En estos tiempos en los que cualquier visita por el taller se convierte en un calvario, es cuando nos viene a la cabeza la pregunta de si nuestro nuevo vehículo será fiable o no.

104659574Hay varios estudios, de prestigiosas empresas, que miden la fiabilidad a partir de los datos recogidos en los centros de postventa durante la vida útil de los vehículos o a través de encuestas de satisfacción de los clientes.

Pero nosotros vamos a explicar como un fabricante determina la fiabilidad de los productos que fabrica, en este caso, de los vehículos de motor. Primero…y como estamos hablando de un automóvil, vamos a definir qué entendemos por fiabilidad. Pues bien, podemos definir fiabilidad como la probabilidad de funcionamiento sin fallos de un componente o sistema en un intervalo de tiempo determinado.

Hay una fórmula básica que podemos decir que es la siguiente:

F(t) = NS(t) / N Lógicamente F(t) hace referencia a la fiabilidad, mientras que NS(t) es el número de componentes sin fallos en un tiempo determinado y N es el número de componentes iniciales. El resultado nos lo mostrará en tanto por uno; si queremos ponerlo en tanto por ciento (%) multiplicaremos por 100.

Igual que valoramos la fiabilidad…podemos plantearlo al revés y valorar la infiabilidad. La calculariamos de la siguiente manera:

Q(t) = NF(t) / N

En este caso añadimos una variable nueva y es NF(s), que definiremos como el número de componentes con fallos en un tiempo determinado.

Así pues, si sumamos F(t) + Q(t) = 1, ya que hemos sumado dos tantos por uno, dándonos la totalidad de componentes.

Una vez comentados estos dos conceptos, vamos un poco más allá. Vamos a definir qué es el concepto MTTF y el concepto MTBF. Después comentaremos su utilización.

MTTF (Mean Time To Failure) es el concepto conocido como el tiempo medio a un fallo, es decir, el tiempo que debería permanecer vivo el componente sin estropearse, mientras que MTBF (Mean Time Between Failures) es el concepto definido como tiempo medio entre fallos. El concepto MTBF se utiliza básicamente en sistemas o equipos reparables.

Otra nota importante a destacar es que en muchos componentes es típico un intervalo de unas 1000 horas de ensayo. Bueno, una vez comentadas estos nuevos conceptos vamos a nombrar algunas expresiones donde se emplean.

Una expresión empleada es el modelo exponencial, donde la letra griega lambda es la tasa de fallos:

F(t) = e^(-lambda · t)

 Otra expresión es la siguiente, a partir de conceptos citados anteriormente:

MTTF = 1 / lambda

Ya hemos presentado todos nuestros conceptos. Por último, vamos a comentar también un concepto importante: el “Bath Tube Curve”, o lo que es lo mismo, la curva de la bañera.

123Alguno se preguntará, ¿Qué es esto? Bueno como supongo que ya habréis adivinado los que no conozcáis el concepto, la palabra bañera hace referencia claramente a la forma de la curva. Esta curva lo que nos viene a decir es que la tasa de fallos es alta cuando un componente está recién fabricado, luego es constante, y finalmente una zona donde vuelve a subir, de manera que esta fase, con el avance del tiempo, tiene más probabilidad de fallos.

Supongo que la zona menos clara es la primera… ¿Qué se entiende por tasa de fallos alta cuando el componente está recién fabricado? Os pongo un ejemplo. Imaginaos que implementáis una aplicación, por ejemplo, el climatizador. Habéis fabricado el sistema y lo probáis y veis que no funciona; revisáis y veis que una pata de un circuito integrado no está correctamente soldada, resoldais y funciona correctamente. O imaginaos un motor que al principio no funciona en su punto óptimo porque las piezas están aún sin rodar, sin acoplarse correctamente.

Si fuéramos los diseñadores del climatizador, el motor o la pieza que fuese, o el probador de los componentes de un prototipo…¿en qué zona deberíamos evaluar el comportamiento del producto y su fiabilidad, es decir, en qué zona trabajaremos?. Trabajaremos siempre en la zona central de la curva donde la tasa de fallos es constante, que es la que nos interesa que se mantenga constante.

Un ingeniero podrá diseñar una pieza con fiabilidad casi del 100%, pero eso lleva tiempo (tanto en diseño, como para realizar pruebas), y emplear más o mejor material del que se está dispuesto a costear. La contabilidad de costes, valora el máximo coste que estamos dispuestos a asumir por el producto, por tanto el ingeniero tiene que hacer lo mejor que pueda con el tiempo y los materiales que no suban el coste.

Como es normal, la pieza se puede mejorar, pero las exigencias de consumo y la competencia están ahí fuera. El fabricante estima una vida útil para su producto y/o componentes, así que pide al ingeniero saber la vida útil de esas piezas. Como comentamos, no se puede gastar el dinero que haga falta en pruebas, ya que la contabilidad de costes sigue vigente. Así que a partir de unos ensayos se aplica la estadística para obtener un dato de probabilidad que muchas veces sirve solo para poner un “visto” en la casilla de producto aprobado.

Y que pasa con la estadística? Esta le sirve al ingeniero para no sentirse fracasado cuando aparecen averías (total sabíamos que había un 10% de probabilidades de fallo de tal pieza…)

  • también sirve a los directivos de “justificación” para no gastar más en su producto (aunque sabemos que la pieza es mejorable creemos que con una MTTF del 85% tenemos un producto fiable y de calidad).
  • a los usuarios nos sirve para buscar una certidumbre cuando en realidad no la tenemos.

Al final, por muy buena probabilidad entre fallos que tenga un determinado producto, si al cliente le falla hablará de un producto poco fiable y por mala que sea esa probabilidad, si al cliente no le falla este hablará de un producto fiable y robusto. Así es como juega la realidad con los pensamientos y cálculos humanos.

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La pregunta es, ¿Podemos conocer los datos de fiabilidad de las marcas? Eso es como preguntar como es la fórmula secreta de la Coca-Cola.

La fiabilidad de nuestros vehículos, a debate

Categoría: Técnica
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