weibull

RCM INGENIERIA
CONFIABILIDAD Y ANALISIS ESTADISTICO PARA LA PREDICCION
DE FALLAS, SEGURIDAD, SUPERVIVENCIA, RIESGO, COSTO Y
GARANTÍAS DE LOS EQUIPOS.
Ing William Murillo
RESUMEN:
Este articulo provee un entendimiento del básico de la técnica del uso de distribuciones
Weibull y log Normal desarrolladas para el análisis y predicción de falla. Esta nueva
aplicación reduce los costos,calibración de instrumentos, análisis de las mediciones y
propiedades de los materiales, también calcula los tiempos óptimos para el
mantenimiento y ayuda a tomar decisiones en diagnostico y nuevas inversiones de
proyectos.. Este método muestra la aplicación del weibull análisis en computadores
personales, para reemplazarlo por laboriosos cálculos en hojas de calculo y graficas
manuales.
1. VISIÓNGENERAL DEL ANÁLISIS WEIBULL
Back Ground:
Inventado por Waloddi Weibull (1887-1979) en 1937 y publicado en 1951
1.1 Ejemplos:
Los siguientes son ejemplos de Problemas de ingeniería resueltos por Weibull.
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Falla de un componente durante tres meses, ¿Cuántas fallas se puede esperar en
seis, doce meses?
Programar el mantenimiento y ordenar repuestos
En una Planta eléctrica conmuchas salidas por fallas en la tubería de la caldera,
basada en inspección, pronosticar su ciclo de vida y overhaul
Los costos de fallas esporádicas, sujetas a desgastarse y uso o fatiga, es 20
veces más costosa que una salida planeada.

1.2 Ventajas:
Precisión razonable y precisa en el análisis de fallas
Provee un simple y poderoso gráfico, medición de vida, arranques, paradas, operación,ciclos de misión vs. % acumulativo de fallas. Los parámetros β (Beta, a pendiente)
proveen una filosofía de falla y η (ETA, característica de vida) tiempo de falla weibull
análisis está relacionado con el MTTF.
1.3 Distribución de una falla:
La pendiente de la gráfica weibull, β (beta) se define como:
β < 1.0 indica mortalidad infantil
β = 1.0 significa falla aleatoria
β > 1.0 indica fallapor desgaste
Se puede determinar los porcentajes de falla para determinar por ejemplo el 1% de las
fallas de una población el cual pueda fallar, es llamada β1.
β0.1 = 0.1% de la población
β10 = determina el tiempo en el cual el 10% de la población puede fallar.
Ing. William M. Murillo

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La característica η es definida como la edad al cual el 63.2% de las unidadespodrían
fallar, entonces se determina como β63.

Figura 1.1: Grafica de una distribución weibull con β=1.787, falla por desgaste
CDF=Comulative Distribution Function

1.4 Pronóstico y predicción de fallas
Cuando las fallas ocurren en servicio, una predicción del numero de fallas que podrían
ocurrir en un próximo periodo de tiempo es deseable calcular. La figura 1.2 provee
información delcalculo de la predicción de fallas en una población de equipos
similares.
Algunos problemas en gráficos erróneos weibull son la información mal recogida:
 Mezcla de modos de falla
 Problemas con el origen cero de la falla
 Datos manuales donde las edades de las partes son desconocidas
 Construcción de curvas Weibull donde no existan fallas.
la distribución weibull provee con mayorfrecuencia los mejores cálculos de la vida de
los componentes, esto es debido al rango amplio de los parámetros y las familias de
distribuciones que cubre, incluyendo la distribución exponencial, normal y poisson. Log
normal no esta dentro de la familia de Weibull y es el mas significativo competidor para
comparar sus cálculos.
Precisión por long normal es escogido para deterioro por sistema deaceleración,
materiales no lineales y ratas de crecimiento en grietas.

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1.5 Planeación del mantenimiento
La distribución Weibull es usado para la planeación del mantenimiento, particularmente
en el Reliability Centered Maintenance. β (Beta) nos dice si o no de las inspecciones
son programadas o los overhauls son necesarios.
β < 1 los...