Tiempo medio entre fallas: explicación y estándares

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1 Tiempo medio entre fallas: explicación y estándares Por Wendy Torell y Victor Avelar Informe interno N 78

2 Resumen ejecutivo El tiempo medio entre fallas (MTBF) es un término de confiabilidad que se utiliza con demasiada ligereza en muchas industrias y, en algunas, su uso ya es abusivo. Con el correr de los años, el significado original de este término fue modificándose, y ahora causa confusión y cinismo. En gran medida, el MTBF se basa en supuestos; por eso, la definición de falla y una mirada atenta a estos detalles cobran vital importancia para lograr una interpretación correcta. En este informe se explican las complejidades y los errores subyacentes del MTBF, y los métodos disponibles para calcular este valor. 2

3 Introducción El tiempo medio entre fallas (MTBF) se ha utilizado por más de 60 años como fundamento para varias decisiones. Con el correr de los años, se desarrollaron más de 20 métodos y procedimientos para predecir la vida útil de los productos. Por lo tanto, no resulta extraño que el MTBF sea un tema central en eterno debate. Un área en particular en la que esto se hace evidente es el diseño de infraestructuras de misión crítica que albergan equipos informáticos y de telecomunicaciones. Cuando apenas unos minutos de inactividad pueden afectar en forma negativa el valor de mercado de una empresa, es crucial que la infraestructura física que sustenta este entorno de red sea confiable. Sin una sólida comprensión del MTBF, es posible que no se alcance el objetivo de confiabilidad de la empresa. En este informe se explican con ejemplos todos los aspectos del MTBF, con la intención de simplificar la complejidad y esclarecer los errores. Qué es una falla? Cuáles son los supuestos? Estos interrogantes deben responderse de inmediato cuando se analiza cualquier valor de MTBF. Sin las respuestas a estas preguntas, el análisis carece prácticamente de valor. Muchas veces se cita el MTBF sin ofrecer una definición de falla. Esta práctica no solo induce a errores, sino que carece de utilidad alguna. Sería similar a promocionar el rendimiento del combustible en un automóvil expresado en millas por tanque sin definir la capacidad del tanque en litros o galones. Para despejar esta ambigüedad, se podría argumentar que existen dos definiciones básicas para las fallas: 1) Finalización de la capacidad de un producto en su conjunto para realizar la función requerida. 1 2) Finalización de la capacidad de cualquier componente individual para realizar la función requerida, pero sin la finalización de la capacidad de un producto en su conjunto para funcionar. 2 Mediante los siguientes dos ejemplos se ilustra cómo un modo de falla en particular podría clasificarse o no como falla, según la definición que se elija. Ejemplo 1: Si falla un disco redundante en un sistema RAID, la falla no impide que el sistema RAID cumpla la función requerida de proporcionar datos críticos en ningún momento. Sin embargo, la falla del disco impide que un componente del sistema de discos realice la función requerida de proveer capacidad de almacenamiento. Por lo tanto, según la definición 1, no se trata de una falla pero, según la definición dos, sí constituye una falla. 1 IEC-50 2 IEC-50 3

4 Ejemplo 2: Si falla el inversor de un sistema UPS y el sistema UPS conmuta al modo de bypass estático, la falla no impide que el sistema UPS cumpla la función requerida, que es alimentar a la carga crítica. Sin embargo, la falla del inversor impide que un componente del sistema UPS realice la función requerida de proveer energía acondicionada. Al igual que en el ejemplo anterior, se trataría de una falla solo de acuerdo con la segunda definición. Si existieran tan solo dos definiciones, la determinación de las fallas sería bastante sencilla. Lamentablemente, cuando está en juego la reputación de un producto, el asunto es casi tan complicado como el MTBF en sí. En realidad, existen más de dos definiciones de fallas; de hecho, la cantidad es infinita. Según el tipo de producto, los fabricantes pueden tener diversas definiciones de fallas. Los fabricantes que se preocupan por la calidad aplican un control de procesos a todos los modos de fallas, lo cual, entre otros beneficios, elimina los defectos de los productos. Por lo tanto, se necesitan preguntas adicionales que definan el concepto de falla con precisión. Se considera falla una mala aplicación por parte del cliente? Los diseñadores podrían haber omitido factores humanos y así surgiría la tendencia de los usuarios a aplicar mal el producto. Se consideran fallas las caídas de carga que ocasiona el técnico del distribuidor? Es posible que el diseño del producto en sí aumente la probabilidad de fallas en un procedimiento de por sí riesgoso? Si fallara un indicador LED de una computadora, se consideraría falla aunque no haya afectado el funcionamiento de la computadora? El desgaste natural de un insumo, por ejemplo, una batería, se consideraría falla si presentara anomalías en forma prematura? Se consideran fallas los daños sufridos durante el transporte? Podrían indicar una deficiencia en el diseño del embalaje. Es claro que la importancia de definir una falla debe ser obvia y debe comprenderse antes de tratar de interpretar cualquier valor de MTBF. Preguntas como estas son las que fijan los cimientos sobre los que pueden tomarse decisiones acerca de la confiabilidad. Se dice que los ingenieros nunca se equivocan; solo parten de supuestos erróneos. Lo mismo puede decirse de aquellos que calculan los valores de MTBF. Es preciso basarse en supuestos para simplificar el proceso de cálculo del MTBF. Sería virtualmente imposible recabar los datos para calcular un número exacto. Sin embargo, todos los supuestos deben ser razonables. A lo largo de este informe, se describen los supuestos que acostumbran a utilizarse para calcular el MTBF. Definición de confiabilidad, disponibilidad, MTBF y MTTR El MTBF tiene incidencia tanto en la confiabilidad como en la disponibilidad. Antes de proceder a explicar los métodos de cálculo del MTBF, es importante tener una idea sólida de estos conceptos. La diferencia 4

5 entre confiabilidad y disponibilidad suele ignorarse y malinterpretarse. Alta disponibilidad y alta confiabilidad a menudo van de la mano, pero no son términos que puedan utilizarse indistintamente. Confiabilidad es la capacidad de un sistema o componente para desempeñar las funciones requeridas en las condiciones establecidas por un determinado período de tiempo [IEEE 90]. En otras palabras, es la probabilidad de que un sistema o componente realice las funciones en forma satisfactoria durante el tiempo que dure la misión especificada, sin presentar anomalías. La misión de una aeronave es un ejemplo perfecto para ilustrar este concepto. Cuando una aeronave despega para cumplir su misión, se tiene en cuenta un objetivo: completar el vuelo, según lo planeado, en forma segura (sin fallas catastróficas). Disponibilidad, por otra parte, es el grado de funcionalidad y accesibilidad que presenta el sistema o componente cuando se lo necesita [IEEE 90]. Puede pensarse como la probabilidad de que el componente o sistema esté en condiciones para cumplir con la función requerida en determinadas circunstancias y en determinado momento de un período. La disponibilidad está determinada por la confiabilidad de un sistema y también por el tiempo de recuperación ante una falla. Cuando los sistemas funcionan constantemente por períodos prolongados (por ejemplo, un centro de datos de 10 años), las fallas son inevitables. Suele contemplarse la disponibilidad porque, al producirse una falla, la variable crítica pasa a ser la rapidez con la que el sistema pueda recuperarse. En el ejemplo del centro de datos, contar con un diseño de sistemas confiable es la variable más crítica pero, al producirse una falla, el factor más importante debe ser que los equipos informáticos y los procesos de la empresa se reactiven y funcionen lo más pronto posible para reducir al mínimo el tiempo de inactividad. El MTBF o Tiempo medio entre fallas constituye una medición fundamental de la confiabilidad de un sistema. Suele expresarse en unidades de horas. A mayor valor de MTBF, mayor confiabilidad presenta el producto. La ecuación 1 ilustra esta relación. Tiempo MTBF Confiabili dad = e Ecuación 1 Unos de los errores más habituales acerca del MTBF es pensar que equivale a la cantidad de horas que se espera que funcione el sistema antes de que falle, también denominada vida operativa. Sin embargo, no es extraño ver valores de MTBF en el orden de los millones de horas, y sería poco razonable pensar que el sistema podría funcionar constantemente por más de 100 años sin presentar una falla. La razón por la que estos números suelen ser tan altos es porque se basan en la tasa de fallas del producto mientras aún 5

6 está en el período de vida útil o vida normal, y se presupone que continuará con esta tasa por siempre. Sin embargo, en esta etapa de la vida, el producto experimenta la menor (y constante) tasa de fallas. En realidad, los modos de deterioro del producto limitarían la vida mucho antes que lo que expresa la cifra de MTBF. Por lo tanto, no debe hacerse una correlación directa entre la vida operativa de un producto y la tasa de fallas o MTBF. Es muy factible encontrar productos con un alto grado de confiabilidad (MTBF) y un bajo nivel de vida operativa. Como ejemplo, pensemos en un ser humano: Se constituye una muestra poblacional con seres humanos de 25 años de edad. En el curso de un año, se recaban datos sobre las fallas (muertes) de esa población. La vida operativa de esa población es de x 1 año = personas/ año. A lo largo del año, fallaron (murieron) 625 personas. La tasa de fallas es de 625 fallas / personas/ año = 0,125%/ año. El MTBF es la relación inversa a la tasa de fallas o 1/0,00125 = 800 años. Si bien los seres humanos de 25 años presentan valores de MTBF altos, la expectativa de vida (vida operativa) es mucho más corta y no existe una correlación. La realidad es que los seres humanos no presentan tasas de fallas constantes. A medida que la gente envejece, se producen más fallas (se deterioran). Por lo tanto, la única manera real de computar un valor de MTBF que equivalga a la vida operativa sería esperar que toda la muestra poblacional de personas de 25 años llegara al término de la vida. De ese modo, podría calcularse un promedio de estos intervalos de vida. La mayoría concordaría que el valor rondaría entre los 75 y 80 años. Por eso, cuál es el MTBF de las personas de 25 años? 80 u 800? Los dos valores! Pero como podría la misma población presentar dos valores de MTBF tan dispares? Todo se debe a los supuestos. Si el MTBF de 80 años refleja con mayor precisión la vida del producto (humanos, en este caso), es el mejor método? Es evidente que es más intuitivo. Sin embargo, existen muchas variables que limitan el sentido práctico de utilizar este método con productos comerciales como los sistemas UPS. La mayor limitación es el tiempo. Para poder hacerlo, toda la muestra poblacional debería fallar y, en el caso de muchos productos, estaríamos hablando de un uso de 10 o 15 años. Además, aun si fuera razonable esperar este período de tiempo antes de calcular el MTBF, habría problemas para rastrear los productos. Por ejemplo, cómo sabría el fabricante si los productos siguen en servicio, si están fuera de servicio y nunca se lo han informado? 6

7 Por último, incluso si todo esto fuera posible, la tecnología avanza a tal velocidad que, en el momento en que se pudiera calcular el valor, ya no tendría utilidad alguna. Quién querría el valor de MTBF de un producto que ya ha sido reemplazado por varias generaciones de actualizaciones tecnológicas? MTTR, o tiempo medio de reparación (o recuperación), es el tiempo que se espera que un sistema tarde en recuperarse ante una falla. Este valor puede incluir el tiempo necesario para diagnosticar el problema, para que el técnico se acerque a la instalación y para reparar físicamente el sistema. Al igual que el MTBF, el MTTR se expresa en unidades de horas. Como puede apreciarse en la ecuación 2, el MTTR incide en la disponibilidad, pero no en la confiabilidad. A mayor MTTR, peor es el sistema. Para simplificar, si un sistema tarda más en recuperarse ante una falla, tendrá menor disponibilidad. La fórmula que se detalla a continuación ilustra cómo la disponibilidad general de un sistema se ve afectada tanto por el MTBF como por el MTTR. Si aumenta el MTBF, aumenta la disponibilidad. Si aumenta el MTTR, disminuye la disponibilidad. Disponibilidad MTBF ( MTBF + MTTR) = Ecuación 2 Para que las ecuaciones 1 y 2 sean válidas, debe partirse de un supuesto básico al analizar el valor de MTBF de un sistema. A diferencia de los sistemas mecánicos, muchísimos de los sistemas electrónicos no están compuestos por partes móviles. Como consecuencia, suele aceptarse que los componentes o sistemas electrónicos presentan tasas de fallas constantes durante la vida útil operativa. La figura 1, denominada curva en forma de bañera de la tasa de fallas, ilustra el origen de este supuesto de que la tasa de fallas es constante, según ya se mencionó. El "período operativo normal" o período de vida útil" de esta curva es la etapa en la que un producto está en uso concreto. Entonces se mide la calidad del producto con respecto a una tasa de fallas constante en relación con el tiempo. En esta etapa el origen de las fallas puede incluir defectos no detectables, bajos factores de seguridad en el diseño, tensión aleatoria mayor de la esperada, factores humanos y fallas naturales. Con períodos holgados para pruebas de envejecimiento de componentes por parte de los fabricantes, el mantenimiento adecuado y el reemplazo proactivo de partes desgastadas, debería evitarse el tipo de curva rápida de deterioro que representa el "período de desgaste". El análisis anterior brinda un panorama de los conceptos y las diferencias entre confiabilidad y disponibilidad, y permite la interpretación adecuada del valor de MTBF. En la siguiente sección, se analizan los distintos métodos de predicción del MTBF. 7

8 Figura 1 Curva en forma de bañera que ilustra la tasa de fallas constante Período anticipado de fallas Período operativo normal Período de desgaste Tasa de fallas 0 Zona de tasa de fallas constante Tiempo Métodos de predicción y cálculo de valores de MTBF A menudo los términos predicción y cálculo se utilizan indistintamente; sin embargo, no es correcto. Los métodos que predicen el MTBF calculan un valor basado únicamente en un diseño de sistema, en general, realizado previamente en el ciclo vital del producto. Los métodos de predicción tienen utilidad cuando los datos concretos son escasos o inexistentes, como en el caso del trasbordador espacial o nuevos diseños de productos. De haber datos concretos suficientes, no deberían aplicarse los métodos de predicción. En vez de estos, habría que recurrir a métodos que calculan el MTBF porque representan mediciones concretas de las fallas. Los métodos que calculan el MTBF estiman un valor basado en una muestra de sistemas similares observados, en general, realizados después de que se ha instalado una gran cantidad de sistemas en entornos concretos. Los métodos de cálculo de MTBF son los más utilizados para valores de MTBF, principalmente porque se basan en productos reales que están sometidos a uso concreto. Todos estos métodos son de índole estadística, lo cual significa que brindan solo una aproximación al verdadero valor de MTBF. Ningún método se estandariza en toda una industria. Por lo tanto, es vital que el fabricante comprenda y seleccione el mejor método para la aplicación en cuestión. Los métodos que se presentan a continuación, aunque no constituyen la lista completa, ilustran la amplitud de maneras en que se puede obtener un valor de MTBF. Métodos de predicción de confiabilidad Los primeros métodos de predicción de confiabilidad surgieron en la década de 1940, gracias a un científico alemán de apellido Von Braun y a un matemático alemán llamado Eric Pieruschka. Mientras 8

9 intentaba mejorar diversos problemas de confiabilidad del cohete V-1, Pieruschka asistió a Von Braun en la confección de un modelo de confiabilidad para su cohete y así se creó el primer modelo de confiabilidad prospectivo moderno que se haya documentado. Luego, con el crecimiento de la industria nuclear, la NASA aportó mayor madurez en el campo del análisis de confiabilidad. Hoy en día, contamos con numerosos métodos para predecir el MTBF. MIL-HDBK 217 Publicado por el ejército estadounidense en 1965, se creó el Manual Militar 217 con el fin de proporcionar un estándar para el cálculo de la confiabilidad de equipos y sistemas electrónicos militares de modo de incrementar la confiabilidad de los equipos que se diseñaran. Sentó las bases para comparar la confiabilidad de dos o más diseños similares. El Manual Militar 217 también se denomina Mil Standard 217 o, simplemente, el 217. Según el 217, existen dos maneras de predecir la confiabilidad: la Predicción por conjuntos y la Predicción por análisis del esfuerzo de las partes. La Predicción por conjuntos suele utilizarse para predecir la confiabilidad de un producto en una etapa inicial del ciclo de desarrollo a fin de obtener un cálculo de confiabilidad aproximado con respecto al objetivo o especificación de confiabilidad. Se calcula una tasa de fallas contando los componentes similares de un producto (por ejemplo, capacitores) y agrupándolos en los distintos tipos de componentes (por ejemplo, condensadores de película). Luego, se multiplica la cantidad de componentes de cada conjunto por una tasa de fallas genérica que se encuentra en el manual 217. Por último, se reúnen las tasas de fallas de los distintos conjuntos de componentes para obtener la tasa de fallas final. Por definición, este método presupone que todos los componentes están conectados en serie y requiere que se calculen en forma separada las tasas de fallas para componentes no conectados en serie. La Predicción por análisis del esfuerzo de las partes suele utilizarse mucho más tarde en el ciclo de desarrollo del producto, una vez que el diseño de los circuitos y el hardware están a punto de entrar en producción. Es similar al método por conjuntos, ya que implica una sumatoria de tasas de fallas. Sin embargo, en este método, la tasa de fallas de cada uno de los componentes se calcula en forma individual según los niveles de esfuerzo específicos a los que se someterá cada componente (por ejemplo, humedad, temperatura, vibración, tensión). Para asignar los niveles de esfuerzo adecuados para cada componente, deben documentarse y comprenderse a fondo el diseño del producto y el entorno esperado. El método por esfuerzo suele arrojar una tasa de fallas inferior a la del método por conjuntos. Por el nivel de análisis que exige este método, consume mucho tiempo en comparación con otros. En la actualidad, rara vez se utiliza el método 217. En 1996, el ejército estadounidense anunció que debería discontinuarse el uso del MIL-HDBK-217, ya que se había "comprobado que no era confiable y su uso 9

10 podría arrojar predicciones de confiabilidad erróneas y equivocadas" 3. El 217 se descartó por muchas razones, la mayoría de las cuales están relacionadas con que la confiabilidad de componentes ha experimentado grandes mejoras a tal punto que ya no es la causa principal de fallas en los productos. Las tasas de fallas presentadas en 217 son más conservadoras (altas) que los componentes comercializados en la actualidad. Una investigación minuciosa de las fallas en los productos electrónicos de hoy en día revelaría que las fallas tenderían a producirse por mala aplicación (error humano), control de procesos o diseño de producto. Telcordia El modelo Telcordia para predicción de confiabilidad surgió a partir de la industria de las telecomunicaciones y logra imponerse gracias a una serie de modificaciones en el transcurso de los años. En primer lugar, fue desarrollado por Bellcore Communications Research con el nombre de Bellcore como método para calcular la confiabilidad de los equipos de telecomunicaciones. Si bien Bellcore se basa en el manual 217, sus modelos de confiabilidad (ecuaciones) se modificaron en 1985 de modo de reflejar el desempeño real de sus equipos de telecomunicaciones. La última versión de Bellcore fue la TR-332 N 6, de diciembre de Luego, SAIC adquirió Bellcore en 1997 y lo rebautizó Telcordia. La última versión del Modelo de predicción Telcordia, SR-332 N 1, se publicó en mayo de 2001 y ofrece una variedad de métodos de cálculo, además de los del 217. En la actualidad, se sigue aplicando el método Telcordia como herramienta de diseño de productos en esta industria. HRD5 HRD5 es el Manual de datos de confiabilidad para componentes electrónicos (Handbook for Reliability Data for Electronic Components) que se utiliza en sistemas de telecomunicaciones. Fue desarrollado por British Telecom y se usa principalmente en el Reino Unido. Es parecido al 217 pero no abarca tantas variables ambientales y confecciona un modelo de predicción de confiabilidad que contempla una amplia variedad de componentes electrónicos, entre ellos, los de telecomunicaciones. RBD (diagrama de bloques de confiabilidad) El diagrama de bloques de confiabilidad o RBD es una herramienta de cálculo y de esquema representativo utilizada para confeccionar modelos de confiabilidad y disponibilidad para sistemas. La estructura de un diagrama de bloques de confiabilidad define la interacción lógica de las fallas dentro de un sistema y no necesariamente la conexión lógica o física entre ellas. Cada bloque puede representar un componente individual, un subsistema u otra falla representativa. El diagrama puede representar todo un sistema o cualquier subconjunto o combinación del sistema que requiera un análisis de fallas, confiabilidad o disponibilidad. También puede servir como herramienta de análisis para revelar el 3 Cushing, M., Krolewski, J., Stadterman, T., y Hum, B., 1996, "U.S. Army Reliability Standardization Improvement Policy and Its Impact", IEEE Transactions on Components, Packaging, and Manufacturing Technology, Parte A, Vol. 19, N 2, pp

11 funcionamiento de cada elemento del sistema o el modo en que cada elemento puede afectar el funcionamiento del sistema en su conjunto. Modelo de Markov El método de confección de modelos de Markov brinda la capacidad de analizar sistemas complejos, como las arquitecturas eléctricas. Los modelos de Markov también se conocen como diagramas de espacioestado o gráficos de estado. El espacio-estado se define como un conjunto de todos los estados en los que puede encontrase un sistema. A diferencia de los diagramas de bloques, los gráficos de estado proporcionan una representación más precisa del sistema. El uso de gráficos de estado tiene en cuenta las relaciones entre fallas de componentes y también diversos estados que los diagramas de bloques no pueden representar, por ejemplo, el estado de una unidad UPS cuando funciona a batería. Además del valor de MTBF, los modelos de Markov brindan una variedad de otras mediciones de los sistemas, entre ellas, la disponibilidad, el valor de MTTR, la probabilidad de encontrarse en algún estado determinado en determinado momento y muchas otras. FMEA / FMECA El FMEA (análisis de modo de fallas y consecuencias) es un proceso utilizado para analizar los modos de fallas de un producto. Luego se usa esta información para determinar el impacto que tendría cada falla en el producto, y así se logra un mejor diseño de producto. El análisis puede trascender esta función y asignar un nivel de gravedad a cada modo de falla. En este caso, se lo denomina FMECA (análisis de modo de falla, consecuencias y nivel de gravedad). El FMEA se construye desde abajo hacia arriba. Por ejemplo, en el caso de un sistema UPS, el análisis parte del nivel de placas de circuitos y asciende hasta completar todo el sistema. Además del uso como herramienta de diseño de productos, puede servir para calcular la confiabilidad general del sistema. Puede resultar difícil obtener los datos de probabilidad de los distintos componentes de los equipos, necesarios para los cálculos, en especial si se presentan en diversos estados o modos operativos. Árbol de fallas El análisis de árbol de fallas es una técnica que desarrolló Bell Telephone Laboratories para realizar evaluaciones de seguridad del Sistema de control de lanzamiento de misiles Minuteman. Después se aplicó al análisis de confiabilidad. Los árboles de fallas pueden ser útiles para detallar la vía de una circunstancia, ya sea en casos normales como de fallas, que derivan en una falla de los componentes o evento no deseado que está en investigación (desde abajo hacia arriba). La confiabilidad se calcula convirtiendo un árbol de fallas completo en un grupo de ecuaciones equivalentes. Se logra mediante la aplicación del álgebra de eventos, que también se denomina álgebra booleana. Como el FMEA, los datos probabilísticos para los cálculos pueden resultar difíciles de obtener. 11

12 HALT La técnica de prueba de vida acelerada (HALT) es un método utilizado para incrementar la confiabilidad general de un diseño de producto. También se utiliza para establecer cuánto tarda un producto en alcanzar el punto de quiebre, sometiéndolo a esfuerzos cuidadosamente medidos y controlados, como temperatura y vibración. Se vale de un modelo matemático para calcular la cantidad de tiempo real que el producto tardaría en fallar en el uso concreto. Si bien HALT sirve para calcular el valor de MTBF, la función principal es mejorar la confiabilidad de diseños de producto. Métodos para el cálculo de confiabilidad Método de predicción por elementos similares Este método ofrece un medio rápido para calcular la confiabilidad basado en datos históricos de confiabilidad de un elemento similar. La eficacia de este método depende mayormente de la similitud entre el equipo nuevo y el existente, del cual se tienen datos concretos. Debe existir similitud entre los procesos de fabricación, entornos operativos, funciones y diseños de los productos. En productos que evolucionan con el tiempo, este método de producción es especialmente útil ya que aprovecha la experiencia concreta del pasado. Sin embargo, deben investigarse con sumo cuidado las diferencias y quedar reflejadas en la predicción final. Método de medición de datos concretos Este método se basa en la experiencia real de los productos. Quizá sea el más utilizado por los fabricantes, ya que es parte integral del programa de control de calidad de la fábrica. Estos programas suelen denominarse Gestión de crecimiento de confiabilidad. Al rastrear la tasa de fallas de productos en uso concreto, los fabricantes pueden identificar y solucionar rápidamente los problemas e ir e liminando defectos de los productos. Dado que se basa en fallas concretas, este método contempla modos de falla que los métodos de predicción suelen excluir. El método consiste en rastrear una muestra poblacional de nuevos productos y reunir los datos de l as fallas. Una vez recabados estos datos, se calculan los valores de MTBF y la tasa de fallas. La tasa de fallas es el porcentaje de una población de unidades que se espera que "fallen" en un año calendario. Además de utilizar estos datos para control de calidad, también se usan para brindar a clientes y vendedores información acerca de la confiabilidad del producto y los procesos de calidad. Al emplearse tanto entre los fabricantes, sirven de base para comparar valores de MTBF. Estas comparaciones permiten que los usuarios evalúen las diferencias de confiabilidad relativa entre productos, lo cual ofrece una herramienta para la toma de decisiones de compra o determinación de especificaciones. Como en toda comparación, es fundamental que las variables críticas sean las mismas en todos los sistemas que se comparen. De lo contrario, es probable que se tomen decisiones equivocadas que podrían provocar un impacto económico negativo. Si desea más información sobre comparación de valores relativos de MTBF, consulte el Informe interno N 112 de APC, Comparaciones eficaces de valores MTBF para infraestructuras de centros de datos. 12

13 Conclusiones MTBF es una sigla de moda que se acostumbra utilizar en la industria informática. Se publican cifras sin comprender qué expresan en realidad. Si bien el MTBF es un indicador de confiabilidad, no representa la vida operativa que se espera de un producto. Por último, los valores de MTBF carecen de sentido sin una definición de falla y con supuestos poco razonables o ausentes. Referencias 1. Pecht, M.G., Nash, F.R., Predicting the Reliability of Electronic Equipment, Proceedings of the IEEE, Vol. 82, N 7, julio de Leonard, C., MIL-HDBK-217: It s Time to Rethink It, Electronic Design, 24 de octubre de MIL-HDBK-338B, Electronic Reliability Design Handbook, 1 de octubre de IEEE 90 Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE Standard Computer Dictionary: A Compilation of IEEE Standard Computer Glossaries. New York, NY: 1990 Acerca de los autores: Wendy Torell es Ingeniero en Disponibilidad en la planta de APC en W. Kingston, Rodhe Island. Brinda asesoramiento a los clientes respecto de los enfoques científicos sobre disponibilidad y prácticas de diseño para optimizar la disponibilidad de los entornos de los centros de datos. Recibió el título de Bachelor en Ingeniería Mecánica del Union College, en Schenectady, NY. Wendy cuenta con una certificación de la ASQ en el campo de la ingeniería en confiabilidad. Victor Avelar es Ingeniero en Disponibilidad en APC. Es el responsable de proveer asesoramiento y análisis sobre la disponibilidad para las arquitecturas eléctricas y el diseño de los centros de datos de los clientes. Victor recibió el título de Bachelor en Ingeniería Mecánica del Rensselaer Polytechnic Institute en 1995 y es miembro de ASHRAE y la American Society for Quality. 13

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