Análisis de Confiabilidad, Disponibilidad, Mantenibilidad y Seguridad (RAMS)

Muchas veces la toma de decisiones sobre alguna inversión o acción a realizarse sobre un proyecto o activo físico, se complica debido a que la información que se dispone es incompleta o no se tiene claridad de lo que realmente se necesita. Este escenario es típico en las etapas de Ingeniería de Diseño, tanto para proyectos iniciados desde cero como también para aquellos que implican una reestructuración del proceso de mayor envergadura.

Propósitos


 Presentar un análisis de sensibilidad que permita identificar los equipos y sistemas críticos, donde se propone acciones de mitigación basadas en un análisis costo-riesgo.

 Predecir la mayoría de los escenarios de detenciones o fallas del proceso de producción, modelando las incertidumbres de los procesos de deterioro y fallas que soportarán los equipos, subsistemas y sistemas asociados.

 Identificar las implicaciones económicas de cada escenario probable considerando la configuración de los sistemas, confiabilidad de los equipos, políticas de mantenimiento, programas de intervención y filosofía operacional para así establecer las estrategias óptimas de mantenimiento del negocio.

Identificación de Equipos y Modos Críticos (FMECA)

  • Listado de Equipos críticos
  • Requerimiento de seguridad de la planta
  • Evaluación y modelamiento de la confiabilidad del proceso
  • Directrices para el manejo del riesgo

Modelación del Proyecto

Modelación RAMS es diferente de otros procesos tradicionales, simulación, optimización de programación lineal o modelos estocásticos. Este implica un análisis de las interacciones de los modos de fallas con los diversos activos y se centra en la identificación de la disponibilidad operacional, mediante simulaciones de Monte Carlo. Es de naturaleza estadística y requiere que el analista desarrolle las distribuciones para los diferentes parámetros de entrada.

Complementario a esto es importante considerar el análisis de sensibilidad – es decir, la variación de las entradas a través de una gama de valores que están dentro del rango probabilístico. Finalmente existen otras variables a considerar que robustecen el estudio, como las tasas de fallo, contextos operacionales, tiempos de restauración, retrasos logísticos, disponibilidad de repuesto u otros eventos estocásticos – para lograr resultados más precisos.

Figura 1: La descomposición de componentes elementales permite identificar los modos de fallas y estimar como la interrelación de cada uno de ellos afecta el desempeño final del sistema.

  • Calcular Confiabilidad de los equipos
  • Identificación de mejorar en la configuración del sistema
  • Identificación de fallas aleatorias y mejora en sus reparaciones
  • Calcular la influencia del error humano
  • Calcular pérdidas de capacidad por degradación
  • Estimar el tiempo fuera de servicio por mantenimiento planificado
  • Determinar la disponibilidad óptima de recursos humanos
  • Probabilidad de ocurrencia de eventos especiales no deseados.
  • Rankear diferentes opciones de diseño y escenarios
  • Evaluar el impacto de los futuros cambios o propuestas a las operaciones actuales
  • Modelación de consumo de repuestos y materiales
  • Predecir tiempo de actividad, inactividad y lentitud del sistema
  • Proporcionar una visión estratégica del rendimiento de los activos en escalas de tiempo más largos

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