Este Trabajo Técnico está centrado en la aplicación de la Ingeniería de Confiabilidad y Riesgo para la solución de problemas de fallas de los activos críticos en la Planta Concentradora de una empresa minera polimetálica ubicada en la sierra central del Departamento de Lima, Perú, entre los años 2014 a 2015.
1. Introducción
En los últimos 12 años la minería en el Perú creció rápidamente debido a las facilidades de hacer empresa, precios de los metales y así como La ubicación de pequeños, medianos y grandes yacimientos encontrados.
Esto trajo consigo a la vez que se profesionalizara todo proceso que conlleva a la obtención de producto final, pudiendo ser concentrado o metal refinado y fundido. Los departamentos de mantenimiento pasaron de ser un gasto a una inversión y socio clave de operaciones.
Esto trajo el desarrollo de la Ingeniería en la gestión del mantenimiento a clase mundial, sobre todo que los equipos que operan en una Planta Concentradora son especiales, costosos y que una interrupción en el proceso acarrea pérdidas elevadas como se verá en los capítulos posteriores.
El caso que se presentara en este trabajo es real y busca a portar en elevar el conocimiento y comprensión de la ayuda e importancia que se debe dar al uso de la Ingeniería de Confiabilidad.
Para realizar el estudio se verifico que la data más real que se tenía era a partir del año 2014 hasta el 2015, razón por la cual se toma ese intervalo de tiempo.
Inmediatamente se comienza con el análisis del de tiempo entre fallas y tiempos para la reparación, los cuales después de la aplicación del RCM y confiabilidad sobre esos, se propondrá las soluciones para la mejora del programa y plan de mantenimiento o parada de Planta.
1.1. Objetivos
Como Objetivo principal tendremos:
– Mejorar y optimizar el plan de mantenimiento del sistema de molienda de primaria 1A de una Planta Concentradora, basado en la confiabilidad.
Como objetivos secundarios Tendremos:
– Ahorro de costos.
– Mayor intervalo de tiempo entre Paradas de Planta.
– Aplicar RCM para analizar los equipos críticos.
– Mejorar la Gestión de Mantenimiento.
– Priorizar trabajos en los equipos críticos y dejar los no críticos a una estrategia de mantenimiento correctivo.
1.2. Alcances
El estudio de Ingeniería estará centrado en el sistema de Molienda Primaria 1A de la Planta Concentradora de una empresa minera polimetálica ubicada en la sierra central del departamento de Lima, Perú. El periodo será los años 2014 a 2015.
Se requerirá de lo siguiente:
- Datos de tiempos entre fallas y reparaciones.
- Catastro de los equipos del sistema.
- Horarios y programación de operación actual.
Coordinar con el área de operaciones para plantear un nuevo programa de paradas de planta.
2. Antecedentes y estado actual de la sección molienda primaria
El estudio y análisis del sistema se realizará en la Planta Concentradora o también llamada de beneficio, de una mina del centro del Perú.
3. Análisis de Ingeniería de Confiabilidad
3.1 La Función de fiabilidad
El tiempo hasta la falla de un dispositivo es una variable aleatoria que tendrá una función de densidad de fallo f(t). A la vez tendrá una función de densidad acumulada de fallo F(t), o densidad de distribución de probabilidad (Galván, Falco, 2017).
Esta función es llamada de infiabilidad y representa la proporción de dispositivos que probablemente fallen antes del tiempo t.
La proporción que se espera que probablemente no fallen antes de t se denomina función de supervivencia o de fiabilidad (Galván, Falco, 2017).
Según Mora, 2009: “ Los estudios de fiabilidad permiten llegar a niveles de optima confiabilidad que producen mínimos costos del ciclo de vida para el usuario. Y se minimizan los costos para el fabricante, sin comprometer la confiabilidad y la calidad”
3.2 Estimación paramétrica de la fiabilidad
Cuando se supone que los datos de falla de un dispositivo siguen un tipo de función de fiabilidad analítico, donde no se conocen sus parámetros. Se debe construir un modelo matemático que represente la fiabilidad del dispositivo (Galván Falco, 2017).
3.3 Métodos de estimación
Los métodos de estimación más usados en la ingeniería de confiabilidad son:
-De máxima verosimilitud.
-Por métodos gráficos, y
-Con métodos gráficos y recta de regresión.
3.4 Funciones de probabilidad empleadas en confiabilidad
Las funciones de distribución más empleadas en la Ingeniería de confiabilidad son:
- Distribución exponencial
- Por Weibull
- Vía Normal
- Distribución Lognormal.
3.5 RCM
Según Fernández, A. (2018): “La metodología RCM es una herramienta muy adecuada para la implantación u optimización de un plan de mantenimiento preventivo en una instalación.
Todo ello contribuye a la mejora de la eficiencia de la explotación de esta y, por consiguiente, al incremento de la rentabilidad de la utilización de los activos físicos implicados”.
3.6 Métodos de análisis de criticidad en Ingeniería
Los métodos más utilizados para el análisis de criticidad en Ingeniería son:
-AMEFC
-Índice de Riesgo
-Lista de criticidad
-Índice de criticidad
3.7 Identificación de la causa raíz de los fallos de los equipos críticos
Para hallar la Causa-Raíz se utiliza el método del árbol de decisión que es una representación gráfica de las posibles causas que originan la falla. Se pregunta constantemente por que hasta llegar a una causa raíz (Fernández, 2018).
3.8 Árbol lógico de decisión
El arbolo lógico de decisión se utilizar para determinar las estrategias de mantenimiento a realizar con el fin de evitar los fallos, utilizando la causa raíz hallada con el árbol de diagnóstico (Fernández, 2018).
3.9 Descripción del Sistema de molienda primaria
El sistema de molienda primaria es la principal sección de la Planta Concentradora por que cuenta con activos costosos, de gran tamaño y que una falla en los equipos críticos ocasiona el parado total, reflejándose en los costos.
Se cuenta con 14 dispositivos los cuales se encuentran en serie, redundancia pasiva y en paralelo. El periodo actual de operación es de 714 horas al mes, las 24 horas al día. Después de ese periodo se realiza la parada de Planta o mantenimiento general.
3.10 Catastro
3.11 Datos de funcionamiento e historial de fallas de los dispositivos
4. Cálculos
4.1 Consideraciones a tomar para el análisis en Ingeniería de confiabilidad
4.2 Modelado de la Confiabilidad del Sistema de Molienda Primaria
Para el modelado de las ecuaciones de confiabilidad de cada equipo, primero se seleccionará una distribución para este caso se ha seleccionado Weibull por ser el sistema continuo. Para hallar la estimación de los parámetros de escala y de forma se utilizará los métodos gráficos y de máxima verosimilitud. El primero para aproximar los valores y utilizar el k para el segundo que nos dará los parámetros finales.
En el método gráfico se considerará la selección de WeiBull como correcta si el coeficiente de determinación, R2, es mayor a 0.92. Para cada equipo se hallará la ecuación de la confiabilidad y de la tasa de fallos.
4.3 Método gráfico
4.4 Método de Máxima Verosimilitud
Estimación de los parámetros de la función Weibull:
Con este método se ajustan los valores de k y b (mas preciso), y se halla las funciones de confiabilidad y de tasa de falla, así como los MTBF.
4.5 Cálculos de Ingeniería
Se calculará con las funciones encontradas por los métodos paramétricos y del Reliasoft, las confiabilidades en el tiempo medio entre fallo, y otros 06 aleatorios con el fin de obtener mayores a 85%, que nos servirá de referencia para llegar al óptimo y que cumpla con el programa final de las paradas de la Planta.
Se observa que se ha estado realizando sobre mantenimiento debido que las confiabilidades son mayores a 85% incluso para el tiempo de 1428 h (02 meses).
5. Análisis de Ingeniería Hazop
5.1 Análisis Hazop a Sistema de Molienda Primaria 1A
Se distribuirá en bloques o nodos que dependerán de las zonas o equipos más críticos o que impliquen un alto riesgo que el analista pueda considerar.
Función:
Sistema encargado de moler el mineral que ingresa del sistema de chancado con una medida de 3/8″ en promedio para dejarlo a las condiciones requeridas por el departamento de operaciones.
Siete bloques o nodos:
- Línea de alimentación.
- De molienda 1A (Para este caso se realizara el análisis a este bloque como demostración)
- Bombeo 1A.
- Línea de Molienda 1B
- De Bombeo 1B
- Línea de clasificación 1A
- De clasificación 1B
6. Resultados Ingeniería
- Los activos críticos no volvieron a fallas hasta la actualidad, desde las acciones tomadas (estrategias de mejora), producto del análisis con la Ingeniería de Confiabilidad y el RCM2.
- El programa de paradas de Planta se optimizo, producto del análisis de la confiabilidad, a la vez contribuyendo a un mas con los ahorros de costos.
- Con el análisis de riesgo se mejoraron los sistemas de seguridad, se identificaron acciones a tomar que con el AEMFC no lo hubiésemos podido detectar.
7. Conclusiones
Se observa de los resultados obtenidos con una buena planificación y un análisis de confiabilidad se obtienen grandes ahorros de costos y un control estricto de los equipos críticos. Los costos ahorrados por la aplicación de las estrategias de mejora son de $1,669,609.5. El ahorro de costos por el cambio del programa de paradas de Planta es $ 303,299 (Optimización del mantenimiento).
A través del análisis de los equipos críticos se pudo seguir disgregando y priorizar las acciones a tomar sobre los dispositivos que nos ocasionan Parada de Planta total.
Mediante el análisis ALD, se obtuvo las actividades a realizar para mejorar la confiabilidad y que los equipos críticos puedan cumplir el nuevo programa de Paradas de Planta con una alta confiabilidad, que para esta primera etapa se está considerando mayor o igual a 85%.
Al aplicar las estrategias de mantenimiento que nos permitirán aumentar la confiabilidad, el tiempo entre Paradas de Planta aumentan al doble, logrando disminución de costos de 38% aproximadamente.
Cuando se analiza a cada equipo podemos llegar a la falla que nos ocasiona la perdida y aplicar estrategias para controlarlas o evitarlas.
Aplicando el RCM2 al sistema de molienda se ha podido hallar tanto la criticidad, la causa-raíz y se buscó las estrategias de mantenimiento con la aplicación del árbol lógico de decisión.
El cálculo y análisis de la confiabilidad nos sirvió para verificar y obtener indicadores del estado en que se encuentran los equipos del sistema de molienda primaria desde el punto de vista de ingeniería y gestión.
La Ingeniería de confiabilidad y el RCM nos permitió hallar los equipos críticos y la causa raíz de las fallas.
Con las funciones de densidad de probabilidad que se hallaron para los equipos, se pudo obtener diferentes valores de confiabilidad con respecto al tiempo con el fin de seleccionar los más convenientes desde el punto de vista del mantenimiento y operaciones.
Se escogió como confiabilidad a la mayor de 0.85, considerando que es una probabilidad de supervivencia aceptable.
Con el análisis AMEFC se pudo comprobar que equipos eran críticos y que se tenía que tomar las acciones inmediatas para realizar el análisis de los modos, mecanismos y efecto de las fallas.
Para el caso de las bombas, estas se encontraban en sistema stand by y no presentaron ninguna falla en el periodo de evaluación. De los 14 equipos quedaron solo 10 para analizar.
Del análisis de criticidad quedaron 05 equipos para realizarles el análisis causa raíz y determinar las estrategias.
El método Hazop complementa el análisis de causa raíz y nos permite evaluar desde el punto de vista de una falla de un equipo que podría ocasionar a la seguridad del colaborador e infraestructura.
Del análisis se verifico que también se podía realizar un programa nuevo de paradas de Planta realizando las mejoras obtenidas.
Se puede usar en cualquier tipo de industria y equipos priorizando los críticos.
8. Líneas Futuras en Ingeniería
Aplicar este análisis y estrategia a los demás sistemas como chancado, flotación, espesamiento y filtrado. Así toda la Planta estará controlada y seguirán disminuyendo los costos, dando mayores beneficios a la empresa y colaboradores.
Asesorar a otras empresas mineras o de otro rubro, en la implementación de la Ingeniería de Confiabilidad y de la metodología RCM para la mejora de los planes de mantenimiento, y en general, para la Gestión de Mantenimiento.
Extender esta aplicación a las otras unidades de la organización. Los resultados que se obtienen son evidentes.
Por Jony Paulino Romero
El Ing. Jony Paulino Romero es Mecánico Electricista de la Universidad Nacional de Ingeniería, titulado y colegiado. Magister en Gerencia de Mantenimiento, Magister en Administración y actual Jefe de Mantenimiento de Planta de la Cía. Minera Casapalca S.A.
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