http://dx.doi.org/10.23881/idupbo.018.1-10i

ARTÍCULOS – INGENIERÍAS

 

PROPUESTA DE OPTIMIZACIÓN DEL MANTENIMIENTO DE PLANTA MINERA DE COBRE MINISTRO HALES, MEDIANTE ANÁLISIS DE CONFIABILIDAD, UTILIZANDO LA METODOLOGÍA FMECA

 

A PROPOSAL FOR THE MAINTENANCE OPTIMIZATION OF MINISTRO HALES COPPER MINING PLANT, BASED ON RELIABILITY ANALYSIS, USING FMECA METHODOLOGY

 

 

Oscar Cordero y Edgar Estupiñan

Escuela Universitaria de Ingeniería Mecánica,

Universidad de Tarapacá, Arica-Chile

 eestupin@uta.cl

(Recibido el 2 enero 2018, aceptado para publicación el 10 de junio 2018)

 

 

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RESUMEN

El fin del superciclo de precios del cobre ha dejado de manifiesto el desafío de ser más rigurosos en el control de costos de producción en la industria minera, por lo cual se deben explorar nuevas estrategias que permitan contener y bajar los costos asociados a la gestión de activos físicos de mantenimiento. La División Ministro Hales de Codelco, se ha propuesto estar comparativamente en el primer cuartil de costos, lo que implica necesariamente dirigir  esfuerzos  en aquellos procesos que presentan baja disponibilidad y altos costos de mantenimiento, como lo es el proceso de tostación.  El presente trabajo demuestra mediante un análisis de sensibilidad,  la conveniencia de implementar un plan de mantenimiento basado en la confiabilidad, utilizando la metodología FMECA con el apoyo de herramientas matemáticas y estadísticas que  permiten tener información más precisa sobre el estado de los equipos, así como en la identificación de brechas y oportunidades de mejora de manera priorizada.

Palabras Clave: Confiabilidad, Gestión de mantenimiento, RCM, Minería.

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ABSTRACT  

The end of the copper price supercycle has shown the challenge of being more rigorous in the control of production costs in the mining industry, therefore, new strategies must be explored in order to control and lower the costs associated with the management of physical assets of maintenance. The Minister Hales Division of Codelco has established as a goal being in the first quartile of costs. Thus, by means of reliability analysis, it was carried out a study focused on maintenance cost control. In this way, a maintenance proposal based on reliability has been developed, using the FMECA methodology, and with the support of mathematical and statistic tools, that allow to get more precise information about the condition of machines, as well as, to identify gaps and opportunities for improvement in a prioritized way.

Keywords: Reliability, Maintenance management, RCM, Mining.

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1.     INTRODUCCIÓN

Dado el contexto global del mercado, en donde la variación de precios puede tener grandes fluctuaciones, particularmente cuando se trata de minerales, dependiendo de diversas situaciones, que van más allá del ámbito del desarrollo industrial, tales como factores globales y regionales de contexto geopolítico, condiciones climáticas, cambio en políticas económicas, entre otros aspectos, las industrias se ven cada vez más obligadas a optimizar sus costos de producción, optimizando los procesos y operación de los equipos, y consecuentemente disminuyendo los gastos asociados a mantenimiento. En este contexto, el indicador de disponibilidad de los activos físicos, juega un rol clave, por cuanto los directivos o encargados de la toma de decisiones, lo consideran frecuentemente dentro de los KPI´s (key performance indicators).

El presente estudio tiene lugar en una industria minera, particularmente en la División Ministro Hales de Codelco (Chile). Siendo esta empresa un referente a nivel mundial en el rubro de producción de cobre, la Gerencia de Tostación, se ha propuesto alcanzar un nivel de disponibilidad por parte de sus equipos sobre el 95%. Esto, considerando que en la actualidad se mantiene una disponibilidad por parte de mantenimiento bajo un 85 %, lo cual, a pesar de poder mantener la producción dentro de lo presupuestado, los costos asociados al mantenimiento están sobre un 17 % de lo establecido según el  proyecto original.  De esta manera, se requiere realizar ajustes a la estrategia de mantenimiento, de tal manera de poder incrementar la disponibilidad y su vez disminuir los costos del mantenimiento, manteniendo los niveles de producción actuales.

La disponibilidad actual la planta de Tostación, se debe principalmente a detenciones imprevistas que impactan en el desempeño del horno tostador. De esta manera, se ha propuesto llevar a cabo un estudio que permita implementar cambios en el plan de gestión de mantenimiento, utilizando la metodología FMECA-RCM[1], buscando obtener una reducción de los costos asociados al mantenimiento, como también mejora en los indicadores de confiabilidad y disponibilidad de los equipos críticos que más impactan en el proceso.

 

2.      METODOLOGIA

La metodología utilizada, consiste en análisis FMECA-RCM [1], y también la utilización de la distribución de Weibull para la estimación del comportamiento de la tasa de fallas y el nivel de confiabilidad.

El análisis FMECA es una potente herramienta de análisis para determinar funciones y modos de falla, como también, establecer un plan de gestión de mantenimiento y de repuestos acorde con los verdaderos requerimientos.

La metodología FMECA utiliza la funcionalidad del equipo para determinar sus modos de falla, y a su vez los jerarquiza para elaborar unos planes de mantenimiento focalizados en los modos de fallas críticos de los equipos.

La implementación del FMECA consta de 5 etapas, las cuales se detallan a continuación.

(1)  Conocimiento del contexto del equipo

En esta etapa se deben identificar claramente la filosofía de operación de los equipos analizados, también se consideran las nuevas necesidades del usuario. También se deben conocer todos los parámetros del equipo en el contexto operacional. 

(2)  Análisis Funcional.

Basados en la función completa del equipo, se pueden identificar las fallas que provocan pérdida de función o funciones. Todos los enunciados deben tener un verbo y un objeto y un estándar de desempeño.

(3)  Identificación de los modos de fallas

Se identifica la forma en que el equipo pierde su función, cada modo de falla corresponde a una tarea de mantenimiento.

(4)  Efectos y consecuencias de una falla

En esta etapa se considera como la falla se manifiesta, y las consecuencias pueden ser de producción personales o ambientales.

(5)  Jerarquización del Riesgo

Esta etapa permite optimizar las acciones a tomando en cuenta que los recursos en mantenimiento siempre son limitados.

Para la jerarquización se utiliza la norma IEC 60812 mediante el Número Probabilístico de Riesgo (NPR) [4]. Donde

NPR es:

donde D: Detectabilidad, O: Ocurrencia y S: Severidad.

Una vez priorizadas las actividades, a las de mayor ponderación se les aplica la metodología RCM, la cual consiste en aplicar una secuencia lógica conforme a una hoja de decisión, como la propuesta por Moubray [1]. 

La distribución de Weibull [3] es una de las herramientas más utilizadas en mantenimiento para estimaciones de probabilidad de falla, en este caso, es usada en relación a las fallas aparecidas en equipos de alta criticidad. Tiene la ventaja de ser muy flexible y adaptable a una variedad de observaciones experimentales, su función general es:

donde es el parámetro de escala, β = el parámetro de forma (o pendiente) y γ el parámetro de ubicación.

En la práctica β varía entre el intervalo 1/3 a 5. El parámetro de escala η se relaciona con lo puntiagudo de la curva  es decir conformeη cambia la curva es más plana o más puntiaguda. El parámetro de localización γ es el valor más pequeño de X, con frecuencia se supone que éste es 0, lo que simplifica la ecuación, pero debe ser calculado experimentalmente.

En la práctica γ > 0 es la duración de la vida a la cual el 63,2% de la población fallará.

De la función de distribución acumulada de fallas se obtiene:

•  Función de Confiabilidad:

•  Distribución de Falla λ(t):

3.     RESULTADOS OBTENIDOS

Las detenciones del complejo, son registradas por el sistema de eventos planta. A partir de dicha base de datos se obtienen los datos de detenciones desde julo 2015 a julio 2016. Para el estudio se utilizan las detenciones imprevistas asignadas a mantenimiento mecánico, de los equipos críticos que detienen el proceso de tostación. Para comenzar con el análisis basado en confiabilidad, primero se deben definir los equipos críticos.

•  Determinación de Equipos Críticos:

El Complejo de Tostación, es la planta que más baja disponibilidad ha tenido dentro de la División, siendo ésta de un 85%. Para determinar la criticidad de los equipos, se utiliza el criterio propuesto por la empresa Hatch, la cual definió originalmente la criticidad de los equipos del Proyecto Ministro Hales, contando con un total de 269 equipos críticos para la planta de Tostación.

Debido a la alta cantidad de equipos críticos, y basados en las detenciones imprevistas, se desarrolla el diagrama de Pareto para determinar los equipos que más impactan en las detenciones del complejo de tostación, según se muestra en Figura 2.

Del análisis de Pareto se puede observar que seis equipos concentran alrededor del 95 % de las detenciones del complejo de Tostación. Los equipos  que acumulan el 95 % de las horas de detención se listan en la Tabla 1.

•  Nivel de Confiabilidad de los Equipos Principales Tostación:

Para determinar el nivel de confiabilidad de los equipos principales se utiliza la distribución de Weibull de 2 parámetros [5], siendo éste, el  modelo de distribución de probabilidad que mejor se adapta a equipos electromecánicos. De esta manera, se obtienen las curvas de densidad de falla y probabilidad para cada uno de los equipos principales, como se muestra en las Tablas 2 al 7.

De los gráficos de densidad de falla y confiabilidad en la Tabla 2, se deduce que para el Enfriador 1 la densidad de fallas tiene una forma decreciente, esto también se ve en el factor β = 0,67, que indica que la tasa de falla es decreciente, lo cual implica que el equipo está en una fase de fallas prematuras.

El tiempo medio entre fallas es de 250,2 horas, sin embargo, para alcanzar este valor existe solo un 30% de probabilidad. El factor η = 189,9, implica que sobre este  número de  horas se concentra el 63,2% de las fallas. La probabilidad de falla de un 50% está en las 110 horas, esto se denota por el valor de B50.  

De los gráficos de la Tabla 3, se deduce que para la rastra 3  la densidad de fallas tiene una forma decreciente, esto también se ve en el factor β = 0,54, el cual indica que la tasa de falla es decreciente, esto implica que  el equipo está en una fase de fallas prematuras. El tiempo medio entre fallas es de 574,2 horas, sin embargo, para alcanzar este valor existe solo un 25,7 % de probabilidad. El factor esta es de 323,5 horas, esto quiere decir, que sobre este  número de  horas se concentra el 63,2% de las fallas. La probabilidad de falla de un 50% está en las 110 horas, esto se denota por el valor de B50.

De los gráficos de la Tabla 4, se deduce que para el Tornillo 14  la densidad de fallas tiene una forma de campana, esto también se ve en el factor β = 1,96 el cual, al ser mayor que 1, indica que la tasa de falla es creciente, y por tanto, el equipo está en una fase de fallas por vejez.

El tiempo medio entre fallas es de 461,1 horas, sin embargo, para alcanzar este valor existe un 45,4 % de probabilidad. El factor η = 520,0 horas, quiere decir, que sobre este  número de  horas se concentra el 63,2% de las fallas. La probabilidad de falla de un 50% está en las 431,3 horas, esto se denota por el valor de B50.

 

De los gráficos de la Tabla 5, se deduce que para el Enfriador 2  la densidad de fallas tiene una forma de campana, esto también se ve en el factor β = 1,77, el cual indica que la tasa de falla es creciente, y por tanto  el equipo está en una etapa de fallas por vejez:

- El tiempo medio entre fallas es de 255,7 horas, sin embargo, para alcanzar este valor existe un 44,4 % de probabilidad.

- El factor η = 287,3 horas, quiere decir, que sobre este  número de  se concentra el 63,2% de las fallas.

- La probabilidad de falla de un 50% está en las 233,6 horas, esto se denota por el valor de B50.

De los gráficos de la Tabla 6, se deduce que para el Transporte Neumático, la densidad de fallas tiene una forma de campana, esto también se ve en el factor β = 6,5 el cual, al ser mayor que 1, indica que la tasa de falla es creciente, y por tanto el equipo está en una fase de fallas por vejez.

- El tiempo medio entre fallas es de 674,2 horas, sin embargo, para alcanzar este valor existe un 53,2 % de probabilidad.

- El factor η = 723,3 horas, significa que sobre este número de horas se concentra el 63,2 % de las fallas.

- La probabilidad de falla de un 50 % está en las 683,9 horas, esto se denota por el valor de B50.

De los gráficos de la Tabla 7, se deduce que para el Tornillo 13  la densidad de fallas tiene una forma de campana, dado que β = 1,46, indica que la tasa de falla es creciente, por tanto el equipo  está en una fase de fallas por vejez.

- El tiempo medio entre fallas es de 237,4 horas, sin embargo, para alcanzar este valor existe un 42% de probabilidad.

- El factor η = 262,0 horas, quiere decir, que sobre este  número se concentra el 63,2% de las fallas.

- La probabilidad de falla de un 50% está en las 203,7 horas, esto se denota por el valor de B50.

En resumen, la Tabla 8, lista los principales parámetros de confiabilidad para los equipos principales.

•  Implementación de Mantención Basada en Confiabilidad:

Dentro de los seis equipos principales, se puede notar desde el punto de vista de diseño y funcionalidad que el enfriador 1 es equivalente al enfriador 2; y el tonillo 13 es equivalente al tornillo 14; lo cual permite simplificar el análisis a cuatro equipos principales distintos.

A continuación se utiliza la metodología FMECA-RCM para optimizar el plan de mantenimiento. 

•  Enfriadores de Calcina

Son los encargados de enfriar la calcina desde los 550°C en la entrada, hasta los 80°C en la salida, a razon de 40 ton/hr, girando a 4 RPM al 100% de la velocidad, sin perdidas internas ni externas de agua, y con un delta de temperatura de 20° en el agua de refrigeración sin sobrepasar los 60 °C a la salida y evacuando  3500 KW de calor, sin perdidas hacia el exterior de calcina. Los modos de fallos funcionales,  se pueden clasificar como:

- Enfriador no gira

- Enfriador no enfría     

- Temperatura de salida agua de enfriamiento alta

- Pérdida de agua de refrigeración

- Fuga de calcina hacia el exterior

Actualmente los enfriadores de calcina poseen una estrategia de mantenimiento basada en la inspección de componentes críticos. Dentro de las inspecciones se encuentra la medición de vibraciones de elementos rodantes como rodillos y motor eléctrico. También se realiza una ruta de lubricación la cual consiste en lubricadores automáticos para los rodillos, motor, reductor y cadena de transmisión. Dentro de plan de mantenimiento también existe la inspección visual y el monitoreo de comportamiento de corriente y perdida de nivel del estanque de agua desmineralizada. Más allá de los puntos anteriores, cuando existen componentes críticos en falla que impiden la operación de los enfriadores, se realiza detención no programada para solucionar la falla y seguir operando.

Los componentes críticos de mayor tasa de falla son los “cassettes”. Durante el presente estudio, se han cambiado 24 cassettes en mantenciones programadas y 18 cassettes en mantenciones no programadas. Sin embargo existen otros componentes críticos, tales como los sellos, los cuales se cambian solamente cuando fallan.

Para optimizar el plan de mantenimiento se realiza el análisis FMECA, una metodología ampliamente utilizada para reconocer la naturaleza de las fallas, las necesidades del mantenimiento y las áreas de mejoras potenciales. Del análisis FMECA, se concluye que todos los modos de fallas son críticos, y a través del árbol de decisión de la metodología  RCM se obtienen las actividades de mantenimiento y listado de repuestos críticos para un enfriador, según se muestra en Tabla 9.

•  Rastra 3

Equipo encargado de transportar de manera continua calcina a 80°C desde la rastra 9 y rastra 10 hacia el chute de descarga hacia el harnero vibratorio, a razón de 100 Ton/Hr, sin pérdida de calcina. Los fallos funcionales principales de la Rastra son:

- Rastra no transporta calcina    

- Fuga de calcina hacia el exterior

Actualmente la rastra 3 posee una estrategia de mantenimiento basada en la inspección de componentes críticos. Dentro de las inspecciones se encuentra la medición de vibraciones de elementos rodantes como descansos y motor eléctrico. También se realiza una ruta de lubricación la cual consiste en lubricadores automáticos para los descansos,  cadena de transmisión y reductor. Dentro de plan de mantenimiento también existe la inspección visual y el monitoreo de comportamiento de corriente. Más allá de los puntos anteriores, cuando existen componentes críticos en falla que impiden la operación de la rastra, se realiza detención no programada para solucionar la falla y seguir operando. Los componentes críticos de mayor tasa de falla son la cadena motriz, pasadores y rastra. Los componentes señalados anteriormente en la mayoría de los casos se han cambiado cuando estos fallan.

Después de realizar el análisis FMECA, se desprenden las actividades de mantenimiento listadas en la Tabla 10.

•  Tornillos.

Cumplen la función principal de transportar de manera continua calcina a 500°C desde ciclón primario hacia el chute de descarga hacia el enfriador, a razón de 50 Ton/hr, sin que haya pérdida de calcina, sin pérdida de agua de refrigeración, y sin humedad en calcina.

Actualmente los tornillos 13 y 14  poseen una estrategia de mantenimiento basada en la inspección de componentes críticos. Dentro de las inspecciones se encuentra la medición de vibraciones de elemento rodante como descansos, reductor y motor eléctrico. También se realiza una ruta de lubricación la cual consiste en lubricadores automáticos para los descansos,  cadena de transmisión y reductor. Dentro de plan de mantenimiento actual también existe la inspección visual y el monitoreo de comportamiento de corriente.

Más allá de los puntos anteriores, cuando existen componentes críticos en falla que impiden la operación del Tornillo, se realiza detención no programada para solucionar la falla y seguir operando.

Los componentes críticos de mayor tasa de falla son packing de estopa, cadena motriz, descanso motriz. Los componentes señalados anteriormente en la mayoría de los casos se han cambiado cuando estos fallan.  Las principales fallas funcionales son:

- Tornillo no transporta calcina

- Pérdida de agua de refrigeración

- Fuga de calcina hacia el exterior

Después de realizar el análisis FMECA, se desprenden para el tornillo, las actividades de mantenimiento listadas en la Tabla 11.

 

•  Transporte Neumático.

Transporta de manera continua calcina a 80°C desde rastra 3 hacia tolvas de despacho de calcinas, a razón de 100 Ton/hr., sin pérdida de calcina. Su principal falla funcional es que no haya transporte de calcina.

Actualmente el transporte neumático  posee una estrategia de mantenimiento basada en la inspección de componentes críticos. Dentro de las inspecciones se encuentra inspección visual por fugas en línea. Existe una línea única de transporte, solo se cambia un componente cuando esté esta en falla o detiene la línea. Los componentes críticos de mayor tasa de falla son rotura de línea, sellos de válvulas domo. Los componentes señalados anteriormente en la mayoría de los casos se cambian cuando fallan.

Del análisis FMECA se desprende las actividades de mantenimiento para este equipo, según se muestra en Tabla 12.

 

4.     ANALISIS DE SENSIBILIDAD

De los análisis y metodología utilizada en secciones anteriores, se realiza el análisis de sensibilidad para estimar el aumento en la confiabilidad de los activos principales,  así como también, la estimación en la posible reducción de costos utilizando la nueva propuesta de mantenimiento. Considerando los datos acerca de producción y mantenimiento (según Tabla 13) se calcula la pérdida ocasionada por detenciones imprevistas, tomando en particular el caso del Enfriador 1.

Para el análisis se calculan las pérdidas reales, causadas tanto por pérdidas de producción, como por sobrecostos en repuestos y mano de obra, obteniendo un total de pérdidas por 20.092.042 dólares, según se detalla en Tablas 14 y 15, respectivamente.

De esta manera, utilizando el plan de mantenimiento propuesto, el recambio de componentes debe disminuir la probabilidad de falla imprevista de estos, sin embargo,  analizando las detenciones, se encuentran modos de fallas que no se pueden prever, es por esto que se modifica la base de detenciones utilizando el criterio anterior. Cabe decir, que si bien el reapriete de candados puede mejorar el desempeño del enfriador, las características de su modelo,  año de fabricación, como también calidad y precisión en la instalación y modo de operación, hacen que algunos componentes puedan fallar. Por ejemplo, los pernos del “backplate” del enfriador, debido a las horas de uso, pueden presentar falla por fatiga, sin previo aviso.

Por lo tanto, con esta nueva base de datos basados en los criterios anteriores, se puede realizar el análisis de confiabilidad y costos por pérdidas operacionales. Bajando de 33 a 13 las detenciones imprevistas se tienen las pérdidas y sobrecostos, según se muestra en Tablas 16 y 17, respectivamente. De esta manera, los costos totales serian equivalentes a 3.006.640 dólares

Recalculando los parámetros de confiabilidad basados en la nueva base de datos de detenciones, se obtienen los resultados mostrados en la Tabla 18.

Como se puede observar de los gráficos y resultados mostrados en la Tabla 18, y comparándolos con los gráficos y parámetros de la Tabla 2; aunque β = 0,58, sigue siendo menor que 1, se aprecia una mejora en los valores de vida media y tiempo en probabilidad de falla al 50% que suben de 250 a 977,8 horas para el caso de vida media, y de 110 a 326 horas en el caso del B50.  También se aprecia mejora en el valor de η, parámetro que concentra el 62,3% de la fallas, y que cambia de 189 a un nuevo valor de 615 horas. En resumen se puede apreciar con los criterios señalados un aumento en la confiabilidad del equipo así como también una disminución en las pérdidas por 17.085.402 dólares.

Utilizando esta metodología y análisis a los demás equipos principales de la planta de tostación, y comparando las pérdidas actuales con las perdidas proyectadas, se muestran los resultados en la Tabla 19.

Respecto de los parámetros de confiabilidad, se obtuvo un aumento importante en los valores eta, B50 y vida media. También se apreció un incremento en la Disponibilidad de 83,25 %, a 87,28 %; y una mejora significativa en el tiempo medio para reparar, pasando de 10,44 Horas a 2,4 Horas.

 

5.    CONCLUSIONES.

Debido a la naturaleza de la operación del Tostador, se pudo constatar que es muy conveniente emplear la metodología FMECA – RCM, con el objeto de optimizar la gestión del mantenimiento, principalmente en cuanto a que se disminuyen las detenciones imprevistas, las cuales producen como consecuencia daño progresivo a la integridad del lecho del horno de tostación.

Un enfoque de mantenimiento basado en confiabilidad, permite además acortar el tiempo de las detenciones, y disminuir las pérdidas asociadas a las mismas. Se pudo constatar mediante el estudio, que las pérdidas asociadas a costos de producción y sobreconsumo de repuestos por fallas imprevistas de equipos son muy cuantiosas alcanzando el valor de 34.850.802 dólares. Lo anterior, considerando solamente seis equipos, que abarcan el 95% de las detenciones imprevistas durante un año de estudio, en el Complejo de Tostación de la División Ministro Hales de Codelco.

Luego de realizar el análisis de sensibilidad y utilizando la metodología y  planes propuestos se estima alcanzar una reducción de costos de 29.955.822 dólares, asociados a pérdidas de producción y sobre-consumo de repuestos. Adicionalmente, se logra un aumento en el nivel de confiabilidad tanto del enfriador 1, como de la rastra 3, los cuales acumulan la mayoría de las detenciones por imprevistos.

 

6.     BIBLIOGRAFIA. 

[1] P. Luthra, "FMECA: an integrated approach", Annual Reliability and Maintainability Symposium. Proceedings, Orlando, FL, 1991, pp. 235-241, 1991.

[2] J. Moubray, “RCM  Reliability Centred Maintenance”, Industrial Press Inc., 2001.        [ Links ]

[3] A. E. Quintana, M.V. Pisani, R. N. Casal,  “Desempeño de cartas de control estadístico con limites bilaterales de probabilidad para monitorear procesos Weibull en mantenimiento”, Ingeniería, Investigación y Tecnología, vol.16 (1), pp.143-156, 2015.        [ Links ]

[5] L. Y. Waghmode and A. D. Sahasrabudhe, ”Modelling maintenance and repair costs using stochastic point processes for life cycle costing of repairable systems”. International Journal of Computer Integrated Manufacturing, vol. 25, Issue 4/5, pp. 353-367, 2012.

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NOTAS

[1] FMECA: Failure Mode Effect Cause Analysis; RCM; Reliability Centered Maintenance