FTA ó Fault Tree Analysis (I)

Ya hemos hablado en entradas anteriores de las técnicas de Ingeniería Forense o de diagnosis de fallos aplicadas a la mejora de la productividad industrial. En el lenguaje técnico se entiende por fallo la alteración sufrida por un componente del sistema que origina un cese prematuro, total o parcial de su función. La realización de diagnosis de fallos permite encontrar las causas de los fallos para:

• Mapear estas causas adecuadamente en las matrices y/o escalas de tiempos que se utilizan para la medida de la productividad industrial (cálculo del OEE, por ejemplo).
• Minimizar las consecuencias de estos fallos.
• Evitarlos en el futuro.

Es decir, nos interesa disponer de metodologías y herramientas que permitan la investigación sistemática para encontrar las causas de un mal comportamiento de nuestro sistema de producción. Existen técnicas muy potentes como las cadenas de Markov o los distintos tipos de simulación. Pero hay otras herramientas más sencillas que pueden aplicarse en grupos de mejora y que permiten obtener resultados razonablemente buenos. Una de ellas es el FTA o Fault Tree Analysis.

Esta técnica se suele denominar probabilística, ya que más que identificar los fallos permite determinar cuantitativamente la probabilidad de que se produzcan. Se basa en escoger una situación no deseada para el sistema (fallo, anomalía, error), comprender el comportamiento del sistema y las posibles causas de esta situación no deseada, así como la probabilidad de que ocurran, y construir un árbol de probabilidad mediante lógica booleana (puertas AND y OR).

Este árbol permite determinar la probabilidad de cada situación no deseada, analizar las posibles mejoras que se podrían hacer en el sistema para reducir esta probabilidad y comprender cómo de robusto es el sistema ante ciertos eventos que pueden provocar las situaciones no deseadas.