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Figura 18-5 Curva estándar en forma de campana.
(Fuente: The Standard Handbook for Aeronautical and Astronautical Engineers, Nueva York, NY:
McGraw-Hill, 2003).

Este sistema de niveles de alerta puede ser exagerado en ocasiones. Las estadísticas utilizadas no son
exactas. Suponemos que las tasas de eventos siempre tendrán una distribución representada por la curva
en forma de campana. Suponemos que nuestros datos son siempre exactos y que nuestros cálculos son
siempre correctos. Pero esto puede no ser cierto. Estos niveles de alerta no son más que directrices para
identificar lo que debe investigarse y lo que puede tolerarse. El uso del nivel de alerta no es una ciencia de
cohetes, pero ayuda a aliviar la carga de trabajo en organizaciones con grandes flotas y personal de
fiabilidad reducido. Algunas compañías aéreas, utilizando sólo los índices de eventos, investigarán quizás
los 10 índices más altos; pero esto no siempre incluye los problemas más importantes o más significativos
de los equipos. El enfoque del nivel de alerta permite priorizar estos problemas y trabajar primero los más
importantes.

Visualización De Datos

El departamento de fiabilidad utiliza varios métodos de visualización de datos para estudiar y analizar los
datos que recoge. La mayoría de los operadores disponen de ordenadores personales para poder visualizar
fácilmente los datos en forma de tablas y gráficos. Los datos se presentan en forma de eventos por cada 100
o 1000 horas de vuelo o ciclos de vuelo. Algunos, como los retrasos y las cancelaciones, se presentan como
eventos por cada 100 salidas. El valor de 100 permite traducir fácilmente la tasa en un porcentaje.
Los datos tabulares permiten al operador comparar los índices de eventos con otros datos de la misma hoja.
También permite la comparación de datos trimestrales o anuales (véase el cuadro 18-1). Los gráficos, en
cambio, permiten al operador ver el rendimiento mes a mes y anotar, con mayor facilidad, aquellos
elementos que muestran índices crecientes y parecen dirigirse al estado de alerta (véase la Fig. 18-3). Esto
es una gran ayuda para el análisis. Algunos de los datos recogidos pueden compararse mensualmente, por
eventos o por muestreo.

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