e intervalos de mantenimiento preventivo) se puede determinar
una tasa de fallos λ(mi), según se ilustra en la Figura 55.


Tasa de Fallos λ(m)

m1

m2

m3

Volumen/esfuerzo mantenimiento

Figura 55- Variación de la tasa de fallos λ(m) según estrategias de mantenimiento
(m1, m2, m3)

Los costes anuales medios o esperados asociados a un programa de
inspección y mantenimiento se calculan como:

[ ]
E Coste total equipos (m i ) = Coste mant. preventivo (m i ) + Coste Fallo * λ(m i )

Siendo:
Coste mant. Preventivo (mi) = Coste anual del mantenimiento preventivo
asociado al programa de mantenimiento mi.
λ(mi) = Número medio de fallos anuales que se producen cuando se aplica
el programa de mantenimiento mi.

El programa de mantenimiento que minimiza esta expresión es que el
presenta el coste óptimo.


La tasa de fallos, λ(m), para las diferentes estrategias de mantenimiento,
se puede evaluar utilizando juicios expertos que determinen el MTTF
(tiempo medio hasta el fallo) para la estrategia de mantenimiento dada y la
relación:

1
λ (m i ) =
MTTF(m)

Se podrían utilizar otros modelos estadísticos para modelar la
probabilidad de fallo, pero se obtendrían diferentes fórmulas de
optimización.

El coste del plan de mantenimiento preventivo (Coste mant. Preventivo
(mi)) se determina utilizando personas expertas de la planta y otras
fuentes como los contratistas. Los juicios expertos también se pueden
utilizar para determinar los costes esperados del fallo (Coste Fallo).

A nivel de elementos, para cada elemento el objetivo es minimizar los
costes totales (CTotal) en relación a las actividades y a los intervalos de
mantenimiento como se muestra a continuación:

CA
+ ∑i =1 λi (τ ) ⋅ C i
n
C total =
τ
Siendo:
C Total : Costes totales
CA : Costes de mantenimiento por actividad.
Ci : Costes por el modo de fallo i.
λi : Tasa de fallos asociada al modo de fallo i [Fallos/año].
τ : Intervalo de inspección o mantenimiento.


Para obtener el intervalo óptimo de mantenimiento, derivamos respecto de
τ e igualamos a cero:
dC total (τ )
=0
dτ

4000
3500
3000
2500
Euros

2000
Costes totales esperados
1500 Costes por fallos
1000
Costes por
500 mantenimiento preventivo
0
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23
Intervalo mantenimiento (meses)

Figura 56- Curva del coste total esperado

Si se tienen que considerar los aspectos referentes a las consecuencias en
la seguridad, salud y medio ambiente, entonces la planta se debería
decidir por una estrategia de mantenimiento, mi tal que el riesgo asociado
a esas consecuencias sea inferior al criterio de aceptación de la planta:

Riesgo ( m) = Coste Fallo * λ(m i )


6.3 Tasa de Fallos Después de la Reparación y de las
Actividades de Inspección y Mantenimiento
Las curvas de degradación que se describieron en la sección 3, mostraban
como la tasa de fallos de un componente varía en función del tiempo
desde que se pone el componente en uso hasta que falla. En estas curvas
de degradación no se consideraban las actividades de mantenimiento.
Para tener en cuenta la inspección y mantenimiento se debe decidir como
se espera que quede el componente después de haberle realizado una
tarea de inspección o mantenimiento.

Podemos encontrar muchos modelos de reparación, pero los más
utilizados son:
Como nuevo. El elemento se devuelve a su condición original, de tal
forma que tras la actividad de mantenimiento su funcionamiento es el
mismo que cuando estaba nuevo.
Como antes del fallo. El elemento se devuelve a la condición que tenía
antes del fallo, de tal forma que después de la actividad de
mantenimiento el conjunto sigue funcionando igual que lo hacía justo
antes del fallo, sin devolverlo a sus condiciones iniciales. El ejemplo
típico de este caso, es el cambio de una pieza de un coche. Tras el
cambio, el coche funciona correctamente pero la condición total del
coche no se mejora significativamente).

Las posibles alternativas existentes entre estos dos extremos no se utilizan
mucho en la práctica. Estos modelos proporcionan una medida de la
eficiencia de la actividad del mantenimiento.


La Figura 57 muestra los dos modelos de reparación para una bomba
centrífuga con una distribución exponencial del tiempo hasta el fallo y
una tasa de fallos de λ= 71.35*10-6/hora.
Se asume que la bomba fallará después de los años 1.1, 4.8 y 6.8.

Para ilustrar el deterioro de la bomba utilizamos su función de fiabilidad
R(t), la cual muestra determina la probabilidad de que el componente
“sobreviva” en el intervalo que va desde t=0 hasta el tiempo t.
Por tanto la probabilidad de que la bomba falle en el intervalo que va
desde t=0 hasta el tiempo t, será:

t
− ∫ z ( s ) ds
F (t ) = 1 − R(t ) = 1 − e 0

Siendo
R(t): Función de fiabilidad
Z(s): Distribución de fallos en función del tiempo.

Primer fallo
First failure
1 Como antes del fallo
Como nuevo
0.8

Pump (Bad as old
Fiabilidad
Reliability

0.6
after repair)
Pump (Good as new
0.4
after repair)

0.2

0
Tercer fallo
Third failure
0 1 2 2 3 4 5 6 6 7 8 9 10
Segundo fallo
Second failure TimeTiempo (años)
(years)

Figura 57- Fiabilidad Vs Mantenimiento


7 Referencias

Libros MBR

1997.
[JONE95] Risk-Based Management Richard B. Jones. 1995


Referencias MBR

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Plant, 2002.
[MUSG03] Tony Musgrave, ABB. La Chasse aux Arrêts de
Production, 2003.
[APTE01] APTECH Engineering Services. Reliability Centered
Maintenance and Risk Based Maintenance/ Inspection,
2001.
[GEAR02] W. Geary. Risk Based Inspection- A Case Study
Evaluation of Onshore Process Plant, 2002.
[BISS02] Mr Alan Bissell. Technical Risk in Power Generation,
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[IRVI03] D. J. Irving. Applying Engineering Contractor Skills to
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Management: A Risk Based Approach, OMMI 2002.
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[SMIT03] Ricky Smith. Risk Assessment for Maintenance, 2003.

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of Corroded Pieplines, 2003.
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Productividad. Operaciones Riesgo Cero, 2004.
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Based Maintenance to Life and Financial Assessment at
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[LASE03] Daley Lasebikan, ARTC Reliability
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Maintenance (RBI/ RBM), 2003.
[VACH02] F. J. Vacha, is Risk Based Inspection the Right
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Alternativas en la Gestión de Activos para Compañías
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Mercados Liberalizados, 2003.
[VARL98] Caroline Varley. The Uranium Institute, Electricity
Market Competition and Nuclear Power, 1998.
[HOLT03] Tim Holtan. Value of Early Warning of failure: Power
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[DUNN00] Sandy Dunn. Ensuring Asset Integrity- A Risk-based
Approach, 2000.
[GOTE04] Eddin Gotera. Análisis de Criticidad, 2004.


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[DURA00] José Bernardo Durán, Jornadas de Confiabilidad
Operacional. Optimización de Estrategias de
Mantenimiento, 2000.
[DURA02] José Bernardo Durán. ¿Qué es Confiabilidad
Operacional?, Mantenimiento Mundial 2002.
[PERE00] Antonio José Fernández Pérez, Iberdrola Ingeniería y
Consultoría. Optimización del Mantenimiento.
Implantación de la Metodología RCM en Máximo, 2000.
[ANDE03] Dery Anderson. Reducing the Cost of Preventive
Maintenance, 2003.
[HOUS98] Process Pant Safety Symposium, Houston 1998.
Economic Risk and Reliabilty Management, 1998.
[CARN02] Mª Carmen Carnero Moya. Herramientas para la
Optimización del Mantenimiento Predictivo en la planta
GICC de Puertollano dentro del programa conjunto
ELCOGAS-UCLM, II Conferencia de Ingeniería de
Organización, 2002.
[GOME04] Emilio Gómez García. Ingeniería para la Mejora de la
Productividad. Operaciones Riesgo Cero, 2004.
[STAR03] Fred Starr, ETD. Reducing Power Plant Maintenace
Costs: Review of ETD´s MOM Conference, 2003.
[WOOD03] John Woodhouse. Asset Management: Latest Thinking,
2003.


Referencias Árbol de Fallos y Árbol de Sucesos

[VLAD99] Dr. Vladimir M. Trbojevic. Risk Based Safety
Management System for Navigation in Ports, 1999.
[GULD04] Dr Guldidar. National Minerals Industry Safety and
Health Risk Assessment Guideline, 2004.
[PIQUE02] Tomás Piqué Ardanuy, Ministerio de Trabajo y Asuntos
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Metodología del “Árbol de Fallos y Errores”, 2002.
[RUBI01] Carlos E. Rubio. Métodos Generalizados de Análisis de
Riesgos, 2001.
[DEVO01] C. Devolsalle. Accidental Risk Assessment Methodology
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2001.
[GIFF04] Dr. M. J. Gifford. The Use of Bow Tie Análisis in OME
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[WORK02] Victoria WorkCover Authority. Major Hazard Facilities
Regulations Guidance Note, 2002.
[BEST02] Manuel Bestratén Belloví, Ministerio de Trabajo y
Asuntos Sociales. NTP 328: Análisis de riesgos
mediante el árbol de sucesos, 2002.
[ASOC96] Asociación Ciencia Hoy. Centrales Nucleares. La
Evaluación Probabilística de su Seguridad, 1996.
[CLEM02] P. L. Clemens. Event Tree Analysis, 2002.

[MONT90] M. Monteau. Bilan des Méthodes D’analyse a Priori des
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[SAND03] U.S. Nuclear Regulatory Comission. Handbook of
Parameter Estimation for Probabilistic Risk
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[ASSU02] Office of Safety and Mission Assurance NASA
Headquarters. Probabilistic Risk Assessment
Procedures Guide for NASA Managers and
Practitioners, 2002.
[STAT02] Engineering Statics Handbook. Standby Model, 2002.

[ALEA00] Variables Aleatorias. Distribuciones de probabilidad,
2000. www3.uji.es/~mateu/problemas-t4.doc
[PROCO04] Procobre. Confiabilidad de Sistemas Eléctricos, 2004.
[TAMBO02] José Mª Tamborero del Pino, Ministerio de Trabajo y
Asuntos Sociales. NTP 316: Fiabilidad de Componentes.
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[TAMBB02] José Mª Tamborero del Pino, Ministerio de Trabajo y
Asuntos Sociales. NTP 331: Fiabilidad. La Distribución
de Weibull, 2002.
[TAMM02] José Mª Tamborero del Pino, Ministerio de Trabajo y
Asuntos Sociales. NTP 331: Fiabilidad. La Distribución
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[PETE04] S. Bradley Peterson. Defining Asset Management, 2004.
[COUR03] Jean Claude Couronneau. Implementation of the New
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Approach of Risk Análisis in France. 41 International
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Requirements Related to Risk-Based Inspection and
Maintenance, 2004.
[CLEM93] P. L. Clemens. Working with the Risk Assessment
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Capítulo 4

APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA DE
MANTENIMIENTO BASADO EN EL RIESGO A
UN SISTEMA DE COMPRESIÓN DE GAS

1 Introducción

Un aspecto importante del RBM es que puede ser reutilizado para
diferentes sistemas. Es decir, un estudio desarrollado para un sistema
importante de la planta puede utilizarse como base para unidades
similares que tengan las mismas funciones. La división funcional en
subsistemas, la identificación de los modos de fallo y otros factores
importantes pueden ser relativamente parecidos.

Además, cuando se realicen modificaciones de sistemas o subsistemas, no
hace falta volver a estudiar toda la descripción funcional, sino que bastará
con revisar el desarrollo anterior. Recordemos que el MBR debe ser un
programa trazable, documentado y sistemático.

La probabilidad de ocurrencia y las consecuencias se deben actualizar
para asegurarse de que reflejan la nueva configuración, el entorno
económico y el personal del sistema a estudiar.

A continuación, se va a realizar una aplicación del MBR a un sistema de
compresión de gas de una refinería para analizar los diferentes
subsistemas y su criticidad.


El sistema de compresión de gas consiste en:
• Una turbina de vapor funcionando como fuente de alimentación del
sistema.
• Un compresor de dos etapas por el que pasará gas insaturado rico
en hidrocarbón.
• Tres Tanques de separación de condensado y gas

Antes, durante y después de la compresión, el líquido condensado se
separa del flujo de gas a través de los tanques de separación de
condensado. El gas presurizado obtenido al final y el líquido condensado
pasan entonces a otras áreas de la refinería donde seguirán siendo
procesados. El enfriamiento del gas en los procesos intermedios y después
de la compresión se realiza mediante intercambiadores de calor que están
conectados a una torre de refrigeración. El sistema de refrigeración no
será considerado en esta aplicación.


La Figura 59 muestra el esquema del sistema funcional de compresión de
gas que se va estudiar:

T C1 C2

Salida Gas

Entrada Gas 1º Sep
Agua/Gas
2º Sep
Agua/Gas

3º Sep
Agua/Gas

Salida Líquido

Almac. Almac.
Agua ácida Agua ácida

Tratamiento de aguas

Figura 58- Esquema del sistema de compresión de gas

Según se aprecia en la figura, vamos a considerar cinco subsistemas a
estudiar:
• Subsistema turbina de vapor como fuente de alimentación
• Subsistema de compresión
• Subsistema de separación líquido/gas 1


A continuación realizaríamos una lista de la planta, en este caso del
sistema a estudiar. Utilizamos un sistema de numeración de cinco dígitos.
• El primer dígito identifica el subsistema
• Los dos dígitos siguientes representan el fallo funcional
• Los dos últimos números indican el modo de fallo

Un ejemplo sería:
10000: Subsistema 1.
10200: Fallo funcional 2 del subsistema 1
10203: Modo de fallo 3, correspondiente al fallo funcional 2 del
subsistema 1.

De esta forma los subsistemas son listados con sus correspondientes
índices, como se muestra a continuación:

Subsistema Descripción
Subsistema turbina de vapor como fuente de
10000
alimentación
20000 Subsistema de compresión
30000 Subsistema de separación líquido/gas 1

Figura 59- Subsistemas a estudiar

Cada subsistema debe de ser estudiado para identificar sus fallos
funcionales y los modos de fallo que pueden causar cada fallo funcional.
Para llevar a cabos este análisis sería deseable disponer de una base de
datos con históricos de fallos. Aún así, no debemos olvidar que los
históricos de fallos sólo muestran fallos que han ocurrido y no todos los
que podrían ocurrir.


Determinación del valor de las consecuencias
Para dar un valor numérico a las consecuencias, utilizamos los valores
numéricos obtenidos de la Tabla 23, (donde 1 representa las mínimas
consecuencias y 100 las máximas) y los elevamos al cuadrado
expandiéndolos a un rango de 0-1000.

Consecuencias
Nivel Seguridad Salud Medio Ambiente Económicas

Sin efectos/ ningún
A Sin efectos Sin efectos < 10 K€
herido

Heridos leves/ Posibilidad de problemas de Ligero daño dentro de una
B 10-50 K€
Tratamiento médico salud temporales zona controlada

Lesiones leves con Posibilidad de problemas de Ligero daño, con una
C 50-100 K€
hospitalización salud permanentes infracción o denuncia

Lesiones importantes Efectos significativos con
D con daños repetidas infracciones y 100-250 K€
problemas de salud permanentes
irreversibles muchas denuncias

Discapacidad total Mucha probabilidad de Efectos importantes con
E permanente /De 1 a problemas de salud permanentes infracciones prolongadas 250-300 K€
3 víctimas mortales con alguna víctima mortal y daños generalizados
problemas de salud permanentes Efectos masivos con > 500 K€
Múltiples víctimas
F con múltiples víctimas mortales daños severos
mortales
persistentes

Tabla 22- Niveles de consecuencias de fallo

Máximo consecuencias de Seguridad/Salud/Medio Ambiente
A B C D E F
consecuencias

A 0 10 45 75 90 100
económicas

B 10 25 50 80 90 100
C 20 35 70 85 95 100
D 50 65 75 90 98 100
E 75 85 90 95 100 100
F 85 90 100 100 100 100

Tabla 23- Combinación de consecuencias de fallo


La razón de elevar al cuadrado los valores, es que las consecuencias de las
ocurrencias no se distribuyen de forma lineal. Es decir, una evolución de
25 a 35 en el nivel de consecuencias, no debe tener la misma importancia
que pasar 85 a 95. De esta forma, elevando al cuadrado los niveles,
obtendríamos una evolución de 625 a 1225 (una diferencia de 600) frente
a una de 7225 a 9025 (una diferencia de 1800).

Este proceso no tiene influencia en el ranking de riesgos que obtendremos
pero sí, modifica la contribución que cada modo de fallo aporta al riesgo
total de la planta.

Determinación del valor de la probabilidad
El problema que puede aparecer a la hora de calcular la frecuencia de los
modos de fallo, es la falta de datos históricos o que haya un número
escaso de ellos. Esto se puede suplir o complementar con ayuda de juicios
expertos.

En general, a partir de un histórico de datos y con información adicional
proveniente del personal de operación y mantenimiento con experiencia en
la planta, se obtiene de forma satisfactoria toda la información necesaria
para llevar a cabo el análisis y calcular los tiempos medios entre fallos
(MTBF) o incluso las tendencias para próximo fallo.

Calculo del Riesgo
El riesgo para cada modo de fallo lo evaluamos de la siguiente manera:
1
Riesgo = Consecuencia *
MTBF (años) * 365

El cálculo, lo realizaremos utilizando una hoja excel, donde se muestran
los modos de fallo y los fallos funcionales correspondientes a cada
subsistema. Para cada modo de fallo se calcula un valor de probabilidad y


de consecuencias, los cuales se muestran en forma de columna. Así
mismo, se computa el valor del riesgo según la formula descrita
anteriormente.


2 Desarrollo del estudio

2.1 Subsistema turbina de vapor

Fallo de acoplamiento-diafragma

Pérdida de presión
del aceite lubricante

Fallo válvula
regulación de velocidad

Desalineamiento
turbina-compresor
Pérdida total de la
Fallo importante en los alabes
potencia de la turbina

Agarrotamiento de cojinetes

Rotura del eje

Alta temperatura del
aceite de lubricación

Pandeo de eje

Fallo en junta/
empaquetadura

Fallo de sellado externo Fuga de vapor

Fisura/ agrietamiento de carcasa
por fatiga termodinámica. Creep

Rotura circuito lubricación Fuga de aceite

Fallo del controlador/regulador

Pérdida de control
Fallo del actuador
de velocidad

Fallo de la válvula de
entrada de vapor

Pérdida de eficiencia
de los álabes Pérdida parcial de la
potencia de la turbina
Fallo secundario
de los álabes

Figura 60- Árbol de fallos para el subsistema turbina


Índice Descripción Consecuencia MTBF (años) Riesgo

10100 Pérdida total de la potencia de la turbina 3,27
10101 Fallo de acoplamiento-diafragma 9025 34 0,73
10102 Pérdida de presión del aceite lubricante 9025 62 0,40
10103 Fallo válvula de regulación de velocidad 100 7 0,04
10104 Desalineamiento turbina-compresor 1225 12 0,28
10105 Fallo importante en los álabes 4900 14 0,96
10106 Agarrotamiento de cojinetes 2500 14 0,49
10107 Rotura del eje 1225 19 0,18
10108 Alta temperatura del aceite de lubricación 625 12 0,14
10109 Pandeo del eje 400 19 0,06

10200 Fuga de vapor 0,15
10201 Fallo en junta/ empaquetadura 100 6 0,05
10202 Fallo de sellado externo 100 6 0,05
10203 Fisura/agrietamiento de carcasa por fatiga termodinámica. Creep 100 5 0,05

10300 Fuga de aceite 1,68
10301 Rotura de circuito de lubricación 1225 2 1,68

10400 Pérdida de control de velocidad 0,70
10401 Fallo del controlador/ regulador 1225 12 0,28
10402 Fallo del actuador 1225 12 0,28
10403 Fallo de la válvula de entrada de vapor 625 12 0,14

10500 Pérdida parcial de la potencia de la turbina 1,85
10501 Pérdida de eficiencia de los álabes 625 1 1,71
10502 Fallo secundario de los álabes 100 2 0,14

Tabla 24- Hoja de análisis para el subsistema turbina


2.2 Subsistema de compresión

Rotura o fuga en la
impulsión del compresor

Pérdida de presión
del aceite lubricante

Desalineamiento
turbina-compresor

Pérdida total de la
Agarrotamiento de cojinetes
potencia del compresor

Rotura del eje

Alta temperatura del
aceite de lubricación

Pandeo de eje

Rotura circuito lubricación Fuga de aceite

Fallo de sellado externo

Fuga exterior de gas

Fuga en una línea partida

Pérdida de eficiencia Pérdida parcial de la
del compresor potencia del compresor

Figura 61- Árbol de fallos para el subsistema de compresión



20100 Pérdida total de la potencia del compresor 10,78
20101 Rotura o fuga en la impulsión del compresor 6400 2 8,77
20102 Pérdida de presión del aceite lubricante 9025 62 0,40
20103 Desalineamiento turbina-compresor 1225 12 0,28
20104 Agarrotamiento de cojinetes 2500 14 0,49
20105 Rotura del eje 4000 19 0,58
20106 Alta temperatura del aceite de lubricación 625 12 0,14
20107 Pandeo del eje 900 19 0,13

20201 Rotura de circuito de lubricación 5000 2 6,85

20300 Fuga exterior de gas 20,99
20301 Fuga en una línea partida 8100 2 11,10
20302 Fuga en el sellado 7225 2 9,90

20400 Pérdida parcial de la potencia del compresor 6,85
20401 Pérdida de eficiencia del compresor 2500 1 6,85

Tabla 25- Hoja de análisis para el subsistema de compresión


2.3 Subsistema de separación líquido/gas 1

Fuga de líquido en
tuberías/depósito

Corrosión

Fisura/agrietamiento de Pérdida de líquido
carcasa/cuerpo/tubería en el tanque

Tornillos/pernos sueltos

Fallo de junta/anillo/
empaquetadura/sellado

Rotura/Fuga de gas en
tuberías/depósito

Corrosión

Fisura/agrietamiento de Pérdida de gas



Fallo del controlador de nivel Fallo del controlador de nivel




30100 Pérdida de líquido en el tanque 16,41
30101 Fuga de líquido en tuberías/depósito 9025 3 8,24
30102 Corrosión 6400 9 1,95
30103 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 6400 8 2,19
30104 Tornillos/pernos sueltos 4900 5 2,68
30105 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 4900 10 1,34

30200 Pérdida de gas en el tanque 19,84
30201 Rotura/Fuga de gas en tuberias/depósitos 9025 2 12,36
30202 Corrosión 6400 9 1,95

30300 Fallo del controlador de nivel 7,40
30301 Fallo del controlador de nivel 8100 3 7,40




Fuga de condensado en
tuberías/depósito

Corrosión




tuberías/depósito

Corrosión




Rotura/Fuga en la línea/tubería Fuga en la línea/tubería
de llenado del tanque de llenado del tanque




40101 Fuga de condensado en tuberías/depósito 8100 3 7,40
40102 Corrosión 8100 5 4,44

40200 Pérdida de agua ácida 29,32
40201 Fuga de agua ácida en tuberías/depósitos 10000 1,3 21,07
40202 Corrosión 9025 3 8,24

40301 Rotura/Fuga de gas en tuberias/depósitos 8100 1,5 14,79
40302 Corrosión 6400 7 2,50

40400 Pérdida de gas en línea de llenado del tanque 14,79
40401 Rotura/Fuga en la línea/tubería de llenado del tanque 8100 1,5 14,79




Fuga de condensado en
tuberías/depósito

Corrosión




Fuga de agua ácida en
tuberías/depósitos
Fuga de agua ácida
Corrosión

tuberías/depósito

Corrosión




Rotura/Fuga en la línea/tubería Pérdida de gas en la línea
de llenado del tanque de llenado del tanque




50101 Fuga de condensado en tuberías/depósito 8100 1,5 14,79
50102 Corrosión 8100 5 4,44

50201 Fuga de agua ácida en tuberías/depósitos 10000 3,5 7,83
50202 Corrosión 9025 3 8,24

50301 Rotura/Fuga de gas en tuberias/depósitos 8100 1,5 14,79
50302 Corrosión 6400 7 2,50

50401 Rotura/Fuga en la línea/tubería de llenado del tanque 8100 1,5 14,79



3 Resultados
TABLA CAUSAS DE FALLO
INDICE DESCRIPCIÓN RIESGO
40201 Fuga de agua ácida en tuberías/depósitos 21,07
30201 Rotura/Fuga de gas en tuberias/depósitos 14,79
40301 Rotura/Fuga en la línea/tubería de llenado del tanque 14,79
40401 Fuga de condensado en tuberías/depósito 14,79
50301 Rotura/Fuga en la línea/tubería de llenado del tanque 14,79
20301 Fuga en una línea partida 11,10
20302 Fuga en el sellado 9,90
20101 Rotura o fuga en la impulsión del compresor 8,77
30101 Fuga de líquido en tuberías/depósito 8,24
40202 Corrosión 8,24
50201 Fuga de agua ácida en tuberías/depósitos 7,83
40101 Fuga de condensado en tuberías/depósito 7,40
20201 Rotura de circuito de lubricación 6,85
20401 Pérdida de eficiencia del compresor 6,85
40104 Tornillos/pernos sueltos 4,47
50103 Fisura/Agrietamiento de carcasa /cuerpo/ tubería 3,70
50105 Fallo de junta/anillo/empaquetadura/sellado 2,24
10501 Pérdida de eficiencia de los álabes 1,71
10301 Rotura de circuito de lubricación 1,68
10105 Fallo importante en los álabes 0,96
10101 Fallo de acoplamiento-diafragma 0,73
20105 Rotura del eje 0,58
10106 Agarrotamiento de cojinetes 0,49
20104 Agarrotamiento de cojinetes 0,49
10102 Pérdida de presión del aceite lubricante 0,40
20102 Pérdida de presión del aceite lubricante 0,40
10104 Desalineamiento turbina-compresor 0,28
10401 Fallo del controlador/ regulador 0,28
10402 Fallo del actuador 0,28
20103 Desalineamiento turbina-compresor 0,28
10107 Rotura del eje 0,18
10108 Alta temperatura del aceite de lubricación 0,14
10403 Fallo de la válvula de entrada de vapor 0,14
20106 Alta temperatura del aceite de lubricación 0,14
10502 Fallo secundario de los álabes 0,14
20107 Pandeo del eje 0,13
10109 Pandeo del eje 0,06
10203 Fisura/agrietamiento de carcasa por fatiga termodinámica. Creep 0,05
10201 Fallo en junta/ empaquetadura 0,05
10202 Fallo de sellado externo 0,05
10103 Fallo válvula de regulación de velocidad 0,04
Tabla 29- Ranking de riesgos de las causas de fallo


Como se puede ver en la Tabla 29 los contribuyentes más importantes de
riesgo proceden de diferentes subsistemas y fallos funcionales. Cada línea
del ranking de riesgo proporciona la contribución de riesgo que cada
causa de fallo aporta al riesgo total del sistema. Por tanto, actuando sobre
las causas de fallo se podrá modificar el riesgo global.

Existen fallos basados en el equipo o combinación de fallos que pueden
ser prevenidos o causados según la manera que las personas interactúen
con el sistema a través de tareas de mantenimiento o procedimientos
operacionales. El ranking de riesgos muestra la importancia que cada fallo
tiene en relación a los otros.

En la Figura 65 se muestra el mismo ranking de riesgos, pero está vez
representado en forma de gráfico ordenado. En el eje de abcisas se
representan los índices de las causas de fallo. En el eje de ordenadas se
sitúan los valores de riesgo calculados.

Las causas de fallo situadas en el extremo derecho del gráfico presentan
un riesgo muy bajo y que además disminuye rápidamente. Los valores de
riesgo tienen un rango desde 0.04 hasta 21.07, lo que significa una
diferencia de varios órdenes de magnitud. Esta diferencia puede ser
todavía bastante mayor, dependiendo del sistema que estemos analizando,
ya que en un análisis de riesgos estamos considerando tanto los fallos
rutinarios como los fallos muy improbables. De la misma manera, las
consecuencias pueden aumentar de forma muy importante el rango de
valores del riesgo. En general, el rango de los valores del riesgo se
determina por la escala utilizada para calcular los valores de las
consecuencias y probabilidades. Dicha escala suele ser específica para
cada sistema.


25,00

20,00

15,00

10,00

5,00

0,00

C a us a s de f a l l o

Figura 65- Gráfico ordenado del ranking de riesgos de las causas de fallo

25,00

20,00

15,00
Riesgo

10,00

5,00

0,00
1
4
7
1
1
3
1
4
7
2
2
5
3
1
3
1
2
5
2
5
1
4
1010
1010
1010
1020
1030
1040
2010
2010
2010
2030
3010
3010
3020
3030
4010
4020
4030
4030
5010
5010
5030
5030

Causas de fallo

Figura 66- Gráfico del ranking de riesgos de las causas de fallo


El objetivo fundamental es modificar, mejorar y optimizar la forma de
realizar el mantenimiento a partir de la información obtenida del análisis
de riesgos. Utilizando esta información, se puede enfocar los esfuerzos al
grupo de causas de fallo que presenten riesgos más elevados.

La Figura 67 muestra el porcentaje acumulado del riesgo total que
corresponde según nos movemos desde las causas de fallo con riesgo más
alto hacia la derecha, incorporando sucesivamente al total cada causa de
fallo correspondiente al índice mostrado en el eje horizontal.

Se aprecia como el 80% del riesgo total está contenido únicamente en el
30% del número total de causas de fallo. Se ha demostrado que esta
relación es una regla general que se cumple en la mayoría de los sistemas.
Así mismo, el 60% del riesgo total está contenido únicamente en el 20%
del número total de causas de fallo.

25,00 100
90
20,00 80
Riesgo acumulado %
70
15,00 60
Riesgo

50
10,00 40
30
5,00 20
10
0,00 0
201 5
201 5
201 4
104 2
201 1
101 3
201 8
201 6
102 7
102 3
02
501 4
401 4
501 2
401 3
301 3
503 4
501 2
301 5
302 3
105 2
301 1
401 5
101 5
403 1
501 1
504 1
203 1
301 2
502 1
303 2
202 1
401 1

0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
402

Causas de fallo

Figura 67- Riesgo acumulado (%) y ranking de riesgos de las causas de fallo


Los valores de riesgo asociados a cada modo de fallo se pueden calcular
sumando los riesgos de sus respectivas causas de fallo. El cálculo del
riesgo asociado a cada modo de fallo sirve para mostrar como el riesgo se
distribuye entre las diferentes partes funcionales del sistema estudiado.
Esta información puede ser muy útil para el equipo encargado de diseñar
el mantenimiento.

MODOS DE FALLO RIESGO
TURBINA DE GAS 7,65
10100 Pérdida total de la potencia de la turbina 3,27
10200 Fuga de vapor 0,15
10400 Pérdida de control de velocidad 0,70
10500 Pérdida parcial de la potencia de la turbina 1,85

COMPRESOR DE GAS 45,48
20100 Pérdida total de la potencia del compresor 10,78
20300 Fuga exterior de gas 20,99
20400 Pérdida parcial de la potencia del compresor 6,85

1º SEPARADOR LIQUIDO / GAS 43,65



Tabla 30- Modos de fallo del sistema total de compresión de gas


La Figura 68 muestra los riesgos asociados a los modos de fallo del
sistema, calculados a partir de las causas de fallo. Se comprueba que
generalmente la distribución obtenida para los modos de fallo tiene una
forma más lineal que en el caso de las causas de fallo.

35,00

30,00
25,00
Riesgo

20,00

15,00

10,00

5,00

0,00
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
5010
4020
5030
4030
3020
2030
4010
3010
5020
4040
5040
2010
3030
2020
2040
1010
1050
1030
1040
1020
1040
1020
Fallos funcionales

Figura 68- Gráfico ordenado del ranking de riesgos de los modos de fallo

Sumando los riesgos asociados a los modos de fallo de cada subsistema,
podemos calcular la contribución que cada uno de los subsistemas
estudiados aporta a todo el sistema global de compresión de gas. La
comparación entre subsistemas, representada en la Figura 69,
proporciona un “feedback” al equipo que desarrolla el análisis, sobre como
el riesgo se distribuye entre los subsistemas. El ranking obtenido debería
coincidir con la percepción que tenga el grupo de expertos que lleven a
cabo el estudio.


100,00

80,00

60,00
Riesgo

40,00

20,00

0,00
TURBINA DE GAS COMPRESOR DE 1º SEPARADOR 2º SEPARADOR 3º SEPARADOR
GAS LIQUIDO / GAS LIQUIDO / GAS LIQUIDO / GAS

Figura 69- Contribución de los subsistemas al riesgo global

En el estudio propuesto se comprueba que como era de esperar los
subsistemas de separación de líquido/gas 2 y 3, son lo que presentan un
mayor riesgo, mientras que la fuente de alimentación (la turbina de vapor)
contribuye con el riesgo más pequeño.

Estos resultados deben coincidir con la percepción del equipo de
mantenimiento, ya que si dicho equipo va a utilizar el ranking de riesgos
proporcionado por el análisis como una guía para el diseño del
mantenimiento, se deben creer que los resultados son válidos. Si los
resultados macroscópicos de riesgo no son consistentes con la visión que
tengan los expertos de mantenimiento, entonces no se conseguirá el grado
necesario de credibilidad para la aplicación práctica y será necesaria una
revisión del análisis utilizado.

A partir de los resultados detallados obtenidos en el estudio MBR, se
deben establecer objetivos que proporcionen una base cuantitativa para
medir la efectividad del programa de mantenimiento actual (PM/PdM) y
obtener información de como y donde dirigir los recursos de
mantenimiento. Esta base cuantitativa indica las causas de fallo a las que
se debe prestar mayor atención y a cuales menos. Así mismo ayuda en
procesos de decisión, como:


• Determinar donde y cuando aplicar tecnologías de mantenimiento
predicativo
• Determinar donde y que tipos de formación a los empleados deben
llevarse a cabo
• Sugerir nuevas tareas de mantenimiento o justificar las actuales
• Sugerir nuevas frecuencias en las tareas de mantenimiento o
justificar las actuales
• Identificar áreas donde se realiza mantenimiento excesivo o escaso
• Identificar los cambios de diseño necesarios

Por último, podemos representar el riesgo asociado a cada una de las
causas de fallo analizadas mediante una matriz de riesgos:

Consecuencias

0
10 00
12 50
15 00
17 50
20 00
22 50
25 00
27 50
30 00
32 50
35 00
37 50
40 00
42 50
45 00
47 50
50 00
52 50
55 00
57 50
60 00
62 50
65 00
67 50
70 00
72 50
75 00
77 50
80 00
82 50
85 00
87 50
90 00
92 50
95 00
97 50
10 00
25 0
50 0
75 0
0

1,00
Probabilidad

10,00

100,00

Figura 70- Matriz de riesgo del sistema de compresión de gas


Consecuencias

0 → 576 577 → 2 4 0 1 2401 → 4 7 6 1 4762 → 7 0 5 6 7057 → 8 8 3 6 8837 → 1 0 0 0 0

MTBF<1 S S H H H H

1 ≤ MTBF ≤ 3 M S S H H H

3<MTBF ≤ 1 0 M M S S H H

10<MTBF ≤ 2 8 L M M S S H

MTBF>28 L L M M S S

Figura 71- Modelo de matriz de riesgo desarrollada en la metodología

Consecuencias
0→ 8837 →
577 → 2 4 0 1 2401 → 4 7 6 1 4762 → 7 0 5 6 7057 → 8 8 3 6
576 Consecuencias 10000

MTBF<1

1 ≤ MTBF ≤ 3
Probabilidad

3<MTBF ≤ 1 0

10<MTBF ≤ 2 8

MTBF>28
10 0 0
12 5 0
15 0 0
17 5 0
20 0 0
22 5 0
25 0 0
27 5 0
30 0 0
32 5 0
35 0 0
37 5 0
40 0 0
42 5 0
45 0 0
47 5 0
50 0 0
52 5 0
55 0 0
57 5 0
60 0 0
62 5 0
65 0 0
67 5 0
70 0 0
72 5 0
75 0 0
77 5 0
80 0 0
82 5 0
85 0 0
87 5 0
90 0 0
92 5 0
95 0 0
97 5 0

0
25 0
50 0
75 0
0

10 0 0

Figura 72- Matriz de riesgos de la metodología aplicada al sistema de compresión
de gas


La matriz de riesgos nos permite de forma sencilla:
Obtener valoraciones de riesgo para las principales funciones y modos
de fallo. (Este es un método muy útil para documentar los riesgos
identificados).
Identificar los equipos más críticos, sobre los cuales, se deberán tomar
acciones de reducción de riesgos.
Evaluar los programas actuales de inspección y mantenimiento y
sugerir la implantación de nuevos programas.
Descubrir áreas con exceso o falta de mantenimiento.
Realizar Benchmarking con otras instalaciones parecidas.

Todo ello conduce al objetivo fundamental del RBM, conseguir una
optimización del mantenimiento. Es decir reducir el gasto en
mantenimiento, sin que la confiabilidad (fiabilidad, disponibilidad,
mantenibilidad y seguridad) de la planta no sólo no se vea afectada, sino
que incluso sea mejorada.


4 Referencias

1997.
[JONE95] Risk-Based Management Richard B. Jones, 1995
[KBCD02] KBC. Driving Competitive Advantage, 2002

[LATC97] John Latcovich. STRAP- A New Risk-based Análisis Tool
for Steam Turbine Decision Making, 1997
[TECH02] Office of Industrial Technologies. Review of Combined
Heat and Power Technologies, 2002
[ABBL03] ABB Ltd. Machinery and rotating equipment integrity
inspection guidance notes, 2003
[BRAN02] Stationary Sources branco. Inspector’s Guidance
Manual. Stationary Gas Turbines. 2002
[LLOY02] Lloyd’s Register of Shipping. Machinery Planned
Maintenance and Condition Monitoring, 2002.
[COUN00] North American Electric Reliability Council.
Generating Availability Data System- Data Reporting
Instructions, 2000.
[ARMY02] Publications of the Headquarters, United States Army
Corps of Engineers. Steam Turbine Power Plant Design,
2002
[IBER99] Iberdrola Generación. Guía para el Análisis de fallos,
1999


Conclusiones

En la actualidad y desde hace relativamente poco tiempo, el sector
eléctrico se sitúa dentro de un nuevo marco liberalizado, donde nadie
asegura la recuperación de costes a las empresas de generación. En esta
situación la rentabilidad de la generación depende en gran medida de la
capacidad de producir la energía a un precio competitivo sin alterar la
confiabilidad (seguridad, fiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad) de las
plantas de generación. Mantener la capacidad productiva con un alto nivel
de eficiencia se convierte en un factor fundamental para asegurar la
rentabilidad económica de una planta de generación.

En este nuevo marco, las actividades de mantenimiento cobran un
protagonismo relevante, ya que son las encargadas de garantizar, al
mínimo coste posible, que los elementos productivos desarrollen en todo
momento la función para la que han sido diseñados.

Además, el impacto de la liberalización del mercado de energía eléctrica no
se limita solamente a los aspectos relativos a la eficiencia económica.
Cada día toman más importancia temas como la seguridad laboral, el uso
racional de la energía, la protección del medio ambiente o la calidad y
seguridad del suministro eléctrico.

Las nuevas metodologías de mantenimiento deben adaptarse a todas estas
necesidades crecientes de la industria eléctrica. El mantenimiento por
tanto no sólo afecta a la disponibilidad sino a todos los aspectos de la
efectividad del negocio: La seguridad, la integridad ambiental, la eficiencia
energética, la calidad de los productos y servicios al cliente.


El mantenimiento actual está caracterizado por la búsqueda continua de
mecanismos que permitan eliminar o minimizar la ocurrencia de fallos y/o
disminuir las consecuencias de los mismos, minimizando los costes
incurridos, es decir se juega con los dos factores de riesgo además del
factor meramente económico.

Las metodologías de evaluación de riesgos combinadas con modelos
estructurales de confiabilidad y con datos genéricos y procedentes de las
propias plantas de generación, proporcionan una base sólida para la toma
de decisiones dentro de un amplio rango de usos para la gestión de los
activos y la optimización de las tareas de mantenimiento. Especial
importancia cobra la evaluación del riesgo ya que es la base utilizada para
la toma de las decisiones.

En este contexto el término “riesgo” no se limita únicamente al riesgo
asociado a la seguridad, sino que refiere también a la disponibilidad y por
tanto a los riesgos económicos. ¿Cómo y a qué coste es posible mantener
la operación de un sistema dentro de un riesgo aceptable?.

El Mantenimiento Basado en el Riesgo o RBM (Risk-Based Maintenance)
resulta muy eficaz para reducir costes en las actividades de
mantenimiento y por tanto aumentar los beneficios sin que ello suponga
un aumento en los niveles de riesgos de fallo en los equipos de la planta.

Esta metodología consigue ahorros considerables centrando las
actividades de mantenimiento en los elementos verdaderamente críticos
(se ha demostrado que aproximadamente el 80% de los riesgos en una
planta están asociados únicamente al 20% de las actividades y elementos).


El objetivo por tanto será identificar los riesgos más críticos y reducirlos o
mantenerlos dentro de un nivel aceptable según el criterio adoptado. Este
cambio de paradigma supone que es más importante conocer y controlar
el riesgo que intentar reducirlo o eliminarlo por todos los medios.

Estado actual Objetivos deseados
• Tradición y Reglas prescriptivas • Optimización de costes en las plantas
• No existe un estándar definido • Operaciones seguras y confiables
• Plantas antiguas • Extensión de la vida de las plantas antiguas
• Los costes limitan las inversiones • Aumento de la competitividad
• Legislación uniforme en Europa

Medios para el cambio

•Proceso estructurado de decisión basado en riesgos

•Utilización de herramientas modernas de análisis de riesgos

•Estandarización de los métodos RBM (Risk- based Maintenance)

•Desarrollo de “best practice”

•Traspaso de experiencias entre sectores industriales

•Desarrollo de modelos de daño

Actualmente el mantenimiento que realizan muchas industrias en la
práctica se basa en la tradición y en reglas prescriptivas. Estas prácticas
están lejos de ser procesos optimizados donde las medidas de riesgo para
la seguridad y el negocio estén integradas. Las nuevas metodologías para
tomar decisiones basadas en el riesgo están cobrando mucha importancia
en un amplio rango de sectores industriales y se ha probado que
proporcionan una herramienta muy eficiente.


Finalmente, tras el desarrollo de la metodología que se ha descrito en este
proyecto, podemos concluir que la utilización del Mantenimiento Basado
en el Riesgo en las plantas de generación de energía eléctrica proporciona
una serie de beneficios importantes a la empresa, dentro de los cuales
podemos destacar algunos como:

• Permite centrar la mayor atención en los elementos más críticos de
la planta, con el ahorro y el aumento en la seguridad que ello
conlleva.
• Facilita la identificación del tipo de mantenimiento óptimo para los
equipos a partir de la matriz de riesgos y el diagrama de decisión
desarrollado.
• Beneficios económicos. Se consigue optimizar la función Coste-
Beneficio del mantenimiento.
• Programa trazable, documentado y sistemático que permite ser
trasladado y aplicado a otras plantas realizando pocas
modificaciones.
• Permite y aconseja aplicar una “realimentación continua”. El
Mantenimiento basado en el Riesgo resulta un elemento clave en la
búsqueda de la MEJORA CONTINUA en las organizaciones.

Gracias a todos estos beneficios, el MBR cobra cada día más importancia
dentro del sector industrial y probablemente sea una de las metodologías
de mantenimiento sobre la que más oigamos hablar en los próximos años.


Tm 04-007

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