REVISTA DE INGENIERIA DYNA

Palabras clave:

DFMEA, Árbol de falla, Red Bayesiana, Impresión 3D, Probabilidad de falla, Fault tree, Bayesian Network, 3D printing, Fault probability

Tipo de artículo:

ARTICULO DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLE

Sección:

ARTICULOS DE INVESTIGACION / RESEARCH ARTICLES

La necesidad de fabricar dispositivos confiables, que incluyan características que garanticen un buen desempeño y que no causen problemas para el usuario final, es de primordial importancia para los fabricantes. Para cumplir con este objetivo se requiere realizar un análisis exhaustivo de los dispositivos para identificar los eventos potenciales de falla y poder tomar acciones para reducir su riesgo de ocurrencia e incrementar la fiabilidad y calidad del dispositivo. En este trabajo de investigación se presenta una herramienta eficaz para la detección desde el diseño de posibles fallas en los dispositivos, que permite poder tomar acciones para su corrección en etapas tempranas. Esta metodología de análisis combina varias técnicas avanzadas de análisis de fallas, como DFMEA, Árbol de fallos y redes bayesianas, lo que hace más eficiente el proceso de análisis, detección y corrección de posibles fallos en los dispositivos. Esta metodología se aplica al análisis de una impresora 3D comercial que utiliza tecnología de deposición de filamento fundido, modelo Anet A8, haciendo un filtro preliminar mediante un DFMEA para su posterior análisis mediante árbol de fallas y red Bayesiana logrando determinar la probabilidad de ocurrencia de fallas de impresión 3D, esto permite tomar acciones y establecer prioridades de acciones correctivas enfocadas a la reducción del riesgo de falla basados en su probabilidad de ocurrencia.
Palabras clave: DFMEA, Árbol de falla, Red Bayesiana, Impresión 3D, Probabilidad de falla