Identificación de riesgos en barcos remolcadores mediante el análisis de efecto y modo de falla

Introducción

Mantenimiento es la acción de tener el equipo en las condiciones para el cual fue diseñado. Esta acción impacta en los procesos de producción al disminuir los costos, garantizar la vida útil del equipo y aumentar su confiabilidad y disponibilidad [1] [2]. La filosofía de Mantenimiento Centrado en Confiabilidad, RCM, se centra en garantizar la confiabilidad de los activos, es decir, que el equipo no falle [3] [4]. Para esto se utilizan herramientas como: Análisis de Criticidad, Análisis de Modo y Efecto de Falla (AMEF), Análisis Causa Raíz, entre otras. El AMEF identifica las fallas funcionales y los modos en que esta se presentan, para proponer acciones de manteniendo acordes con la falla [5] [6]. El Número Probable de Riesgo, NPR, es un indicador que cuantifica el riesgo en cada una de las fallas [7] [8]. El uso combinado del AMEF y NPR facilita la priorización de las actividades y la consecución de los recursos para el mantenimiento.

Los remolcadores de potencia de 1300 hp son artefactos navales flotantes de empuje que son usados normalmente para llevar productos derivados del petróleo por medio de barcazas de un puerto a otro [9]. Estos remolcadores cuentan con un motor diésel C4.4 acoplado a un generador; su función principal es alimentar los otros equipos requeridos para la operación del barco [10] [11]. Si el motor llegase a presentar falla ocasionaría la parada imprevista del remolcador [12], afectando así la producción, retrasos en las operaciones y la seguridad de los activos de la empresa tales como barcazas y el remolcador mismo [13].

La falla del motor genera pérdidas en las empresas de logística portuaria debido al aumento en: los tiempos de viaje, los tiempos de espera y la disponibilidad del puerto. La parada de un remolcador representa a la empresa aproximadamente 680 dólares por hora y por un día son aproximadamente 60 millones de pesos colombianos por cada remolcador que esté inactivo [14]. El tiempo de parada está asociado a la consecución en sitio de los recursos para el mantenimiento como recurso humano, herramientas, repuestos, refacciones y desplazamiento [15].

Por las razones expuestas se realiza esta investigación que tiene como propósito estimar el NPR de las fallas basándose en el AMEF del motor, para sugerir las diferentes actividades o tareas de mantenimiento asociadas a cada falla y priorizarlas según el riesgo [16]. Esto impacta positivamente en la operación del remolcador.

Materiales y métodos

Para estimar el número probable de riesgo de las fallas encontradas en un motor diésel de un barco remolcador, se realiza una investigación aplicada. Esta tiene como objetivo encontrar estrategias para planear y priorizar el mantenimiento en este tipo de barcos. Para su desarrollo se realiza el siguiente procedimiento:

Primero se identifican los detalles técnicos y operacionales del activo. Esto se realiza con base en la información del fabricante, manual de operación, manual de mantenimiento y en una inspección física del motor. El propósito de esta etapa es obtener descripción del equipo y su desagregación en subsistemas, utilizando la norma ISO 14224 [17].

Segundo se realiza el AMEF teniendo en cuenta las normas SAE JA 1011 [18] y SAE JA1012 [19]. El propósito de este paso es dar respuesta a los siguientes interrogantes: ¿Cuáles son las funciones y los parámetros de funcionamiento asociados al activo en su actual contexto operacional? ¿De qué manera falla en satisfacer dichas funciones? ¿Cuál es la causa de cada falla funcional? ¿Qué sucede cuando ocurre cada falla? ¿En qué sentido es importante cada falla? ¿Qué puede hacerse para prevenir o predecir cada falla? ¿Qué debe hacerse si no se encuentra una tarea proactiva adecuada? A partir de esto se obtiene el catálogo de fallas del equipo con la información de: la función, la falla funcional, el modo de falla, la causa de la falla, efectos de la falla y la tarea o actividad de mantenimiento recomendado; para cada parte de los subsistemas del equipo.

Posteriormente, se calcula el NPR a cada una de las fallas documentadas. Esto se realiza evaluando los criterios de severidad (S), ocurrencia (O) y detección (D) [20], según Tabla I y Tabla II.

El cálculo del NPR se deben repetir luego de un tiempo aproximado de un año porque las condiciones pueden cambiar y así los valores de NPR para cada falla.

Resultados y discusión

Los principales resultados se enuncian a continuación:

A. Descripción del equipo.

El motor CAT C4.4 está ubicado en el cuarto de máquinas del remolcador. Este está soportado en bases rígidas sobre los absorbedores de vibración y se encuentra acoplado a un generador de 76 kw 440 VAC 60 Hz cada uno. En la Tabla III se registra la descripción técnica del equipo.

B. El AMEF del motor.

Se documentaron 473 fallas, identificando la función del subsistema o parte, modo de la falla, causa de la falla, efecto de la falla, tarea o actividad de mantenimiento recomendada y el NPR en cada una de ellas. En la Tabla IV se muestran solo las 17 fallas con calificación de alto riesgo.

El AMEF completo queda consignada en un catálogo, en donde detalla el contexto operacional y funcional del motor, así como las fallas y los posibles mantenimientos.

C. Clasificación de las fallas por subsistemas y por su NPR

La Figura 1, muestra la clasificación de las fallas por su nivel de riesgo. Esto se realiza teniendo en cuenta el baremo mostrado en la Tabla 2, el NPR calculado con la Tabla 1 y el AMEF. En el equipo estudiado se identificaron 17 fallas con alto riesgo, 28 fallas de mediano riesgo y 428 de bajo riesgo.

La Figura 2, muestra las fallas presentadas en cada Subsistema. El Subsistema más propenso a fallar es el Sistema de Enfriamiento. Este representa el 26 % de las posibles fallas (121 falla). El Subsistema con menor porcentaje es el Sistema de Escape con el 4 % de las posibles fallas (17).

La Figura 3, muestra la clasificación de las fallas por Subsistema y por su nivel de riesgo.

Conclusiones

Es posible identificar el riesgo en los barcos remolcadores usando la herramienta del AMEF y el NPR al motor generador del mismo.

La descripción del equipo facilita el manejo de la información a los operarios y a los mantenedores, porque divide el quipo en subsistemas, identificando sus partes y funciones.

El AMEF elaborado presenta suficiente información del proceso de funcionamiento del motor, al igual que la forma en que este puede fallar, facilitando la asignación de actividades de mantenimiento.

Las 17 fallas de alto riesgo deben ser atendidas con prioridad en el mantenimiento, para disminuir el riesgo y los tiempos de parada del equipo.

El sistema de enfriamiento del motor registra el mayor número de falla totales y mayor número de fallas de alto riesgo, clasificándolo como un subsistema crítico para la operación.

A cada modo de falla se le debe asignar una acción de mantenimiento, estas pueden ser preventivas, predictivas o correctivas. Se recomienda en lo posible actividades preventivas y predictivas priorizando las de alto riesgo.

Referencias Bibliografícas

[1] M. Gasca, L. Camargo y B. Medina, «Gestión del mantenimiento para la confiabilidad operacional,» Revista Espacios, vol. 41, nº 47, pp. 250-261, 2020.

[2] L. Mora, Mantenimiento. Planeación, ejecución y control, México D. F: Alfaomega Grupo Editor, 2009.

[3] M. Gasca, L. Camargo y B. Medina, «Sistema para evaluar la confiabilidad de equipos críticos en el sector industrial,» Información tecnológica, vol. 28, nº 4, pp. 111-124, 2017

[4] J. Moubray, Reliability-centered maintenance, New York: Industrial Press Inc, 2001.

[5] H. Liu, L. Wang, L. Z. y Y. Hu, «Improving risk evaluation in FMEA with cloud model and hierarchical TOPSIS method,» IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 27, nº 1, pp. 84-95, 2018.

[6] I. Silva-Urbina, M. Rodríguez-Pineda, R. Acosta-Rozo y P. Gómez-Monsalve, «Diseño de plan de mantenimiento preventivo para los talleres del centro CIES Sena Regional Norte de Santander utilizando metodología AMEF,» Mundo FESC, vol. 9, nº 18, pp. 36-46, 2019

[7] L. Pérez-Domínguez, E. Almeida y E. León, «Aplicación de los métodos AMEF-TOPSIS-AHP para determinar el RPN,» Mundo FESC, vol. 11, nº 21, pp. 37-46, 2021.

[8] L. Pérez-Domínguez, M. Cruz-Hernández, D. Luviano-Cruz y L. Rodríguez-Picón, «Aplicación AMEF con MOORA para la evaluación de un caso,» Mundo FESC, vol. 11, nº 21, pp. 26-36, 2021.

[9] X. Wei, S. Jia, Q. Meng y K. Tan, «Tugboat scheduling for container ports,» Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, vol. 142, nº 10, p. 102071, 2020.

[10] M. Jurkovič, T. Kalina, O. Stopka, P. Gorzelanczyk y B. Abramović, «Economic Calculation and Operations Research in Terms of LNG Carriage by Water Transport: A Case Study of the Port of Bratislava,» Sustainability, vol. 13, nº 6, p. 3414, 2021.

[11] CATERPILLAR, «SISTEMAS DE POTENCIA MARINOS,» 1 6 2020. [En línea]. Available: https://www.cat.com/es_MX/products/new/power-systems/marine-power-systems.html. [Último acceso: 15 1 2021].

[12] C. Rojas, «Análisis de fallas en motores y generadores eléctricos de embarcación marítima de carga,» Universidad Católica de Santiago de Guayaquil, Guayaquil, 2021.

[13] A. Ramírez, J. Coy y M. Velásquez, «Infraestructura logística y estrategias de marketing para la competitividad portuaria,» Revista de economía & administración, vol. 12, nº 2, pp. 95-112, 2015.

[14] GRUPO EMPRESARIAL PUERTO DE SANTA MARTA, «PUERTO DE SANTA MARTA,» 1 6 2020. [En línea]. Available: https://www.spsm.com.co/Servicios/TarifasPuerto. [Último acceso: 1 2 2021].

[15] M. Fernández y L. Shkiliova, «Validación de un método para el cálculo de indicadores de mantenimiento,» Revista Ciencias Técnicas Agropecuarias, vol. 21, nº 4, pp. 72-79, 2012.

[16] P. Chemweno, L. Pintelon, A. Van Horenbeek y P. Muchiri, «Development of a risk assessment selection methodology for asset maintenance decision making: An analytic network process (ANP) approach,» International Journal of Production Economics, vol. 170, nº 12, pp. 663-676, 2015.

[17] ISO, 14224:2016 Petroleum, petrochemical and natural gas industries - Collection and exchange of reliability and maintenance data for equipment, SUiza: ISO, 2016.

[18] SAE, JA1011_200908, Evaluation criteria for reliability-centered maintenance (RCM) processes, Washington: SAE, 2009.

[19] SAE, JA1012_201108, A guide to the reliability-centered maintenance (RCM) standard, Washington: SAE, 2002.

[20] D. Gazzoli, S. Sebastián y C. Ghisolfi, «Matriz de riesgo: experiencia en nuestro laboratorio,» Revista Bioquímica y Patología Clínica, vol. 85, nº 1, pp. 21-25, 2021.