Como ingenieros de mantenimiento y de confiabilidad necesitamos descubrir qué factores influyen en la falla y en la probabilidad de falla. ¿Cuáles de esos factores podemos controlar y cuales podemos monitorear por su contenido predictivo? Distinguir entre las variables internas y externas ayudaría a responder estas inquietudes.
Definición:
Las variables CBM externas tales como la carga, las malas maniobras del operador, el impacto, el terreno, etc. contribuyen a las causas de falla.
Las variables CBM internas tales como la amplitud de vibración, los metales disueltos, y los contaminantes en los fluidos reflejan y pueden revelar el estado de progresión del modo de falla. Es decir algunos de los efectos de falla.
- Las variables externas influyen sobre la falla
- Las variables internas influyen sobre la probabilidad de falla.
Para la predicción y optimización CBM analizamos las variables internas y externas exactamente de la misma manera. Generalmente las variables externas contienen mayor contenido predictivo que las variables internas. Las variables externas tales como el modo de operación, las observaciones generales, el estado de limpieza o la frecuencia de ajustes necesarios son relativamente baratos y fáciles de adquirir. Frecuentemente son “menos tecnológicas” y menos “sofisticadas” que las variables internas pero tienden a ser ignoradas. Las variables externas pueden incluir registros de impacto o de condiciones de sobrecarga cuyo acumulado puede predecir la falla con exactitud inclusive antes de que el proceso de falla haya iniciado. Las variables internas dependen de que ya haya comenzado una falla. Por lo tanto podríamos decir que las variables externas pueden ser más “proactivas” que las internas.
Matemáticamente existe poca diferencia entre los análisis de las variables internas y externas que preceden los eventos de falla o suspensión. Ambos pueden ejercer influencia en la probabilidad de falla. Por consiguiente, ambas son analizadas y modeladas de la misma manera en EXAKT. Los ingenieros de confiabilidad deben ser creativos y de mente abierta al seleccionar las variables candidatas para la optimización de CBM, considerando su relación física con los modos de falla de interés.
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