Sobre algunos conceptos de Confiabilidad & Gestión de Riesgo. Librado Magallanes R. Junio 2011

Transcripción

1 Sobre algunos conceptos de Confiabilidad & Gestión de Riesgo Librado Magallanes R. Junio 2011

2 Contenido Sobre la confiabilidad Algunas definiciones Porqué es importante la confiabilidad Los mecanismos de falla Modelos de falla Métricas de confiabilidad Las matemáticas de confiabilidad Sistema de reporte, análisis & acciones correctivas de fallas Tareas de confiabilidad durante el ciclo de vida Sobre la gestión del riesgo Algunas definiciones Componentes de la gestión del riesgo El proceso de gestión de riesgos El concepto de Pérdida Máxima Probable Referencias

3 Algunas definiciones Confiabilidad Es la habilidad de un ítem (producto, sistema,... etc.) para operar bajo las condiciones diseñadas de operación durante un período de tiempo o numero establecido de ciclos. Disponibilidad Es la probabilidad de que un ítem, cuando sea usado bajo las condiciones establecidas en un ambiente de soporte ideal (por ejemplo, partes de repuesto adecuadas, personal, equipo de diagnóstico procedimientos, etc.) estuviera operativo en tiempo dado.

4 Porqué es importante la confiabilidad? Porqué los sistemas de ingeniería, componentes y dispositivos no son perfectos Para minimizar la ocurrencia y recurrencia de fallas Para entender porqué y como las fallas ocurren Para poder prevenirlas eficazmente Y, con esto, Maximizar el desempeño del sistema y además usar eficientemente los recursos

5 Los Mecanismos de Falla Los mecanismos de falla son el medio por el cual las fallas ocurren. Los diseñadores deben conocer los mecanismos de falla que pueden estar asociados inherentemente al diseño, o que pueden ser introducidos externamente. (usuarios, mantenimiento) Cuándo los mecanismos de falla son considerados apropiadamente en el diseño, manufactura, instalación y operación, el transformador podrá protegerse, logrando un equilibrio entre el valor económico de la solución y el nivel de desempeño esperado. Normalmente no todos las fallas potenciales son conocidas, de manera que tanto la predicción de fallas y el análisis de confiabilidad es un problema probabilístico.

6 Modelos de Falla Modelo de resistencia esfuerzo La falla ocurre cuando el esfuerzo excede la resistencia Modelo de daño acumulado La falla ocurre cuando el daño acumulado excede los límites mínimos requeridos para el uso Modelo de respuesta a exigencia La falla ocurre cuando el dispositivo no es capaz alcanzar el límite de exigencia Modelo de requerimiento de tolerancia La falla ocurre cuando se exceden los límites de tolerancia del dispositivo

7 Modelos de Falla (Ejemplos) Modelo de resistencia esfuerzo Comportamiento de materiales dieléctricos Modelo de daño acumulado Fenómenos de corrosión o desgaste (por ejemplo, contactos del CDBC) Modelo de respuesta a exigencia Capacidad de soporte al corto circuito Modelo de requerimiento de tolerancias Calibración de la válvula de sobrepresión o del relé Bucholtz

8 Mecanismos de Falla Los mecanismos de falla son procesos físicos cuya ocurrencia es causada por el esfuerzo y deteriora la capacidad (por ejemplo, la resistencia o el aguante) de un dispositivo o material. La naturaleza de los mecanismos de falla depende de la naturaleza física de los esfuerzos y del comportamiento de los materiales a nivel molecular respecto a esos esfuerzos. Los mecanismos de falla mecánicos pueden ser divididos en tres clases: esfuerzo inducido, resistencia reducida, esfuerzo incrementado. Los mecanismos de falla eléctricos pueden ser divididos en tres tipos: esfuerzo, intrínsecos y extrínsecos.

9 Mecanismos de Falla Categorías de los mecanismos de falla mecánicos

10 Mecanismos de Falla Algunos ejemplos de los mecanismos de falla eléctricos Magnitud del esfuerzo Limites de esfuerzo mayores al valor de ruptura dieléctrica para un material específico Intrínseco Diseño de geometrías con gradientes eléctricos altos (concentración de esfuerzos) Extrínseco Defectos en materiales, por ejemplo, defectos en el papel o, impurezas en los mismos Normalmente una falla involucra la combinación de dos o más mecanismos de falla

11 Métricas de Confiabilidad Tasa de Fallas Es la frecuencia con la cual un ítem (producto, sistema, componente,.. ) falla. Es expresada, en fallas por unidad de tiempo en operación. Individualmente para cada ítem fallado no reparable, se mediría el tiempo a la falla La tasa de fallas de un ítem depende y varía del tiempo. La tasa de fallas en el primer año de servicio normalmente será menor que después de 5, 10, 15, 20 o más años en servicio. Lo anterior se debe principalmente a dos causas, la primera relacionada con el efecto del uso y la segunda por la exposición a esfuerzos o condiciones extremas de naturaleza aleatoria. La tasa de fallas indicada solamente en términos de número de fallas en proporción a la población, no da elementos suficientes para evaluar la confiabilidad en términos de su definición. Este concepto en equipos estratégicos, se esta volviendo un requisito a especificar porqué representa la primer barrera para gestionar el riesgo y sus implicaciones económicas.

12 Las matemáticas de la confiabilidad Dado que la ocurrencia de fallas es naturaleza aleatoria, el análisis y la evaluación de la misma es de naturaleza estadística y probabilística. La tasa de fallas o failure rate se define como el número total de fallas de una población, dividido por el tiempo total que ha operado la población, durante un intervalo de medición operando bajo las condiciones establecidas. λ ( t) = R t ( t 2 ( 1) R( t2 ) t ) R( t ) 1 1 = ( ) R( t + Δt) Δt R( t) R t Donde R(t) es la función de confiabilidad o función de sobrevivencia, que describe la probabilidad de no ocurrencia de fallas antes del tiempo t R ( t) = 1 F( t) t F( t) = f ( x) dx 0 F(t) es la función de distribución de fallas acumulada y f(x) la función de densidad de la distribución de probabilidad que ajusta con un cierto nivel de confianza estadístico los datos de falla.

13 Las matemáticas de la confiabilidad Frecuencia Función de distribución de probabilidad f(x) 99,99 Función de distribución acumulada F(t) t F( t) = f ( x) dx 0 Tiempos a la falla 0.01 Tiempos a la falla Función de Confiabilidad Las funciones paramétricas de probabilidad R(t) más utilizadas para estimar la confiabilidad son: Exponencial R( t) = 1 F( t) Weibull 0.01 Lognormal Tiempos a la falla En particular la distribución Weibull es la más flexible para adaptarse a los datos, por contar tres parámetros (forma, escala & posición)

14 Sistemas de Reporte, Análisis & Acciones Correctivas de Fallas (FRACAS) Es un medio, normalmente a través de software, que provee el proceso para reportar, clasificar, analizar fallas y, planear las acciones correctivas en respuesta a esas fallas. Este método busca recolectar en forma sistemática la datos de falla, el análisis y la gestión de la implantación de las acciones correctivas. Este proceso es una herramienta útil para mejorar la confiabilidad y seguridad de los productos. Este método FRACAS es el más comúnmente utilizado para evaluar la confiabilidad operacional, lo cual representa una oportunidad para integrarlo entre las partes involucradas (usuarios y fabricantes)

15 La Confiabilidad Durante el Ciclo de Vida

16 La Gestión del Riesgo Una definición de riesgo Riesgo es la potencial de pérdida causada por un evento (o serie de eventos) que pueden afectar adversamente el logro de los objetivos de la compañía El rol de la gestión del riesgo, es manejar un proceso que provee a los responsables de los resultados la mejor oportunidad de alcanzar los logros deseados. El proceso se enfoca en aquellos elementos que influencian los resultados: Eventos Riesgos Impulsores de riesgo Controles

17 La Gestión del Riesgo Componentes de la gestión del riesgo Eventos Presencia del riesgo; Consecuencias; Influencian el resultado; Se puede aprender de ellos Riesgos Situaciones que obstaculizan o inhiben el logro de los objetivos Impulsores Factores que incrementan la probabilidad de ocurrencia de eventos Controles Factores que reducen la probabilidad de ocurrencia de eventos

18 La Gestión del Riesgo Algunos ejemplos Eventos Corto circuitos externos a transformadores Riesgos Pérdida de integridad mecánica de los devanados, indisponibilidad del transformador, apagón potencial, etc. Impulsores Diseño deficiente, no verificado mediante pruebas, falta de control durante la manufactura, materiales inadecuados, etc. Controles Verificación del diseño durante pruebas, revisión del diseño, controles durante manufactura, control de materiales, etc.

19 La Gestión del Riesgo Algunos ejemplos Eventos Transformadores con aceite dieléctrico con azufre corrosivo Riesgos Falla dieléctrica en devanados, indisponibilidad del transformador Impulsores Operación del transformador/reactor en condiciones de alta temperatura Controles Incluir un elemento que ayude a pasivar el cobre para evitar su reacción con el azufre corrosivo

20 Cuáles es el impacto? Cómo mitigar su ocurrencia y sus consecuencias? Cuáles son? Qué factores inciden en su crecimiento? 20

21 Proceso de Gestión de Riesgos Análisis Identificación Valoración Evaluación Planeación Gestión Funciones Entorno Impulsores Eventos Riesgos Controles Impacto Severidad Pr. Ocurrencia Pr. de detección previa Mitigar Tolerar Controlar Transferir Terminar Solución Tratamiento del riesgo Evitar la ocurrencia Reducir la probabilidad de ocurrencia Reducir las consecuencias resultantes Transferir o compartir el riesgo Retener el riesgo y elaborar planes para recuperación de los efectos

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24 IDENTIFICACIÓN DE RIESGOS DURANTE EL CICLO DE VIDA 24

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26 Pérdida Máxima Probable Es una metodología de análisis de riesgos que busca determinar el máximo potencial de pérdidas, derivadas estas de daños tanto a personas como a propiedades, que puedan ser razonablemente esperadas como resultado de las operaciones. La metodología busca medir probabilidades, no posibilidades, para identificar eventos que sean suficientemente probables como para establecer una cobertura financiera para cubrir las consecuencias de los eventos. Las coberturas de los seguros se establecen a un nivel que provee la suficiente protección financiera contra las consecuencias de los eventos que se estima serían suficientemente probables de acuerdo a las regulaciones. Normalmente se utiliza un umbral de probabilidad como medida cuantitativa para distinguir eventos improbables de aquellos que deberían ser incluidos en la estimación de la pérdida máxima probable y contar con una cobertura financiera. El nivel de umbral debe ser menor que la probabilidad de que las pérdidas excedan la pérdida máxima probable Probabilidad de exceder la PMP < Probabilidad del umbral de ocurrencia de eventos

27 Pérdida Máxima Probable Algunas reflexiones sobre el tema de la PMP La metodología busca medir probabilidades, es necesario contar con estadísticas de ocurrencia de eventos. Dichas estadísticas buscarían responder preguntas como las siguientes: Cuantas veces en los últimos 20 años han ocurrido fallas en transformadores que han traído como consecuencia un incendio? Cuál ha sido el valor promedio y el valor máximo de los daños directos y consecuenciales? En que tipo de transformadores ha ocurrido este tipo fallas? (Aplicación, Capacidades, Tensiones, etc.) Cuál ha sido la causa de la falla? Esto hace necesario contar con estadísticas confiables, mismas que pueden ser nacionales o extranjeras, de manera de tener un nivel de incertidumbre adecuado y permite resaltar la importancia de contar con un sistema FRACAS (Failure Reporting, Analysis & Corrective Action System).

28 Referencias: lec Risk analysis of technological systems IEC Project Risk Management - Application guidelines Chapman, Robert J.,Tools and techniques of enterprise risk management / Robert J. Chapman, ISBN-13: Guangbin Yang., Life Cycle Reliability Engineering, John Wiley & Sons, Inc. ISBN: Frame, J. Davidson., Managing risk in organizations : a guide for managers / by J. Davidson Frame, ISBN Reliability, maintainability, and risk: practical methods for engineers/david J Smith, ISBN Reliability and Risk Assessment by J D Andrews and T R Moss, ISBN What is the FRACAS Failure elimination made simple, Rick Smith, Bill Keeter,

29 Preguntas? Muchas Gracias