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del tráfico aéreo (ATC), etc. y se registran en consecuencia. La organización de M&E sólo se ocupa de los
       retrasos causados por el mantenimiento.
       Muy a menudo, las compañías aéreas que utilizan este enfoque de la fiabilidad pasan por alto los problemas
       de mantenimiento (relacionados con el personal o los equipos) que no causan retrasos, y sólo rastrean e
       investigan  los  problemas  que  sí  los  causan.  Esto  sólo  es  parcialmente  eficaz  para  establecer  un  buen
       programa de mantenimiento.
       El segundo enfoque (que en realidad deberíamos llamar el enfoque principal) es considerar la fiabilidad
       como un programa diseñado específicamente para abordar los problemas de mantenimiento  -sean o no
       causa de retrasos- y proporcionar análisis y acciones correctivas para esos elementos con el fin de mejorar
       la fiabilidad general del equipo. Esto contribuye a la fiabilidad del despacho, así como a la operación global.
       Sin embargo, no vamos a pasar por alto la fiabilidad del despacho. Es una parte distinta del programa de
       fiabilidad  que  tratamos  en  las  siguientes  páginas.  Pero  debemos  hacer  la  distinción  y  comprender  la
       diferencia.  También  debemos  darnos  cuenta  de  que  no  todos  los  retrasos  están  causados  por  el
       mantenimiento o los equipos, aunque el mantenimiento sea el centro de atención durante dicho retraso.
       Tampoco podemos investigar únicamente los equipos, los procedimientos de mantenimiento o el personal
       para aquellas discrepancias que hayan causado un retraso. Como se verá en discusiones posteriores, la
       fiabilidad de los despachos es un subconjunto de la fiabilidad general.

          Tipos De Fiabilidad

       El  término  fiabilidad  puede  utilizarse  en  varios  sentidos.  Se  puede  hablar  de  la  fiabilidad  global  de  la
       actividad de una compañía aérea, de la fiabilidad de un componente o sistema, o incluso de la fiabilidad de
       un proceso, función o persona. Aquí, sin embargo, hablaremos de la fiabilidad en referencia al programa de
       mantenimiento específicamente.
       Se puede hablar de cuatro tipos de fiabilidad relacionados con la actividad de mantenimiento. Son: (a) la
       fiabilidad estadística, (b) la fiabilidad histórica, (c) la fiabilidad orientada a eventos y (d) la fiabilidad de
       despacho. Aunque la fiabilidad de los envíos es un caso especial de la fiabilidad orientada a eventos, la
       discutiremos por separado debido a su importancia.

       Fiabilidad Estadística

       La fiabilidad estadística se basa en la recopilación y el análisis de las tasas de fallo, retirada y reparación de
       sistemas  o  componentes.  A  partir  de  ahora,  nos  referiremos  a  estos  diversos  tipos  de  acciones  de
       mantenimiento como "eventos". Los índices de eventos se calculan sobre la base de eventos por 1000 horas
       de vuelo o eventos por 100 ciclos de vuelo. Esto normaliza el parámetro a efectos de análisis. Se pueden
       utilizar otros índices según convenga.
       Muchas compañías aéreas utilizan el análisis estadístico, pero algunas suelen dar a las estadísticas más
       credibilidad de la que merecen. Por ejemplo, las aerolíneas con 10 o más aviones tienden a utilizar el enfoque
       estadístico, pero la mayoría de los profesores y libros de estadística nos dicen que para cualquier conjunto
       de datos con menos de unos 30 puntos de datos los cálculos estadísticos no son muy significativos. Otro
       caso de uso inadecuado de la estadística se expuso como ejemplo en un seminario del sector de la aviación
       sobre fiabilidad. El representante de la aerolínea lo utilizó como ejemplo de por qué su aerolínea iba a dejar
       de utilizar la fiabilidad estadística. Este es su ejemplo.
       Utilizamos el radar meteorológico sólo dos meses al año. Si calculamos el valor medio de las tasas de fallo
       y el nivel de alerta de la manera convencional [que se analiza en detalle más adelante en este capítulo],
       descubrimos que siempre estamos en alerta. Esto, por supuesto, no es cierto.


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