Mantenimiento basado en el análisis de modos y efectos de falla para mejorar la disponibilidad de una deslaminadora en una refinería de zinc

Abstract

La presente investigación busca proponer un plan de actividades de mantenimiento mediante la aplicación sistemática de la metodología Análisis de Modos y Efectos de Falla (FMEA), basada en la norma de la Sociedad de Ingenieros de Automoción (SAE) J1739:2002, para incrementar la disponibilidad a un equipo de deslaminado en una refinería de Zinc. La metodología se adaptó para aplicarse en un equipo con 13 años de antigüedad, enfocando el análisis en el nivel de componente. El estudio inicia con el análisis de los datos de parada y aplicando Pareto se identifica que subsistemas de la deslaminadora son los que más fallan. Se identificaron 6 de los 15 subsistemas de la deslaminadora que generaron el 81% de las horas de parada entre marzo y septiembre de 2019. Luego se realizó una revisión de los registros de falla y para cada evento se identificó el componente que falló, su modo y mecanismo de falla, además se agrupan los registros iguales y para cada uno de ellos se tiene la información de horas de parada y número totales de eventos de falla. De igual forma, para cada registro de este listado final se aplicó la metodología FMEA, donde se obtuvo el Numero de Prioridad de Riesgo inicial (NPRi) y se definieron acciones de mantenimiento con los cuales se redujeron los índices de ocurrencia y detección, así como se calculó un número de prioridad de riesgo final (NPRf) que debe ser menor que el NPRi. Se analizaron 190 registros de falla para identificar 38 grupos de modos de falla. La aplicación del plan propuesto usando FMEA determinó la implementación de 73 acciones de mantenimiento, los cuales fueron de los siguientes tipos: 36 acciones preventivas, 21 acciones de mejora (o modificación) y 16 acciones correctivas. Es este trabajo, una herramienta de validación destacada fue el NPR (producto de Severidad (S), Ocurrencia (O) y Detección (D)) utilizado para jerarquizar el riesgo. De los 38 modos de falla identificados, 35 se consideraron inaceptables (NPRi>120) o medianamente aceptables (NPRi>75). Con la implementación de las acciones, 33 modos de falla pasaron a la categoría de aceptables (NPRf<75), lo que demuestra la eficacia de la metodología. El valor de la disponibilidad aumentó de un promedio de 74.96% en 2019 (un mínimo histórico) a 81.87% en 2021 y 82.19% en 2022, superando la meta establecida del 80%. Esto representa un incremento de hasta 7.23% comparando 2019 y 2022. La mejora de los indicadores relacionados con la confiabilidad. El Tiempo Medio Transcurrido Entre Fallas (METBF) aumentó de 14.3 horas a 19.6 horas entre 2019 y 2022, y el Tiempo Medio de Inactividad (MDT) disminuyó de 2.8 horas a 2.2 horas.

The present research aims to propose a maintenance activity plan through the systematic application of the Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) methodology, based on the SAE J1739:2002 standard, to increase the availability of a delaminating machine in a Zinc refinery. The methodology was adapted to be applied to a team with 13 years of operation, focusing the analysis at the component level. The study begins with the analysis of downtime data, and by applying Pareto analysis, the delaminator subsystems that fail the most are identified. Specifically, 6 out of the 15 subsystems of the delaminating machine were identified as generating 81% of the downtime hours between March and September 2019. Subsequently, a review of the failure records was conducted. For each event, the failed component, its mode, and its failure mechanism were identified. Identical records were then grouped, and for each group, the information on downtime hours and the total number of failure events was compiled. Furthermore, the FMEA methodology was applied to each record in this final list, yielding the initial Risk Priority Number (RPNi). Maintenance actions were then defined, which resulted in a reduction of the occurrence and detection indices, and a final Risk Priority Number (RPNf) was calculated, which must be lower than the RPNi. A total of 190 failure records were analyzed to identify 38 groups of failure modes. The application of the proposed plan using FMEA led to the implementation of 73 maintenance actions, categorized as follows: 36 preventive actions, 21 improvement (or modification) actions, and 16 corrective actions. In this work, a highlightable validation tool was the RPN (the product of Severity (S), Occurrence (O), and Detection (D)) used to prioritize risk. Of the 38 identified failure modes, 35 were considered either unacceptable (RPNi > 120) or moderately acceptable (RPNi > 75). Following the implementation of the actions, 33 failure modes transitioned to the acceptable category (RPNf < 75), demonstrating the effectiveness of the methodology. The machine's availability value increased from an average of 74.96% in 2019 (a historical minimum) to 81.87% in 2021 and 82.19% in 2022, thereby exceeding the established goal of 80%. This represents an increase of up to 7.23% when comparing 2019 and 2022. The indicators related to reliability also improved: the Mean Time Between Failures (MTBF) increased from 14.3 hours to 19.6 hours between 2019 and 2022, and the Mean Down Time (MDT) decreased from 2.8 hours to 2.2 hours.