Distribuciones Empleadas Para Estimar La Mantenibilidad.

    Al igual que para la confiabilidad, la mantenibilidad también es estimada mediante la aproximación de los respectivos datos a modelos específicos, entre los cuales, los más empleados son:

·  Distribución exponencial: Se adapta muy bien cuando las intervenciones al equipo son de corta duración, que constituyen principalmente intercambio de piezas estándar, su expresión matemática, es una ecuación exponencial negativa como se muestra a continuación:

M(t): es la función mantenibilidad, que representa la probabilidad de que la reparación comience en el tiempo

t= 0 :y sea concluida satisfactoriamente en el tiempo t (probabilidad de duración de la reparación).

e: constante Neperiana (e=2.303..)

µ: Tasa de reparaciones o número total de reparaciones efectuadas con relación al total de horas de reparación del equipo.

t: tiempo previsto de reparación TMPR

·         Distribución de Gumbell: Esta es la distribución más comúnmente empleada para estimar la mantenibilidad, debido a que puede ser aplicada cuando se tienen intervenciones cortas y algunas largas, pero principalmente porque los cálculos son muy sencillos, debido a la existencia de un papel funcional que simplifica la metodología de evaluación del índice.

La ecuación que representa esta distribución es como sigue:

Donde:

P(t)= Densidad de probabilidad.

a= Parámetro de dispersión.

t= Tiempo en estudio (TPFS).

m= Parámetro de posición.

     Los parámetros anteriores, pueden ser encontrados de una manera sencilla utilizando el papel probabilístico, también llamado papel de tipo gumbell.

El parámetro de dispersión “a”, se calcula mediante la expresión:

Donde:

= 1 Y Tiempo fuera de servicio para P(t)= 27%.

= 2 Y Tiempo fuera de servicio para P(t)= 95%.

El parámetro de posición “m”, corresponde al TFS para una probabilidad defalla de 36.8%

Referencia:

Rodriguez. M, (2014, 20 de Abril) Estudio del mantenimiento de los equipos críticos De un sistema de deshidratación de gas natural. (1998).[saber.ucv.ve] de: http://saber.ucv.ve/jspui/bitstream/123456789/224/1/Tesis.PDF