Mean Time Between Failures (MTBF): ¿qué es y cómo aplicar este indicador?

Uno de los indicadores más relevantes para evaluar la productividad, eficiencia y confiabilidad en las industrias es el Mean Time Between Failures (MTBF) —o, en español, Tiempo Medio Entre Fallas. Su función principal es reflejar la capacidad de los equipos y sistemas para operar continuamente sin interrupciones inesperadas.

A lo largo de este artículo, profundizaremos en el concepto de MTBF y mostraremos cómo aplicarlo en entornos automatizados, especialmente con cobots de Universal Robots.

El MTBF mide el intervalo promedio entre fallas sucesivas de un equipo en operación. Cuanto mayor sea el MTBF, más confiable será el equipo.

Se trata de una métrica estadística que evalúa la confiabilidad de los sistemas, y se calcula dividiendo el tiempo total de operación entre el número de fallas ocurridas en el período:

Cálculo del MTBF = tiempo total de actividad ÷ número de fallas.

Para que el resultado sea significativo, es importante considerar únicamente el tiempo efectivo de operación, es decir, deben excluirse los períodos de mantenimiento programado o paradas planificadas.

Supongamos que una celda automatizada equipada con cobots ha operado durante 6,000 horas y ha registrado cuatro fallas en ese intervalo. El MTBF sería de 1,500 horas. En términos prácticos, esto significa que, estadísticamente, cada 1,500 horas de operación, se espera una falla que comprometa el sistema.

Sin embargo, el valor del MTBF por sí solo no es suficiente. Es necesario interpretarlo en el contexto de la aplicación: en líneas de producción de alta criticidad, incluso fallas con intervalos relativamente largos pueden ser inaceptables.

Mientras el MTBF indica cuánto tiempo opera el sistema hasta que ocurre una falla, el MTTR (Mean Time To Repair) mide cuánto tiempo se tarda en corregir dicha falla. Ambos son complementarios para la gestión de confiabilidad.

Imagina un escenario en el que el MTBF de una celda de soldadura sea de 2,000 horas, pero el MTTR sea de 6 horas. Esto indica que, aunque las fallas sean poco frecuentes, cada interrupción genera un impacto significativo.

La combinación entre altos MTBFs y bajos MTTRs es el objetivo ideal para garantizar una operación continua y eficiente.

En el contexto del mantenimiento industrial, el MTBF es una pieza clave para construir estrategias predictivas. En lugar de reaccionar a las fallas después de que ocurren, el mantenimiento predictivo anticipa problemas con base en tendencias de degradación monitoreadas en tiempo real.

Al dar seguimiento al MTBF, tu industria obtiene ventajas como:

• Identificación de componentes o sistemas que están degradándose antes de lo esperado.
• Programación de intervenciones de mantenimiento únicamente cuando sea necesario, evitando tanto la sobre-mantenimiento como el mantenimiento correctivo de emergencia.
• Mejor utilización de los recursos financieros y operativos.

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La introducción de cobots en las líneas industriales ha tenido impactos directos en el aumento del MTBF de los procesos. Esto sucede debido a varios factores técnicos. A continuación, listamos algunos de ellos:

REPETIBILIDAD EXTREMA

Los cobots de Universal Robots son capaces de realizar tareas repetitivas con precisión milimétrica, reduciendo el desgaste prematuro de piezas mecánicas y minimizando errores humanos que podrían acelerar las fallas.

INTEGRACIÓN DE SENSORES DE MONITOREO

Dispositivos de fuerza/par, sensores de vibración y cámaras industriales, acoplados a los cobots, detectan anomalías en el comportamiento de los sistemas antes de que se traduzcan en fallas.

PROGRAMACIÓN ADAPTATIVA

Los cobots pueden reprogramarse fácilmente para ajustar fuerzas, trayectorias o parámetros operativos, evitando sobrecargas y prolongando la vida útil de los componentes.

UR CARE

UR Care ofrece recursos de mantenimiento predictivo para que las empresas puedan identificar y remediar posibles desgastes antes de que afecten las operaciones. Esto significa poco o ningún tiempo de inactividad, interrupciones reducidas y máxima productividad. La línea e-Series de Universal Robots tiene un Tiempo Medio Entre Fallas (MTBF) de más de 85,000 horas.

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A continuación, te damos consejos sobre cómo aplicar el concepto de MTBF de manera efectiva:

CLASIFICACIÓN DE FALLAS

Antes de cualquier medición, es imprescindible establecer criterios objetivos sobre qué será considerado una "falla". En celdas con cobots, por ejemplo, las fallas pueden incluir:

• Interrupciones por error de programación o de comunicación.
• Rotura de herramientas acopladas al cobot (garras, sensores, actuadores).
• Paradas de emergencia accionadas por sobrecarga o desvíos de trayectoria.
• Desgaste prematuro de componentes (juntas, motores).

Al estandarizar el concepto de falla, se evita la recolección de datos inconsistentes que podrían distorsionar el análisis del MTBF.

INSTRUMENTACIÓN Y RECOLECCIÓN AUTOMÁTICA DE DATOS

El uso de sensores y software de monitoreo es crucial para garantizar la precisión de los datos. Los cobots de Universal Robots permiten la integración con sistemas SCADA, MES y plataformas de IIoT (Internet Industrial de las Cosas) para registrar eventos como:

• Ciclos realizados.
• Alarmas de error.
• Tiempos de parada y reanudación.

Con estos datos capturados automáticamente, se elimina la dependencia de registros manuales.

ANÁLISIS DE CAUSA RAÍZ DE LAS FALLAS

El análisis de los eventos de falla no debe limitarse únicamente a su conteo. Cada falla registrada debe ser sometida a una investigación de causa raíz.

Herramientas como el diagrama de Ishikawa (espina de pescado) y el análisis de modo y efecto de falla (FMEA) son esenciales para identificar qué falló, y especialmente por qué falló.

Por ejemplo, si un cobot presenta fallas frecuentes por sobrecarga, podría descubrirse que el problema no está en el robot, sino en una pinza mal diseñada que fuerza el eje en situaciones de movimiento rápido.

USO DE INTELIGENCIA PREDICTIVA

Hoy en día, las tecnologías de análisis predictivo basadas en machine learning ya son aplicables para aumentar el MTBF de celdas automatizadas.

Al analizar patrones de datos de sensores, es posible predecir:

• Desgaste anormal de componentes.
• Desbalanceos mecánicos.
• Tendencias de fallas eléctricas.

Con el apoyo de la automatización inteligente, especialmente con la flexibilidad, precisión y conectividad de los cobots de Universal Robots, es posible elevar significativamente el Tiempo Medio Entre Fallas y transformar la confiabilidad en una ventaja competitiva real.

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