El análisis Weibull modela el tiempo hasta un fallo definido con una distribución cuya forma describe distintos comportamientos con la edad. B10 es la edad a la que el modelo ajustado o supuesto predice que ha fallado el 10 % de la población. No garantiza vida útil ni fija la sustitución. Incluye las unidades aún sin fallar como observaciones censuradas cuando corresponda. Este cálculo explica las magnitudes sin afirmar que una pequeña demostración ajuste la fiabilidad de una fábrica.
Separa vida media, B10 y riesgo de fallo condicionado por la edad.
Conserva en el registro las unidades que siguen funcionando.
Comprende los supuestos antes de elegir una edad de mantenimiento.
Define un modo de fallo y cómo medir la exposición
Un estudio de tiempo hasta el primer fallo necesita población, inicio, unidad de exposición y definición del fallo claros. Horas de funcionamiento, ciclos y tiempo calendario responden a preguntas distintas. Modos diferentes o piezas rediseñadas pueden necesitar poblaciones separadas, no una sola curva cómoda.
NIST distingue modelos de vida de modelos de procesos de fallos en sistemas reparables. MTBF y MTTR resumen otros alcances; los eventos de reparación de una flota no se pueden tratar automáticamente como vidas independientes de componentes nuevos.
Interpreta forma y escala sin inventar una explicación física
En un Weibull de dos parámetros, la fiabilidad es R(t) = exp(−(t/eta)^beta), con t ≥ 0, forma beta > 0 y escala eta > 0. Con beta = 1 la tasa instantánea de fallo es constante; por encima de 1 aumenta con la edad y por debajo disminuye, dentro del modelo.
Eta es la edad a la que el modelo predice aproximadamente un 63,2 % de fallos, no la vida media. Una forma ajustada no demuestra un mecanismo físico. Revisa ajuste, coherencia de población e incertidumbre antes de interpretarla como desgaste o comportamiento de vida inicial.
F es la probabilidad acumulada de fallo según el modelo declarado. Los parámetros se suponen a continuación; no se estiman con el registro de muestra separado.
Calcula B10 con un modelo expresamente supuesto
El modelo didáctico supone beta = 2 y eta = 1.000 horas de funcionamiento. Da B10 = 324,59 horas, mediana de 832,55 y media de 886,23. Son resúmenes distintos de la misma distribución supuesta, no resultados medidos de planta.
A las 100 horas predice un 0,995 % de fallos; a las 1.000, un 63,212 %. La probabilidad de fallar en las siguientes 100 horas, condicionada a sobrevivir hasta las 900, es del 17,304 %. Compárala con el 0,995 % de las primeras 100 horas. La edad importa en este modelo supuesto.
| Magnitud | Resultado del modelo supuesto | Significado |
|---|---|---|
| B10 | 324,59 h | 10 % de fallos acumulados |
| Mediana | 832,55 h | 50 % de fallos acumulados |
| Media | 886,23 h | Vida esperada, no intervalo garantizado |
| Fallo en las primeras 100 h | 0,995 % | Unidad nueva en tiempo cero |
| Fallo entre 900 y 1.000 h si sobrevive hasta 900 h | 17,304 % | Probabilidad condicional de una unidad superviviente |
Conserva las unidades que no han fallado
En otro registro ficticio, ocho unidades nuevas idénticas entran en servicio juntas. Cuatro fallan a las 300, 500, 700 y 900 horas; las otras siguen funcionando al terminar la observación a las 1.000. Estas cuatro aportan exposición censurada por la derecha: no son fallos a las 1.000 horas ni filas ausentes.
NIST ofrece métodos de verosimilitud para datos de vida censurados. El artículo no ajusta beta y eta supuestos con ese registro de ocho unidades. Excluir supervivientes o marcarlas como fallidas cambia las evidencias y puede distorsionar la estimación de vida.
- Define población y exposición
Registra revisión del componente, modo de fallo, inicio y unidad de exposición.
- Conserva fallos y exposición censurada
Guarda edad observada y estado de evento de cada unidad incluida.
- Ajusta y comprueba un modelo adecuado
Revisa censura, modos en competencia, ajuste e incertidumbre de los intervalos.
- Evalúa la decisión por separado
Usa consecuencias y eficacia de la tarea, sin convertir B10 en una instrucción de mantenimiento.
Revisa los supuestos de censura y selección
Retirar una unidad porque ya muestra deterioro no equivale a observar otra que sigue funcionando sin ese motivo de selección. Registra por qué terminó la observación. El truncamiento, las sustituciones, los cambios de condiciones y los modos de fallo en competencia pueden exigir otro análisis.
Evita estimar una política precisa de sustitución con unos pocos fallos. La guía RCM aborda si una tarea por edad es aplicable; el mantenimiento predictivo plantea otra pregunta sobre aviso detectable y respuesta.
Publica el alcance del modelo junto a la cifra
Un registro útil muestra definición de datos, reglas de censura, método de estimación, incertidumbre y decisión prevista. Separa el resultado ajustado del escenario supuesto. Una curva suave puede hacer parecer más ciertas unas entradas poco respaldadas.
La descarga separa los cálculos con parámetros supuestos del registro de ocho unidades al que no se ha ajustado un modelo. Ninguno autoriza una edad de sustitución relacionada con la seguridad.
Un ejemplo relacionado de Abolfazl
Compara el mismo tiempo perdido por fallos frecuentes o recuperación lenta.
En inglés, en el blog personal del fundador Abolfazl. Es lectura relacionada, no una fuente técnica independiente.
Lista práctica
- Define una población y un modo de fallo.
- Elige cómo medir la exposición.
- Registra cada unidad incluida.
- Distingue fallo y censura.
- Conserva los motivos de retirada o fin de observación.
- Separa parámetros supuestos y estimaciones ajustadas.
- Revisa ajuste e incertidumbre.
- Evalúa consecuencias antes de elegir tarea o intervalo.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes
Fuentes y lecturas
Referencias autorizadas utilizadas para investigar y verificar esta guía.