Entrenamientos

Gestión de Activos Físicos y Áreas Relacionadas

Carga horaria: 32 horas

Por qué participar en nuestros entrenamientos?

  • Entender cómo el modelamiento de confiabilidad de sistemas puede ayudarle en su toma de decisiones
  • Comprender los impactos de sus elecciones en los indicadores de costo de su departamento y de la empresa
  • Son presentados más de 50 ejemplos resueltos manualmente o utilizando la planilla Excel o el software de apoyo específico para modelamiento de confiabilidad de sistemas
  • Comprender los limites de capacidad de producción de sus activos y el nivel de riesgo asociado a ellos
  • Mostrar de forma clara cómo los resultados de un análisis de confiabilidad agregarán valor al negocio


Objetivos

Transmitir a los profesionales de forma clara y objetiva la metodología cuantitativa necesaria para la solución de problemas en áreas como manutención, desarrollo de productos, planeamiento, entre otras.

Público meta:

  • Profesionales que actúan en las áreas de manutención, producción, planeamiento, seguridad y demás profesionales que actúan en áreas relacionadas con el análisis de confiabilidad y riesgo
  • Profesores y alumnos que desarrollan actividades de enseñanza y de investigación asociadas al área de análisis de confiabilidad y riesgo
  • Profesionales de las áreas de gestión económica de activos, suministros, planeamiento y de otras áreas afines que necesitan realizar previsiones.

Temas del entrenamiento

1. Ejemplos de problemas típicos que desafían a los ingenieros

1.1. ¿Cuál es el número de piezas sobresalientes para minimizar el costo de operación de una máquina?
1.2. ¿Cuál es el intervalo óptimo entre las preventivas para minimizar la media del costo de manutención?
1.3. ¿Cuál es la relación entre costo de manutención y nivel de seguridad de nuestros sistemas de transmisión de energía eléctrica?
1.4. La dirección de la empresa desea que el costo de producción por tonelada sea reducido del 15%. ¿Cuál será la contribución de la estrategia de manutención? ¿Qué será más eficiente: alterar las políticas de manutención o adquirir nuevos equipamientos?
1.5. ¿Es correcto siempre seleccionar componentes que poseen altos valores de confiabilidad?
1.6. Otros

2. Modelos para análisis de datos de vida de componentes y sistemas (análisis de Weibull)

2.1. Revisión de conceptos de estadística y probabilidad
2.2. Análisis de confiabilidad utilizando métodos simples (no paramétricos)
2.3. Las ventajas de un análisis de confiabilidad cuando hay datos históricos

2.3.1.  Los datos completos
2.3.2.  Los datos suspensos a la derecha
2.3.3.  Los datos suspensos a la izquierda
2.3.4.  Los datos en intervalos (inspección)
2.3.5.  Los datos múltiples

2.4. Las principales medidas de confiabilidad:

2.4.1. Tasa de falla, tasa media de falla y tasa instantánea de falla de componentes y sistemas: conceptos e interpretación de las diferencias
2.4.2. MTTF, MTBF e MTTFF de componentes y sistemas: conceptos y aplicaciones
2.4.3. Las funciones confiabilidad y probabilidad de falla: conceptos y aplicaciones
2.4.4. Las funciones de probabilidad condicional: conceptos y aplicaciones
2.4.5.La función mantenibilidad: conceptos y aplicaciones
2.4.6.  La función disponibilidad operacional: conceptos y aplicaciones

2.5. La función Overal Equipment Efficiency (OEE)
2.6. Las distribuciones de probabilidad usadas en el análisis de datos de vida:

2.6.1.  La distribución normal: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.2.  La distribución exponencial: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.3.  La distribución uniforme: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.4.  La distribución Weibull: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.5.  La distribución lognormal: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.6.  La distribución Weibull mixta: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.7.  La distribución Phased Weibull: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.8.  La distribución de Poisson: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones

2.7. Modelos para análisis de datos de vida cuando hay dos o más modos de falla
2.8. Modelos para análisis de datos de vida cuando no hay fallas y cuando el modo de falla es degradación
2.9. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

3. Modelos de simulación para análisis de desempeño de sistemas

3.1. El concepto de sistema
3.2. Las diferencias entre sistemas reparables e irreparables
3.3. Los diferentes tipos de disponibilidad:

3.3.1.  Disponibilidad instantánea
3.3.2.  Disponibilidad operacional
3.3.3.  Disponibilidad inherente
3.3.4.  Disponibilidad alcanzada
3.3.5.  Disponibilidad en estado estable

3.4. Análisis de sistemas por simulación de Monte Carlo: conceptos, ejemplos y aplicaciones
3.5. Modelos para análisis do comportamiento de sistemas en serie
3.6. Modelos para análisis de desempeño de sistemas en paralelo (redundancia operacional)

3.6.1. Sistemas con bajo nivel de redundancia
3.6.2. Sistemas con alto nivel de redundancia

3.7. Modelos para análisis de las medidas de desempeño de sistemas mixtos
3.8. Modelos para análisis de sistemas de componentes en la configuración tipo k-de-N
3.9. Modelos para análisis de sistemas de componentes en la configuración tipo stand-by (cold, hot y warm)
3.10. Impacto del aumento de componentes stand-by en el costo, en la confiabilidad, en el riesgo y en la disponibilidad
3.11. Modelos para análisis de sistemas de componentes en configuraciones genéricas (complejas)
3.12. Modelos para análisis de sistemas con flujos bi-direccionales
3.13. Análisis del impacto de la presencia de modos de falla comunes en la confiabilidad, en el riesgo y en la disponibilidad de un sistema
3.14. Modelo para análisis de sistemas en los cuales los componentes poseen cargas compartidas (load-sharing):

3.14.1. ¿Qué es un sistema de carga compartida?
3.14.2. Modelamiento de sistemas de cargas compartidas
3.14.3. Impactos de la pérdida de componentes de carga compartida en el riesgo de falla del sistema

3.15. Modelo para análisis de confiabilidad de sistemas que operan en niveles variados de carga (stress):

3.15.1. Análisis del caso de cargas termales
3.15.2. Análisis del caso de cargas cíclicas

3.16. Características importantes en el modelamiento de sistemas:

3.16.1.  Distribución de probabilidad de vida de los componentes
3.16.2.  Distribución de probabilidad de los tiempos de reparos de los componentes
3.16.3.  Distribución de probabilidad de los tiempos de transporte de piezas
3.16.4.  Distribución de probabilidad de los tiempos de atrasos diversos
3.16.5.  Distribución de probabilidad de los tiempos de otras variables

3.17. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

4. Modelos para análisis de las políticas de manutención de sistemas

4.1. El concepto de manutención de sistemas
4.2. Algunas justificaciones económicas, técnicas y de seguridad para la realización de la manutención;
4.3. Análisis detallado de la política de manutención correctiva de componentes:

4.3.1. ¿Qué es manutención correctiva y cuándo ella es la estrategia correcta?
4.3.2. Modelo para demostración de que en muchos sistemas mecánicos y electrónicos la manutención correctiva es la elección correcta
4.3.3. Modelo para análisis del impacto de la manutención correctiva (idealizada y real) de componentes en la confiabilidad, en el riesgo y en la disponibilidad de los sistemas

4.4. Análisis detallado de la política de manutención preventiva de los componentes:

4.4.1. ¿Qué es manutención preventiva y cuándo ella es la estrategia correcta?
4.4.2.  Modelo para demostración que en muchos casos se debe realizar preventiva, pero en otros sería un costo desnecesario
4.4.3.  Modelo para estimación del intervalo de manutención preventiva (idealizada y real) para minimizar la media del costo operacional
4.4.4.  Modelo para estimación del intervalo óptimo de manutención preventiva de los componentes para maximizar la disponibilidad operacional
4.4.5.  Modelo para estimación del intervalo óptimo de manutención preventiva de los componentes para que el sistema tenga un nivel mínimo de confiabilidad

4.5. Análisis detallado de la política de inspección de los componentes:

4.5.1. ¿Qué es inspección y cuándo ella es la estrategia correcta?
4.5.2. Modelo para demostración de que una política de inspección siempre aumenta la confiabilidad de sistemas
4.5.3.  Modelo para estimación de los intervalos óptimos de inspección (idealizada y real) en componentes para minimización de la media del costo operacional
4.5.4.  Modelo para estimación de los intervalos óptimos de inspección (idealizada y real) en componentes para maximizar la media de la disponibilidad operacional
4.5.5. Modelo para estimación de los intervalos óptimos de inspección (idealizada y real) en componentes para que el sistema tenga un nivel  mínimo de confiabilidad

4.6. Modelo para análisis del impacto de la disponibilidad de componentes en la disponibilidad de sistemas
4.7. ¿Cómo aumentar la confiabilidad de sistemas donde los modos de falla ocurren de forma imprevisible y catastrófica?
4.8. Modelos para previsión de la necesidad de piezas de reposición y minimización de costos de almacenamiento
4.9. Modelos para elección de las alternativas overhaul, reparos y sustitución de activos
4.10. Una visión económica: ¿Podemos entender los recursos alocados en la  manutención como una inversión?
4.11. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

5. Modelos de optimización aplicados a la manutención centrada en la confiabilidad (RCM)

5.1. Ejemplo de política de manutención tradicional y por el abordaje de RCM
5.2. Los conceptos de función, falla funcional y causa de fallas
5.3. Las consecuencias de las fallas de los componentes y/o sistema:

5.3.1.  Pérdida de producción por falla y por hora parada
5.3.2.  Costos por falla y por hora parada
5.3.3.  Severidad ambiental por falla y hora parada

5.4. Las consecuencias de las paradas para manutención preventiva:

5.4.1.  Pérdida de producción por falla y por hora parada
5.4.2.  Costos por falla y por hora parada
5.4.3.  Severidad ambiental por falla y por hora parada

5.5. Las consecuencias de las paradas para inspecciones:

5.5.1. Pérdida de producción por falla y por hora parada
5.5.2.  Costos por falla y por hora parada
5.5.3.  Severidad ambiental por falla y por hora parada

5.6. Modelo para análisis de las políticas de manutención predictiva:

5.6.1. El concepto de manutención con base en la condición operacional
5.6.2. El  modelo de curva P-F para análisis de informaciones de sistemas de alarme (linear, exponencial, etc.)
5.6.3. Análisis de datos de las condiciones operacionales (temperatura, vibración, etc.)
5.6.4.  Modelo básico para estimación del momento óptimo de cambio en el caso en que el modelo de falla fuera degradación
5.6.5. Modelos de riesgos competitivos aplicados en la elección del momento óptimo de cambios

5.7. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

6. Modelos financieros para estimación de indicadores de costos y retorno de sistemas

6.1. El abordaje de flujo de caja
6.2. El concepto de valor del dinero en el tiempo y tasa de interés
6.3. Valor presente y valor futuro
6.4. Tipos de tasa de interés: simples y compuesto
6.5. Inflación y tasa de interés
6.6. Los principales indicadores del flujo de caja:

6.6.1. Valor presente líquido
6.6.2. Tasa interna de retorno
6.6.3. Período de payback
6.6.4.  Valor periódico equivalente

6.7. Modelo para montaje de flujo de caja de costo del ciclo de vida de sistemas
6.8. Modelo para elección de equipamientos con la misma vida operacional
6.9. Modelo para elección de equipamientos con diferentes vidas operacionales
6.10. Modelo para estimación del momento óptimo (vida económica) para la sustitución de un equipamiento
6.11. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

7. Modelos para análisis de riesgos y toma de decisiones en sistemas comunes en ingeniería

7.1. Una visión general del concepto de riesgo:

7.1.1. Riesgo cualitativo y cuantitativo
7.1.2. Definición de riesgo e incertidumbre
7.1.3.   La función utilidad y toma de decisión bajo incertidumbre

7.2. Modelos para estimación de riesgo operacional y sus componentes
7.3. Las contribuciones de las acciones humanas para alterar el riesgo de componentes y sistemas
7.4. Modelos para análisis de riesgo con enfoque en seguridad:
7.4.1.  Simulación de Monte Carlo aplicada

7.4.2.  Modelos para análisis de combinación de factores que generan fallas por medio de árbol de falla
7.4.3.  Modelos para análisis de consecuencias por medio de árbol de eventos

7.5. Ejemplos diversos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

8. Más ejemplos de solución de algunos casos utilizando los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph AWB

8.1. Modelo para simular cómo serán en la práctica las implicaciones de una política de manutención elaborada por RCM para un sistema de distribución de gas
8.2. La carga óptima de una excavadora (dragline) que opera en una mina de carbón
8.3. Análisis de los indicadores de desempeño de una planta de procesamiento mineral
8.4. Estimación del período máximo de garantía de modo que el costo esté bajo control en una fábrica de motocicletas
8.5. Análisis de confiabilidad, disponibilidad y costos de un sistema de trenes para transporte público
8.6. Análisis de intervalo entre preventivas, número de piezas en stock e intervalo entre inspecciones  fin de minimizar el costo
8.7. Análisis de la relación entre capacidad de producción, riesgo, confiabilidad, disponibilidad y costo de capex y opex
8.8. Análisis de confiabilidad, disponibilidad y stocks de una planta de producción de plásticos

9. Discusión de problemas sugeridos por los participantes.

Datas Disponíveis Local Inscrição
17/03/2016

ES RECOMENDACION LA PARTICIPACIÓN EN LA CAPACITACIÓN AR 102 ANTES DE INSCRIBIRSE EN LA CAPACITACIÓN AR 204

Introducción

Son presentados los conceptos para la elaboración de flujos de caja de activos utilizados en las actividades de producción y un detallamiento de los componentes del flujo de caja donde son realizadas previsiones de costos de mano de obra, manutención, tasa de intereses, etc. Son incluidos los fundamentos de Ingeniería de la Confiabilidad en la gestión de activos y ejemplos prácticos utilizando el software Microsoft Excel. Y, finalmente, son presentados los fundamentos de la metodología para el modelamiento de incertidumbre y cuantificación de riesgo en el proceso de toma de decisión asociada a la metodología de LCC, como también la manera de obtener la selección óptima de diferentes combinaciones de activos.

Se trata de un entrenamiento innovador para profesionales que ya poseen algún conocimiento o ya participaron de entrenamientos de Ingeniería de la Confiabilidad o actúan directamente en la gestión de manutención y procesos de diferentes organizaciones.

¿Por qué participar?

· El entrenamiento presenta todas las herramientas necesarias para un estudio de Life Cycle Cost (LCC) y Gestión Económica de Activos.

· El contenido está compuesto de conceptos teóricos rigorosos juntamente con muchos ejemplos de soluciones de problemas;

· Uso del software más completo y más amigable del mercado;

· Instructores altamente cualificados tanto en términos académicos como por el mercado;

· Mostrar de forma clara cómo los resultados de análisis de confiabilidad agregan valor al negocio;

Áreas de Interés

· Desarrollo de nuevos productos;

· Seguridad de sistemas industriales;

· Desarrollo de estrategias de garantía;

· Elaboración de test de homologación y validación;

· Implementación de ensayos técnicos para componentes, sistemas, productos, etc.;

· Docentes y discentes interesados en Ingeniería de la Confiabilidad;

· Gestión de la calidad

· Manutención de sistemas reparables;

· Gerenciamiento de las actividades de producción;

· Diseño de proyectos y proceso;

 

1. Modelos flujo de caja NO DESCONTADO para la gestión económica de activos

1.1. La filosofía general de sustitución;
1.2. Los tipos de costos que surgen a lo largo del uso de los activos;
1.3. Modelo ortodoxo para estimación de vida económica de activos;
1.4. ¿Por qué en algunos casos se debe utilizar el costo marginal y no la media del costo?;
1.5. Modelo simple para elección entre compra, alquiler y leasing de equipamientos;
1.6. La vida de los activos en términos de economía, seguridad, eficiencia, etc.;
1.7. ¿Cómo justificar la adquisición o no de activos nuevos cuando los activos en operación se encuentran en perfecto estado?

2. Modelos de flujo de caja DESCONTADO para gestión económica de activos

2.1. El concepto de flujo de caja a lo largo del tiempo;
2.2. Tasa de interés, capitalización simple y compuesta;
2.3. Los tipos de tasas de interés: real, nominal y efectiva;
2.4. Valor presente, valor futuro, valor equivalente y aplicaciones diversas;
2.5. El costo de oportunidad del capital (WACC) de la empresa;
2.6. Inflación, valores inflacionarios y constantes;
2.7. Modelo de amortización adoptado por los financiadores;
2.8. Modelos de depreciación del Reglamento del Imposto sobre la Renta (RIR);
2.9. Los beneficios económicos de la depreciación;
2.10. Análisis detallado del flujo de caja de costos de equipamientos con capital propio:

2.10.1. El valor futuro líquido (VFL);
2.10.2. Valor presente líquido (VPL);
2.10.3. Valor periódico equivalente (VPE);
2.10.4. Tasa interna de retorno (TIR);
2.10.5. El período de recuperación de la inversión (PPB);
2.10.6. Análisis del punto de equilibrio;
2.10.7. La insignificancia de la elección de la fecha de análisis;
2.10.8. La solución de los conflictos entre TIR y VPL;

2.11. Análisis detallado de flujo de caja de costos de equipamientos financiados con capital de terceros;
2.12. Modelo correcto para la estimación de la vida económica en nivel de flota y equipamientos individuales
2.13. Modelo correcto para la elección entre compra, alquiler y leasing de equipamientos
2.14. Modelo correcto para la elección entre adquisición de equipamientos y reforma en equipamientos
2.15. Métodos para la estimación de la inversión inicial y re-inversión (CAPEX);
2.16. Modelos para la gestión económica de proyectos independientes;
2.17. Modelos para la gestión económica de proyectos mutuamente excluyentes;
2.18. Modelos para la gestión económica de proyectos dependientes;
2.19. Modelos para la gestión económica de portafolio de proyectos de reforma/adquisición de equipamientos
2.20. Los impactos de la sustitución de los activos en los indicadores financieros:

2.20.1. Return over Asset (ROA)
2.20.2. Return over Equity (ROE)
2.20.3. EBITDA
2.20.4. Cash Flow Return Over Gross Investment (CFROGI)
2.20.5. etc.

3. Simulación de Monte Carlo y modelamiento de confiabilidad aplicados en la gestión económica de activos

3.1. Ingeniería de la confiabilidad: ¿qué es y por qué usar?
3.2. Los principales tipos de datos en un análisis de confiabilidad;
3.3. Histograma y función densidad de probabilidad;
3.4. Funciones probabilidad de falla y confiabilidad;
3.5. La función tasa de falla y tasa instantánea de falla;
3.6. Las distribuciones exponencial, Normal y Weibull;
3.7. Tests para la elección de la mejor distribución que se ajusta a un conjunto de datos;
3.8. Análisis del comportamiento de la tasa de falla y sus implicaciones en la implementación de soluciones en nivel gerencial;
3.9. Métodos para la previsión del costo operacional (OPEX);
3.10. Modelos para la estimación del intervalo óptimo para sustitución de equipamientos del punto de vista económico y de seguridad;
3.11. Simulación de la confiabilidad de sistemas en serie, paralelo, K-de-N, etc.;
3.12. Modelo para el análisis de los impactos de los parámetros de confiabilidad en el costo operacional (OPEX);
3.13. Modelo para analizar si una estrategia de gestión con base en manutención preventiva es la estrategia de menor costo;

4. Solución de algunos problemas envolviendo gestión económica de activos

4.1. Modelo para el análisis de los impactos del MTBF en el costo del ciclo de vida de un gran sistema de comunicación de una empresa;
4.2. Modelo para el análisis del número óptimo de camiones, del ciclo de vida económica óptima del vehículo y del número óptimo de boxes en los talleres de modo a minimizar el costo de producción;
4.3. Modelo para análisis del diámetro óptimo de un cable de energía para minimizar el costo de propiedad;
4.4. Modelo para análisis de políticas de gestión de activos (con o sin manutención) para minimizar el costo de operación;
4.5. Modelo para el dimensionamiento del espaciamiento de pilares de una puente para minimizar el costo operacional;
4.6. Modelo para estimar la tasa de penetración de perforación de una broca para obtener el costo mínimo de propiedad;
4.7. Modelo para la estimación del intervalo óptimo de cambio de una máquina para minimizar el costo de propiedad;
4.8. Modelo para elegir entre cambio en grupo y cambios individuales de activos
4.9. Modelo para estimar la vida económica de un sistema de distribución de gas natural;

5. Discusión de problemas sugeridos por los participantes.

Carga horária: 24 horas

Introducción

Mostrar de forma objetiva y práctica cómo utilizar las metodologías de FMEA (Análisis de los Modos de Falla y sus Efectos) y RCM (Reliability Centered Maintenance) para analizar los riesgos provenientes de fallas de componentes individuales, proponiendo, de modo sistemático, la definición de las tareas que constituyen el plan de manutención del sistema bajo estudio.

¿Por qué participar?

  • El entrenamiento presenta todas las herramientas necesarias para un estudio de confiabilidad a través de la metodología de RCM e FMEA;
  • El contenido está compuesto de conceptos teóricos rigorosos juntamente con muchos ejemplos de soluciones de problemas;
  • Instructores altamente calificados tanto en términos académicos como por el mercado;
  • Mostrar de forma clara cómo la sistemática adoptada optimiza el plan de manutención

Áreas de Interés

  • Ingenieros, supervisores y gerentes de los departamentos de manutención y producción;
  • Seguridad de sistemas industriales;
  • Gestión de la calidad
  • Docentes y discentes interesados en Ingeniería de la Confiabilidad;
  • Manutención de sistemas reparables;

Contenido

1.  Conceptos Básicos de Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad

1.1. Confiabilidad
1.2. Confiabilidad de la Producción
1.3. Confiabilidad y Mantenibilidad
1.4. Confiabilidad y Disponibilidad
1.5. Aplicaciones Reales de la Ingeniería de Confiabilidad (Weibull, FTA, RBD)

2.  Conceptos Básicos del Análisis de los Modos de Falla y sus Efectos (FMEA)

2.1.  “Qué es” & “Para que sirve”
2.2. Histórico
2.3. Quien utiliza
2.4. Tipos de FMEA
2.5. El lenguaje de FMEA
2.6. Definiciones básicas: “Función”, “Falla”, “Modo de Falla”, “Causas” y “Efectos”
2.7. Fuentes de Información sobre Modos de Falla
2.8. Cómo y con quien hacer FMEA
2.9. FMEA & Análisis de Causa Raíz (RCA)
2.10. Ejercicio1: Circuito de control de un motor

3. FMEA Estructurada

3.1. Confusión en la descripción “Causas”, “Modo de Falla”, y “Efectos”
3.2. Cascada causa y efecto
3.3. Análisis Estructurado (funcional x geográfico)
3.4. System Work Breakdown Structure (SWBS) o Estructura Analítica del Sistema
3.5. Diagrama de Bloques de Confiabilidad vs Diagrama de Bloques Funcional

4. FMEA/FMECA: Análisis de la Criticalidad (o Criticidad)

4.1. Modelos de Análisis de Criticalidad (AC)
4.2. AC patrón Análisis de Riesgos:
4.3. Matriz de Gerenciamiento de los Riesgos
4.4. Criterios de Toma de Decisión
4.5. Ejercicio 2: Olla de Presión
4.6. AC patrón QS 9000
4.7. AC patrón Mil Std 1629ª
4.8. ESTUDIO DIRIGIDO – FMEA

5. Fundamentos de la Manutención Centrada en Confiabilidad (RCM)

5.1. “¿Qué es?”  /  “¿De donde surgió?” / “¿Por qué surgió?”
5.2. Planeamiento Tradicional de la Manutención
5.3. Los argumentos tradicionales en la definición de tareas de manutención
5.4. Los seis patrones de falla (las curvas de la bañera)
5.5. Manutención Basada en el Tiempo (MBT)
5.6. Manutención Basada en la Condición (MBC)
5.7. El paradigma de la RCM
5.8. Visión General del Proceso de Implantación de la RCM
5.9. El Diagrama de Decisión de la RCM
5.10. Lecciones Aprendidas en Implantaciones de la RCM en Industrias
5.11. Principales Beneficios de la RCM

6. Etapas de Implantación de la RCM

6.1. Selección del Sistema para RCM
6.2. Definición de los Limites del Sistema: Fronteras e Interfaces
6.3. Modularización del Sistema: Diagrama de Bloques Funcionales
6.4. Función y Fallas Funcionales de los Módulos
6.5. Matriz de Componentes y Fallas Funcionales
6.6. Diagrama de Decisión de la RCM: Selección de las Tareas de Manutención
6.7. ESTUDIO DE CASO: Sistema de Acondicionamiento de aire Split.

Análisis de Riesgos en las Procesos, las Ingeniería y Áreas Relacionadas

Carga horária: 24 horas

¿Por qué participar de nuestros entrenamientos?

Mostrar de forma objetiva y práctica cómo utilizar la metodología de árbol de fallas (FTA) y de árbol de eventos (ETA) para analizar los riesgos provenientes de fallas de componentes individuales o de combinaciones de fallas en sistemas y, además de eso, analizar las consecuencias posibles en virtud de la ocurrencia de diversos eventos.

Objetivos:

  • Comprender las herramientas fundamentales para estudios de seguridad de equipamientos;
  • Entender cómo realizar la parte cuantitativa en estudios de SIL, PRA demás abordajes para análisis de riesgo;
  • El contenido está compuesto de conceptos teóricos rigorosos juntamente con muchos ejemplos de soluciones de problemas;
  • Instructores altamente calificados tanto en términos académicos como por el mercado.


Público meta:

  • Desarrollo de nuevos productos;
  • Seguridad de sistemas industriales;
  • Desarrollo de estrategias de garantía;
  • Elaboración de test de homologación y de validación;
  • Docentes e discentes interesados en Ingeniería de la Confiabilidad;
  • Gestión de la calidad;
  • Manutención de sistemas reparables;
  • Gerenciamiento de las actividades de producción;
  • Diseño de proyectos y proceso;


Temas del entrenamiento:

1. Introducción al Análisis por Árbol de Fallas y Eventos (FTA/ETA)

1.1. Definición de sistemas;
1.2. Métodos de Análisis Inductivos y Deductivos;
1.3. Orígenes y beneficios del Análisis de Árbol de Fallas (FTA);
1.4. Visión General sobre Árbol de Fallas y Eventos (FTA/ETA);
1.5. Ejemplos diversos resueltos manualmente, con la planilla Excel y con el software Isograph Reliability Workbench

2. Tipos de Eventos y Puertas Lógicas para FTA

2.1. Tipos de eventos;
2.2. Puertas Lógicas O (or), Y (and) , Inhibición (inhibit) y Transferencia (transfer);
2.3. Ejercicios sobre Puertas Lógicas
2.4. Otro tipo de evento: Casa
2.5. Otras Puertas Lógicas: O-exclusivo (XOR), Y-prioritario, puertas de negación
2.6. Ejemplos diversos resueltos manualmente, con la planilla Excel y con el software Isograph Reliability Workbench

3. Construcción del Árbol de Fallas

3.1. Categorías de fallas de componentes (primaria, secundaria y de comando)
3.2. Reglas heurísticas para la construcción de Árbol de Fallas
3.3. Ejercicios / Ejemplos de construcción
3.4. Definición del evento tope
3.5. Evaluación Cualitativa de FTA: conjunto de cortes mínimos (CM)
3.6. Evaluación Cualitativa de FTA: representación por CM
3.7. Evaluación Cualitativa de FTA: determinación de los CM (algoritmo de Vesely-Fussel)
3.8. Evaluación Cualitativa de FTA: estudio de caso (sistema de bombeo)
3.9. Ejemplos diversos resueltos manualmente, con la planilla Excel y con el software Isograph Reliability Workbench

4. Conceptos básicos de Diagrama de Bloques de Confiabilidad y Análisis de la Confiabilidad de Sistemas

4.1. Tasa de falla de componentes
4.2. Parámetros básicos de confiabilidad
4.3. RBD: serie, paralelo activo y mixto
4.4. RBD: representación física x lógica
4.5. RBD: sistemas de votación (k-N) y standby
4.6. Comparación entre Diagrama de Bloques y Árbol de Fallas
4.7. Ejemplos diversos resueltos manualmente, con la planilla Excel y con el software Isograph Reliability Workbench

5. Modelos de Fallas para Eventos Básicos de FTA

5.1. Parámetros de falla y reparo
5.2. Conceptos básicos: mantenibilidad y disponibilidad
5.3. Conceptos básicos: indisponibilidad de componentes no-reparables, durmientes (testados) y reparables
5.4. Ejemplos diversos resueltos manualmente, con la planilla Excel y con el software Isograph Reliability Workbench

6. Análisis Cuantitativo de Árbol de Fallas

6.1. Cálculo de Puertas Lógicas E y OU
6.2. Ejemplos de cálculo
6.3. Ejercicio del Sistema de Protección de un Tanque
6.4. Aproximación Lambda-Tau
6.5. Frecuencia de accidentes
6.6. Sumas y productos de frecuencia e indisponibilidades
6.7. Ejemplos diversos resueltos manualmente, con la planilla Excel y con el software Isograph Reliability Workbench

7. Medidas de Importancia

7.1. Conceptos básicos
7.2. Importancia de Fussel-Vesely
7.3. Importancia de Birnbaum
7.4. Ejemplos diversos resueltos manualmente, con la planilla Excel y con el software Isograph Reliability Workbench

8. Análisis de Fallas de Causa Común

8.1. Fallas dependientes
8.2. Definición de FCC
8.3. Causa raíz, acoplamiento y defensas
8.4. Modelos para análisis cuantitativo de FCC
8.5. Modelo del factor β
8.6. Ejemplos diversos resueltos manualmente, con la planilla Excel y con el software Isograph Reliability Workbench

9. Análisis por Árbol de Eventos (ETA)

9.1. Conceptos básicos
9.2. Construcción de ETA
9.3. Utilización de ETA
9.4. ETA pre-accidente (o sistémica)
9.5. ETA post-accidente (o fenomenológica)
9.6. Relación entre ETA y FTA
9.7. Ejemplos diversos resueltos manualmente, con la planilla Excel y con el software Isograph Reliability Workbench

10. Discusión de problemas sugeridos por los participantes.

Introducción

Un curso práctico y objetivo para quien desea conocer y aplicar las técnicas de Análisis Preliminar de Peligros (APP) y Estudios de Operabilidad (HAZOP), incluyendo métodos de Brainstorming, Liderazgo y Ejecución de Reuniones.

¿Por qué participar?

  • REDUCCIÓN DE RIESGOS – Aprenda a crear Medidas Preventivas y Protectivas donde fuera necesario.
  • REDUCCIÓN DE COSTOS – Priorice inversiones en la adquisición y manutención de acuerdo con el riesgo.
  • CONOCIMIENTO DE LOS PROCESOS – Descubra detalles envueltos en los procesos y en las operaciones de su sistema.
  • INTEGRACIÓN DE EQUIPOS –Tenga las áreas de proyecto, operación, manutención, seguridad y cualquier otra, alineadas al mismo objetivo.
  • CONTENIDO PRÁCTICO Y OBJETIVO – Participe en una sesión real de HAZOP.
  • CERTIFICACIÓN – Tenga certificación del curso y de la participación en una sesión de HAZOP.
  • PROFESOR EXPERIMENTADO – Adquiera los conocimientos de un especialista con más de 1.000 horas de HAZOP de procesos de Químicos, Petroquímicos, Pesticidas, Papel y Celulosa, Combustibles, entro otros.
  • CLASES REDUCIDAS – Reciba la debida atención en clases con un máximo de 20 alumnos.

Áreas de Interés

  • Proyecto;
  • Procesos;
  • Suministros;
  • Seguridad y Medio Ambiente;
  • Calidad;
  • Manutención;
  • Operación;
  • Enseñanza e investigación.

1. Introducción a Conceptos de Gerenciamiento de Riesgos

1.1. Peligro x Evento peligroso;
1.2. Incidente x Accidente;
1.3. Causa x Efecto;
1.4. Frecuencia x Gravedad;
1.5. Riesgos.

2. Principales Técnicas de Análisis y Gerenciamiento de Riesgos.

2.1. Análisis Preliminar de Peligros – APP;
2.2. Estudio de Análisis de Riesgo – EAR;
2.3. Programa de Gerenciamiento de Riesgos – PGR;
2.4. Plan de Acción de Emergencia – PAE.

3. Metodologías de APP y HAZOP y sus aplicaciones.

3.1. Cómo, donde, cuando y por qué usar APP;
3.2. Cómo, donde, cuando y por qué usar HAZOP.

4. Conceptos para la Gestión de la Reunión

4.1. Metodología de Brainstorming;
4.2. Fundamentos de las Reuniones Eficientes;
4.3. Pilares de la Administración de Equipo:

4.3.1.  El Planear;
4.3.2.  El Organizar;
4.3.3.  El Controlar;
4.3.4.  El Direccionar;

5. Sesión de HAZOP

5.1. Brainstorming para la construcción del sistema de análisis;
5.2. Creación de equipos y nombramiento de los líderes y secretarios de los HAZOPs;
5.3. Ejecución de los HAZOPs por los equipos;
5.4. Monitoramiento y orientaciones de mejora;
5.5. Evaluación del ejercicio e inventario de dificultades.

Análisis RAMSC y Áreas Relacionadas

Carga Horaria: 24 Horas

¿Porque participar en nuestros entrenamientos?

Es la primera compañía en el mercado de centrarse no sólo en la confiabilidad de ingeniería y metodología LDA RBD, debido a la ingeniería de confiabilidad involucra muchos otros estudios en paralelo y sólo elevar los indicadores de confiabilidad y la metodología LDA nada RBD va a resolver los principales problemas de las empresas es la reducción de los costos.

Objetivos

  • Proporcionar los conceptos básicos de la Ingeniería de Confiabilidad, principalmente en LDA – Life Data Analysis y RBD – Diagrama de Bloques de confiabilidad.
  • Demostrar la importancia de la confiabilidad en: Sistemas Productivos Proyectos, Operación y Mantenimiento, Equipos y sistemas industriales.
  • Presentar un modelamiento de diagrama de bloques para el cálculo de la confiabilidad de los sistemas.
  • Discutir las definiciones de disponibilidad y de sus aplicaciones.
  • Discutir el concepto de MTBF y la forma correcta de calcularlo.
  • Demostrar el uso del análisis de Weibull en los estudios de confiabilidad y facilidad de mantenimiento de los productos, equipos y sistemas industriales.

Dirigido a:

  • Ingenieros de mantenimiento, gerentes y directores de ingeniería.
  • Los ingenieros que se interactúan con la ingeniería de confiabilidad.
  • Técnicos de ingeniería.
  • Profesionales de la ingeniería que trabajan con el desarrollo de productos.
  • Los profesores y estudiantes de ingeniería

CONTENIDOS DE LA CAPACITACIÓN

Parte 1: Características de la Ingeniería de Confiabilidad:

¿Cómo y por qué ha surgido;
Desarrollo histórico;

Parte 2: Indicadores de confiabilidad:

  • La tasa de falla y la curva de la bañera;
  • Tiempo medio entre fallas (MTTF);
  • Tiempo medio antes de la falla(MTBF);
  • Tiempo medio de reparación (MTTR);

Parte 3: Modelos con tasa de falla constante (vida útil):

Modelado por diagramas de bloques de confiabilidad (RBD):

  • Sistemas en serie;
  • Sistemas en paralelo;
  • Sistema de votación Lógica;
    Sistema standby;
  • Fallas seguras y peligrosas.
  • Recolección y fuentes de datos de fallas.
  • Base de datos de falla;

Cálculo correcto de MTBF a partir de los registros de mantenimiento (suspensiones);

La importancia de la desviación estándar del tiempo entre fallos;

  • Disponibilidad y Mantenibilidad;
  • Entender el árbol de fallas y el árbol de eventos;
  • Nociones de simulación para el cálculo de la confiabilidad;
  • Visión gerencial de la confiabilidad;

Parte 4: Modelos con tasas de falla con varianza en el tiempo (Mortalidad infantil y envejecimiento)

  • Análisis WEIBULL (Tasa de fallas variables con el tiempo)
  • Datos completos y datos censurados (suspensiones)
  • El uso del Weibull en la ingeniería
  • Estimación de parámetros de una distribución Weibull
  • Intervalo óptimo de  sustitución de componentes.

Parte 5: Temas avanzados

  • Fundamentos del análisis de Markowiano
  • Fundamentos de la simulación de Monte Carlo en Confiabilidad

Carga horaria: 32 horas

¿Por qué participar de nuestros entrenamientos?

  • Adquirir capacitación para entender los conceptos en normas como IEC, MIL, BGIA, entre otras en lo tocante a riesgos, confiabilidad, etc.
  • Conocer la parte cuantitativa que existe en métodos de análisis de riesgo como SIL, LOPA, PRA, etc.;
  • Comprender cómo realizar previsiones de fallas y de costo para la elaboración de políticas de garantía de productos.
  • Instructores altamente calificados tanto en términos académicos como por el mercado.
  • Entender cómo y por qué los resultados de un análisis de confiabilidad agregan valor al negocio.


Objetivos:

Transmitir a los profesionales de forma clara y objetiva la metodología cuantitativa necesaria para la solución de problemas en áreas como manutención, desarrollo de productos, planeamiento, entre otras.

Público meta:

  • Profesionales que actúan en las áreas de manutención, producción, planeamiento, seguridad y demás profesionales que actúan en áreas relacionadas al análisis de confiabilidad y riesgo
  • Profesores y alumnos que desarrollan actividades de enseñanza y de investigación asociadas al área de análisis de confiabilidad y riesgo


Temas del entrenamiento:

1. Introducción

1.1. Desafíos típicos de la rutina profesional
1.2. Ejemplos de éxito con la utilización de análisis de confiabilidad
1.3. Las limitaciones de las herramientas cualitativas

2. Revisión de estadística y probabilidad aplicadas en el análisis de datos de vida:

2.1. Variables aleatorias
2.2. Los tipos de datos presentes en un análisis de confiabilidad
2.3. Análisis empírico (No paramétrico) de un conjunto de datos de vida: aplicaciones de conceptos e interpretación de los resultados
2.4. Análisis empírico (No-paramétrico) de un conjunto de datos de reparos: aplicaciones de conceptos e interpretación
2.5. Medidas de tendencia central: media (MTTF, MTBF, MTTR, etc.), mediana y moda
2.6. Medidas de variabilidad: desviación padrón, amplitud, variancia
2.7. Histogramas y función densidad de probabilidad: conceptos e interpretaciones
2.8. Funciones de probabilidad acumuladas: conceptos e interpretaciones

2.8.1. La función confiabilidad (probabilidad acumulada decreciente)
2.8.2. La función probabilidad de falla (probabilidad acumulada creciente)
2.8.3.La función mantenabilidad y su semejanza con la función probabilidad de falla
2.8.4. Función de probabilidad condicional: conceptos y aplicaciones

2.9. Análisis de regresión y correlación: conceptos e interpretación
2.10. Métodos para ajuste de distribución de probabilidad a un conjunto de datos:

2.10.1. Ajuste manual
2.10.2. Modelo de regresión
2.10.3. Modelo y máxima verosimilitud

2.11. Los intervalos de confianza de los parámetros de las distribuciones
2.12. Tests estadísticos para ajuste de distribución a un conjunto de datos:

2.12.1. Test de Anderson-Darling
2.12.2. Test de Kolmorogov-Smirnov
2.12.3. Test Qui-cuadrado
2.12.4. Coeficiente de correlación

2.13. Los intervalos de confianza de las estadísticas de previsiones
2.14. Las principales distribuciones de probabilidad: normal, exponencial, Weibull, lognormal, Weibull mixta, Weibayes, uniforme, triangular;
2.15. Los tipos de disponibilidad y su interpretación probabilística:

2.15.1. Disponibilidad operacional
2.15.2. Disponibilidad instantánea
2.15.3. Disponibilidad inherente
2.15.4. Disponibilidad alcanzada

2.16. Diversos ejemplos resueltos manualmente, con la planilla Excel y también con el software Isograph Reliability Workbench

3. FMEA y FMECA

3.1. ¿Qué es una falla de un componente, sistema, etc.?
3.2. Los mecanismos físicos y químicos de las fallas
3.3. Los principales modos de fallas:

3.3.1. Corrosión
3.3.2. Desgaste
3.3.3. Fatiga
3.3.4. Sobrecarga
3.3.5. Etc.

3.4. ¿Por qué debemos analizar los modos de falla?
3.5. Qué es FMEA/FMECA?
3.6. FMEA en diseño, proceso y sistema
3.7. Ejemplos y modelos para la realización de FMEA
3.8. Análisis de criticidad y de severidad
3.9. Diversos ejemplos resueltos manualmente, con la planilla Excel y también con el software Isograph Reliability Workbench

4. Análisis de sistemas por diagrama de bloques

4.1. El concepto de diagrama de bloques
4.2. Análisis de confiabilidad de sistemas en serie
4.3. Análisis de confiabilidad de sistemas en paralelo
4.4. Análisis de confiabilidad de sistemas mixtos (serie y paralelo)
4.5. Análisis de confiabilidad de sistemas K-de-N
4.6. Análisis de confiabilidad de sistemas standd-by:

4.6.1. LLaveador perfecto
4.6.2. LLaveador imperfecto

4.7. Análisis de sistemas con cargas compartidas (load-sharing)
4.8. Análisis de sistemas complejos: conceptos y métodos de solución
4.9. Análisis de la relación entre confiabilidad y CAPEX de sistemas
4.10. Diversos ejemplos resueltos manualmente, con la planilla Excel y también con el software Isograph Reliability Workbench

5. Modelo de Predicción de confiabilidad sin datos históricos

5.1. El concepto de modelos de predicción de confiabilidad
5.2. Las principales medidas de confiabilidad presentes en las normas
5.3. Discusión del tipo de información presente en las siguientes normas:

5.3.1. MIL-HBDK 217
5.3.2. Telcordia (Belcore)
5.3.3. 217 plus
5.3.4. IEC TR 62380
5.3.5. NSWC handbook
5.3.6. GJB/z 299B

5.4. Modelos de aceleración física de los indicadores de confiabilidad:

5.4.1. Arrhenius
5.4.2. Eyring

5.5. Análisis detallado de los tiempos óptimos para BURN-IN de productos
5.6. Los problema y cuidados en el ajustamiento de MTBF
5.7. Diversos ejemplos resueltos manualmente, con la planilla Excel y también con el software Isograph Reliability Workbench

6. Modelos de predicción de confiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad con datos históricos (Análisis de Weibull)

6.1. El problema clásico del análisis de Weibull
6.2. Las ventajas de un análisis de confiabilidad cuando hay datos históricos
6.3. Las principales medidas de confiabilidad:

6.3.1. Tasa de falla, tasa media de falla y tasa instantánea de falla: conceptos e interpretación de las diferencias
6.3.2. MTTF, MTBF e MTTFF: conceptos y aplicaciones
6.3.3. Las funciones confiabilidad y probabilidad de falla: conceptos y aplicaciones
6.3.4. Las funciones de probabilidad condicional: conceptos y aplicaciones

6.4. Las distribuciones de probabilidad usadas en el análisis de datos de vida

6.4.1. Estudio detallado de las aplicaciones de la distribución Weibull
6.4.2. Estudio detallado de las aplicaciones de la distribución exponencial
6.4.3. Estudio detallado de las aplicaciones de la distribución normal
6.4.4. Estudio detallado de las aplicaciones de la distribución lognormal
6.4.5. Estudio detallado de las aplicaciones de la distribución Weibull mixta
6.4.6. Estudio detallado de las aplicaciones de la distribución Phased-Weibull
6.4.7. Estudio detallado de las aplicaciones de la distribución Weibayes

6.5. Diversos ejemplos resueltos manualmente, con la planilla Excel y también con el software Isograph Reliability Workbench

7. Alocación de confiabilidad y control de riesgos en sistemas

7.1. El problema del nivel mínimo de confiabilidad de los sistemas
7.2. ¿Qué son alocación y optimización de la confiabilidad de sistemas?
7.3. Modelos simples de alocación de confiabilidad en sistemas en serie y paralelo
7.4. Modelos para la alocación de la confiabilidad con restricciones complejas
7.5. Diversos ejemplos resueltos manualmente, con la planilla Excel y también con el software Isograph Reliability Workbench

8. Modelamiento de sistemas dependientes por modelos de Markov

8.1. El concepto de procesos estocásticos en el contexto de análisis de confiabilidad
8.2. Cadenas de Markov: conceptos y aplicaciones en el análisis de sistemas
8.3. Principios de modelamiento por teoría de Markov
8.4. Análisis de fallas con dependientes: causas comunes, dependencia funcional, dependencia súbita;
8.5. Análisis de sistemas con redundancia standby;
8.6. Análisis de sistemas que poseen causas de falla comunes
8.7. Diversos ejemplos resueltos manualmente, con la planilla Excel y también con el software Isograph Reliability Workbench

9. Modelos para análisis del crecimiento de la confiabilidad

9.1. El concepto de crecimiento de la confiabilidad
9.2. Cómo y por qué un programa de crecimiento de confiabilidad agrega valor a las empresas
9.3. La trayectoria ideal de la curva de confiabilidad a lo largo del tiempo
9.4. Los principales tipos de tests para aumento de confiabilidad
9.5. Los principales modelos para previsión de la confiabilidad de sistemas, productos y componentes:

9.5.1. El modelo de crecimiento de Duane
9.5.2. El modelo de crecimiento de Crow-AMSAA
9.5.3. El modelo de crecimiento de Lloyd y Lipow
9.5.4. El modelo de crecimiento por medio de curva de Gompertz
9.5.5. El modelo de crecimiento de confiabilidad exponencial

9.6. Ejemplo de casos de éxito utilizando el modelo de crecimiento de confiabilidad
9.7. Diversos ejemplos resueltos manualmente, con la planilla Excel y también con el software Isograph Reliability Workbench

10. Modelos para la elaboración de políticas de garantía de productos

10.1. Una breve visión histórica de garantía (Mundo y Brasil)
10.2. Los impactos económicos de las políticas de garantía en diversas industrias
10.3. Modelos para previsión de fallas y costos dentro del período de garantía
10.4. Modelos para obtener la relación entre duración de la garantía, costo y margen de lucro
10.5. Análisis de la relación entre tiempo y costo en tests de burn-in con fallas y costo durante la garantía
10.6. Modelos para elaboración de tests de confiabilidad para atender las metas de garantía
10.7. Diversos ejemplos resueltos manualmente, con la planilla Excel, Oracle Crystal Ball y también con el software Isograph Reliability Workbench

11. Introducción al árbol de fallas y al árbol de eventos

11.1. Modelamiento por Árbol de Fallas

11.1.1. El concepto del modelo de Análisis por Árbol de Fallas (FTA)
11.1.2.Las diferencias entre Árbol de Fallas y Diagrama de Bloques de Confiabilidad (RBD)
11.1.3. El concepto de evento tope
11.1.4. Los principales símbolos utilizados en árbol de fallas
11.1.5. El proceso de construcción de árbol de fallas de sistemas
11.1.6. La metodología para la estimación de probabilidad de eventos indeseables

11.1.6.1. Minimal cut set
11.1.6.2. Minimal path set
11.1.6.3. Función estructurada

11.1.7. Análisis de indicadores de importancia:

11.1.7.1. Medida de Fussel-Vesely
11.1.7.2. Medida de Birnbaum
11.1.7.3. Medida de Barlow-Proschan

11.2.  Modelamiento de consecuencias por Árbol de Eventos

11.2.1. El concepto de modelos de Árbol de Eventos (FTE)
11.2.2. La construcción de un modelo de Árbol de Eventos
11.2.3. Los conceptos de consecuencia y frecuencia de eventos
11.2.4. La metodología para estimar la frecuencia de los eventos indeseables

11.3. Diversos ejemplos resueltos manualmente, con la planilla Excel y también con el software Isograph Reliability Workbench

12. Más algunos ejemplos que son solucionados con el apoyo del software Isograph Reliability Workbench

12.1. La elección entre dos proveedores de neumáticos para camiones de una empresa de  minería
12.2. Análisis del costo para una empresa que vende sus productos con un período de garantía
12.3. Análisis de la mejor estrategia de alocación de confiabilidad de un sistema de distribución de gas
12.4. Análisis de los tiempos óptimos de burn-in para diferentes productos electrónicos
12.5. Estimación de costos en el período de garantía de productos del segmento de vehículos
12.6. Análisis de un sistema de distribución de gas para atender los requisitos de un trabajo de Safety Integrity Level (SIL) que es política de una empresa concesionaria
12.7. Análisis del nivel óptimo de piezas en stock de piezas para camiones de una empresa de minería
12.8. Análisis realista de las metas confiabilidad y reducción de riesgo en sistemas de seguridades
12.9. Análisis de sistemas de riesgo de equipamientos de seguridad de una usina generadora de energía eléctrica
12.10.  Análisis de confiabilidad de un sistema de abastecimiento de energía para una empresa siderúrgica
12.11. Análisis de confiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad y política de piezas de un sistema de distribución de energía eléctrica

13. Discusión de problemas sugeridos por los participantes.

Carga horaria: 32 horas

Por qué participar en nuestros entrenamientos?

  • Entender cómo el modelamiento de confiabilidad de sistemas puede ayudarle en su toma de decisiones
  • Comprender los impactos de sus elecciones en los indicadores de costo de su departamento y de la empresa
  • Son presentados más de 50 ejemplos resueltos manualmente o utilizando la planilla Excel o el software de apoyo específico para modelamiento de confiabilidad de sistemas
  • Comprender los limites de capacidad de producción de sus activos y el nivel de riesgo asociado a ellos
  • Mostrar de forma clara cómo los resultados de un análisis de confiabilidad agregarán valor al negocio


Objetivos

Transmitir a los profesionales de forma clara y objetiva la metodología cuantitativa necesaria para la solución de problemas en áreas como manutención, desarrollo de productos, planeamiento, entre otras.

Público meta:

  • Profesionales que actúan en las áreas de manutención, producción, planeamiento, seguridad y demás profesionales que actúan en áreas relacionadas con el análisis de confiabilidad y riesgo
  • Profesores y alumnos que desarrollan actividades de enseñanza y de investigación asociadas al área de análisis de confiabilidad y riesgo
  • Profesionales de las áreas de gestión económica de activos, suministros, planeamiento y de otras áreas afines que necesitan realizar previsiones.


Temas del entrenamiento

1. Ejemplos de problemas típicos que desafían a los ingenieros

1.1. ¿Cuál es el número de piezas sobresalientes para minimizar el costo de operación de una máquina?
1.2. ¿Cuál es el intervalo óptimo entre las preventivas para minimizar la media del costo de manutención?
1.3. ¿Cuál es la relación entre costo de manutención y nivel de seguridad de nuestros sistemas de transmisión de energía eléctrica?
1.4. La dirección de la empresa desea que el costo de producción por tonelada sea reducido del 15%. ¿Cuál será la contribución de la estrategia de manutención? ¿Qué será más eficiente: alterar las políticas de manutención o adquirir nuevos equipamientos?
1.5. ¿Es correcto siempre seleccionar componentes que poseen altos valores de confiabilidad?
1.6. Otros

2. Modelos para análisis de datos de vida de componentes y sistemas (análisis de Weibull)

2.1. Revisión de conceptos de estadística y probabilidad
2.2. Análisis de confiabilidad utilizando métodos simples (no paramétricos)
2.3. Las ventajas de un análisis de confiabilidad cuando hay datos históricos

2.3.1.  Los datos completos
2.3.2.  Los datos suspensos a la derecha
2.3.3.  Los datos suspensos a la izquierda
2.3.4.  Los datos en intervalos (inspección)
2.3.5.  Los datos múltiples

2.4. Las principales medidas de confiabilidad:

2.4.1. Tasa de falla, tasa media de falla y tasa instantánea de falla de componentes y sistemas: conceptos e interpretación de las diferencias
2.4.2. MTTF, MTBF e MTTFF de componentes y sistemas: conceptos y aplicaciones
2.4.3. Las funciones confiabilidad y probabilidad de falla: conceptos y aplicaciones
2.4.4. Las funciones de probabilidad condicional: conceptos y aplicaciones
2.4.5.La función mantenibilidad: conceptos y aplicaciones
2.4.6.  La función disponibilidad operacional: conceptos y aplicaciones

2.5. La función Overal Equipment Efficiency (OEE)
2.6. Las distribuciones de probabilidad usadas en el análisis de datos de vida:

2.6.1.  La distribución normal: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.2.  La distribución exponencial: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.3.  La distribución uniforme: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.4.  La distribución Weibull: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.5.  La distribución lognormal: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.6.  La distribución Weibull mixta: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.7.  La distribución Phased Weibull: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.8.  La distribución de Poisson: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones

2.7. Modelos para análisis de datos de vida cuando hay dos o más modos de falla
2.8. Modelos para análisis de datos de vida cuando no hay fallas y cuando el modo de falla es degradación
2.9. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

3. Modelos de simulación para análisis de desempeño de sistemas

3.1. El concepto de sistema
3.2. Las diferencias entre sistemas reparables e irreparables
3.3. Los diferentes tipos de disponibilidad:

3.3.1.  Disponibilidad instantánea
3.3.2.  Disponibilidad operacional
3.3.3.  Disponibilidad inherente
3.3.4.  Disponibilidad alcanzada
3.3.5.  Disponibilidad en estado estable

3.4. Análisis de sistemas por simulación de Monte Carlo: conceptos, ejemplos y aplicaciones
3.5. Modelos para análisis do comportamiento de sistemas en serie
3.6. Modelos para análisis de desempeño de sistemas en paralelo (redundancia operacional)

3.6.1. Sistemas con bajo nivel de redundancia
3.6.2. Sistemas con alto nivel de redundancia

3.7. Modelos para análisis de las medidas de desempeño de sistemas mixtos
3.8. Modelos para análisis de sistemas de componentes en la configuración tipo k-de-N
3.9. Modelos para análisis de sistemas de componentes en la configuración tipo stand-by (cold, hot y warm)
3.10. Impacto del aumento de componentes stand-by en el costo, en la confiabilidad, en el riesgo y en la disponibilidad
3.11. Modelos para análisis de sistemas de componentes en configuraciones genéricas (complejas)
3.12. Modelos para análisis de sistemas con flujos bi-direccionales
3.13. Análisis del impacto de la presencia de modos de falla comunes en la confiabilidad, en el riesgo y en la disponibilidad de un sistema
3.14. Modelo para análisis de sistemas en los cuales los componentes poseen cargas compartidas (load-sharing):

3.14.1. ¿Qué es un sistema de carga compartida?
3.14.2. Modelamiento de sistemas de cargas compartidas
3.14.3. Impactos de la pérdida de componentes de carga compartida en el riesgo de falla del sistema

3.15. Modelo para análisis de confiabilidad de sistemas que operan en niveles variados de carga (stress):

3.15.1. Análisis del caso de cargas termales
3.15.2. Análisis del caso de cargas cíclicas

3.16. Características importantes en el modelamiento de sistemas:

3.16.1.  Distribución de probabilidad de vida de los componentes
3.16.2.  Distribución de probabilidad de los tiempos de reparos de los componentes
3.16.3.  Distribución de probabilidad de los tiempos de transporte de piezas
3.16.4.  Distribución de probabilidad de los tiempos de atrasos diversos
3.16.5.  Distribución de probabilidad de los tiempos de otras variables

3.17. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

4. Modelos para análisis de las políticas de manutención de sistemas

4.1. El concepto de manutención de sistemas
4.2. Algunas justificaciones económicas, técnicas y de seguridad para la realización de la manutención;
4.3. Análisis detallado de la política de manutención correctiva de componentes:

4.3.1. ¿Qué es manutención correctiva y cuándo ella es la estrategia correcta?
4.3.2. Modelo para demostración de que en muchos sistemas mecánicos y electrónicos la manutención correctiva es la elección correcta
4.3.3. Modelo para análisis del impacto de la manutención correctiva (idealizada y real) de componentes en la confiabilidad, en el riesgo y en la disponibilidad de los sistemas

4.4. Análisis detallado de la política de manutención preventiva de los componentes:

4.4.1. ¿Qué es manutención preventiva y cuándo ella es la estrategia correcta?
4.4.2.  Modelo para demostración que en muchos casos se debe realizar preventiva, pero en otros sería un costo desnecesario
4.4.3.  Modelo para estimación del intervalo de manutención preventiva (idealizada y real) para minimizar la media del costo operacional
4.4.4.  Modelo para estimación del intervalo óptimo de manutención preventiva de los componentes para maximizar la disponibilidad operacional
4.4.5.  Modelo para estimación del intervalo óptimo de manutención preventiva de los componentes para que el sistema tenga un nivel mínimo de confiabilidad

4.5. Análisis detallado de la política de inspección de los componentes:

4.5.1. ¿Qué es inspección y cuándo ella es la estrategia correcta?
4.5.2. Modelo para demostración de que una política de inspección siempre aumenta la confiabilidad de sistemas
4.5.3.  Modelo para estimación de los intervalos óptimos de inspección (idealizada y real) en componentes para minimización de la media del costo operacional
4.5.4.  Modelo para estimación de los intervalos óptimos de inspección (idealizada y real) en componentes para maximizar la media de la disponibilidad operacional
4.5.5. Modelo para estimación de los intervalos óptimos de inspección (idealizada y real) en componentes para que el sistema tenga un nivel  mínimo de confiabilidad

4.6. Modelo para análisis del impacto de la disponibilidad de componentes en la disponibilidad de sistemas
4.7. ¿Cómo aumentar la confiabilidad de sistemas donde los modos de falla ocurren de forma imprevisible y catastrófica?
4.8. Modelos para previsión de la necesidad de piezas de reposición y minimización de costos de almacenamiento
4.9. Modelos para elección de las alternativas overhaul, reparos y sustitución de activos
4.10. Una visión económica: ¿Podemos entender los recursos alocados en la  manutención como una inversión?
4.11. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

5. Modelos de optimización aplicados a la manutención centrada en la confiabilidad (RCM)

5.1. Ejemplo de política de manutención tradicional y por el abordaje de RCM
5.2. Los conceptos de función, falla funcional y causa de fallas
5.3. Las consecuencias de las fallas de los componentes y/o sistema:

5.3.1.  Pérdida de producción por falla y por hora parada
5.3.2.  Costos por falla y por hora parada
5.3.3.  Severidad ambiental por falla y hora parada

5.4. Las consecuencias de las paradas para manutención preventiva:

5.4.1.  Pérdida de producción por falla y por hora parada
5.4.2.  Costos por falla y por hora parada
5.4.3.  Severidad ambiental por falla y por hora parada

5.5. Las consecuencias de las paradas para inspecciones:

5.5.1. Pérdida de producción por falla y por hora parada
5.5.2.  Costos por falla y por hora parada
5.5.3.  Severidad ambiental por falla y por hora parada

5.6. Modelo para análisis de las políticas de manutención predictiva:

5.6.1. El concepto de manutención con base en la condición operacional
5.6.2. El  modelo de curva P-F para análisis de informaciones de sistemas de alarme (linear, exponencial, etc.)
5.6.3. Análisis de datos de las condiciones operacionales (temperatura, vibración, etc.)
5.6.4.  Modelo básico para estimación del momento óptimo de cambio en el caso en que el modelo de falla fuera degradación
5.6.5. Modelos de riesgos competitivos aplicados en la elección del momento óptimo de cambios

5.7. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

6. Modelos financieros para estimación de indicadores de costos y retorno de sistemas

6.1. El abordaje de flujo de caja
6.2. El concepto de valor del dinero en el tiempo y tasa de interés
6.3. Valor presente y valor futuro
6.4. Tipos de tasa de interés: simples y compuesto
6.5. Inflación y tasa de interés
6.6. Los principales indicadores del flujo de caja:

6.6.1. Valor presente líquido
6.6.2. Tasa interna de retorno
6.6.3. Período de payback
6.6.4.  Valor periódico equivalente

6.7. Modelo para montaje de flujo de caja de costo del ciclo de vida de sistemas
6.8. Modelo para elección de equipamientos con la misma vida operacional
6.9. Modelo para elección de equipamientos con diferentes vidas operacionales
6.10. Modelo para estimación del momento óptimo (vida económica) para la sustitución de un equipamiento
6.11. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

7. Modelos para análisis de riesgos y toma de decisiones en sistemas comunes en ingeniería

7.1. Una visión general del concepto de riesgo:

7.1.1. Riesgo cualitativo y cuantitativo
7.1.2. Definición de riesgo e incertidumbre
7.1.3.   La función utilidad y toma de decisión bajo incertidumbre

7.2. Modelos para estimación de riesgo operacional y sus componentes
7.3. Las contribuciones de las acciones humanas para alterar el riesgo de componentes y sistemas
7.4. Modelos para análisis de riesgo con enfoque en seguridad:
7.4.1.  Simulación de Monte Carlo aplicada

7.4.2.  Modelos para análisis de combinación de factores que generan fallas por medio de árbol de falla
7.4.3.  Modelos para análisis de consecuencias por medio de árbol de eventos

7.5. Ejemplos diversos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

8. Más ejemplos de solución de algunos casos utilizando los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph AWB

8.1. Modelo para simular cómo serán en la práctica las implicaciones de una política de manutención elaborada por RCM para un sistema de distribución de gas
8.2. La carga óptima de una excavadora (dragline) que opera en una mina de carbón
8.3. Análisis de los indicadores de desempeño de una planta de procesamiento mineral
8.4. Estimación del período máximo de garantía de modo que el costo esté bajo control en una fábrica de motocicletas
8.5. Análisis de confiabilidad, disponibilidad y costos de un sistema de trenes para transporte público
8.6. Análisis de intervalo entre preventivas, número de piezas en stock e intervalo entre inspecciones  fin de minimizar el costo
8.7. Análisis de la relación entre capacidad de producción, riesgo, confiabilidad, disponibilidad y costo de capex y opex
8.8. Análisis de confiabilidad, disponibilidad y stocks de una planta de producción de plásticos

9. Discusión de problemas sugeridos por los participantes.

Introducción

Mostrar de forma objetiva y práctica como utilizar la metodología de FMEA/FMECA para analizar los riesgos después de analizar los efectos y las criticidades de los modos de falla de componentes de sistemas durante la fase de desarrollo de un nuevo producto.

¿Por qué participar?

• El entrenamiento presenta todas las herramientas necesarias para un estudio de confiabilidad a través de la metodología de FMEA/FMECA;

• El contenido está compuesto de conceptos teóricos rigorosos juntamente con muchos ejemplos de soluciones de problemas;

• Uso del software más completo y más amigable del mercado;

• Instructores altamente cualificados tanto en términos académicos como por el mercado;

• Mostrar de forma clara cómo los resultados del análisis de confiabilidad agregan valor a su producto;

Áreas de Interés

• Desarrollo de nuevos productos;

• Seguridad de sistemas industriales;

• Desarrollo de estrategias de garantía;

• Elaboración de test de homologación y validación;

• Implementación de ensayos técnicos para componentes, sistemas, productos, etc.;

• Docentes y discentes interesados en Ingeniería de la Confiabilidad;

• Gestión de la calidad;

• Diseño de proyectos y productos;

Contenido

Parte 1: Introducción y visión general

• Overview: Origem FMEA;

• Definiciones de FMEA;

• Objetivos de la FMEA;

• Beneficios de la FMEA;

• ¿Cuándo hacer una FMEA?

Parte 2: La Metodología FMEA-4

• (AIAG-4ª edición – SAE 1739/QS9000)

• Actualizaciones en la 3ª. Edición – FMEA-3;

• Actualizaciones en las Tablas Escalas de los índices de Riesgo;

• Actualizaciones en el Formulario FMEA-SAE;

Parte 3: Normas de FMEA

• Patrón AIAG-3 e AIAG-4;

• Patrón SAE J1739;

• MIL-STD 1629 y MIL-STD 1629A;

Parte 4: Comparación entre los diferentes tipos de FMEA

• FMEA de Proceso;

• FMEA de Manutención;

• FMEA de Proyecto;

Parte 5: Otras herramientas y conceptos

• Normas de FMEA

• Creación del Equipo de FMEA

• El lenguaje de FMEA

• Niveles y Relaciones en FMEA

• Ejemplos de FMEA

Parte 6: Niveles y Relaciones en FMEA

• FMEA de Proyectos y Escala de Evaluación;

• FMEA de Proceso y Escala de Evaluación;

• FMEA de Manutención y Escala de Evaluación;

• Escalas de FMEA y directrices para Evaluación del Riesgo;

• Construcción de una FMEA

• Herramientas auxiliares para FMEA;

• Árbol de Fallas (FTA) utilizando el software AREMAS;

• Diagrama de Ishikawa (Causa y Efecto);

• Diagrama de Bloques (RBD);

• Gráfico de Pareto;

• Tipos de Control;

• FMECA – Introducción, MIL STD 1629;

• Metodología FMECA – Evaluación de Criticidad;

• Procedimiento Cualitativo MIL STD 1629A, Task 101;

• Procedimiento Cuantitativo MIL STD 1629A, Task 102;

Parte 8: Índices y Cálculos

• Evaluación/Ponderación de los Índices (Severidad; Ocurrencia; Detección)

• Cálculo final del Riesgo Actual NPR

• Optimización/Mejora de los Índices preevaluados

• Ejercicios y ejemplos utilizando el software FMEA AREMAS

• Metodologías de la FMEA Estructurada

Introducción

Presentar los conceptos de probabilidad y estadísticos necesarios para resolver problemas en ingeniería de forma clara por medio de ejemplos de actividades del día-a-día y, así, desmistificar la creencia de que estadística es algo difícil e inútil.

¿Por qué participar?

• El entrenamiento presenta todas las herramientas necesarias para un estudio de estadística;

• El contenido está compuesto de conceptos teóricos rigorosos juntamente con muchos ejemplos de soluciones de problemas;

• Instructores altamente cualificados tanto en términos académicos como por el mercado;

• Mostrar de forma clara cómo los resultados de análisis estadísticas pueden ayudarle en sus actividades profesionales;

Áreas de Interés

Profesionales de las áreas de control de calidad, análisis de proyectos, planeamiento económico, elaboración de presupuesto, manutención, ingeniería de proyectos y otros involucrados en actividades que requieren herramientas para el análisis de datos.

Contenido

Parte 1: Análisis descriptivo de datos (estadística descriptiva)

• El gran desafío: Muestreo (objeto de investigación) y populación (objeto de inferencia);

• El concepto de variables aleatorias;

•Organización de datos por distribución de frecuencia;

•Medidas de tendencia central: mediana, moda y medias (aritmética, geométrica, harmónica, ponderada);

•Medidas de dispersión: variancia, desviación patrón, amplitud, coeficiente de variación;

•Métodos para comparación relativa de datos: asimetría y curtose;

•Ideas básicas de la necesidad de probabilidad para previsiones;

Parte 2: Variables aleatorias unidimensionales y multidimensionales y sus aplicaciones

• El concepto matemático de la función variable aleatoria unidimensional;

• Las funciones densidad de probabilidad, probabilidad acumulada creciente y probabilidad acumulada decreciente;

• Probabilidad condicional y independencia: concepto y aplicaciones;

• El concepto matemático de la función variable aleatoria bidimensional;

• Probabilidad marginal y condicionada: concepto y aplicaciones;

• El teorema de Bayes y la ley de la probabilidad total;

• Valor esperado, variancia, co-variancia y desviación patrón de variables aleatorias: conceptos y diversas aplicaciones;

• Propiedades de la variancia y valor esperados (soma, diferencia, producto y cuociente de variables aleatorias);

Parte 3: Algunas distribuciones de probabilidad que quedaron famosas

• Distribuciones para variables aleatorias discretas:

- Binomial: conceptos y aplicaciones ingeniería;

- Multinomial: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

- Geométrica: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

- Pascal (binomial negativa): conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

- Poisson: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

• Distribuciones para variables aleatorias continuas:

- Uniforme: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

- Normal: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

- Lognormal: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

- Exponencial: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

- Weibull: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

- Gama: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

- Gumbel: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

- Triangular: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

- Rayleigh: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

Parte 4: La teoría estadística del muestreo, distribuciones de los muestreos e inferencia estadística

• Las diferencias entre muestreos y populaciones finitas e infinitas;

• Los principales tipos de muestreos:

- Aleatorio: ¿dónde se debe aplicar y por qué?

- Estratificadas: ¿dónde se debe aplicar y por qué?

• Las distribuciones de probabilidad para los resultados de un muestreo:

- Distribución normal: concepto y aplicaciones;

- Distribuciones de Student (t): concepto y aplicaciones

- Distribución de Fisher (F): concepto y aplicaciones;

- Distribución qui-cuadrado (X2): conceptos y aplicaciones;

•La previsión de los valores de futuros de diversos parámetros por intervalos de confianza:

- Previsión del intervalo de confianza de la media;

- Previsión del intervalo de confianza de la proporción;

- Previsión del intervalo de confianza de la desviación patrón;

- ¿Cuándo usar intervalos bilaterales y unilaterales?

• Toma de decisión bajo incertidumbre usando la teoría estadística:

- Caracterización del problema;

- Error tipo I: “el error cometido al rechazar algo de que usted piensa que es malo, pero en verdad es bueno”;

- Error tipo II: “el error cometido al aceptar algo que en verdad es malo, mas de que usted piensa que es bueno”;

- El concepto de P-value (común en software de estadística);

- Hipótesis sobre los valores de parámetros como media, desviación patrón y
proporción: concepto, aplicaciones y estimativa de los errores tipo I e II;

- Verificar se hay diferencia entre dos medias: concepto, aplicaciones y estimativa de los errores tipo I e II;

- Verificar se hay diferencia entre dos variabilidades: concepto aplicaciones y estimativa de los errores tipo I e II;

- Verificar se hay diferencia entre dos proporciones: concepto, aplicaciones y estimativa de los errores tipo I e II;

- Verificar se hay diferencia entre N diversas medias: conceptos y aplicaciones de la técnica de análisis de variancia;

- Verificar se hay diferencia entre N proporciones: conceptos y aplicaciones del test quicuadrado;

• Aplicación importante: El uso de cartas de control de variabilidad de procesos;

Parte 5: Análisis de correlación, regresión y series temporales: conceptos y aplicaciones

• ¿Qué es una asociación de variables a lo largo del tiempo y/o del espacio?

• Coeficiente de correlación: concepto, interpretación e implicaciones en la toma de decisiones;

• Intervalo de confianza y test de hipótesis para el coeficiente de correlación;

• ¿Qué es una regresión estadística?

• El modelo de regresión linear simple: conceptos, aplicaciones y cómo hacer utilizando el EXCEL®;

• El modelo de regresión multivariada linear: conceptos, aplicaciones y cómo hacer utilizando el EXCEL®;

• El modelo de regresión no-linear: conceptos, aplicaciones y cómo hacer utilizando el EXCEL®;

• Modelos básicos de series temporales: conceptos y aplicaciones en el análisis de datos en el área de ingeniería y cómo hacer utilizando el EXCEL®;

• Ajustes de otras curvas a conjunto de datos: conceptos, aplicaciones y cómo hacer utilizando elEXCEL®;

Parte 6: Ajuste de distribución de probabilidad a un conjunto de datos

• Estimativa de los valores de los parámetros: El elemento central para realizar previsiones;

• El problema de estimativa de los parámetros de una distribución de probabilidad;

• Los métodos para estimativa de los parámetros:

- Análisis de regresión por mínimos cuadrados;

- Máxima verosimilitud

- Métodos para elegir la mejor distribución:

- Coeficiente de correlación;

- Qui-cuadrado;

- Kolmorogov-Smirnov;

- Anderson-Darling;

Parte 7: Introducción a procesos estocásticos y simulación de Monte Carlo: conceptos y aplicaciones en la ingeniería

• ¿Qué es un proceso estocástico y dónde debe ser aplicado en la ingeniería?

• Procesos de Poisson: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

• Procesos de Markov: conceptos y aplicaciones en la ingeniería;

• ¿Qué es simulación de Monte Carlo?

• ¿Cómo generar números aleatorios de diferentes distribuciones por el método de la transformación inversa?

• Simulación de procesos estocásticos diversos y la estimativa del número de fallas de un sistema;

• ¿Cómo elegir el número mínimo de simulaciones?

• Boostrap: conceptos y aplicaciones para obtener la distribución de probabilidad de diferentes

• Estadísticas;

Parte 8: Discusión de problemas sugeridos por los participantes del curso.

ES RECOMENDACION LA PARTICIPACIÓN EN LA CAPACITACIÓN AR 102 ANTES DE INSCRIBIRSE EN LA CAPACITACIÓN AR 204

Introducción

Son presentados los conceptos para la elaboración de flujos de caja de activos utilizados en las actividades de producción y un detallamiento de los componentes del flujo de caja donde son realizadas previsiones de costos de mano de obra, manutención, tasa de intereses, etc. Son incluidos los fundamentos de Ingeniería de la Confiabilidad en la gestión de activos y ejemplos prácticos utilizando el software Microsoft Excel. Y, finalmente, son presentados los fundamentos de la metodología para el modelamiento de incertidumbre y cuantificación de riesgo en el proceso de toma de decisión asociada a la metodología de LCC, como también la manera de obtener la selección óptima de diferentes combinaciones de activos.

Se trata de un entrenamiento innovador para profesionales que ya poseen algún conocimiento o ya participaron de entrenamientos de Ingeniería de la Confiabilidad o actúan directamente en la gestión de manutención y procesos de diferentes organizaciones.

¿Por qué participar?

· El entrenamiento presenta todas las herramientas necesarias para un estudio de Life Cycle Cost (LCC) y Gestión Económica de Activos.

· El contenido está compuesto de conceptos teóricos rigorosos juntamente con muchos ejemplos de soluciones de problemas;

· Uso del software más completo y más amigable del mercado;

· Instructores altamente cualificados tanto en términos académicos como por el mercado;

· Mostrar de forma clara cómo los resultados de análisis de confiabilidad agregan valor al negocio;

Áreas de Interés

· Desarrollo de nuevos productos;

· Seguridad de sistemas industriales;

· Desarrollo de estrategias de garantía;

· Elaboración de test de homologación y validación;

· Implementación de ensayos técnicos para componentes, sistemas, productos, etc.;

· Docentes y discentes interesados en Ingeniería de la Confiabilidad;

· Gestión de la calidad

· Manutención de sistemas reparables;

· Gerenciamiento de las actividades de producción;

· Diseño de proyectos y proceso;

 

1. Modelos flujo de caja NO DESCONTADO para la gestión económica de activos

1.1. La filosofía general de sustitución;
1.2. Los tipos de costos que surgen a lo largo del uso de los activos;
1.3. Modelo ortodoxo para estimación de vida económica de activos;
1.4. ¿Por qué en algunos casos se debe utilizar el costo marginal y no la media del costo?;
1.5. Modelo simple para elección entre compra, alquiler y leasing de equipamientos;
1.6. La vida de los activos en términos de economía, seguridad, eficiencia, etc.;
1.7. ¿Cómo justificar la adquisición o no de activos nuevos cuando los activos en operación se encuentran en perfecto estado?

2. Modelos de flujo de caja DESCONTADO para gestión económica de activos

2.1. El concepto de flujo de caja a lo largo del tiempo;
2.2. Tasa de interés, capitalización simple y compuesta;
2.3. Los tipos de tasas de interés: real, nominal y efectiva;
2.4. Valor presente, valor futuro, valor equivalente y aplicaciones diversas;
2.5. El costo de oportunidad del capital (WACC) de la empresa;
2.6. Inflación, valores inflacionarios y constantes;
2.7. Modelo de amortización adoptado por los financiadores;
2.8. Modelos de depreciación del Reglamento del Imposto sobre la Renta (RIR);
2.9. Los beneficios económicos de la depreciación;
2.10. Análisis detallado del flujo de caja de costos de equipamientos con capital propio:

2.10.1. El valor futuro líquido (VFL);
2.10.2. Valor presente líquido (VPL);
2.10.3. Valor periódico equivalente (VPE);
2.10.4. Tasa interna de retorno (TIR);
2.10.5. El período de recuperación de la inversión (PPB);
2.10.6. Análisis del punto de equilibrio;
2.10.7. La insignificancia de la elección de la fecha de análisis;
2.10.8. La solución de los conflictos entre TIR y VPL;

2.11. Análisis detallado de flujo de caja de costos de equipamientos financiados con capital de terceros;
2.12. Modelo correcto para la estimación de la vida económica en nivel de flota y equipamientos individuales
2.13. Modelo correcto para la elección entre compra, alquiler y leasing de equipamientos
2.14. Modelo correcto para la elección entre adquisición de equipamientos y reforma en equipamientos
2.15. Métodos para la estimación de la inversión inicial y re-inversión (CAPEX);
2.16. Modelos para la gestión económica de proyectos independientes;
2.17. Modelos para la gestión económica de proyectos mutuamente excluyentes;
2.18. Modelos para la gestión económica de proyectos dependientes;
2.19. Modelos para la gestión económica de portafolio de proyectos de reforma/adquisición de equipamientos
2.20. Los impactos de la sustitución de los activos en los indicadores financieros:

2.20.1. Return over Asset (ROA)
2.20.2. Return over Equity (ROE)
2.20.3. EBITDA
2.20.4. Cash Flow Return Over Gross Investment (CFROGI)
2.20.5. etc.

3. Simulación de Monte Carlo y modelamiento de confiabilidad aplicados en la gestión económica de activos

3.1. Ingeniería de la confiabilidad: ¿qué es y por qué usar?
3.2. Los principales tipos de datos en un análisis de confiabilidad;
3.3. Histograma y función densidad de probabilidad;
3.4. Funciones probabilidad de falla y confiabilidad;
3.5. La función tasa de falla y tasa instantánea de falla;
3.6. Las distribuciones exponencial, Normal y Weibull;
3.7. Tests para la elección de la mejor distribución que se ajusta a un conjunto de datos;
3.8. Análisis del comportamiento de la tasa de falla y sus implicaciones en la implementación de soluciones en nivel gerencial;
3.9. Métodos para la previsión del costo operacional (OPEX);
3.10. Modelos para la estimación del intervalo óptimo para sustitución de equipamientos del punto de vista económico y de seguridad;
3.11. Simulación de la confiabilidad de sistemas en serie, paralelo, K-de-N, etc.;
3.12. Modelo para el análisis de los impactos de los parámetros de confiabilidad en el costo operacional (OPEX);
3.13. Modelo para analizar si una estrategia de gestión con base en manutención preventiva es la estrategia de menor costo;

4. Solución de algunos problemas envolviendo gestión económica de activos

4.1. Modelo para el análisis de los impactos del MTBF en el costo del ciclo de vida de un gran sistema de comunicación de una empresa;
4.2. Modelo para el análisis del número óptimo de camiones, del ciclo de vida económica óptima del vehículo y del número óptimo de boxes en los talleres de modo a minimizar el costo de producción;
4.3. Modelo para análisis del diámetro óptimo de un cable de energía para minimizar el costo de propiedad;
4.4. Modelo para análisis de políticas de gestión de activos (con o sin manutención) para minimizar el costo de operación;
4.5. Modelo para el dimensionamiento del espaciamiento de pilares de una puente para minimizar el costo operacional;
4.6. Modelo para estimar la tasa de penetración de perforación de una broca para obtener el costo mínimo de propiedad;
4.7. Modelo para la estimación del intervalo óptimo de cambio de una máquina para minimizar el costo de propiedad;
4.8. Modelo para elegir entre cambio en grupo y cambios individuales de activos
4.9. Modelo para estimar la vida económica de un sistema de distribución de gas natural;

5. Discusión de problemas sugeridos por los participantes.

Carga horária: 24 horas

Introducción

Mostrar de forma objetiva y práctica cómo utilizar las metodologías de FMEA (Análisis de los Modos de Falla y sus Efectos) y RCM (Reliability Centered Maintenance) para analizar los riesgos provenientes de fallas de componentes individuales, proponiendo, de modo sistemático, la definición de las tareas que constituyen el plan de manutención del sistema bajo estudio.

¿Por qué participar?

  • El entrenamiento presenta todas las herramientas necesarias para un estudio de confiabilidad a través de la metodología de RCM e FMEA;
  • El contenido está compuesto de conceptos teóricos rigorosos juntamente con muchos ejemplos de soluciones de problemas;
  • Instructores altamente calificados tanto en términos académicos como por el mercado;
  • Mostrar de forma clara cómo la sistemática adoptada optimiza el plan de manutención

Áreas de Interés

  • Ingenieros, supervisores y gerentes de los departamentos de manutención y producción;
  • Seguridad de sistemas industriales;
  • Gestión de la calidad
  • Docentes y discentes interesados en Ingeniería de la Confiabilidad;
  • Manutención de sistemas reparables;

Contenido

1.  Conceptos Básicos de Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad

1.1. Confiabilidad
1.2. Confiabilidad de la Producción
1.3. Confiabilidad y Mantenibilidad
1.4. Confiabilidad y Disponibilidad
1.5. Aplicaciones Reales de la Ingeniería de Confiabilidad (Weibull, FTA, RBD)

2.  Conceptos Básicos del Análisis de los Modos de Falla y sus Efectos (FMEA)

2.1.  “Qué es” & “Para que sirve”
2.2. Histórico
2.3. Quien utiliza
2.4. Tipos de FMEA
2.5. El lenguaje de FMEA
2.6. Definiciones básicas: “Función”, “Falla”, “Modo de Falla”, “Causas” y “Efectos”
2.7. Fuentes de Información sobre Modos de Falla
2.8. Cómo y con quien hacer FMEA
2.9. FMEA & Análisis de Causa Raíz (RCA)
2.10. Ejercicio1: Circuito de control de un motor

3. FMEA Estructurada

3.1. Confusión en la descripción “Causas”, “Modo de Falla”, y “Efectos”
3.2. Cascada causa y efecto
3.3. Análisis Estructurado (funcional x geográfico)
3.4. System Work Breakdown Structure (SWBS) o Estructura Analítica del Sistema
3.5. Diagrama de Bloques de Confiabilidad vs Diagrama de Bloques Funcional

4. FMEA/FMECA: Análisis de la Criticalidad (o Criticidad)

4.1. Modelos de Análisis de Criticalidad (AC)
4.2. AC patrón Análisis de Riesgos:
4.3. Matriz de Gerenciamiento de los Riesgos
4.4. Criterios de Toma de Decisión
4.5. Ejercicio 2: Olla de Presión
4.6. AC patrón QS 9000
4.7. AC patrón Mil Std 1629ª
4.8. ESTUDIO DIRIGIDO – FMEA

5. Fundamentos de la Manutención Centrada en Confiabilidad (RCM)

5.1. “¿Qué es?”  /  “¿De donde surgió?” / “¿Por qué surgió?”
5.2. Planeamiento Tradicional de la Manutención
5.3. Los argumentos tradicionales en la definición de tareas de manutención
5.4. Los seis patrones de falla (las curvas de la bañera)
5.5. Manutención Basada en el Tiempo (MBT)
5.6. Manutención Basada en la Condición (MBC)
5.7. El paradigma de la RCM
5.8. Visión General del Proceso de Implantación de la RCM
5.9. El Diagrama de Decisión de la RCM
5.10. Lecciones Aprendidas en Implantaciones de la RCM en Industrias
5.11. Principales Beneficios de la RCM

6. Etapas de Implantación de la RCM

6.1. Selección del Sistema para RCM
6.2. Definición de los Limites del Sistema: Fronteras e Interfaces
6.3. Modularización del Sistema: Diagrama de Bloques Funcionales
6.4. Función y Fallas Funcionales de los Módulos
6.5. Matriz de Componentes y Fallas Funcionales
6.6. Diagrama de Decisión de la RCM: Selección de las Tareas de Manutención
6.7. ESTUDIO DE CASO: Sistema de Acondicionamiento de aire Split.