Que tal red¡, esta vez les compartimos el vídeo de "Introducción al Análisis RAM", en la que Edgar Fuenmayor explica detenida y ampliamente todo lo relacionado a Análisis RAM. ¿Quieres ver el vídeo de explicación? Entonces copia y pega en tu navegador el siguiente link: https://youtu.be/IapkaFarwVA

1. Introducción al Análisis RAM
(Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad)
Edgar Fuenmayor
Machinery & Reliability Institute - MRI

2. El Facilitador Edgar Fuenmayor
Formación Académica:
1. Ingeniero Mecánico: Universidad del Zulia, 2001. Matricula
Colegio de Ingenieros de Venezuela No. 131,740.
2. Diplomado en Gerencia de Mantenimiento: Colegio de
Ingenieros de Venezuela. 2006.
3. Maestría en Gerencia de Mantenimiento: Universidad del
Zulia. Venezuela. 2006.
4. Programa de Ingeniería y Mantenimiento acorde al
estándar PAS 55. The Woodhouse Partnership Limited
(TWPL). Venezuela. 2010.
5. Profesional Certificado en Mantenimiento y Confiabilidad
(CMRP): The Society for Maintenance & Reliability
Professionals (SMRP) No. 161942. USA. 2016 - 2019.
Posee 18 años de trayectoria como líder en el desarrollo e implementación de estrategias de
gestión de activos, evaluación del desempeño de activos físicos, optimización costo/riesgo para
la toma de decisión en inversiones de capital y selección entre las alternativas de operar o
mantener para equipos y sistemas instalados en plantas petroquímicas, gas, petróleo y
manufactura, todo esto con el objetivo de lograr mejorar la productividad de los procesos
industriales, al igual que reducir los costos en el ciclo de vida y obtener el máximo valor de los
activos físicos consistente con el plan estratégico organizacional.

3. Temario
1. Estudio de los tiempos Up – Time / Down – Time
2. Confiabilidad para Equipos Reparables
3. Confiabilidad para Equipos No Reparables
4. Fuentes de Información para el calculo de Confiabilidad
5. Confiabilidad de Sistemas – Estudio RAM
6. Caso de aplicación para estimar la disponibilidad, la
producción diferida y la lista jerarquizada de los equipos de
un sistema de bombeo instalado en una planta
petroquímica.

4. Estado
Operativo
Estado
de Falla
TO 1 TO 3TO 2
TFS 1 TFS 2 TFS 3
Falla 1 Falla 2 Falla 3
TFS
TR TFC
TO: Tiempo Operativo
TFS: Tiempo Fuera de Servicio
TR: Tiempo de Reparación
TFC: Tiempo Fuera de Control
t
Estudio de los Up-Time / Down-Time

5. Estudio de los Up-Time / Down-Time
Nº
Tiempo de
Operación (hrs)
Tiempo de
Reparacion (hrs)
Motivo de la
Falla
1 1000 20 Sello Mecanico
2 500 10 Rodamiento
3 200 10 Rodamiento
4 1200 8 Eje
5 300 5 Sello Mecanico
6 250 20 Impulsor
7 120 10 Eje
8 400 7 Rodamiento
9 500 4 Impulsor
10 400 8 Sello Mecanico
11 100 10 Impulsor

6. Estudio de los Up-Time – Tiempos de Operación
Nº
Tiempo de
Operación
(hrs)
Motivo de la
Falla
1 1000 Sello Mecanico
2 2200 Sello Mecanico
3 1670 Sello Mecanico

7. “La probabilidad de que un equipo cumpla una misión especifica (no falla)
bajo condiciones de operación determinadas en un periodo de tiempo
especifico”.
La confiabilidad se relaciona básicamente con la tasa de falla (cantidad de
falla) y con el tiempo medio de operación TPO, tiempo de operación (TO).
Mientras el numero de fallas de un determinado equipo vaya en aumento o
mientras el TPO de un equipo disminuya, la confiabilidad del mismo será
menor (variable a modular en tiempos operativos).
f(x)=
Xxi
f(xi)
Función de Densidad de Probabilidad o Distribución de Frecuencias
f(x)
X
xi
F(xi)
0
1
F(x)
C(xi)
C(x)
X
xi
0
1
C(xi)
C(x)=1-F(x)
t.
TPPF
1
t.
ee)t(C



Confiabilidad - C(t)

8. La función de Probabilidad de Falla, que denotaremos por F(t)
expresa justamente lo opuesto a la función de Confiabilidad y
por tanto, se verifican las siguientes propiedades.
Probabilidad de Falla – F(t)

9. Un equipo reparable presenta el siguiente diagrama de
interrupciones o de serrucho:
Diagrama de Interrupciones de Tiempos Operativos entre Fallas y
Tiempos fuera de Servicio.
0
Tiempo
Operativo/
Disponible
Top1
Tfs1
Diagrama de Interrupciones o de Serrucho
Top2 Top3 Top4 Top5
Tiempo Fuera
de Servicio o
Indisponible
Tfs2 Tfs3 Tfs4
Tiempo
Equipos Reparables

10. Equipos No Reparables
Un equipo No Reparable presenta el siguiente diagrama:
Un activo no reparable se clasifica en base a la política de
mantenimiento y/o reparación, volumen de control al que nos
referimos y contexto operacional especifico.
EQUIPO 1
EQUIPO 2
EQUIPO 3
EQUIPO 4
EQUIPO 5
EQUIPO 6
EQUIPO 7
Tiempo en el que se hace el Análisis
Tiempo Operativo 1
Tiempo Operativo 2
Tiempo Operativo para la falla 1
Tiempo Operativo para la falla 2
Tiempo Operativo para la falla 3
Tiempo Operativo para la falla 4
Tiempo Operativo para la falla 5

11. Mantenibilidad
La Mantenibilidad trata con la duración de paros por fallas y paros por
mantenimiento o cuánto tiempo toma para lograr (facilidad y velocidad)
restituir las condiciones del equipo a su condición operativa después de
una parada por falla o para realizar una actividad planificada.
Las características de Mantenibilidad son normalmente determinadas por
el diseño del equipo el cual especifica los procedimientos de
mantenimiento y determina la duración de tiempos de la reparación.
La figura clave de mérito para la mantenibilidad es a menudo el tiempo
promedio para reparar (TPPR). Cualitativamente se refiere a la facilidad
con que el equipo se restaura a un estado funcionando.
Cuantitativamente se define como la probabilidad de restaurar la
condición operativa del equipo en un periodo de tiempo o tiempo misión.
Se expresa a menudo como:
t
TPPRt
eetM
.
1
.
)(  

12. Fuente: R2M

13. Fuente: R2M

14. Disponibilidad
La disponibilidad es un termino probabilistico exclusivo de los “equipos
reparables” que se define como la probabilidad de que el equipo este
operando (es decir que no este en reparación) a un tiempo “t”. Para
estimar la disponibilidad se requiere estimar la “tasa de falla λ(t)” y la
“tasa de reparación µ(t)”; es decir, se requiere analizar estadísticamente
los tiempos para la falla, y los tiempos en reparación. Para un periodo de
tiempo “t”.
Tenemos dos tipos de Disponibilidad:
 Disponibilidad Inherente
 Disponibilidad Operacional

15. Disponibilidad Inherente
La Disponibilidad Inherente representa el porcentaje del tiempo que un
equipo esta en condiciones de operar durante un periodo de análisis,
teniendo en cuenta solo los paros no programados. El objetivo de este
indicador es medir la Disponibilidad inherente de los equipos, con la
finalidad de incrementarla, ya que en la medida que esto ocurra,
significara que se disminuye el tiempo de los paros por falla o paros no
programados del equipo.

16. Disponibilidad Operacional
La disponibilidad Operacional representa el porcentaje de tiempo que el
equipo quedo a disponibilidad del área de operación para desempeñar su
función en un periodo de análisis. Teniendo en cuenta el tiempo que el
equipo esta fuera de operación por paros programados y no
programados. El objetivo de este indicador es medir el desempeño de los
equipos y la eficiencia en la gestión de mantenimiento, de manera
conjunta, comparándolos contra los objetivos y metas del negocio, con la
finalidad que Operación tenga cada vez mas tiempo el equipo disponible
y que este pueda realizar la función para la que fue diseñado.

17. Fuente de Información – Propia
La organización dispone de data
colectada a través de las diferentes
inspecciones, toma de muestra,
bitácoras entre otras.
Es la fuente de información mas
valiosa para cualquier estudio de
Ingeniería de Confiabilidad debido al
bajo nivel de incertidumbre.
4272 203
2440 1600
1559 2200
2039 900
1040 2000
2501 1948
1302 3000
2145 2345
2835 2945
2594 4000
300 2000
2500 4600
3730 1900
1650 3003
1540 4980
Up-Times (Hrs)

18. Fuente de Información – Juicio de Experto
Fuente: R2M

19. Fuentes Genéricas de
TPF y TPR
EXIDA
WELL
MASTER
PHMSA
1. Offshore Reliability Data (OREDA)
2. WELL MASTER – Para los pozos productores de gas
3. PHMSA (Pipelines and Hazardous Materials Safety Administration – U.S. Department
of Transportation, DOT) – Para las tuberías.
4. IEEE STD 493-1997 – Para equipos eléctricos y electrónicos
5. EXIDA: Para Instrumentación y Control
Bases de datos genéricas con tasas de
fallas y tiempos de reparación, para
diferentes tipos de equipos.
Algunos de los mas famosos bancos de
este tipo de información son:
6. PARLOC: Para las fallas en tuberías en la industria Petrolera
Fuente de Información - Data Genérica

20. Análisis RAM – Modelo General
Fuente: R2M
Tasas de Fallas
y Reparaciones
Actualizadas
• DFP’s, DTI, Opinión de Experto
• Información de Producción
• Estudios Previos
ConocimientoPrevio
InformaciónGenéricadeFallasyReparaciones
(Oreda,Parloc,WellMaster,IEEE)
+
Evidencia(DatospropiosdeFallasyReparaciones)
Modelar DBD (Diagramas Bloques
de Disponibilidad)
(RAPTOR, MAROS, RAMP)
JERARQUIZACION DE EQUIPOS
Turbina T3
Bomba P41
Filtro V8
Bomba P31
Compresor
Enfriador F8
75% 80% 85% 90%
Generador G1
Pozo P1
1/2
1/4
1/2
Min 40 MMP C GD
Ducto/1025 mts
12"-PG-D1-1002 - 100%
Ducto/3010 mts
10"-PG-D1-1019 - 25%
Pozo
S IP-3X - 25%
Ducto /430 mtrs
3"-PG-D1-1006 - 0%
Ducto /2690 mtrs
12"-PG-D1-1002 -
100%
Val.C ierre E mergencia
S DV-200 - 100%
Val. S eg. Presión
PS V-9004 - 100%
Val.C ierre E mergencia
S DV-140 - 100%
Val.S eg Presión
PS V-200 - 100%
S eparador
V-200 - 100%
Bba.Doble Diafragma
P-510 - 100%
Bba.Doble Diafragma
P-520 - 100%
By-Pass
S DV-140 - 100%
Val.S eg Presión
PS V-003X - 100%
Val.C ontrol Nivel
LC V-200A - 100%
Val.C ontrol Nivel
LC V-200B - 100%
Ducto/1085 mts
6"-PG-D1-1018 - 25%
By-Pass
S DV-200 - 100%
Desgasificador
V-400 - 100%
TQ Almacenamiento
T-430 - 100%
TQ Almacenamiento
T-420 - 100%
TQ Almacenamiento
T-440 - 100%
TQ Almacenamiento
T-410 - 100%
C
Pozo
S IP-1X - 0%
Pozo
S IP-4X - 17.5%
Ducto /1060 mtrs
6"-PG-D1-1013 - 17.5%
Vacuum
- 100%
Ducto/380 mts
6"-PG-D1-1006 - 57.5%
Ducto/5900 mts
10"-PG-D1-1001 - 75%
Pozo
S IP-2X - 57.5%
1/4
TQ Operación
T-430 - 100%
TQ Operación
T-420 - 100%
TQ Operación
T-440 - 100%
TQ Operación
T-410 - 100%
Bayes
Theorem
Teorema de
Bayes

21. Revisión de la información
de falla y reparación y de
los planes de
mantenimiento
Generación del DBC
DFP’s DTI’s
Filosofía del Sistema de
Producción
Modelando con Software
Resultado del Análisis
Esquema de Trabajo
Información
Genérica
Expertos
Jerarquización
Simulación de Escenarios
Información de Falla y
Reparación Actualizada
Proyección de la
Producción y
Revisión de
Nuevas Facilidades
Modelo DBC Actualizado
Datos
Arquitectura
Fuente: R2M
Fases del Análisis

22. Los diagramas de bloques de confiabilidad, DBC (RBD, por sus siglas en
inglés), ilustran la funcionalidad de un sistema. La confiabilidad es la
probabilidad de operación exitosa durante un intervalo de tiempo dado.
En un diagrama de bloques se considera que cada elemento funciona
(opera exitosamente) o falla independientemente de los otros.
Podemos tener tres tipos de arreglos en un sistema:
 Sistemas en Serie
 Sistemas en Paralelo
 Sistemas “k” de “n”
Diagrama de Bloques de Confiabilidad

23. Sistemas en Serie
Si un sistema funciona si y solo si todos sus componentes funcionan, se
dice que el sistema tiene una estructura en serie. Desde el punto de
vista de confiabilidad, un sistema en serie es definido como aquel
sistema en donde todos sus componentes deben operar para que el
sistema en su totalidad opere.
Fuente: R2M

24. Sistemas en Paralelo
Un sistema que funciona si al menos uno de sus componentes está
funcionando se dice que tiene una estructura en paralelo. Desde el punto
de vista de confiabilidad, un sistema en paralelo se define como aquel
sistema en donde todos sus componentes deben fallar para que el
sistema en su totalidad no opere.
Fuente: R2M

25. Sistemas “k” de “n”
Algunos esquemas de redundancia, contemplan el uso de un número de
componentes o equipos mayor que el requerido, a fin de poder
establecer esquemas de votación que permitan incrementar la
confiabilidad global del sistema.
Fuente: R2M

26. Sistemas “k” de “n”
Una configuración Paralela “K” de “n” con n=K es lo mismo
que una configuración en Serie.
0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1
1 2 3 4 5 6
Confiabilidad vs K
K /n Confiabilidad
1 / 6 0,999999
2 / 6 0,999966
3 / 6 0,95266
4 / 6 0,9411
5 / 6 0,77648
6 / 6 0,37715

27. Caso de Aplicación – Estimación de la Disponibilidad de un
Sistema de Bombeo instalado en una Planta Petroquímica
Fuente: R2M
Considere el sistema de bombeo de crudo mostrado en la figura. Estime la “Disponibilidad” y el
“Número Esperado de Fallas” del sistema a las 1,000 y a las 10,000 hrs asumiendo que todas
las bombas son iguales y tienen el comportamiento de fallas y reparaciones que se muestra en
la tabla anexa. Adicionalmente, las válvulas de bloqueo y las válvulas check de las bombas
tienen una probabilidad de falla de 0.001. Finalmente la confiabilidad de la válvula de control
en la descarga del sistema es de 0.98 y las válvulas del by-pass y de entrada tienen una
probabilidad de falla de 0.001. El sistema requiere de 3 de las 5 bombas para cumplir con el
requerimiento (todas las bombas están en operación). Estimar el perfil estocástico y la
producción diferida del sistema. Resuelva el problema utilizando el software RAPTOR.

28. Test Distribution b 1,13E+00
Significance Parameters Q 1,76E+03
Critical Value 4,10E-01
Ungrouped Empirical CDF Expected K-S Statistic
Data CDF
t i Sn(ti) Sn(ti-1) Fn(ti) |Fn(ti)-Sn(ti)| |Fn(ti)-Sn(ti-1)|
278E+00 001E+00 1.000E-04 0.000E+00 1.167E-04 167E-04 1.167E-04
367E+00 002E+00 2.000E-04 1.000E-04 1.562E-04 438E-04 562E-04
469E+00 003E+00 3.000E-04 2.000E-04 2.008E-04 992E-04 008E-04
578E+00 004E+00 4.000E-04 3.000E-04 2.471E-04 1.529E-04 529E-04
789E+00 005E+00 5.000E-04 4.000E-04 3.320E-04 1.680E-04 680E-04
1.789E+00 006E+00 6.000E-04 5.000E-04 6.384E-04 384E-04 1.384E-04
1.890E+00 007E+00 7.000E-04 6.000E-04 6.612E-04 388E-04 612E-04
2.187E+00 008E+00 8.000E-04 7.000E-04 7.210E-04 790E-04 210E-04
3.578E+00 009E+00 9.000E-04 8.000E-04 8.921E-04 079E-04 921E-04
4.300E+00 010E+00 001E+00 9.000E-04 9.354E-04 646E-04 354E-04
Kolmogorov
estimated from data
New Data ImportData Compute Help Quit
Aplicación con el Software RARE
Caracterización Probabilística de las Bombas

29. Aplicación con el Software RARE
Thenull hypothesisthat givendataarefrom theWeibull distributionIS NOTREJECTEDat 0,05of SignificanceThenull hypothesisthat givendataarefrom theNormal distributionIS NOTREJECTEDat 0,05of Significance
Thenull hypothesisthat givendataarefrom theLognormal distributionIS NOTREJECTEDat 0,05of Significance Test Statistic 1,68E-01 Test Statistic 1,92E-01Thenull hypothesisthat givendataarefrom theExponential distributionIS NOTREJECTEDat 0,05of Significance
Critical Value 4,10E-01 Critical Value 4,10E-01
Significance Significance
Sample Size 10 Sample Size 10
> 0
Test Statistic 2,23E-01 Test Statistic 1,68E-01
Critical Value 4,10E-01 Critical Value 4,10E-01
Significance Significance
Sample Size 10 Sample Size 10
0,167999703
0,00E+00
1,00E-01
2,00E-01
3,00E-01
4,00E-01
5,00E-01
6,00E-01
7,00E-01
8,00E-01
9,00E-01
1,00E+00
0,00E+0 1,00E+3 2,00E+3 3,00E+3 4,00E+3 5,00E+3
Estimated Fitted
The null hypothesis that
given data are from the
Weibull distribution IS
NOT REJECTED at 0,05 of
Significance
0,00E+00
2,00E-01
4,00E-01
6,00E-01
8,00E-01
1,00E+00
1,20E+00
0,00E+0 1,00E+3 2,00E+3 3,00E+3 4,00E+3 5,00E+3
Estimated Fitted
The null hypothesis that
given data are from the
Normal distribution IS
NOT REJECTED at 0,05 of
Significance
0,00E+00
1,00E-01
2,00E-01
3,00E-01
4,00E-01
5,00E-01
6,00E-01
7,00E-01
8,00E-01
9,00E-01
1,00E+00
0,00E+0 1,00E+3 2,00E+3 3,00E+3 4,00E+3 5,00E+3
Estimated Fitted
0,00E+00
1,00E-01
2,00E-01
3,00E-01
4,00E-01
5,00E-01
6,00E-01
7,00E-01
8,00E-01
9,00E-01
1,00E+00
0,00E+0 1,00E+3 2,00E+3 3,00E+3 4,00E+3 5,00E+3
Estimated Fitted
The null hypothesis that
given data are from the
Lognormal distribution IS
NOT REJECTED at 0,05 of
Significance
The null hypothesis that
given data are from the
Exponential distribution
IS NOT REJECTED at 0,05
of Significance

30. Parameter Estimates

PrPa 8,3E-04
ML 6,2E-04
Least Square Equation:
y = 8,3E-04 x
Bq Life q, % Bq
10% 1,27E+02
Reliability t R(t)
7,20E+02 55,1%
0,00E+00
5,00E-01
1,00E+00
1,50E+00
2,00E+00
2,50E+00
3,00E+00
3,50E+00
4,00E+00
4,50E+00
5,00E+00
0 1000 2000 3000 4000 5000
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Least Square Fit
CDF
Reliability
Failure Rate
PDF
Aplicación con el Software RARE

31. Aplicación con el Software RARE
Parameter Estimates

PrPa 8,3E-04
ML 6,2E-04
Least Square Equation:
y = 8,3E-04 x
Bq Life q, % Bq
10% 1,27E+02
Reliability t R(t)
1,70E+03 24,5%
0,00E+00
2,00E-01
4,00E-01
6,00E-01
8,00E-01
1,00E+00
1,20E+00
0 2000 4000 6000 8000 10000
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Least Square Fit
CDF
Reliability
Failure Rate
PDF

32. Aplicación con el Software RARE
Parameter Estimates

PrPa 8,3E-04
ML 6,2E-04
Least Square Equation:
y = 8,3E-04 x
Bq Life q, % Bq
10% 1,27E+02
Reliability t R(t)
1,70E+03 24,5%
0,00E+00
2,00E-01
4,00E-01
6,00E-01
8,00E-01
1,00E+00
1,20E+00
0 2000 4000 6000 8000 10000
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Least Square Fit
CDF
Reliability
Failure Rate
PDF

33. Aplicación con el Software RARE
Parameter Estimates

PrPa 8,3E-04
ML 6,2E-04
Least Square Equation:
y = 8,3E-04 x
Bq Life q, % Bq
10% 1,27E+02
Reliability t R(t)
1,70E+03 24,5%
0,00E+00
1,00E-04
2,00E-04
3,00E-04
4,00E-04
5,00E-04
6,00E-04
7,00E-04
8,00E-04
9,00E-04
0 2000 4000 6000 8000 10000
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Least Square Fit
CDF
Reliability
Failure Rate
PDF

34. Aplicación con el Software RARE
Parameter Estimates

PrPa 8,3E-04
ML 6,2E-04
Least Square Equation:
y = 8,3E-04 x
Bq Life q, % Bq
10% 1,27E+02
Reliability t R(t)
1,70E+03 24,5%
0,00E+00
1,00E-04
2,00E-04
3,00E-04
4,00E-04
5,00E-04
6,00E-04
7,00E-04
8,00E-04
9,00E-04
0 2000 4000 6000 8000 10000
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Least Square Fit
CDF
Reliability
Failure Rate
PDF

35. Aplicación con el Software RARE
t R(t) F(t)
100 0,920511 0,079489
200 0,847341 0,152659
300 0,779987 0,220013
400 0,717987 0,282013
500 0,660915 0,339085
600 0,60838 0,39162
700 0,56002 0,43998
800 0,515505 0,484495
900 0,474528 0,525472
1000 0,436808 0,563192
1100 0,402087 0,597913
1200 0,370126 0,629874
1300 0,340705 0,659295
1400 0,313623 0,686377
1500 0,288693 0,711307
1600 0,265745 0,734255
1700 0,244622 0,755378 0,00E+00
1,00E-01
2,00E-01
3,00E-01
4,00E-01
5,00E-01
6,00E-01
7,00E-01
8,00E-01
9,00E-01
1,00E+00
0 500 1000 1500 2000

36. Aplicación con el Software RAPTOR
Diagrama de Bloques de Confiabilidad

37. Aplicación con el Software RAPTOR
Numero de Fallas para las próximas 1000 hrs. Tiempo para Reparar para las próximas 1000 hrs.
Disponibilidad
para las
próximas 1000
hrs.
Confiabilidad

38. Aplicación con el Software RAPTOR
31 eventos de mantenimiento en 10000 hrs

39. Aplicación con el Software Crystal Ball
DisponibilidadDisponibilidad
Mean = 87%Mean = 87% StdStd.. DevDev = 3.84%= 3.84%
DisponibilidadDisponibilidad
Mean = 87%Mean = 87% StdStd.. DevDev = 3.84%= 3.84%

40. Aplicación con el Software Crystal Ball
Perfil Estocástico Anualizado

41. Aporte a la Producción Diferida
Año Elemento Disponibilidad
Relación de
Perdida %
TM perdida/año USD/TM Perdida/año
2011 Sistema A 87.37% 12.63% 36061.39 54092092.46
2012 Sistema A 87.65% 12.35% 35280.06 52920088.56
2013 Sistema A 87.55% 12.45% 35554.21 53331318
2014 Sistema A 87.75% 12.25% 34994.48 52491724.56
2015 Sistema A 87.72% 12.28% 35071.59 52607382.84
2016 Sistema A 87.14% 12.86% 36722.22 55083326.76
2017 Sistema A 88.86% 11.14% 31813.17 47719749.6
2018 Sistema A 87.95% 12.05% 34411.91 51617862
2019 Sistema A 87.95% 12.05% 34411.91 51617862
2020 Sistema A 88.20% 11.80% 33697.97 50546952
TOTAL 348018.91 522028358.8

42. Bibliografías
1. Patrick D.T. O’CONNOR, Andre Kleyner, 2012: ‘Practical Reliability Engineering’
Fifth Edition.
2. R2M - Reliability and Risk Management Mexico S.A. de CV, 2010: ‘Confiabilidad
Integral Sinergias de Disciplinas Tomo I,II,III’.
3. ReliaSoft RS403, 2008: ‘Confiabilidad de Sistemas’. Master the Subject Seminar
Series.
4. ReliaSoft RS401, 2008: ‘Análisis de Datos de Vida’. Master the Subject Seminar
Series.
5. Andrew K.S. Jardine and Albert H. C. Tsang, 2006: ‘Maintenance, Replacement,
and Reliability (Theory and Applications)’.
6. Medardo Yañez, Hernando Gómez de la Vega, Genebelin Valbuena, 2004:
‘Ingeniería de Confiabilidad y Análisis Probabilístico de Riesgo’, Venezuela,
R2M.
7. John Woodhouse, 1993: ‘Managing Industrial Risk’, Getting value for money in
your business, London, Chapman & Hall.

43. Muchas Gracias!!!
Edgar Fuenmayor
Machinery & Reliability Institute - MRI
E-mail: efuenmayor@machineryinstitute.org
edgarfuenmayor1@gmail.com
Web: www.machineryinstitute.org
Introducción al Análisis RAM
(Confiabilidad, Disponibilidad y Mantenibilidad)