Entrenamientos

Gestión de Activos Físicos y Áreas Relacionadas

Carga horaria: 32 horas

Por qué participar en nuestros entrenamientos?

  • Entender cómo el modelamiento de confiabilidad de sistemas puede ayudarle en su toma de decisiones
  • Comprender los impactos de sus elecciones en los indicadores de costo de su departamento y de la empresa
  • Son presentados más de 50 ejemplos resueltos manualmente o utilizando la planilla Excel o el software de apoyo específico para modelamiento de confiabilidad de sistemas
  • Comprender los limites de capacidad de producción de sus activos y el nivel de riesgo asociado a ellos
  • Mostrar de forma clara cómo los resultados de un análisis de confiabilidad agregarán valor al negocio


Objetivos

Transmitir a los profesionales de forma clara y objetiva la metodología cuantitativa necesaria para la solución de problemas en áreas como manutención, desarrollo de productos, planeamiento, entre otras.

Público meta:

  • Profesionales que actúan en las áreas de manutención, producción, planeamiento, seguridad y demás profesionales que actúan en áreas relacionadas con el análisis de confiabilidad y riesgo
  • Profesores y alumnos que desarrollan actividades de enseñanza y de investigación asociadas al área de análisis de confiabilidad y riesgo
  • Profesionales de las áreas de gestión económica de activos, suministros, planeamiento y de otras áreas afines que necesitan realizar previsiones.

Temas del entrenamiento

1. Ejemplos de problemas típicos que desafían a los ingenieros

1.1. ¿Cuál es el número de piezas sobresalientes para minimizar el costo de operación de una máquina?
1.2. ¿Cuál es el intervalo óptimo entre las preventivas para minimizar la media del costo de manutención?
1.3. ¿Cuál es la relación entre costo de manutención y nivel de seguridad de nuestros sistemas de transmisión de energía eléctrica?
1.4. La dirección de la empresa desea que el costo de producción por tonelada sea reducido del 15%. ¿Cuál será la contribución de la estrategia de manutención? ¿Qué será más eficiente: alterar las políticas de manutención o adquirir nuevos equipamientos?
1.5. ¿Es correcto siempre seleccionar componentes que poseen altos valores de confiabilidad?
1.6. Otros

2. Modelos para análisis de datos de vida de componentes y sistemas (análisis de Weibull)

2.1. Revisión de conceptos de estadística y probabilidad
2.2. Análisis de confiabilidad utilizando métodos simples (no paramétricos)
2.3. Las ventajas de un análisis de confiabilidad cuando hay datos históricos

2.3.1.  Los datos completos
2.3.2.  Los datos suspensos a la derecha
2.3.3.  Los datos suspensos a la izquierda
2.3.4.  Los datos en intervalos (inspección)
2.3.5.  Los datos múltiples

2.4. Las principales medidas de confiabilidad:

2.4.1. Tasa de falla, tasa media de falla y tasa instantánea de falla de componentes y sistemas: conceptos e interpretación de las diferencias
2.4.2. MTTF, MTBF e MTTFF de componentes y sistemas: conceptos y aplicaciones
2.4.3. Las funciones confiabilidad y probabilidad de falla: conceptos y aplicaciones
2.4.4. Las funciones de probabilidad condicional: conceptos y aplicaciones
2.4.5.La función mantenibilidad: conceptos y aplicaciones
2.4.6.  La función disponibilidad operacional: conceptos y aplicaciones

2.5. La función Overal Equipment Efficiency (OEE)
2.6. Las distribuciones de probabilidad usadas en el análisis de datos de vida:

2.6.1.  La distribución normal: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.2.  La distribución exponencial: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.3.  La distribución uniforme: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.4.  La distribución Weibull: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.5.  La distribución lognormal: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.6.  La distribución Weibull mixta: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.7.  La distribución Phased Weibull: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones
2.6.8.  La distribución de Poisson: estimación de parámetros, intervalos de confianza y aplicaciones

2.7. Modelos para análisis de datos de vida cuando hay dos o más modos de falla
2.8. Modelos para análisis de datos de vida cuando no hay fallas y cuando el modo de falla es degradación
2.9. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

3. Modelos de simulación para análisis de desempeño de sistemas

3.1. El concepto de sistema
3.2. Las diferencias entre sistemas reparables e irreparables
3.3. Los diferentes tipos de disponibilidad:

3.3.1.  Disponibilidad instantánea
3.3.2.  Disponibilidad operacional
3.3.3.  Disponibilidad inherente
3.3.4.  Disponibilidad alcanzada
3.3.5.  Disponibilidad en estado estable

3.4. Análisis de sistemas por simulación de Monte Carlo: conceptos, ejemplos y aplicaciones
3.5. Modelos para análisis do comportamiento de sistemas en serie
3.6. Modelos para análisis de desempeño de sistemas en paralelo (redundancia operacional)

3.6.1. Sistemas con bajo nivel de redundancia
3.6.2. Sistemas con alto nivel de redundancia

3.7. Modelos para análisis de las medidas de desempeño de sistemas mixtos
3.8. Modelos para análisis de sistemas de componentes en la configuración tipo k-de-N
3.9. Modelos para análisis de sistemas de componentes en la configuración tipo stand-by (cold, hot y warm)
3.10. Impacto del aumento de componentes stand-by en el costo, en la confiabilidad, en el riesgo y en la disponibilidad
3.11. Modelos para análisis de sistemas de componentes en configuraciones genéricas (complejas)
3.12. Modelos para análisis de sistemas con flujos bi-direccionales
3.13. Análisis del impacto de la presencia de modos de falla comunes en la confiabilidad, en el riesgo y en la disponibilidad de un sistema
3.14. Modelo para análisis de sistemas en los cuales los componentes poseen cargas compartidas (load-sharing):

3.14.1. ¿Qué es un sistema de carga compartida?
3.14.2. Modelamiento de sistemas de cargas compartidas
3.14.3. Impactos de la pérdida de componentes de carga compartida en el riesgo de falla del sistema

3.15. Modelo para análisis de confiabilidad de sistemas que operan en niveles variados de carga (stress):

3.15.1. Análisis del caso de cargas termales
3.15.2. Análisis del caso de cargas cíclicas

3.16. Características importantes en el modelamiento de sistemas:

3.16.1.  Distribución de probabilidad de vida de los componentes
3.16.2.  Distribución de probabilidad de los tiempos de reparos de los componentes
3.16.3.  Distribución de probabilidad de los tiempos de transporte de piezas
3.16.4.  Distribución de probabilidad de los tiempos de atrasos diversos
3.16.5.  Distribución de probabilidad de los tiempos de otras variables

3.17. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

4. Modelos para análisis de las políticas de manutención de sistemas

4.1. El concepto de manutención de sistemas
4.2. Algunas justificaciones económicas, técnicas y de seguridad para la realización de la manutención;
4.3. Análisis detallado de la política de manutención correctiva de componentes:

4.3.1. ¿Qué es manutención correctiva y cuándo ella es la estrategia correcta?
4.3.2. Modelo para demostración de que en muchos sistemas mecánicos y electrónicos la manutención correctiva es la elección correcta
4.3.3. Modelo para análisis del impacto de la manutención correctiva (idealizada y real) de componentes en la confiabilidad, en el riesgo y en la disponibilidad de los sistemas

4.4. Análisis detallado de la política de manutención preventiva de los componentes:

4.4.1. ¿Qué es manutención preventiva y cuándo ella es la estrategia correcta?
4.4.2.  Modelo para demostración que en muchos casos se debe realizar preventiva, pero en otros sería un costo desnecesario
4.4.3.  Modelo para estimación del intervalo de manutención preventiva (idealizada y real) para minimizar la media del costo operacional
4.4.4.  Modelo para estimación del intervalo óptimo de manutención preventiva de los componentes para maximizar la disponibilidad operacional
4.4.5.  Modelo para estimación del intervalo óptimo de manutención preventiva de los componentes para que el sistema tenga un nivel mínimo de confiabilidad

4.5. Análisis detallado de la política de inspección de los componentes:

4.5.1. ¿Qué es inspección y cuándo ella es la estrategia correcta?
4.5.2. Modelo para demostración de que una política de inspección siempre aumenta la confiabilidad de sistemas
4.5.3.  Modelo para estimación de los intervalos óptimos de inspección (idealizada y real) en componentes para minimización de la media del costo operacional
4.5.4.  Modelo para estimación de los intervalos óptimos de inspección (idealizada y real) en componentes para maximizar la media de la disponibilidad operacional
4.5.5. Modelo para estimación de los intervalos óptimos de inspección (idealizada y real) en componentes para que el sistema tenga un nivel  mínimo de confiabilidad

4.6. Modelo para análisis del impacto de la disponibilidad de componentes en la disponibilidad de sistemas
4.7. ¿Cómo aumentar la confiabilidad de sistemas donde los modos de falla ocurren de forma imprevisible y catastrófica?
4.8. Modelos para previsión de la necesidad de piezas de reposición y minimización de costos de almacenamiento
4.9. Modelos para elección de las alternativas overhaul, reparos y sustitución de activos
4.10. Una visión económica: ¿Podemos entender los recursos alocados en la  manutención como una inversión?
4.11. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

5. Modelos de optimización aplicados a la manutención centrada en la confiabilidad (RCM)

5.1. Ejemplo de política de manutención tradicional y por el abordaje de RCM
5.2. Los conceptos de función, falla funcional y causa de fallas
5.3. Las consecuencias de las fallas de los componentes y/o sistema:

5.3.1.  Pérdida de producción por falla y por hora parada
5.3.2.  Costos por falla y por hora parada
5.3.3.  Severidad ambiental por falla y hora parada

5.4. Las consecuencias de las paradas para manutención preventiva:

5.4.1.  Pérdida de producción por falla y por hora parada
5.4.2.  Costos por falla y por hora parada
5.4.3.  Severidad ambiental por falla y por hora parada

5.5. Las consecuencias de las paradas para inspecciones:

5.5.1. Pérdida de producción por falla y por hora parada
5.5.2.  Costos por falla y por hora parada
5.5.3.  Severidad ambiental por falla y por hora parada

5.6. Modelo para análisis de las políticas de manutención predictiva:

5.6.1. El concepto de manutención con base en la condición operacional
5.6.2. El  modelo de curva P-F para análisis de informaciones de sistemas de alarme (linear, exponencial, etc.)
5.6.3. Análisis de datos de las condiciones operacionales (temperatura, vibración, etc.)
5.6.4.  Modelo básico para estimación del momento óptimo de cambio en el caso en que el modelo de falla fuera degradación
5.6.5. Modelos de riesgos competitivos aplicados en la elección del momento óptimo de cambios

5.7. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

6. Modelos financieros para estimación de indicadores de costos y retorno de sistemas

6.1. El abordaje de flujo de caja
6.2. El concepto de valor del dinero en el tiempo y tasa de interés
6.3. Valor presente y valor futuro
6.4. Tipos de tasa de interés: simples y compuesto
6.5. Inflación y tasa de interés
6.6. Los principales indicadores del flujo de caja:

6.6.1. Valor presente líquido
6.6.2. Tasa interna de retorno
6.6.3. Período de payback
6.6.4.  Valor periódico equivalente

6.7. Modelo para montaje de flujo de caja de costo del ciclo de vida de sistemas
6.8. Modelo para elección de equipamientos con la misma vida operacional
6.9. Modelo para elección de equipamientos con diferentes vidas operacionales
6.10. Modelo para estimación del momento óptimo (vida económica) para la sustitución de un equipamiento
6.11. Solución de diversos ejemplos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

7. Modelos para análisis de riesgos y toma de decisiones en sistemas comunes en ingeniería

7.1. Una visión general del concepto de riesgo:

7.1.1. Riesgo cualitativo y cuantitativo
7.1.2. Definición de riesgo e incertidumbre
7.1.3.   La función utilidad y toma de decisión bajo incertidumbre

7.2. Modelos para estimación de riesgo operacional y sus componentes
7.3. Las contribuciones de las acciones humanas para alterar el riesgo de componentes y sistemas
7.4. Modelos para análisis de riesgo con enfoque en seguridad:
7.4.1.  Simulación de Monte Carlo aplicada

7.4.2.  Modelos para análisis de combinación de factores que generan fallas por medio de árbol de falla
7.4.3.  Modelos para análisis de consecuencias por medio de árbol de eventos

7.5. Ejemplos diversos con apoyo de los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph Availabilty Workbench (AWB)

8. Más ejemplos de solución de algunos casos utilizando los softwares Excel, Crystal Ball y Isograph AWB

8.1. Modelo para simular cómo serán en la práctica las implicaciones de una política de manutención elaborada por RCM para un sistema de distribución de gas
8.2. La carga óptima de una excavadora (dragline) que opera en una mina de carbón
8.3. Análisis de los indicadores de desempeño de una planta de procesamiento mineral
8.4. Estimación del período máximo de garantía de modo que el costo esté bajo control en una fábrica de motocicletas
8.5. Análisis de confiabilidad, disponibilidad y costos de un sistema de trenes para transporte público
8.6. Análisis de intervalo entre preventivas, número de piezas en stock e intervalo entre inspecciones  fin de minimizar el costo
8.7. Análisis de la relación entre capacidad de producción, riesgo, confiabilidad, disponibilidad y costo de capex y opex
8.8. Análisis de confiabilidad, disponibilidad y stocks de una planta de producción de plásticos

9. Discusión de problemas sugeridos por los participantes.

Datas Disponíveis Local Inscrição
17/03/2016

ES RECOMENDACION LA PARTICIPACIÓN EN LA CAPACITACIÓN AR 102 ANTES DE INSCRIBIRSE EN LA CAPACITACIÓN AR 204

Introducción

Son presentados los conceptos para la elaboración de flujos de caja de activos utilizados en las actividades de producción y un detallamiento de los componentes del flujo de caja donde son realizadas previsiones de costos de mano de obra, manutención, tasa de intereses, etc. Son incluidos los fundamentos de Ingeniería de la Confiabilidad en la gestión de activos y ejemplos prácticos utilizando el software Microsoft Excel. Y, finalmente, son presentados los fundamentos de la metodología para el modelamiento de incertidumbre y cuantificación de riesgo en el proceso de toma de decisión asociada a la metodología de LCC, como también la manera de obtener la selección óptima de diferentes combinaciones de activos.

Se trata de un entrenamiento innovador para profesionales que ya poseen algún conocimiento o ya participaron de entrenamientos de Ingeniería de la Confiabilidad o actúan directamente en la gestión de manutención y procesos de diferentes organizaciones.

¿Por qué participar?

· El entrenamiento presenta todas las herramientas necesarias para un estudio de Life Cycle Cost (LCC) y Gestión Económica de Activos.

· El contenido está compuesto de conceptos teóricos rigorosos juntamente con muchos ejemplos de soluciones de problemas;

· Uso del software más completo y más amigable del mercado;

· Instructores altamente cualificados tanto en términos académicos como por el mercado;

· Mostrar de forma clara cómo los resultados de análisis de confiabilidad agregan valor al negocio;

Áreas de Interés

· Desarrollo de nuevos productos;

· Seguridad de sistemas industriales;

· Desarrollo de estrategias de garantía;

· Elaboración de test de homologación y validación;

· Implementación de ensayos técnicos para componentes, sistemas, productos, etc.;

· Docentes y discentes interesados en Ingeniería de la Confiabilidad;

· Gestión de la calidad

· Manutención de sistemas reparables;

· Gerenciamiento de las actividades de producción;

· Diseño de proyectos y proceso;

 

1. Modelos flujo de caja NO DESCONTADO para la gestión económica de activos

1.1. La filosofía general de sustitución;
1.2. Los tipos de costos que surgen a lo largo del uso de los activos;
1.3. Modelo ortodoxo para estimación de vida económica de activos;
1.4. ¿Por qué en algunos casos se debe utilizar el costo marginal y no la media del costo?;
1.5. Modelo simple para elección entre compra, alquiler y leasing de equipamientos;
1.6. La vida de los activos en términos de economía, seguridad, eficiencia, etc.;
1.7. ¿Cómo justificar la adquisición o no de activos nuevos cuando los activos en operación se encuentran en perfecto estado?

2. Modelos de flujo de caja DESCONTADO para gestión económica de activos

2.1. El concepto de flujo de caja a lo largo del tiempo;
2.2. Tasa de interés, capitalización simple y compuesta;
2.3. Los tipos de tasas de interés: real, nominal y efectiva;
2.4. Valor presente, valor futuro, valor equivalente y aplicaciones diversas;
2.5. El costo de oportunidad del capital (WACC) de la empresa;
2.6. Inflación, valores inflacionarios y constantes;
2.7. Modelo de amortización adoptado por los financiadores;
2.8. Modelos de depreciación del Reglamento del Imposto sobre la Renta (RIR);
2.9. Los beneficios económicos de la depreciación;
2.10. Análisis detallado del flujo de caja de costos de equipamientos con capital propio:

2.10.1. El valor futuro líquido (VFL);
2.10.2. Valor presente líquido (VPL);
2.10.3. Valor periódico equivalente (VPE);
2.10.4. Tasa interna de retorno (TIR);
2.10.5. El período de recuperación de la inversión (PPB);
2.10.6. Análisis del punto de equilibrio;
2.10.7. La insignificancia de la elección de la fecha de análisis;
2.10.8. La solución de los conflictos entre TIR y VPL;

2.11. Análisis detallado de flujo de caja de costos de equipamientos financiados con capital de terceros;
2.12. Modelo correcto para la estimación de la vida económica en nivel de flota y equipamientos individuales
2.13. Modelo correcto para la elección entre compra, alquiler y leasing de equipamientos
2.14. Modelo correcto para la elección entre adquisición de equipamientos y reforma en equipamientos
2.15. Métodos para la estimación de la inversión inicial y re-inversión (CAPEX);
2.16. Modelos para la gestión económica de proyectos independientes;
2.17. Modelos para la gestión económica de proyectos mutuamente excluyentes;
2.18. Modelos para la gestión económica de proyectos dependientes;
2.19. Modelos para la gestión económica de portafolio de proyectos de reforma/adquisición de equipamientos
2.20. Los impactos de la sustitución de los activos en los indicadores financieros:

2.20.1. Return over Asset (ROA)
2.20.2. Return over Equity (ROE)
2.20.3. EBITDA
2.20.4. Cash Flow Return Over Gross Investment (CFROGI)
2.20.5. etc.

3. Simulación de Monte Carlo y modelamiento de confiabilidad aplicados en la gestión económica de activos

3.1. Ingeniería de la confiabilidad: ¿qué es y por qué usar?
3.2. Los principales tipos de datos en un análisis de confiabilidad;
3.3. Histograma y función densidad de probabilidad;
3.4. Funciones probabilidad de falla y confiabilidad;
3.5. La función tasa de falla y tasa instantánea de falla;
3.6. Las distribuciones exponencial, Normal y Weibull;
3.7. Tests para la elección de la mejor distribución que se ajusta a un conjunto de datos;
3.8. Análisis del comportamiento de la tasa de falla y sus implicaciones en la implementación de soluciones en nivel gerencial;
3.9. Métodos para la previsión del costo operacional (OPEX);
3.10. Modelos para la estimación del intervalo óptimo para sustitución de equipamientos del punto de vista económico y de seguridad;
3.11. Simulación de la confiabilidad de sistemas en serie, paralelo, K-de-N, etc.;
3.12. Modelo para el análisis de los impactos de los parámetros de confiabilidad en el costo operacional (OPEX);
3.13. Modelo para analizar si una estrategia de gestión con base en manutención preventiva es la estrategia de menor costo;

4. Solución de algunos problemas envolviendo gestión económica de activos

4.1. Modelo para el análisis de los impactos del MTBF en el costo del ciclo de vida de un gran sistema de comunicación de una empresa;
4.2. Modelo para el análisis del número óptimo de camiones, del ciclo de vida económica óptima del vehículo y del número óptimo de boxes en los talleres de modo a minimizar el costo de producción;
4.3. Modelo para análisis del diámetro óptimo de un cable de energía para minimizar el costo de propiedad;
4.4. Modelo para análisis de políticas de gestión de activos (con o sin manutención) para minimizar el costo de operación;
4.5. Modelo para el dimensionamiento del espaciamiento de pilares de una puente para minimizar el costo operacional;
4.6. Modelo para estimar la tasa de penetración de perforación de una broca para obtener el costo mínimo de propiedad;
4.7. Modelo para la estimación del intervalo óptimo de cambio de una máquina para minimizar el costo de propiedad;
4.8. Modelo para elegir entre cambio en grupo y cambios individuales de activos
4.9. Modelo para estimar la vida económica de un sistema de distribución de gas natural;

5. Discusión de problemas sugeridos por los participantes.

Carga horária: 24 horas

Introducción

Mostrar de forma objetiva y práctica cómo utilizar las metodologías de FMEA (Análisis de los Modos de Falla y sus Efectos) y RCM (Reliability Centered Maintenance) para analizar los riesgos provenientes de fallas de componentes individuales, proponiendo, de modo sistemático, la definición de las tareas que constituyen el plan de manutención del sistema bajo estudio.

¿Por qué participar?

  • El entrenamiento presenta todas las herramientas necesarias para un estudio de confiabilidad a través de la metodología de RCM e FMEA;
  • El contenido está compuesto de conceptos teóricos rigorosos juntamente con muchos ejemplos de soluciones de problemas;
  • Instructores altamente calificados tanto en términos académicos como por el mercado;
  • Mostrar de forma clara cómo la sistemática adoptada optimiza el plan de manutención

Áreas de Interés

  • Ingenieros, supervisores y gerentes de los departamentos de manutención y producción;
  • Seguridad de sistemas industriales;
  • Gestión de la calidad
  • Docentes y discentes interesados en Ingeniería de la Confiabilidad;
  • Manutención de sistemas reparables;

Contenido

1.  Conceptos Básicos de Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad

1.1. Confiabilidad
1.2. Confiabilidad de la Producción
1.3. Confiabilidad y Mantenibilidad
1.4. Confiabilidad y Disponibilidad
1.5. Aplicaciones Reales de la Ingeniería de Confiabilidad (Weibull, FTA, RBD)

2.  Conceptos Básicos del Análisis de los Modos de Falla y sus Efectos (FMEA)

2.1.  “Qué es” & “Para que sirve”
2.2. Histórico
2.3. Quien utiliza
2.4. Tipos de FMEA
2.5. El lenguaje de FMEA
2.6. Definiciones básicas: “Función”, “Falla”, “Modo de Falla”, “Causas” y “Efectos”
2.7. Fuentes de Información sobre Modos de Falla
2.8. Cómo y con quien hacer FMEA
2.9. FMEA & Análisis de Causa Raíz (RCA)
2.10. Ejercicio1: Circuito de control de un motor

3. FMEA Estructurada

3.1. Confusión en la descripción “Causas”, “Modo de Falla”, y “Efectos”
3.2. Cascada causa y efecto
3.3. Análisis Estructurado (funcional x geográfico)
3.4. System Work Breakdown Structure (SWBS) o Estructura Analítica del Sistema
3.5. Diagrama de Bloques de Confiabilidad vs Diagrama de Bloques Funcional

4. FMEA/FMECA: Análisis de la Criticalidad (o Criticidad)

4.1. Modelos de Análisis de Criticalidad (AC)
4.2. AC patrón Análisis de Riesgos:
4.3. Matriz de Gerenciamiento de los Riesgos
4.4. Criterios de Toma de Decisión
4.5. Ejercicio 2: Olla de Presión
4.6. AC patrón QS 9000
4.7. AC patrón Mil Std 1629ª
4.8. ESTUDIO DIRIGIDO – FMEA

5. Fundamentos de la Manutención Centrada en Confiabilidad (RCM)

5.1. “¿Qué es?”  /  “¿De donde surgió?” / “¿Por qué surgió?”
5.2. Planeamiento Tradicional de la Manutención
5.3. Los argumentos tradicionales en la definición de tareas de manutención
5.4. Los seis patrones de falla (las curvas de la bañera)
5.5. Manutención Basada en el Tiempo (MBT)
5.6. Manutención Basada en la Condición (MBC)
5.7. El paradigma de la RCM
5.8. Visión General del Proceso de Implantación de la RCM
5.9. El Diagrama de Decisión de la RCM
5.10. Lecciones Aprendidas en Implantaciones de la RCM en Industrias
5.11. Principales Beneficios de la RCM

6. Etapas de Implantación de la RCM

6.1. Selección del Sistema para RCM
6.2. Definición de los Limites del Sistema: Fronteras e Interfaces
6.3. Modularización del Sistema: Diagrama de Bloques Funcionales
6.4. Función y Fallas Funcionales de los Módulos
6.5. Matriz de Componentes y Fallas Funcionales
6.6. Diagrama de Decisión de la RCM: Selección de las Tareas de Manutención
6.7. ESTUDIO DE CASO: Sistema de Acondicionamiento de aire Split.