El análisis de modos de falla y efectos ( FMEA , por sus siglas en inglés; a menudo escrito con "modos de falla" en plural) es el proceso de revisar tantos componentes, ensambles y subsistemas como sea posible para identificar modos de falla potenciales en un sistema y sus causas y efectos. Para cada componente, los modos de falla y sus efectos resultantes en el resto del sistema se registran en una hoja de trabajo de FMEA específica. Existen numerosas variaciones de dichas hojas de trabajo. Un FMEA puede ser un análisis cualitativo, [1] pero puede ponerse sobre una base cuantitativa cuando los modelos matemáticos de tasa de falla [2] se combinan con una base de datos de relación de modos de falla estadísticos. Fue una de las primeras técnicas altamente estructuradas y sistemáticas para el análisis de fallas . Fue desarrollado por ingenieros de confiabilidad a fines de la década de 1950 para estudiar los problemas que podrían surgir de fallas en los sistemas militares. Un FMEA es a menudo el primer paso de un estudio de confiabilidad del sistema.
Existen algunos tipos diferentes de análisis FMEA, tales como:
A veces, el FMEA se extiende a FMECA (análisis de modo de falla, efectos y criticidad) para indicar que también se realiza un análisis de criticidad.
FMEA es un análisis de punto único de falla mediante razonamiento inductivo (lógica directa) y es una tarea fundamental en la ingeniería de confiabilidad , la ingeniería de seguridad y la ingeniería de calidad .
Una actividad de FMEA exitosa ayuda a identificar posibles modos de falla basados en la experiencia con productos y procesos similares, o basados en la física común de la lógica de falla. Se utiliza ampliamente en las industrias de desarrollo y fabricación en varias fases del ciclo de vida del producto. El análisis de efectos se refiere al estudio de las consecuencias de esas fallas en diferentes niveles del sistema.
Los análisis funcionales son necesarios como entrada para determinar los modos de falla correctos, en todos los niveles del sistema, tanto para el análisis FMEA funcional como para el análisis FMEA de piezas (hardware). Un análisis FMEA se utiliza para estructurar la mitigación para la reducción de riesgos en función del modo de falla o la reducción de la gravedad del efecto, o en función de la disminución de la probabilidad de falla o de ambos. El análisis FMEA es, en principio, un análisis inductivo completo (lógica directa), sin embargo, la probabilidad de falla solo se puede estimar o reducir al comprender el mecanismo de falla . Por lo tanto, el análisis FMEA puede incluir información sobre las causas de falla (análisis deductivo) para reducir la posibilidad de ocurrencia al eliminar las causas identificadas (raíz) .
El FME(C)A es una herramienta de diseño que se utiliza para analizar sistemáticamente las fallas postuladas de los componentes e identificar los efectos resultantes en las operaciones del sistema. El análisis a veces se caracteriza por constar de dos subanálisis, el primero es el análisis de modos de falla y efectos (FMEA), y el segundo, el análisis de criticidad (CA). [3] El desarrollo exitoso de un FMEA requiere que el analista incluya todos los modos de falla significativos para cada elemento o parte contribuyente en el sistema. Los FMEA se pueden realizar a nivel de sistema, subsistema, ensamblaje, subensamblaje o parte. El FMECA debe ser un documento vivo durante el desarrollo de un diseño de hardware. Debe programarse y completarse simultáneamente con el diseño. Si se completa de manera oportuna, el FMECA puede ayudar a guiar las decisiones de diseño. La utilidad del FMECA como herramienta de diseño y en el proceso de toma de decisiones depende de la efectividad y la puntualidad con la que se identifican los problemas de diseño. La puntualidad es probablemente la consideración más importante. En el caso extremo, el análisis FMECA sería de poco valor para el proceso de decisión de diseño si el análisis se realiza después de que se construye el hardware. Si bien el FMECA identifica todos los modos de falla de las piezas, su principal beneficio es la identificación temprana de todos los modos de falla críticos y catastróficos de los subsistemas o sistemas para que puedan eliminarse o minimizarse mediante la modificación del diseño en el punto más temprano del esfuerzo de desarrollo; por lo tanto, el FMECA debe realizarse a nivel del sistema tan pronto como se disponga de la información preliminar del diseño y extenderse a los niveles inferiores a medida que avanza el diseño detallado.
Observación: Para un modelado de escenarios más completo, se puede considerar otro tipo de análisis de confiabilidad, por ejemplo, el análisis de árbol de fallas (FTA); un análisis de fallas deductivo (lógica inversa) que puede manejar múltiples fallas dentro del elemento y/o externas al elemento, incluido el mantenimiento y la logística. Comienza en un nivel funcional/de sistema más alto. Un FTA puede usar los registros básicos del análisis de efectos y efectos de fallas (FMEA) o un resumen de efectos como una de sus entradas (los eventos básicos). Se pueden agregar análisis de riesgos de interfaz, análisis de errores humanos y otros para completar el modelado de escenarios.
El análisis siempre debe comenzar con una lista de las funciones que el diseño debe cumplir. Las funciones son el punto de partida de un AMEF bien hecho, y el uso de las funciones como línea base proporciona el mejor rendimiento de un AMEF. Después de todo, un diseño es solo una posible solución para realizar las funciones que deben cumplirse. De esta manera, un AMEF se puede realizar en diseños conceptuales y diseños detallados, en hardware y software, y sin importar cuán complejo sea el diseño.
Al realizar un análisis FMECA, primero se considera que el hardware (o software) de interfaz funciona dentro de las especificaciones. Luego, se puede ampliar utilizando en consecuencia uno de los cinco modos de falla posibles de una función del hardware de interfaz como causa de falla para el elemento de diseño en revisión. Esto brinda la oportunidad de hacer que el diseño sea robusto frente a fallas de funciones en otras partes del sistema.
Además, cada fallo parcial postulado se considera el único fallo del sistema (es decir, se trata de un análisis de fallo único). Además de los análisis FMEA realizados en los sistemas para evaluar el impacto que tienen los fallos de nivel inferior en el funcionamiento del sistema, se realizan otros análisis FMEA. Se presta especial atención a las interfaces entre sistemas y, de hecho, a todas las interfaces funcionales. El propósito de estos análisis FMEA es asegurar que no se propaguen daños físicos y/o funcionales irreversibles a través de la interfaz como resultado de fallos en una de las unidades de interfaz. Estos análisis se realizan a nivel de pieza para los circuitos que interactúan directamente con las otras unidades. El análisis FMEA se puede realizar sin un análisis CA, pero un análisis CA requiere que el análisis FMEA haya identificado previamente los fallos críticos a nivel del sistema. Cuando se realizan ambos pasos, el proceso total se denomina análisis FMECA.
Las reglas básicas de cada FMEA incluyen un conjunto de procedimientos seleccionados para el proyecto; los supuestos en los que se basa el análisis; el hardware que se ha incluido y excluido del análisis y la justificación de las exclusiones. Las reglas básicas también describen el nivel de contratación del análisis (es decir, el nivel en la jerarquía de la parte al subsistema, del subsistema al sistema, etc.), el estado básico del hardware y los criterios para el éxito del sistema y de la misión. Se debe hacer todo lo posible para definir todas las reglas básicas antes de que comience el FMEA; sin embargo, las reglas básicas se pueden ampliar y aclarar a medida que avanza el análisis. A continuación se muestra un conjunto típico de reglas básicas (supuestos): [4]
Los principales beneficios derivados de un esfuerzo FMECA implementado correctamente son los siguientes:
De la lista anterior, la identificación temprana de fallas de sistema, la introducción de datos para el procedimiento de resolución de problemas y la ubicación de dispositivos de monitoreo del rendimiento/detección de fallas son probablemente los beneficios más importantes del FMECA. Además, los procedimientos del FMECA son sencillos y permiten una evaluación ordenada del diseño.
Los procedimientos para realizar FMECA se describieron en 1949 en el documento de Procedimientos Militares de las Fuerzas Armadas de EE. UU. MIL-P-1629, [5] revisado en 1980 como MIL-STD-1629A. [6] A principios de la década de 1960, los contratistas de la Administración Nacional de Aeronáutica y del Espacio (NASA) de EE. UU. usaban variaciones de FMECA o FMEA bajo una variedad de nombres. [7] [8] Los programas de la NASA que usaban variantes de FMEA incluían Apollo , Viking , Voyager , Magellan , Galileo y Skylab . [9] [10] [11] La industria de la aviación civil fue una de las primeras en adoptar FMEA, y la Sociedad de Ingenieros Automotrices (SAE, una organización que cubre la aviación y otros transportes más allá de los automotrices, a pesar de su nombre) publicó ARP926 en 1967. [12] Después de dos revisiones, la Práctica Recomendada Aeroespacial ARP926 ha sido reemplazada por ARP4761 , que ahora se usa ampliamente en la aviación civil.
Durante la década de 1970, el uso de FMEA y técnicas relacionadas se extendió a otras industrias. En 1971, la NASA preparó un informe para el Servicio Geológico de los Estados Unidos en el que recomendaba el uso de FMEA en la evaluación de la exploración petrolera en alta mar. [13] Un informe de la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos de 1973 describió la aplicación de FMEA a las plantas de tratamiento de aguas residuales. [14] El FMEA como aplicación del HACCP en el Programa Espacial Apolo se extendió a la industria alimentaria en general. [15]
La industria automotriz comenzó a utilizar FMEA a mediados de la década de 1970. [16] La Ford Motor Company introdujo FMEA en la industria automotriz para consideraciones de seguridad y reglamentarias después del asunto Pinto . Ford aplicó el mismo enfoque a los procesos (PFMEA) para considerar posibles fallas inducidas por el proceso antes de lanzar la producción. En 1993, el Automotive Industry Action Group (AIAG) publicó por primera vez un estándar FMEA para la industria automotriz. [17] Ahora está en su cuarta edición. [18] La SAE publicó por primera vez el estándar relacionado J1739 en 1994. [19] Este estándar también está ahora en su cuarta edición. [20] En 2019, ambas descripciones de métodos fueron reemplazadas por el nuevo manual AIAG / VDA FMEA. Es una armonización de los antiguos estándares FMEA de AIAG, VDA , SAE y otras descripciones de métodos. [21] [22] [23] A partir de 2024, el Manual FMEA de AIAG/VDA es aceptado por GM , Ford, Stellantis , Honda NA , BMW , Volkswagen Group , Mercedes-Benz Group AG (anteriormente Daimler AG) y Daimler Truck . [24]
Aunque inicialmente fue desarrollada por los militares, la metodología FMEA ahora se usa ampliamente en una variedad de industrias, incluyendo procesamiento de semiconductores, servicio de alimentos, plásticos, software y atención médica. [25] Toyota ha llevado esto un paso más allá con su enfoque de revisión de diseño basada en modo de falla (DRBFM). El método ahora cuenta con el apoyo de la Sociedad Estadounidense para la Calidad , que proporciona guías detalladas sobre la aplicación del método. [26] Los procedimientos estándar de análisis de modos de falla y efectos (FMEA) y análisis de modos de falla, efectos y criticidad (FMECA) identifican los mecanismos de falla del producto, pero no pueden modelarlos sin un software especializado. Esto limita su aplicabilidad para proporcionar una entrada significativa a procedimientos críticos como la calificación virtual, el análisis de causa raíz, los programas de prueba acelerados y la evaluación de la vida útil restante. Para superar las deficiencias de FMEA y FMECA, a menudo se ha utilizado un análisis de modos de falla, mecanismos y efectos (FMMEA).
Tras la publicación de la IATF 16949 :2016, una norma de calidad internacional que exige a las empresas contar con un proceso FMEA documentado específico para la organización, muchos fabricantes de equipos originales (OEM) como Ford están actualizando sus Requisitos específicos del cliente (CSR) para incluir el uso de software FMEA específico. [27] Para Ford específicamente, estos requisitos tenían plazos de cumplimiento de múltiples etapas de julio y diciembre de 2022. [28]
A continuación se describen algunos términos básicos de FMEA. [29]
Es necesario analizar la causa de un modo de falla y la probabilidad de que ocurra. Esto se puede hacer mediante análisis, cálculos/método de elementos finitos (FEM), observando elementos o procesos similares y los modos de falla que se han documentado para ellos en el pasado. Una causa de falla se considera una debilidad de diseño. Se deben identificar y documentar todas las causas potenciales de un modo de falla. Esto debe hacerse en términos técnicos. Algunos ejemplos de causas son: errores humanos en la manipulación, fallas inducidas por la fabricación, fatiga, deslizamiento, desgaste abrasivo, algoritmos erróneos, voltaje excesivo o condiciones de operación o uso inadecuados (según las reglas básicas utilizadas). A un modo de falla se le puede asignar una clasificación de probabilidad con un número definido de niveles.
Para un análisis FMEA de piezas, la probabilidad cuantitativa se puede calcular a partir de los resultados de un análisis de predicción de confiabilidad y las relaciones de modo de falla de un catálogo de distribución de modo de falla, como RAC FMD-97. [30] Este método permite que un análisis de modo de falla cuantitativo utilice los resultados del FMEA para verificar que los eventos no deseados cumplan con los niveles aceptables de riesgo.
Determine la gravedad del efecto final adverso (estado) del peor escenario posible. Es conveniente escribir estos efectos en términos de lo que el usuario podría ver o experimentar en términos de fallas funcionales. Algunos ejemplos de estos efectos finales son: pérdida total de la función x, rendimiento degradado, funciones en modo inverso, funcionamiento demasiado tardío, funcionamiento errático, etc. A cada efecto final se le asigna un número de gravedad (S) que va, por ejemplo, de I (sin efecto) a V (catastrófico), en función del costo y/o la pérdida de vidas o la calidad de vida. Estos números priorizan los modos de falla (junto con la probabilidad y la detectabilidad). A continuación se presenta una clasificación típica. Son posibles otras clasificaciones. Véase también análisis de riesgos .
El medio o método por el cual se detecta una falla, se aísla por el operador y/o el encargado del mantenimiento y el tiempo que puede tomar. Esto es importante para el control de mantenibilidad (disponibilidad del sistema) y es especialmente importante para múltiples escenarios de falla. Esto puede involucrar modos de falla latentes (por ejemplo, sin efecto directo del sistema, mientras que un sistema/elemento redundante toma el control automáticamente o cuando la falla solo es problemática durante una misión o estados específicos del sistema) o fallas latentes (por ejemplo, mecanismos de falla por deterioro , como el metal que desarrolla una grieta, pero no de longitud crítica). Debe quedar claro cómo un operador puede descubrir el modo o la causa de la falla bajo una operación normal del sistema o si puede descubrirlo el equipo de mantenimiento mediante alguna acción de diagnóstico o una prueba automática incorporada en el sistema. Se puede ingresar un período de latencia y/o inactividad.
Si se conoce, se puede introducir el tiempo medio durante el cual un modo de fallo puede pasar desapercibido. Por ejemplo:
Si la falla no detectada permite que el sistema permanezca en un estado seguro /funcional, se debe explorar una segunda situación de falla para determinar si una indicación será evidente para todos los operadores y qué acción correctiva pueden o deben tomar.
Las indicaciones al operador deberán describirse de la siguiente manera:
REALIZAR ANÁLISIS DE COBERTURA DE DETECCIÓN PARA PROCESOS DE PRUEBA Y MONITOREO (Según el estándar ARP4761):
Este tipo de análisis es útil para determinar la eficacia de los distintos procesos de prueba para detectar fallas latentes e inactivas. El método utilizado para lograrlo implica un examen de los modos de falla aplicables para determinar si se detectan o no sus efectos y para determinar el porcentaje de tasa de falla aplicable a los modos de falla que se detectan. La posibilidad de que los medios de detección puedan fallar de forma latente debe tenerse en cuenta en el análisis de cobertura como un factor limitante (es decir, la cobertura no puede ser más confiable que la disponibilidad de los medios de detección). La inclusión de la cobertura de detección en el análisis de efectos y fallos puede llevar a que cada falla individual que hubiera sido una categoría de efecto ahora sea una categoría de efecto separada debido a las posibilidades de cobertura de detección. Otra forma de incluir la cobertura de detección es que el análisis de efectos y fallos suponga de manera conservadora que no hay agujeros en la cobertura debido a una falla latente en el método de detección que afecte la detección de todas las fallas asignadas a la categoría de efecto de falla en cuestión. El análisis de efectos y fallos puede revisarse si es necesario para aquellos casos en los que esta suposición conservadora no permita que se cumplan los requisitos de probabilidad de evento superior.
Después de estos tres pasos básicos se podrá proporcionar el nivel de riesgo.
El riesgo es la combinación de la probabilidad y la gravedad del efecto final , donde la probabilidad y la gravedad incluyen el efecto sobre la no detectabilidad ( tiempo de latencia ). Esto puede influir en la probabilidad de falla del efecto final o en la gravedad del efecto en el peor de los casos. El cálculo exacto puede no ser fácil en todos los casos, como aquellos en los que son posibles múltiples escenarios (con múltiples eventos) y la detectabilidad/latencia juega un papel crucial (como en los sistemas redundantes). En ese caso, puede ser necesario un análisis del árbol de fallas o de los árboles de eventos para determinar los niveles exactos de probabilidad y riesgo.
Los niveles preliminares de riesgo pueden seleccionarse en función de una matriz de riesgo como la que se muestra a continuación, basada en la norma Mil Std. 882. [31] Cuanto mayor sea el nivel de riesgo, más justificación y mitigación se necesitarán para proporcionar evidencia y reducir el riesgo a un nivel aceptable. El riesgo alto debe indicarse a la administración de nivel superior, que es responsable de la toma de decisiones final.
El FMEA debe actualizarse siempre que:
Si bien el FMEA identifica peligros importantes en un sistema, sus resultados pueden no ser exhaustivos y el enfoque tiene limitaciones. [32] [33] [34] En el contexto de la atención médica, se ha descubierto que el FMEA y otros métodos de evaluación de riesgos, incluidos SWIFT ( Structured What If Technique ) y los enfoques retrospectivos, tienen una validez limitada cuando se utilizan de forma aislada. Los desafíos en torno al alcance y los límites organizacionales parecen ser un factor importante en esta falta de validez. [32]
Si se utiliza como una herramienta de arriba hacia abajo , el FMEA puede identificar únicamente los modos de falla principales en un sistema. El análisis del árbol de fallas (FTA) es más adecuado para el análisis "de arriba hacia abajo". Cuando se utiliza como una herramienta de abajo hacia arriba, el FMEA puede aumentar o complementar el FTA e identificar muchas más causas y modos de falla que resultan en síntomas de nivel superior. No es capaz de descubrir modos de falla complejos que involucran múltiples fallas dentro de un subsistema, o de informar intervalos de falla esperados de modos de falla particulares hasta el subsistema o sistema de nivel superior. [ cita requerida ]
Además, la multiplicación de las clasificaciones de gravedad, ocurrencia y detección puede dar como resultado inversiones de clasificación, donde un modo de falla menos grave recibe un RPN más alto que un modo de falla más grave. [35] La razón de esto es que las clasificaciones son números de escala ordinal y la multiplicación no está definida para números ordinales. Las clasificaciones ordinales solo indican que una clasificación es mejor o peor que otra, pero no en qué medida. Por ejemplo, una clasificación de "2" puede no ser el doble de grave que una clasificación de "1", o un "8" puede no ser el doble de grave que un "4", pero la multiplicación los trata como si lo fueran. Consulte Nivel de medición para obtener más información. Se han propuesto varias soluciones a estos problemas, por ejemplo, el uso de lógica difusa como alternativa al modelo RPN clásico. [36] [37] [38] En el nuevo manual AIAG / VDA FMEA (2019), el enfoque RPN fue reemplazado por el AP (prioridad de acción). [39] [40] [23]
La hoja de cálculo FMEA es difícil de producir, difícil de entender y leer, así como difícil de mantener. El uso de técnicas de redes neuronales para agrupar y visualizar los modos de falla se sugirió a partir de 2010. [41] [42] [43] Un enfoque alternativo es combinar la tabla FMEA tradicional con un conjunto de diagramas de corbata de moño. Los diagramas proporcionan una visualización de las cadenas de causa y efecto, mientras que la tabla FMEA proporciona información detallada sobre eventos específicos. [44]