Predicción de la fiabilidad de elementos no reparables dirigido a lámparas de alumbrado público

Abstract

El presente estudio tiene como propósito determinar los pasos necesarios para el cálculo de los indicadores de fiabilidad en equipos no reparables, el estudio se lo realizó en una muestra de 250 lámparas de sodio de 100 watios destinadas al alumbrado público. Siendo el tiempo para la falla TTF el parámetro más importante para realizar un análisis de fiabilidad en equipos no reparables, (tiempos desde la instalación del equipo hasta la falla), en este caso los equipos no se pueden reparar, por consiguiente, deben ser reemplazados después del fallo, la recolección óptima de estos datos es fundamental para realizar un análisis correcto de los indicadores de fiabilidad. Se debe buscar cuál de las funciones paramétricas es la que mejor se ajusta a los datos recolectados, para esto es necesario hallar la Función F(t) que representa a la distribución paramétrica tiempo acumulado hasta la falla y compararla con la función no paramétrica o función empírica. Se deben calcular los parámetros de todas las distribuciones hipotéticas seleccionadas con los datos recolectados en este estudio. Para cada distribución se calcula el valor de prueba el que es comparado con el valor crítico de la prueba de ajuste de bondad de Kolmogorov–Smirnov, definiendo de esta manera si las hipótesis son rechazadas o no, el rechazo significa que el valor de la prueba es mayor que el valor crítico de la prueba, caso contrario las hipótesis son aceptadas y el valor más bajo decide la distribución paramétrica que mejor se ajusta a los datos de la muestra. Una vez seleccionada la distribución se puede estimar los indicadores de la fiabilidad como la función de probabilidad de fallas acumulada F(t), la Función de Supervivencia R(t) y la función de la tasa de fallos conocida también como función de riesgo λ(t). El método proporcionará una herramienta muy útil para el cálculo de la fiabilidad en equipos reparables y su futura evaluación que proporcionará ideas para la toma de decisiones en función de la una mejora continua.