Generación de solución innovadora y sustentable:  Uso de la metodología RCA y teoría inventiva TRIZ  Raúl Stegmaier, Pablo Viveros y Christopher Nikulin  Departamento de Industrias, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile  Vicente González, Luis Barberá, Adolfo Crespo y Carlos Parra  Departamento de Organización Industrial y Gestión de Empresas, Escuela Superior de Ingenieros,  Universidad de Sevilla, España 

RESUMEN  La importancia del uso de herramientas de Análisis de Causa Raíz (RCA) para la gestión de activos  radica  en  la  necesidad  de  identificar  y  entender  las  causas  principales  de  falla  sobre  las  cuales  la  administración, la gestión u operación y mantenimiento puedan tener incidencia, de manera que se  puedan evitar fallas crónicas y recurrentes mediante un determinado plan de acción.   Bajo esta perspectiva, no es suficiente encontrar las causas origen de las fallas, sino que es necesario  generar  acciones  correctivas  y  esencialmente  preventivas.  Es  aquí  donde  el  desarrollo  de  metodologías  o    herramientas  específicas  para  la  generación  de  soluciones,  juega  un  papel  fundamental dado que el punto más débil del Análisis de Causa Raíz (RCA) radica principalmente  en  que  no  necesariamente  conducen  a  una  solución  específica  al  problema.  Este trabajo quiebra  el esquema  tradicional  de análisis  de  fallas sugiriendo  el  uso integrado  de RCA para  la  identificación de causas / hipótesis de falla y la Teoría Inventiva de Resolución de Problemas TRIZ  (Teoriya Resheniya Izobreatatel skikh Zadatch) determinando soluciones sustentables a los problemas.   La integración de  los dos  métodos se  aplica  en  un  estudio  real  para un  motor de  camión  de  alto  tonelaje  utilizado  en  la  industria  minera.  Los  resultados  demuestran  la  efectividad  de  la  herramienta y la potencialidad de análisis. 

   

 

– 1 –

Generating a sustainable and innovative solution:  Use of the RCA method and the inventive   TRIZ theory  Raúl Stegmaier, Pablo Viveros and Christopher Nikulin  Department of Industries, Universidad Técnica Federico Santa María, Chile  Vicente González, Luis Barberá, Adolfo Crespo and Carlos Parra  Department of Industrial Organisation and Management, School of Engineering,   Universidad de Sevilla, Spain 

ABSTRACT  The importance of using tools of Root Cause Analysis (RCA) for asset management is found in the  need  to  identify  and  understand  the  main  causes  of  failure  on  which  the  administration,  management or operation, and maintenance may have an impact, so chronic and recurrent failures  can be prevented by implementing a specified plan of action.  Under  this  perspective,  it  is  not  sufficient  enough  to  find  the  origin  causes  of  the  faults,  but  it  is  necessary  to  generate  corrective  and  essentially  preventive  actions.  It  is  here  where  the  development of methodologies or specific tools to generate specific solutions plays a fundamental  role, since the weakest point of the Root Cause Analysis (RCA) lies in that does not necessarily lead  to  a  specific  solution  of  the  problem.  This  work  breaks  the  traditional  scheme  of  failure  analysis,  suggesting  the  integrated  use  of  RCA  to  identify  failure  causes / hypothesis  and  the  Theory  of  Inventive Problem Solving (TRIZ) identifying sustainable solutions to the problems.  The  integration  of  the  two  methods  is  applied  to  real  studio  for  a  motor  of  a  high  tonnage  truck  used in the mining industry. The results demonstrate the effectiveness of the tool and the potential  of the analysis.   

 

 

– 2 –

INTRODUCCIÓN  En líneas generales, el objetivo de una compañía es incrementar sus beneficios. Desde la perspectiva  del  Mantenimiento,  esto  involucra  maximizar  la  confiabilidad  de  los  equipos  incluyendo  la  prolongación de la vida de los mismos (Eti, Ogaji, & Probert, 2006).   Los  requerimientos  de  mantenimiento  han  cambiado  drásticamente  en  los  últimos  tiempos  y  la  evaluación de estrategias de mantenimiento, la selección de tareas y en definitiva la gestión global  del  mantenimiento  en  una  organización,  no  pueden  llevarse  a  cabo  de  forma  aleatoria  e  informal  (Barbera, Crespo, Stegmaier, & Viveros, 2010). Los objetivos de cualquier modelo real de gestión del  mantenimiento  se  determinan  y  son  dependientes  del  plan  de  negocio  de  la  organización  en  cuestión, por ello, las estrategias de mantenimiento deben estar siempre alineadas con los planes de  negocio de la empresa (Bertolini & Bevilacqua, 2006) ya que de esto depende la consecución de los  objetivos del mantenimiento y, también, los del propio plan de negocio de la organización.  Varios métodos han sido propuestos en la literatura para el apoyo a la gestión de las actividades de  mantenimiento.  La  implementación  de  las  metodologías  de  mantenimiento  buscan  reducir  costos  de  mantenimiento  mediante  la  focalización  en  las  causas  raíces  de  los  fallos,  para  lo  cual  dos  herramientas,  el  Mantenimiento  Productivo  Total  (TPM)  y  el  Mantenimiento  Centrado  en  Confiabilidad (RCM) son útiles para afrontar y superar estos desafíos (Eti, Ogaji, & Probert, 2006).   El RCM analiza las funciones y los fallos de un sistema e identifica las consecuencias de éstos para  implementar  medidas  preventivas  utilizando  un  procedimiento  de  resolución  lógico  y  estandarizado  (Moubray,  1997),  sin  embargo,  el  análisis  no  conlleva  una  investigación  profunda  para identificar los mecanismos de fallo y las causas reales del mismo (Li & Gao, 2010).   Existe  una  amplia  variedad  de  herramientas  y  métodos  que  apoyan  el  proceso  de  determinar  las  causas  raíces  de  determinados  eventos  o  fallos  (L.  Barberá,  V.  González,  A.  Crespo  &  P.  Moreu.  2010).  Éstas  varían  en  complejidad,  calidad  de  la  información  requerida  y  aplicabilidad  de  sus  resultados.  En  general,  las  más  utilizadas  son  el  Análisis  de  los  5  Por  Qué,  Análisis  del  Cambio,  Árbol de Realidad Actual (CRT), Análisis de Modos y Efectos de Fallo (FMEA), Análisis de Árboles  de  Fallo  (FTA),  Análisis  de  Pareto,  Inferencia  Bayesiana  y  el  Diagrama  de  Ishikawa.  Estas  metodologías  tienen  diferencias  sustanciales,  pudiéndose  clasificar  en  cualitativas  (5  Por  Qué,  Diagrama  de  Ishikawa,  HAZOP,  entre  otras)  y  cuantitativas  (Inferencia  Bayesiana,  Análisis  de  Pareto, Análisis de Árboles de Falla, entre otras.) (Gano, 2007), (Rossing, Lind, Jensen, & Jørgensen,  2010), (Weidl, Madsen, & Israelson, 2005).   La importancia del uso de las herramientas de Análisis de Causa Raíz para el mantenimiento radica  en  la  necesidad  de  entender  las  causas  principales  de  fallo  sobre  las  cuales  la  administración,  la  gestión o la operación puedan tener incidencia, de manera que se puedan evitar los fallos crónicas y  recurrentes mediante un determinado plan de acción.   En  este  sentido,  no  es  suficiente  únicamente  encontrar  las  causas  origen  de  los  fallos,  sino  que  es  necesario  generar acciones  correctivas y  esencialmente  preventivas.    Es  aquí  donde  el  uso  de  una   herramienta específica para la generación de soluciones juega un papel fundamental, dado que el  punto  más  débil  del  Análisis  de  Causa  Raíz  radica  principalmente  en  que  no  todas  sus  metodologías  conducen a una solución específica al problema (Hitchcock,  2006).  En  este  punto  es  donde cobra sentido la utilización de la metodología TRIZ. 

 

– 3 –

TRIZ  La  Teoría  de  Solución  de  Problemas  de  Inventiva  es  una  metodología  que  mediante  un  acercamiento  algorítmico  permite  solucionar  problemas  técnicos,  creada  por  el  ruso  Genrich  Altshuller,  quien  descubrió  patrones  en  la  evolución  de  los  sistemas  técnicos  al  analizar  más  de  200.000 patentes, llegando a la concluir que esta evolución no es un proceso al azar, sino que por el  contrario  es  gobernada  por  leyes  objetivas  que  pueden  ser  utilizadas  conscientemente  para  desarrollar un sistema a lo largo del camino de la evolución técnica para determinar e implementar  innovaciones (Savransky, 2000). Altshuller clasificó los descubrimientos e innovaciones encontradas  en las patentes en cinco niveles de inventiva, los cuales se presentan en la tabla 1:  Tabla 1  Los 5 niveles de innovación según Altshuller  Nivel 1 

Solución clara. Problemas rutinarios resueltos con métodos conocidos.   Ninguna innovación. 

Nivel 2 

Mejora menor. Mejora menor a un sistema existente mediante métodos conocidos  dentro de la industria. 

Nivel 3 

Mejora mayor. Mejora fundamental a un sistema existente mediante métodos conocidos  fuera de la industria. 

Nivel 4 

Nuevo concepto. Nuevos principios para realizar las funciones primarias del sistema. 

Nivel 5 

Descubrimiento. Descubrimiento científico o la invención pionera de un nuevo sistema. 

 

La metodología TRIZ trabaja principalmente en el quinto nivel, y una de sus virtudes principales es  recortar  el  ensayo  y  error,  metodología  que  ha  sido  utilizada  históricamente  por  los  científicos,  mediante  la  entrega  de  herramientas  que  definen  el  campo  de  solución  del  problema  (Terninko,  Zusman, & Zlotin, 2000). TRIZ además recomienda plantear cualquier problema como sistema, en  cual  existen  funciones  útiles  que  desempeñan  las  tareas  fundamentales  del  mismo,  y  otras  funciones perjudiciales bajo el concepto de idealidad deben ser disminuidas o erradicadas.   La  metodología  TRIZ  es  descrita  a  continuación  (Kalevi  &  Domb,  2002),  (Savransky,  2000).    El  procedimiento comienza con un problema particular o específico. Este problema específico se debe  plantear  en  forma  de  un  problema  genérico  utilizando  los  denominados  39  parámetros  de  los  sistemas tecnológicos de TRIZ (que equivalen a la forma o lenguaje que tiene TRIZ para representar  sus  problemas  tecnológicos,  requerimientos  técnicos  y  de  operación  entre  otras).  En  esta  etapa  se  utiliza  la  denominada  Matriz  de  Contradicciones,  la  que  muestra  cómo  problemas  análogos  al  planteado  han  sido  resueltos  por  la  historia  del  conocimiento.  Una  contradicción  en  TRIZ  es  un  modelo preliminar para formular problemas inventivos y la emergencia de la misma es la principal  diferencia de un problema ordinario y uno inventivo (Altshuller, The Innovation algorith, 2000).  La  Matriz  de  Contradicciones  es  una  de  las  herramientas  más  populares  de  TRIZ  y  sigue  siendo  considerada como uno de los mayores aportes de Altshuller. Es una tabla  de 39x39, como la que  ilustra la figura 1, que se forma a partir de los 39 parámetros de los sistemas tecnológicos y contiene  los  40  principios  inventivos.  En  sus  filas  y  columnas  se  encuentran  los  39  parámetros  de  los  sistemas  tecnológicos,  siendo  las  filas  los  parámetros  a  mejorar  del  sistema  y  las  columnas  los  parámetros  que  empeora  una  acción  sobre  el  de  la  columna.  Las  intersecciones  entre  filas  y  columnas  contienen  los  principios  inventivos  que  TRIZ  propone  para  solucionar  el  problema  en 

– 4 –

cuestión (Altshuller, 40 Principles: TRIZ Keys to Technical Innovation, 1998), (Altshuller, Creativity  as an Exact Science: The Theory of the Solution of Inventive Problems, 1984). 

  Figura 1   Matriz de Contradicciones (Montanares, 2008) 

El tercer paso corresponde a la evaluación de las soluciones genéricas al problema conocidas como  Principios de Inventiva, de los cuales se identificaron 40 totalmente definidos, y que se especifican  en  la  Matriz  de  Contradicciones.  Finalmente  se  procede  a  solucionar  el  problema  específico.  Esta  metodología  permite  romper  con  la  inercia  psicológica  y  de  esta  manera  generar  soluciones  innovadoras a problemas concretos.                                

Problema  Genérico (2)

39 parámetros de TRIZ

Problema  Específico (1)

Matriz de contradicciones

Solución  General (3)

40 principios de TRIZ Solución  Específica (4)

Figura 2   Esquema de solución de problemas usando TRIZ. Fuente: Savransky, 2000 

RCA Y TRIZ  Normalmente,  el  uso  del  Análisis  de  Causa  Raíz  está  justificado  por  la  búsqueda  de  una  causa  principal de un efecto o respuesta negativa de un proceso o mecanismo, en otras palabras analiza el  por qué los efectos negativos ocurren y establece relaciones causales entre causas y efectos.  

– 5 –

El  estudio  y  mapeo  de  relaciones  causales  y  la  identificación  de  causas  de  problemas  ha  sido  explorado en ciencia y tecnología por varias décadas, sin embargo uno de las mayores falencias de  estos  métodos  es  que  si  bien  ayudan  a  encontrar  la  causa  de  los  problemas,  no  proveen  métodos  para resolver los mismos al mismo tiempo que  requieren un profundo análisis de las causas de los  efectos negativos para encontrar una causa raíz (Souchkov, 2005). En algunos casos, la revelación de  una  causa  escondida  hace  posible  resolver  el  problema  simplemente  eliminando  la  causa.  Sin  embargo éste no es siempre el caso, dado que la misma causa podría tener efectos tanto negativos  como  positivos.  En  términos  de  TRIZ,  en  estas  situaciones  se  genera  un  conflicto,  más  conocido  como contradicción. En definitiva los métodos de análisis de causa raíz no contienen una interfaz  con herramientas de resolución de problemas, por lo que algunas veces no es claro cómo tratar con  los  resultados  obtenidos  del  análisis  en  sí  en  términos  de  soporte  en  la  generación  de  soluciones,  especialmente cuando los problemas son difíciles y contienen contradicciones. En este contexto, es  notable la cercanía y acople existente entre el RCA y TRIZ como una primera etapa en el análisis de  problemas, área que esta última metodología ha sido tradicionalmente débil.  La figura 3 presenta el proceso mediante el cual RCA y TRIZ se hacen complementarios. Mientras  que  el  RCA  busca  encontrar  la  causa  raíz,  TRIZ  complementa  el  trabajo  a  realizar  mediante  sus  herramientas  para  generar  ideas  y  soluciones  inventivas  para  el  problema.  De  este  modo,  ambas  metodologías  se  cuelgan  de  la  característica  más  poderosa  de  la  otra,  mitigando  o  haciendo  desaparecer  sus  propias  falencias  al  actuar  en  conjunto  (la  falta  de  capacidad  para  generar  soluciones por parte del Análisis de Causa Raíz por un lado, y la falta de capacidad para enfocar o  encontrar la real causa y contradicción a resolver por parte de TRIZ).    

  Figura 3  Pasos en proceso de resolución de problemas de inventiva, utilizando RCA y TRIZ.   Basado en (Suchov, Hoeboer, & van Zutphen, 2006) 

RCA, TRIZ Y GESTION DE ACTIVOS.  Para lograr predecir o prever el cuándo una falla puede llegar a producirse, un método que permita  entender la razón de las fallas se hace imprescindible. En este caso el Análisis de Causa Raíz puede 

– 6 –

llegar  a  funcionar  de  una  excelente  manera  mediante  alguna  de  sus  variadas  herramientas  disponibles para su utilización:  Dentro  de  los  métodos  de  Análisis  de  Causa  Raíz  se  pueden  distinguir  cuatro  grupos  (American  Institute of Chemical Engineers, 1992):  Tabla 2  Clasificación en grupos de los RCA en base a su enfoque  Grupos Análisis Causa Raíz 

Descripción 

Deductivo 

Enfoque  que  implica  un  razonamiento  desde  lo  general  a  lo  específico  (Ejemplo: Análisis de Árbol de Fallas). 

Inductivo 

Enfoque  que  implica  un  razonamiento  desde  casos  individuales  hasta  conclusiones  generales,  entregando  un  enfoque  general  (Ejemplos:  Diagrama de Causa y Efecto, Análisis HAZOP). 

Morfológico 

Método basado sobre la propia estructura del sistema sometido a estudio. Se  enfoca  en  los  elementos  potencialmente  peligrosos,  concentrándose  en  factores  que  tienen  la  mayor  influencia  sobre  la  seguridad  del  sistema  (Ejemplos:  Evolución  de  Accidentes,  Técnica  de  Barreras,  Análisis  de  Seguridad de Trabajo). 

Técnicas no orientadas a  sistemas 

Conceptos  y  técnicas  no  orientadas  a  sistemas  como  los  anteriores  (Ejemplos: Análisis del Cambio, Estudio de Probabilidad de Error Humano). 

  En  una  estrategia  de  Gestión  de  Activos  que  incorpore  por  ejemplo  RCM  o  TPM,  el  Análisis  de  Causa Raíz tiene cabida absolutamente. Alguna de las herramientas expuestas en la Tabla 2 debería  ser capaz de entregar una respuesta satisfactoria en el sentido de encontrar las razones o la razón  principal  o  raíz  de  por  qué  se  produce  un  comportamiento  no  deseado  en  el  performance  de  un  equipo. Sin embargo, como ya se ha adelantado, no es claro o no se genera una propuesta clara para  resolver  esta  causa  raíz,  dado  que  el  simplemente  eliminarla  puede  conllevar  otros  efectos  perjudiciales para el sistema con lo que se presenta el problema desde otro punto de vista: desde  una contradicción (Souchkov, 2005).    Por  lo  tanto,  TRIZ  proporciona  una  metodología  estructurada  para  resolver  la  contradicción  raíz  identificada, de manera de no afectar negativamente ningún parámetro del sistema conjunto, mediante  una propuesta innovadora basada en el pensamiento ‘out of the box’, que permite llegar a soluciones  que  van  más  allá  de  las  tradicionalmente  conocidas.  Éstas  deberían  generar  una  planificación  de  Mantenimiento más efectiva y que se traduzca en una mayor disponibilidad y confiabilidad en el largo  plazo, y en consecuencia de mayores beneficios económicos a la operación del sistema productivo.  El  Análisis  de  Causa  Raíz  es  útil  por  ejemplo  en  la  jerarquización  de  equipos  según  su  criticidad  para  el  sistema  en  su  conjunto,  problema  que  puede  resolverse  mediante  los  Análisis  de  Pareto  y  Matriz de Criticidad. Para aquellos equipos de alta incidencia sobre el sistema, se pueden realizar  análisis más profundos de manera de determinar la forma en la que fallan, utilizando por ejemplo  los Diagramas de Causa y Efecto, o el Análisis de Modos y Efectos de Falla (FMEA).   Una  vez  clara  la  política  de  mantenimiento  a  realizar,  para  estos  casos  críticos  nombrados  anteriormente,  ciertamente  se  necesita  una  solución  positiva.  Esta  solución  se  genera  mediante  TRIZ y las herramientas que esta metodología incorpora. En esta lógica, lo primero que se realizará 

– 7 –

mediante TRIZ es el Análisis de Conflicto Raíz, mediante el cual se determinará qué efectos tanto  negativos  como  positivos  tiene  el  realizar  cierta  acción  sobre  una  causa  dada  e  identificada  con  anticipación  con  alguna  de  las  herramientas  de  Análisis  de  Causa  Raíz.  Una  vez  definido  el(los)  conflicto(s)  o  contradicción(es)  a  trabajar,  el  siguiente  paso  es  utilizar  las  herramientas  de  TRIZ  como la Matriz de Contradicciones y principios inventivos, ARIZ y otros, de manera de llegar a una  solución  inventiva  e  innovadora  que  produzca  los  resultados  esperados.  Una  vez  obtenida  la  solución, se aplica y se evalúan los resultados que genera.  De  esta  manera,  y  siempre  en  el  contexto  de  las  actividades  de  mantenimiento  Correctivo,  Preventivo,  Predictivo  o Proactivo, TRIZ habrá permitido llegar a soluciones más poderosas que las desarrolladas con  el plan inicial, dada la capacidad de crear mediante la innovación y adoptar mejoras inexistentes hasta el  momento  en  la  industria.  De  este  modo  las  actividades  de  mantenimiento  realizadas  para  cada  una  de  estas políticas de mantenimiento deberían sin duda alguna traer mejores resultados al final del día.  

CASO DE ESTUDIO  En el proceso de  mantenimiento de motores se pueden identificar 4 etapas principales:  • Recepción  del  motor,  la  cual  incluye  un  informe,  control  de  recepción  y  una  evaluación  de  la  condición actual de motor.  • El proceso de reparación. Dependiendo de las distintas fallas que puede presentar el motor se  verifican las partes y piezas claves para realizar el mantenimiento.  • Producto  terminado:  Una  vez  realizada  el  mantenimiento  se  pasa  a  la  etapa  obligatoria  del  producto que corresponde a la prueba dinamométrica,  la prueba dinamométrica es la etapa de  verificación final para los motores de grandes dimensiones.  • Etapa de post‐entrega en la cual se contempla un seguimiento de motor y  la satisfacción al cliente.  El análisis se centrara en la etapa de producto terminado,  ya que este es uno de los principales cuellos  de  botella  en  el  mantenimiento  de  motores,  esto  se  debe  principalmente    a  que  sólo  existe  un  dinamómetro y es en esta etapa en la cual se detectan todos los errores de mantención y medición del  motor, adicionando que el mantenimiento correctiva se realiza en la misma sala y el motor no se retira  de ésta para  hacer el mantenimiento, por lo que los tiempos muertos de este proceso son altos.  A  continuación,  se  presenta  una    lista  de  las  fallas  más  frecuentes  asociadas  a  la  prueba  dinamométrica, realizada en los talleres fuera de faena del proveedor.  • Falla de montaje cruceta de cardán.  • Falla pernos sujeción de cardán.  • Corte en manguera de agua.  • Perforación de enfriador de aire remoto.  • Falla en banco batería.  • Quema de transformador de dinamómetro.  • Quema de circuito electrónico Power Test.  • Fuga en suministro de combustible.  • Fuga en suministro de aceite.  En este caso particular del análisis se desarrollara una solución para disminuir la falla en los pernos  de  sujeción  y  falla  de  montaje  de  cruceta  del  cardan,  el  criterio  de  selección  es  porque  estos  dos  motivos  de  fallas  pueden  generar  daños  directo  sobre  los  operarios  en  la  etapa  de  prueba  dinamométrica. (Riesgo altísimo en términos de seguridad).  – 8 –

Resumiendo, se listan brevemente los problemas (consecuencias) producto de la falla. Identificando  estos se determinan los requisitos mínimos que debe generar la solución al problema.   • Peligro para los operarios.  • Mala medición en la prueba dinamométrica.  • Aumento del desgaste en el eje estriado.  • Soltura de pernos en la maniobra.  • Varias etapas para el montaje de piezas.  A continuación se generar un diagrama de las causas de falla del sistema analizado, como lo ilustra  la  figura  4,  destacando  las  situaciones  específicas  de  los  problemas  a  resolver.  Se  desarrolla  una  descripción de los problemas que ocasionan una mala medición en la prueba dinamométrica.   

  Figura 4  Diagrama de causas 

Cuando  se  va  instalar  el  motor  al  dinamómetro,  el  problema  debe  hacerse  por  separado,  unir  la  mitad  del  cardan  al  motor  y  luego  trasladar  el  motor  más  cardan  para  la  unión  final  del  sistema.  Este proceso muchas veces afecta la sujeción del sistema produciendo fallas en la medición y riesgo  humano en la instalación del sistema.  Se priorizará la causa de montaje de cardan y eje estriado,  ya que son las causas principales que  ocasionan el problema, adicionando que existen potenciales riesgos para los operarios.  Dado  que  la  disponibilidad  de  páginas  en  este  paper  es  limitada,  se  entregan  directamente  los  resultados del análisis TRIZ. El desarrollo será presentado en la presentación del congreso.  Gracias al aporte de RCA‐TRIZ, la solución consiste en un Flange adosado al plato de acoplamiento,  el cual permite la unión con el cardan de forma directa, aumentando el número de fijaciones para  disminuir las posibles soltura de pernos debido a vibraciones. Como consecuencia, se disminuye  el  tiempo para montaje del dinamómetro y el proceso de montaje del Cardan es en una sola etapa. 

– 9 –

La  piezza  de  acopla amiento,  se  desarrolló  d parra  el  modelo  QSK60,  debiido  a  que  lass  exigencias  del  d diseño son más com mplejas para eeste modelo. Las mo odificaciones  corresponden n a los platoss que trabajan n con el cardan grande, co omo se muestra  en  la  figura  f 5  y  corrresponde  en   realizar  10  perforaciones p s  de  5/8”  cadaa  36º  a  una  distancia  d de  11”  1 respectto  al  centro..  Las  cuales  coinciden  con  c las  perfo oraciones  extternas  del  accople  estánd dar,  represeentado en la ffigura 6. El plato estándarr consta de 8 rroscas hembrras de caracteerísticas W 5/88”‐ 18, parra la sujeción del cardan.  De estaa forma el carrdan quedaraa unido al plato, de forma directa y con las cabezas d de los pernos en  forma interna para u un libre monttaje y desmon ntaje de este ccomo se ilustrra en la figuraa 7. 

 

 

 

Figura 5  Mod dificación Acop plamientos 

Fig gura 6  Compleemento de acop ple estándar 

  Figura 7  N Nuevo acoplam miento 

CONC CLUSIÓN  Bajo  el  e contexto  de  d las  activid dades  de  mantenimiento o  Correctivo,  Preventivo,  Predictivo    o  Proactiivo, RCA‐TRIIZ permitiría,, tal como se d demostró en eel caso de estu udio, llegar a soluciones m más  podero osas que las d desarrolladas  con un plan  inicial sin maayor análisis,, dada la capaacidad de creear,  median nte  la  innovación  e  ingeenio,  mejorass  sustentables  que  no  neecesariamentee  existen  en  la  industrria.  De  este  modo  las  acctividades  dee  mantenimieento  realizad das  para  cada  una  de  estas  políticaas de manten nimiento debeerían sin dudaa alguna traerr mejores resu ultados al finaal del día.    

– 10 –

AGRADECIMIENTOS  Agradecimientos:  La  investigación  que  se  ha  llevado  para  lograr  estos  resultados  ha  recibido  financiación del Séptimo Programa Marco de la Comunidad Europea (FP7/2007‐2013 en virtud de  acuerdo de subvención n° PIRSES‐GA‐2008‐230.814).  Agradecimientos a la Distribuidora Cummins por el aporte de información, en especial a Darío Ñancupil. 

REFERENCIAS  Eti,  M.,  Ogaji,  S.  &  Probert,  S.  (2006).  Development  and  implementation  of  preventive‐maintenance  practices  in  Nigerian industries. Applied Energy , 1163‐1179.  L.  Barberá,  A.  Crespo,  R.  Stegmaier  &  P.  Viveros.  (2010).  Modelo  avanzado  para  la  gestión  integral  del  mantenimiento  en  un  ciclo  de  mejora  continua.  To  be  published  in  Journal  of  Ingeniería  y  Gestión  de  Mantenimiento, nº July‐August‐September 2010. Madrid, Spain.  Bertolini, M.  and M. Bevilacqua, A combined goal programming—AHP approach to maintenance selection problem,  Reliability  Engineering  &  System  Safety  Roach  to  Maintenance  Selection  Problem,  vol.91,  no.7,  pp.839‐848, 2006.  Moubray, J. (1997). Reliability‐centred maintenance. New York: Industrial Press Inc.  Li, D., & Gao, J. (2010). Study and application of Reliability‐centered Maintenance. Journal of Loss Prevention in the  Process Industries , 622‐629.  L.  Barberá,  V.  González,  A.  Crespo,  P.  Moreu.  (2010).  Revisión  de  herramientas  software  para  el  análisis  de  la  fiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad y seguridad (RAMS) de equipos industriales. Journal of Ingeniería y  Gestión de Mantenimiento, nº 68 April‐May‐June 2010. Madrid, España.  Gano, D. (2007). Apollo Root Cause Analysis ‐ A New Way of Thinking.  Rossing, N., Lind, M., Jensen, N. and Jorgensen, S. A functional HAZOP methodology. Computers & Chemical  Engineering, 244‐253, 2010. doi: 10.1016/j.compchemeng.2009.06.028  Weidl,  G.,  Madsen,  A.,  &  Israelson,  S.  (2005).  Applications  of  object‐oriented  Bayesian  networks  for  condition  monitoring,  root  cause  analysis  and  decision  support  on  operation  of  complex  continuous  processes.  Computers and Chemical Engineering , 1996‐2009.  Hitchcock, L. (2006). Integrating Root Cause Analysis Methodologies. ENGINEERING ASSET MANAGEMENT ,  614‐617.  Kalevi,  R.  and Domb,  E.  Simplified  TRIZ:  New  problem  solving  applications  for  engineers  and  manufacturing  professionals. May 2002 by the St. Lucie Press division of CRC Press.  Savransky,  S.  (2000).  Engineering  of  Creativity:  Introduction  to  TRIZ  Methodology  of  Inventive  Problem  Solving.  CRC Press.  Altshuller, G. (2000). The Innovation algorith. Technical Innovation Center, Inc. EUA.  Altshuller, G. (1998). 40 Principles: TRIZ Keys to Technical Innovation. Worcester: TIC .  Altshuller, G. (1984). Creativity as an Exact Science: The Theory of the Solution of Inventive Problems. New York:  Gordon and Breach Science Publishing.  Souchkov,  V.  (2005).  Root  Conflict  Analysis  (RCA+):  Structured  Problems  and  Contradiction  Mapping.  ETRIA  Conference TRIZ FUTURE 2005, (pp. 11‐13). Graz, Austria.  Suchov, V., Hoeboer, R., & van Zutphen, M. (2006). Application of RCA+ to Solve Business Problems. ETRIA TFC  2006 Conference. Kortrijk, Belgica. 

– 11 –

American Institute of Chemical Engineers. (1992). Guidelines for Investigating Chemical Process Incidents. New  York: AIChE.  Cai,  X.,  &  Wu,  C.  (2004).  Application  manual  of  modern  machine  design  method  (Primera  ed.).  Beijing:  Chemical  Industry Press.  Crockera, J., & Kumbarb, U. (2000). Age‐related maintenance versus reliability centred maintenance: a case studio on  aero‐engines. Reliability Engineering and System Safety , 113‐118.  Gao,  J.  (2005).  Informatization  and  intellectualization  of  the  engineering  asset.  National  Conference  for  Device  Management.   L.  Barberá,  V.  González,  A.  Crespo.  (2010).  Review  and  evaluation  criteria  for  software  tools  supporting  the  implementation  of  the  RCM  methodology.  To  be  published  in  the  International  Journal  of  Quality  &  Reliability Management.  Sikos,  L.,  &  Klemes,  J.  (2010).  Reliability,  availability  and  maintenance  optimisation  of  heat  exchanger  networks.  Applied Thermal Engineering , 63‐69.  Smidt‐Destombes, K., Heijden, M., & Harten, A. (2004). On the availability of a k‐out‐of‐N system given limited  spares and repair capacity under a condition based maitenance strategy. Reliability Engineering and System  Safety , 287‐300.  Wolbrecht,  E.,  D’Ambrosio,  B.,  Paasch,  R.,  &  Kirby,  D.  (2000).  Monitoring  and  diagnosis  of  a  multi‐stage  manufacturing process using Bayesian Networks. Artificial Intelligence for Engineering Design, Analysis  and Manufacturing , 53‐67.  Zitrou, A., Bedford, T., & Walls, L. (2010). Bayes geometric scaling model for common cause failure rates. Reliability  Engineering and System Safety , 70‐76.   

– 12 –