El análisis de modos de falla, efectos y diagnóstico ( FMEDA ) es una técnica de análisis sistemático para obtener índices de falla , modos de falla y capacidad de diagnóstico a nivel de subsistema/dispositivo . La técnica FMEDA considera:
Dada una base de datos de componentes calibrada con datos de fallas de campo que sean razonablemente precisos, [1] el método puede predecir la tasa de fallas a nivel de dispositivo por modo de falla, vida útil, efectividad de diagnóstico automático y efectividad de prueba de falla latente para una aplicación determinada. Se ha demostrado que las predicciones son más precisas [2] que el análisis de devolución de garantía de campo o incluso el análisis de fallas de campo típico, dado que estos métodos dependen de informes que normalmente no tienen suficiente información detallada en los registros de fallas. [3]
Un FMEDA puede predecir las tasas de fallas según los modos de falla definidos. Para las aplicaciones de seguridad funcional se utilizan los modos de falla IEC 61508 (seguro, peligroso, anuncio y sin efecto). Estos números de tasas de fallas se pueden convertir en los modos de falla alternativos de la norma de seguridad funcional automotriz ISO 26262 .
El nombre FMEDA fue dado por el Dr. William M. Goble en 1994 a la técnica que había estado en desarrollo desde 1988 por el Dr. Goble y otros ingenieros ahora en exida. [4]
Un análisis de modos y efectos de fallas de diseño , DFMEA, es un análisis cualitativo estructurado del diseño de un sistema, subsistema o dispositivo para identificar modos de falla potenciales y sus efectos en el funcionamiento correcto. El concepto y la práctica de realizar un DFMEA ha existido de alguna forma desde la década de 1960. La práctica se formalizó por primera vez en la década de 1970 con el desarrollo de la norma US MIL-STD-1629/1629A.
Una variación del DFMEA desarrollada para aplicaciones de seguridad funcional se denomina Análisis de desviación y mitigación del diseño (DDMA). [5] La variación DDMA agrega información que normalmente no se incluye en un DFMEA, como las mitigaciones de diagnóstico automáticas, las pruebas de fallas latentes y la vida útil. El DDMA elimina los números RPN a medida que son reemplazados por los resultados del FMEDA.
La técnica FMEDA fue desarrollada a fines de la década de 1980 por ingenieros de exida basándose en parte en un artículo del Simposio RAMS de 1984. [6] El FMEDA inicial agregó información adicional al proceso FMEA. La primera pieza de información agregada en un FMEDA son los datos cuantitativos de falla (tasas de falla y distribución de modos de falla) para todos los componentes que se analizan. La segunda pieza de información agregada a un FMEDA es la probabilidad del sistema o subsistema de detectar fallas internas a través de diagnósticos automáticos en línea. La necesidad de medir la efectividad del diagnóstico automático se reconoció a fines de la década de 1980. [7] Los modos de falla de seguridad funcional se agregaron y documentaron por primera vez en el libro Evaluating Control System Reliability . [8] El término FMEDA real se utilizó por primera vez en 1994 [9] y después de un mayor refinamiento, los métodos se publicaron a fines de la década de 1990. [10] [11] [12] El método se explicó a los miembros del comité IEC 61508 a finales de los años 90 y se incluyó en la norma como un método para determinar la tasa de fallos, el modo de fallo y la cobertura de diagnóstico de los dispositivos. Las técnicas FMEDA se han perfeccionado aún más durante la década de 2000, principalmente durante el trabajo de preparación de IEC 61508. Los cambios clave han sido: 1. Uso de modos de fallo funcionales; 2. Uso de componentes mecánicos; 3. Predicción de la eficacia de la prueba de fallos latentes; y 4. Predicción de la vida útil del producto.
A principios de la década de 2000, John C. Grebe agregó el análisis de modos de falla funcionales al proceso FMEDA. En los primeros trabajos de FMEDA, los modos de falla de los componentes se asignaban directamente a categorías "seguras" o "peligrosas" según IEC 61508, 1.ª edición. Esto era relativamente fácil, ya que todo lo que no era "peligroso" era "seguro". Con la existencia de múltiples categorías de modos de falla, la asignación directa se volvió más difícil. Además, quedó claro que la asignación de categorías podría cambiar si un producto se utilizaba en diferentes aplicaciones. Con la asignación directa de categorías de modos de falla durante el FMEDA, se requería un nuevo FMEDA para cada nueva aplicación o cada variación en el uso. Según el enfoque de modos de falla funcionales, los modos de falla funcionales reales del producto se identifican durante un DFMEA. Durante el FMEDA detallado, cada modo de falla de componente se asigna a un modo de falla funcional. Luego, los modos de falla funcionales se clasifican de acuerdo con el modo de falla del producto en una aplicación particular. [13]
A principios de la década de 2000, se hizo evidente que muchos productos que se utilizaban en aplicaciones críticas para la seguridad tenían componentes mecánicos. Un análisis FMEDA realizado sin tener en cuenta estos componentes mecánicos era incompleto, engañoso y potencialmente peligroso. El problema fundamental en el uso de la técnica FMEDA era la falta de una base de datos de componentes mecánicos que incluyera las tasas de falla de las piezas y las distribuciones de los modos de falla. Utilizando una serie de fuentes de referencia publicadas, exida comenzó a desarrollar una base de datos de componentes mecánicos en 2003. [14] Después de algunos años de investigación y refinamiento, [15] la base de datos se ha publicado. [16] Esto ha permitido que el FMEDA se utilice en componentes eléctricos/mecánicos combinados y en componentes puramente mecánicos.
El FMEDA puede predecir la eficacia de cualquier prueba de falla latente definida de la misma manera que puede predecir la cobertura de diagnóstico automático. Se puede agregar una columna adicional a una hoja de cálculo FMEDA y se estima la probabilidad de detección para cada modo de falla del componente. La eficacia acumulada de la prueba de verificación se calcula de la misma manera que la cobertura de diagnóstico automático. Las herramientas FMEDA también pueden calcular la eficacia de la falla latente.
A medida que se analiza cada componente de un producto, se identifican aquellos que tienen una vida útil relativamente corta. Un ejemplo de esto es un condensador electrolítico. Muchos diseños tienen una limitación de vida útil de 10 años. Dado que las tasas de falla constantes solo son válidas durante el período de vida útil, esta métrica es valiosa para interpretar las limitaciones de los resultados de FMEDA.
Es necesario perfeccionar aún más la base de datos de componentes con una calibración selectiva para diferentes perfiles de funcionamiento. Además, las comparaciones de los resultados de FMEDA con los estudios de fallos de campo han demostrado que los factores humanos , especialmente los procedimientos de mantenimiento, afectan a las tasas de fallos y los modos de fallo de los productos.
A medida que se disponga de más datos, la base de datos de componentes se podrá refinar y actualizar. Después de unos años de investigación y refinamiento, [17] la base de datos se ha publicado [18] según lo exigían las nuevas tecnologías y los nuevos conocimientos. El éxito de la técnica FMEDA es que proporciona los datos necesarios de una manera relativamente precisa, lo que ha permitido que funcione el enfoque probabilístico y de rendimiento para el diseño.