¿Cómo comienzo el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es un proceso multi-paso de monitoreo de un conjunto específico de variables para una máquina o activo para determinar su condición, predecir su condición futura, y programar el mantenimiento de acuerdo con la necesidad en lugar de a intervalos de tiempo basados en modelos. El proceso incluye:

Equipo de monitoreo para recopilar datos sobre su estado y rendimiento
Análisis de los datos para convertirlos en información procesable
Actuando sobre la base de las ideas coherentes con la política establecida

El tiempo de inactividad no programado puede tener un efecto importante en la productividad y la rentabilidad. Como resultado, las organizaciones tratan cada vez más de aplicar técnicas de mantenimiento predictivo para vigilar la salud de los equipos y prevenir el tiempo de inactividad no programado. El mantenimiento predictivo proporciona una metodología para mejorar la vida útil y el rendimiento de los activos. Ayuda a evitar fallos catastróficos y maximizar la utilización de activos. El mantenimiento predictivo permite asignar estratégicamente horas de mantenimiento para optimizar el rendimiento del equipo en toda la instalación.

Cómo construir un programa de mantenimiento predictivo

Añadir mantenimiento predictivo a las actividades de una organización no es tan fácil como suena. Los escollos comunes pueden atrapar a los incautos, costando tiempo y dinero al mismo tiempo que no logran obtener resultados. A este respecto, nos centraremos en las estrategias y la tecnología necesarias para el éxito de la transición.

Establecer una estrategia
Elija el activo correcto a probar
Desarrollar un programa piloto para probar el éxito
Establecer un procedimiento de respuesta
Construir una estrategia de datos
Escalar a más activos

1. Establecer una estrategia

Cambiar a mantenimiento predictivo es un proceso, no un evento. Implica cambios de hardware, cambios de software y, sobre todo, cambios en la cultura de fabricación y mantenimiento. El éxito comienza con la planificación estratégica.

Especialmente en entornos de fabricación complejos, intentar aplicar mantenimiento predictivo a todos los activos simultáneamente es una ruta rápida al fracaso. Con frecuencia conduce a un diluvio de datos que rara vez incluso se utiliza, y mucho menos proporciona información. El resultado es a menudo un esfuerzo costoso que desperdicia dinero y horas del personal, causa frustración, y por lo general no consigue los beneficios prometidos.

El mejor enfoque es comenzar pequeño, con un programa piloto enfocado. Elija una única cuestión a abordar. Sé pacienteEl objetivo es establecer un proceso robusto y registrar un éxito. Una vez finalizado el proyecto piloto, aparecerán otras frutas de bajo peso.

2. Elija el activo adecuado a probar

Hacer una transición suave al mantenimiento predictivo depende del éxito del programa piloto. Eso comienza con la elección del activo adecuado para monitorear. Hay varias clases básicas que se prestan para el mantenimiento predictivo y los resultados rápidos.

Activos con un historial de fracaso

Los activos que han fallado anteriormente, particularmente si han fallado con frecuencia, son excelentes candidatos para un programa piloto. Aplicar técnicas de monitoreo y mantenimiento predictivo no sólo ayudan a prevenir el tiempo de inactividad, sino que generan datos que podrían ayudar a identificar la causa raíz del fracaso. Esto abre el camino para modificar potencialmente las operaciones y mitigar el problema.

Activos críticos

Tradicionalmente, el monitoreo de condiciones para el mantenimiento predictivo se aplicaba a equipos costosos como turbinas hidroeléctricas o de gas. Los motores que cuestan unos pocos cientos de dólares cada uno no se consideraron lo suficientemente importantes como para justificar la compra e instalación de equipo de monitoreo. Sin embargo, este equipo todavía puede ser crítico; si un motor de soplador es esencial para el funcionamiento de una línea de producción que alimenta a toda la planta, entonces ese motor es un activo crítico, ya sea que cuesta $20 o $20.000.

Activos problemáticos

Para las operaciones que funcionan las 24 horas del día o en plazos ajustados, cerrar la línea para el mantenimiento no programado puede ser una propuesta costosa. El mantenimiento predictivo equipa al personal de mantenimiento y operaciones para manejar cuidadosamente el activo el mayor tiempo posible con la seguridad de que si la condición comienza a cambiar, pueden detener el activo antes de que se produzca un fallo catastrófico.

Difícil sustituir los activos

Algunos activos requieren equipo costoso para el proceso de sustitución. Un ventilador en la azotea, por ejemplo, podría requerir un elevador o grúa que puede ser caro de alquilar, consumir tiempo para operar, y no estar disponible en un corto plazo. Recibir alertas anticipadas de problemas permite programar el mantenimiento y minimizar la interrupción.

Activos difíciles de obtener

En un mundo perfecto, la sala de almacenamiento en el departamento de mantenimiento tendría una pieza de repuesto para cada componente en el suelo. Sin embargo, eso simplemente no es posible, ni desde el punto de vista logístico ni financiero. Pueden tener largos plazos de entrega, especialmente si requieren personalización. Los cambios breves pueden entrañar la aceleración de las tarifas que aumentarán el precio en una cantidad considerable.

Activos remotos y de difícil acceso

Los activos de difícil acceso son buenos candidatos para un programa de mantenimiento predictivo. Esto puede implicar un activo en un lugar inaccesible, como una azotea durante el invierno o en un espacio confinado o en un lugar peligroso. El personal de mantenimiento sobrecargado puede evitar la supervisión como resultado. Los activos de difícil acceso también pueden ser motivo de preocupación si el activo no puede controlarse de forma segura mientras se ejecuta.

Imagen: A menudo se pasa por alto, las torres de refrigeración y los ventiladores son difíciles de alcanzar, remotos, y pueden ser difíciles de reemplazar. Dependiendo del proceso, también pueden ser críticos para la producción haciéndolos buenos candidatos para iniciar un programa de mantenimiento predictivo con.

3. Desarrollar un programa piloto de mantenimiento predictivo para probar el éxito

El mantenimiento predictivo utiliza una variedad de tecnologías para monitorear el estado de los equipos rotativos. Cada tecnología opera en una ventana de tiempo diferente (ver tabla). Es importante ajustar el plazo a las necesidades de la aplicación. Algunos métodos le permiten detectar problemas años antes de que el equipo puede fallar, pero usted debe considerar la cantidad de notificación temprana necesaria para actuar.

Seleccione el método de monitorización de las condiciones correctas para el activo

Para la mayoría de las instalaciones, los años de preaviso pueden ser demasiado avanzados para actuar. Al considerar un programa piloto, donde los resultados a corto plazo son ideales, el análisis de vibraciones es posiblemente la tecnología de monitoreo más eficaz para los activos rotativos. Uno de los beneficios clave es que se presta a la supervisión continua por software. El analista de vibraciones establece disparadores y establece alertas para cada vez que se viola una condición.

Gráfico: Los datos de vibración se pueden utilizar para predecir varios modos de fallo en activos rotativos, incluyendo desalineación, holgura, defectos de rodamientos y más.

Con el advenimiento de la Internet industrial de las cosas (IoT), los dispositivos que utilizan el almacenamiento en la nube y la computación integrada han reducido el costo de la monitorización continua de las vibraciones para que sea accesible para cualquier instalación. Algunos de estos dispositivos permiten múltiples entradas de sensores, como temperatura y velocidad, para proporcionar una imagen más completa de la salud de los activos.

Considerar el enfoque de adquisición de datos

El enfoque tradicional del monitoreo de condiciones ha sido tomar lecturas manuales, casi siempre usando un dispositivo de mano. Esto se realiza generalmente de forma programada como parte de la vigilancia basada en rutas. Esta es una técnica útil, pero tiene un inconveniente importante: sólo puede revelar el estado del equipo en el momento de la lectura. Si un fallo se desarrolla inmediatamente después, no se detectará hasta el evento de fallo o la siguiente lectura, lo que suceda primero. Como resultado, este enfoque no es realmente predictivo.

Por estas razones, las organizaciones han venido adoptando cada vez más una tecnología continua de vigilancia de las condiciones en línea. Estos sistemas utilizan un sensor instalado en el equipo para la lectura continua de los datos. Pueden ser interrogados en un horario o en una red con el fin de exportar datos para su análisis en tiempo casi real. La funcionalidad de activación y análisis integrada puede permitirles enviar alertas en el caso de que cualquier parámetro supere los umbrales preestablecidos.

4. Establecer un procedimiento de respuesta

El siguiente paso de un plan de mantenimiento predictivo es establecer un procedimiento para responder a anomalías. Si el plan se basa en el seguimiento continuo de las condiciones en línea, el procedimiento es tan sencillo como esperar instrucciones del técnico de vibración o del técnico de campo. Sobre la base de su análisis, lo más probable es que den una de las tres direcciones:

Apágalo de inmediato.
Ejecutar por un tiempo limitado si es necesario para alcanzar el objetivo de producción.
Ejecute indefinidamente y mantenga el monitoreo hasta el tiempo de inactividad regularmente programado. En este caso, se deben establecer parámetros con respecto a cualquier comportamiento que requiera el cierre inmediato de la máquina.

Una vez que el plan detallado está en su lugar, es hora de la parte divertida: instalar el sensor, adquirir datos, y obtener una mejor comprensión de los activos. Asegúrese de documentar el proyecto y registrar los éxitos. Realizar una autopsia para revisar las lecciones aprendidas. Ellos serán útiles en la próxima fase cuando el mantenimiento predictivo se extiende a los activos adicionales.

5. Construir una estrategia de análisis de datos

Antes de pasar a múltiples activos, debe establecerse una estrategia de análisis de datos. Esto es particularmente importante para el seguimiento continuo en línea. Los volúmenes de datos son lo suficientemente grandes como para que puedan consumir cantidades significativas de espacio de almacenamiento y ancho de banda.

Para simplificar, hay dos opciones: proveedores de servicios internos o externos (técnicos de campo) o análisis por expertos internos. Si la responsabilidad sigue siendo interna, las organizaciones deben determinar si será realizada por un experto existente, si será necesario capacitar al personal o si se contratará a un experto con los conocimientos necesarios. Es importante recordar que el monitoreo de vibraciones requiere cuidado y atención. Esperar que el personal existente adquiera los conocimientos especializados necesarios para asumir la tarea, en particular manteniendo las obligaciones preexistentes, puede ser poco realista.

Para las empresas con recursos limitados, la ruta más fácil puede ser trabajar con un técnico de campo de terceros. Estas personas y organizaciones tienen experiencia en confiabilidad y monitoreo de condiciones. Con la ayuda de un sensor de monitoreo de condiciones en línea que les permite acceder a los datos de forma remota, pueden realizar un seguimiento muy eficaz de la salud de los activos y solucionar cualquier problema.

6. Escalar el mantenimiento predictivo a más activos

Una vez que haya demostrado el éxito del programa piloto e identificado los recursos necesarios para monitorear los datos, vuelva a la lista de activos identificados como candidatos para el programa piloto. Estos pueden incluir activos críticos, problemáticos, difíciles de obtener o difíciles de reemplazar, así como activos en lugares remotos y aquellos que tienen un historial de fracaso. Si bien es ideal desarrollar programas de mantenimiento predictivo para todos los activos anteriores, considere el costo del tiempo de inactividad y el rendimiento potencial de la inversión para cada activo y dé prioridad a partir de ahí.