Curso de ingeniería de confiabilidad

Lección 1 • Definiendo la Confiabilidad y sus Métricas

Introduce la confiabilidad como una disciplina de ingeniería basada en la probabilidad con resultados medibles. Conecta las definiciones de las métricas con las expectativas de desempeño en el mundo real.

Lección 2 • Teoría de la Probabilidad para Confiabilidad

Cubre las reglas de probabilidad, la probabilidad condicional y la independencia aplicadas a eventos de falla. Proporciona la base matemática para todos los cálculos de confiabilidad posteriores.

Lección 3 • Tasa de Fallas y la Curva de la Bañera

Explica cómo cambia la tasa de fallas durante la vida de un producto y el modelo de la bañera de tres fases. Vincula cada fase con acciones de ingeniería como el burn-in y el mantenimiento preventivo.

Lección 4 • Recolección de Datos y Bases de Datos de Confiabilidad

Identifica las fuentes de datos de campo y de prueba necesarios para estimar los parámetros de confiabilidad. Establece estándares de calidad de datos que sustentan un análisis preciso a lo largo del curso.

Lección 1 • Bondad de Ajuste y Selección de Distribuciones

Aplica pruebas estadísticas y métodos gráficos para validar las elecciones de distribución con respecto a los datos. Asegura que los analistas seleccionen el modelo más defendible antes de realizar predicciones de confiabilidad.

Lección 2 • Estimación de Confiabilidad Bayesiana

Introduce la actualización bayesiana para incorporar conocimiento previo con datos de falla observados. Proporciona un marco para la estimación con muestras pequeñas, común en sistemas de alta confiabilidad.

Lección 3 • Distribución Weibull

Introduce el modelo Weibull de dos y tres parámetros como la distribución de confiabilidad más versátil. Conecta los valores del parámetro de forma con las tres fases de la curva de la bañera.

Lección 4 • Distribuciones Lognormal y Normal

Examina los modelos lognormal y normal, adecuados para fallas por fatiga, tiempo de reparación y desgaste. Contrasta sus funciones de riesgo con la Weibull para guiar la selección de la distribución.

Lección 1 • Fundamentos del Análisis de Modos y Efectos de Falla

Define el alcance del FMEA, los roles del equipo y el proceso paso a paso de la hoja de trabajo. Establece el FMEA como la herramienta proactiva principal para capturar el riesgo de falla desde el inicio del diseño.

Lección 2 • Integración del FMEA con las Revisiones de Diseño

Incrusta los resultados del FMEA en los filtros formales de revisión de diseño y los flujos de trabajo de gestión de cambios. Asegura que el conocimiento sobre los modos de falla se conserve y actualice a lo largo del ciclo de vida del producto.

Lección 3 • FMECA y Análisis de Criticidad

Extiende el FMEA con números de criticidad cuantitativos utilizando datos de tasa de falla. Produce una matriz de criticidad que clasifica los modos de falla por probabilidad y severidad.

Lección 4 • Aplicación del FMEA de Proceso

Adapta la metodología FMEA a procesos de manufactura y servicio, en lugar del diseño de hardware. Demuestra cómo los controles de proceso reemplazan los mecanismos de detección en las escalas de calificación.

Lección 1 • Fundamentos del Análisis de Árbol de Fallas

Introduce el modelado lógico deductivo de arriba hacia abajo utilizando compuertas AND/OR y eventos básicos. Establece el FTA como el complemento del FMEA para la causalidad de fallas a nivel de sistema.

Lección 2 • Análisis de Árbol de Eventos

Modela secuencias de accidentes utilizando árboles de eventos inductivos que se ramifican según el éxito o falla del sistema. Vincula los eventos iniciadores con las categorías de consecuencia para la cuantificación del riesgo.

Lección 3 • Evaluación Cuantitativa del Árbol de Fallas

Calcula la probabilidad del evento principal utilizando las tasas de falla de los componentes y las probabilidades de los conjuntos de corte. Conecta los resultados cuantitativos con los objetivos de confiabilidad y las decisiones de cambio de diseño.

Lección 4 • Determinación del Conjunto Mínimo de Corte

Aplica el álgebra booleana y el algoritmo MOCUS para extraer conjuntos mínimos de corte de los árboles de fallas. Los conjuntos mínimos de corte revelan las combinaciones más pequeñas de fallas que causan el evento principal.

Lección 1 • Pruebas de Vida Acelerada

Aplica condiciones de esfuerzo elevadas para comprimir las líneas de tiempo de falla y extrapolar a las condiciones de uso. Cubre los modelos de aceleración de Arrhenius, ley de potencia inversa y Eyring.

Lección 2 • Pruebas de Demostración de Confiabilidad

Diseña pruebas de pasa/no pasa que demuestran un requisito de confiabilidad con una confianza establecida. Aplica los métodos chi-cuadrado y binomial a planes de cero fallas y de fallas permitidas.

Lección 3 • Pruebas de Vida Altamente Acelerada

Introduce HALT como una herramienta de descubrimiento para exponer debilidades de diseño más allá de los límites normales de operación. Distingue HALT del ALT cuantitativo en propósito, método y resultado.

Lección 4 • Planificación de Pruebas de Confiabilidad

Define los objetivos de la prueba, los tamaños de muestra y la duración con base en los objetivos de confiabilidad y confianza. Equilibra las restricciones de costo y cronograma con el rigor estadístico en el diseño de la prueba.

Lección 1 • Repuestos y Apoyo Logístico

Modela la demanda de repuestos utilizando distribuciones de Poisson y binomial negativa para establecer los niveles de inventario. Vincula las decisiones de aprovisionamiento con los objetivos de disponibilidad operacional y costo del ciclo de vida.

Lección 2 • Mantenimiento Centrado en Confiabilidad

Aplica la lógica de decisión del RCM para seleccionar la tarea de mantenimiento más apropiada para cada modo de falla. Produce un programa de mantenimiento justificado por las consecuencias de la falla y su detectabilidad.

Lección 3 • Modelos de Disponibilidad

Deduce las fórmulas de disponibilidad inherente, alcanzada y operacional para diferentes contextos de sistema. Demuestra cómo cada tipo de disponibilidad refleja diferentes supuestos de mantenimiento y logística.

Lección 4 • Optimización del Mantenimiento Preventivo

Determina los intervalos óptimos de mantenimiento preventivo utilizando modelos de reemplazo por edad y por bloque. Equilibra el costo de mantenimiento con el costo de falla para maximizar el tiempo en funcionamiento rentable.

Lección 1 • Planificación del Crecimiento de la Confiabilidad

Construye un plan de crecimiento de la confiabilidad con hitos, asignación de recursos y supuestos de efectividad de las correcciones. Alinea el plan de crecimiento con el cronograma del programa y los requisitos de confiabilidad.

Lección 2 • Modelos de Crecimiento de Duane y AMSAA

Ajusta el postulado de Duane y el modelo AMSAA-Crow a datos de falla acumulados para proyectar la confiabilidad futura. Compara los supuestos del modelo y selecciona el modelo apropiado para los datos dados.

Lección 3 • Asignación de Requisitos de Confiabilidad

Descompone los requisitos de confiabilidad a nivel de sistema en objetivos para subsistemas y componentes utilizando métodos de asignación. Asegura que cada equipo de diseño tenga una meta cuantitativa de confiabilidad hacia la cual diseñar.

Lección 4 • Conceptos de Crecimiento de la Confiabilidad

Explica cómo los ciclos iterativos de prueba-análisis-corrección impulsan una mejora medible de la confiabilidad a lo largo del tiempo. Establece la base teórica para los modelos de crecimiento utilizados en las secciones siguientes.

Lección 1 • Métodos de Evaluación de Riesgos Cuantitativa

Aplica técnicas de evaluación probabilística de riesgos para estimar la frecuencia y consecuencia de eventos peligrosos. Combina FTA, ETA y modelos de consecuencia en una imagen de riesgo integrada.

Lección 2 • Fundamentos de Seguridad del Sistema

Define peligro, riesgo y seguridad como conceptos distintos pero relacionados dentro de un programa de seguridad del sistema. Posiciona el análisis de confiabilidad como un insumo cuantitativo para la evaluación de riesgos de peligros.

Lección 3 • Desarrollo del Caso de Confiabilidad y Seguridad

Estructura un argumento de caso de seguridad que utiliza evidencia de confiabilidad para respaldar las afirmaciones de seguridad. Produce un marco de afirmaciones-argumentos-evidencia aceptado por los evaluadores de seguridad independientes.

Lección 4 • Reducción de Riesgos y el Principio ALARP

Aplica el principio de tan bajo como sea razonablemente posible para justificar las medidas de reducción de riesgos. Demuestra el análisis de costo-beneficio para las inversiones en seguridad utilizando factores de reducción de riesgos.