¿Qué utilizaría para medir la producción de mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo monitorea y evalúa el equipo mientras está en uso, para detectar problemas y predecir el tiempo óptimo para llevar a cabo el mantenimiento, prevenir fallos y reducir los costos de mantenimiento.
Dado que gran parte de la vida y el negocio modernos dependen de piezas complejas y esenciales de maquinaria, encontrar formas de garantizar que siga funcionando es vital, manteniendo al mismo tiempo un servicio eficiente y rentable.
¿Qué es el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo es una manera de minimizar tanto las fallas como el trabajo de mantenimiento, al tiempo que maximiza la vida útil de la maquinaria y los componentes.
El mantenimiento predictivo se basa en las pruebas y el monitoreo del equipo mientras está en funcionamiento, también llamado monitoreo de condiciones, para proporcionar datos sobre el rendimiento actual de la máquina, con el fin de predecir problemas y prevenir fallos.
Con la monitorización en tiempo real, también puede utilizar el aprendizaje automático para crear un patrón de referencia de operaciones normales y analizar los datos actuales para hacer predicciones sobre mantenimiento requisitos, utilizando algoritmos numéricos complejos.
Objetivos de mantenimiento predictivos
Con el mantenimiento predictivo, el objetivo es llevar a cabo tareas de mantenimiento en el momento óptimo, que es una combinación de dos objetivos principales que compiten.
En primer lugar, el mantenimiento predictivo tiene por objeto prevenir el fallo del equipo, que puede causar daños a otras máquinas o componentes y aumentar el coste total de la solución. Además, el costo del fallo es el tiempo de inactividad experimentado por la organización mientras se repara el equipo.
Y al mismo tiempo, el mantenimiento predictivo tiene como objetivo predecir de antemano cuándo será necesario el mantenimiento, utilizando datos del equipo y algoritmos predictivos, en lugar de depender de un programa de mantenimiento fijo o procedimientos rutinarios.
Idealmente esto significa que el mantenimiento se llevará a cabo con menos frecuencia, y sólo según sea necesario, pero antes de que el equipo falle.
El objetivo general del mantenimiento predictivo es reducir el costo de gestión de activos , ya sea en el costo de las piezas, tiempo de inactividad o trabajo, mediante la realización de mantenimiento en el momento justo.
Mantenimiento predictivo vs Mantenimiento preventivo
El mantenimiento predictivo difiere del mantenimiento preventivo, ya que el mantenimiento preventivo sólo aborda el primer objetivo del mantenimiento predictivo: reducir los fallos.
Por lo general, no incluye una predicción del momento en que se producirán futuros fallos, ni un ajuste correspondiente a los calendarios de mantenimiento, basado en el estado actual y el rendimiento del equipo.
Tipos de mantenimiento predictivo
1. Medición de la condición
En primer lugar, el equipo se puede probar manualmente de forma no invasiva mientras está en uso, de forma rutinaria, para crear un modelo de cuándo los componentes pueden fallar y proporcionar recomendaciones en torno a las tareas de mantenimiento requeridas.
2. Vigilancia de las condiciones
Alternativamente, la maquinaria puede ser monitoreada continuamente, utilizando sensores especializados, que proporcionan datos en tiempo real a los sistemas de monitoreo, para permitir la detección y predicción de problemas.
Los dos enfoques también pueden combinarse, dependiendo de las necesidades de la organización.
Cómo funciona el mantenimiento predictivo
El mantenimiento preventivo incluye una serie de pasos importantes para que sea eficaz.
- Equipo de monitoreo – Esto se puede hacer de forma manual o automática
- Identificar la operación “normal”
- Analizar los datos
- Registrar los cambios en las mediciones
- Identificar los componentes que pueden fallar
- Recomendar tareas de mantenimiento y su cronometraje
Como cada modo de funcionamiento o línea de producción, etc., tiene características únicas, es importante tener una evaluación “base de referencia” del sistema o equipo en condiciones de funcionamiento típicas o ideales. Esto puede ser hecho por operadores cualificados y también a través de modelos de aprendizaje automático.
Los datos que se recopilan a través de estos procesos también se pueden utilizar para predecir la vida útil de los componentes y dar aviso previo de fallos del equipo.
Métodos de monitoreo para el mantenimiento predictivo
La medición y supervisión de los sistemas y equipos se realiza generalmente a través de sensores y equipos de ensayo especializados.
Muchos de estos métodos de prueba no son invasivos y se pueden hacer mientras el equipo está en uso activo.
A continuación se enumeran algunas de las técnicas de monitoreo más comunes utilizadas en el mantenimiento predictivo.
1. Inspección visual
Aunque la inspección visual no puede detectar problemas con componentes ocultos dentro del equipo, sigue siendo un método importante para detectar problemas obvios que pueden causar fallos.
Las inspecciones visuales son llevadas a cabo mejor por un experto que está muy familiarizado con la maquinaria y lo que "normal" debe parecer.
2. Ensayos eléctricos
Varias características de sistemas eléctricos , incluyendo la corriente, tensión, resistencia, inducción y campos magnéticos, pueden ser monitoreados y medidos para detectar posibles problemas con el equipo.
Se puede crear una “firma eléctrica” para la máquina o el sistema en condiciones normales, y luego se comparan las mediciones en curso con esta línea de base para detectar imperfecciones e identificar la probabilidad de fallo.
3. Análisis del petróleo
El aceite que pasa por la maquinaria para lubricar los componentes a medida que funcionan se puede analizar para diversos factores que pueden indicar la degradación de la función.
Un aumento en la cantidad de contaminantes y en el tamaño de las partículas de desechos puede indicar una parte que lleva un desgaste más rápido de lo normal, que puede preceder al fracaso.
4. Análisis de la vibración
El análisis de las vibraciones de un equipo mientras está en funcionamiento puede detectar cambios sutiles en el funcionamiento que pueden indicar el desgaste de los componentes, y un mayor riesgo de fallo.
Se utiliza más comúnmente para maquinaria que incluye componentes rotativos, como motores y bombas, y puede incluir el monitoreo de movimientos verticales, horizontales o axiales.
Un aumento en la vibración generalmente indica que hay una parte – o partes – que no están trabajando juntas tan suavemente como lo estaban.
5. Niveles sonoros
Los equipos de funcionamiento defectuoso pueden crear diferentes sonidos que pueden ser detectados por equipos de monitoreo de sonido.
Si se trata de un aumento en el ruido de un componente que molienda donde no debería estar, o una disminución en los niveles de un componente que ha dejado de funcionar, la detección temprana de estos cambios en los niveles de sonido puede reducir las posibilidades de fallo catastrófico.
El análisis acústico también se puede utilizar para detectar fallas en el sistema de líquido o gas, que crean vibraciones y sonidos inusuales que se transmiten a lo largo de las tuberías a los sensores.
6. Ultrasonido
La tecnología de ultrasonidos se puede utilizar para “ver” defectos en estructuras o equipos antes de que sean visibles para el ojo humano.
Puede detectar problemas físicos como corrosión y soldaduras imperfectas que pueden indicar un fallo inminente, y los cambios sutiles de sonido ultrasónico que pueden resultar de fugas de fluidos y gases y rodamientos defectuosos.
7. Emisiones UV (Detección de Corona)
Ciertos tipos de equipos, como los que intervienen en sistemas eléctricos de alta tensión, como las líneas de transmisión de energía y los trenes eléctricos, pueden emitir descargas de corona cuando no funcionan correctamente.
Algunas de estas emisiones pueden estar en el espectro UV, lo que significa que no son visibles para el ojo humano. La medición de la corona mediante cámaras UV especializadas puede garantizar que cualquier daño resultante sea detectado y rectificado rápidamente.
8. Temperatura / Termografía
Las irregularidades en la temperatura de funcionamiento de un equipo pueden ser una señal de alerta temprana de mal funcionamiento de los componentes.
El sobrecalentamiento excesivo puede provocar la fusión o la quema de componentes, lo que causará graves daños al equipo si no se detecta con prontitud.
Los cambios de temperatura también afectan a la cantidad de radiación emitida por el equipo, que se puede detectar fácilmente a través de cámaras infrarrojas.
Podrán utilizarse métodos de vigilancia adicionales, dependiendo del equipo y las necesidades de las empresas, como radiografía, interferometría láser, caudales y volúmenes de salida.
Tecnología y herramientas de mantenimiento predictivo
Una característica esencial del mantenimiento predictivo es la tecnología utilizada para monitorear y analizar los datos sobre el estado actual del equipo.
Con el crecimiento de Internet de las Cosas (IoT), los sensores pueden recopilar y compartir mediciones en línea con sistemas de software que almacenan, analizan y responden a los datos.
El análisis de los datos se puede realizar manualmente, sin embargo esto generalmente es intensivo en mano de obra, ineficiente, incapaz de escalar y la precisión depende de los miembros del equipo.
En la actualidad, el aprendizaje automático desempeña un papel mucho más importante en el mantenimiento predictivo, utilizando los datos proporcionados para:
- Detectar problemas de componentes en equipos de mantenimiento en tiempo real y alerta
- Construir modelos de operaciones “normales” esperadas
- Pronóstico de la vida útil de los componentes y priorizar la sustitución de componentes, utilizando algoritmos predictivos
- Optimizar el calendario de las tareas de mantenimiento planificadas y el tiempo de inactividad
Los datos recopilados también pueden utilizarse potencialmente para optimizar la eficiencia operativa de los equipos o sistemas.
Las herramientas y tecnologías necesarias para un programa de mantenimiento predictivo exitoso pueden incluir:
- Programas informáticos para la recopilación, el tratamiento y el almacenamiento de datos
- Algoritmos para monitorear mediciones en tiempo real
- Algoritmos para hacer predicciones basadas en datos actuales y pasados
- Integración de sus sistemas de monitoreo con los procesos de mantenimiento
Ejemplos e industrias de mantenimiento predictivo
Aunque el mantenimiento predictivo se puede utilizar en una amplia gama de industrias, algunos ejemplos concretos ayudan a demostrar por qué se está volviendo más importante para las organizaciones.
Contenedores de transporte refrigerados
Compañías navieras puede utilizar métodos de mantenimiento predictivo para evaluar el consumo de combustible y energía de los contenedores refrigerados y optimizar las operaciones.
Mediante el análisis de los datos recopilados y la exploración de la eficiencia de los distintos modos de funcionamiento, una compañía naviera descubrió que podrían ahorrar 6,5 millones de dólares cada año ejecutando múltiples generadores a una capacidad menor en lugar de sobretrabajar un número menor de generadores.
Mantenimiento de los servicios públicos
Las empresas de servicios públicos están utilizando drones que transportan sensores especializados para monitorear la red de infraestructura, e identificar riesgos como árboles que podrían caer en líneas eléctricas, un transformador que tiene una descarga elevada de corona, o una turbina que está sufriendo de fluctuaciones térmicas que conducirán a un fallo en 6-12 meses.
Al recopilar datos sobre los activos en toda la red a lo largo del tiempo, el análisis predictivo puede identificar estos problemas antes de que causen fallos de energía, daños irreversibles en el equipo y mantenimiento no planificado.
Minería de petróleo y gas
Gran parte del mundo sigue dependiendo del petróleo y el gas para impulsar sus actividades cotidianas. La extracción, el refinamiento y el transporte de los recursos de petróleo y gas implica equipos especializados y costosos.
El fracaso de este equipo puede causar daños ambientales masivos y pérdidas de vidas humanas, como lo demuestran varias catástrofes a lo largo de los años, incluyendo Piper Alpha en 1988, Exxon Valdez en 1989 y Deepwater Horizon en 2010.
Al vigilar de cerca el equipo y proporcionar información detallada sobre la situación actual de los sistemas a todos los interesados, se reducen considerablemente las posibilidades de que se produzcan tragedias similares.
Operaciones ferroviarias
Mediante el seguimiento de los datos de las cajas de señales, locomotoras y otros medios de transporte, los operadores ferroviarios pueden identificar desviaciones que sugieren fallas inminentes, y priorizar las actividades de mantenimiento para minimizar las interrupciones en los movimientos de carga y los viajes de pasajeros.
La detección temprana de problemas también aumenta la seguridad del personal ferroviario y reduce el costo del mantenimiento reactivo y no planificado.
Otras industrias que están viendo beneficios del mantenimiento predictivo incluyen fabricación , comida y bebida, Servicios de tecnología de la información , automoción, aerolíneas y puertos.
Beneficios de los servicios de mantenimiento predictivo
Los ejemplos anteriores ilustran una serie de beneficios que las organizaciones pueden obtener de la implementación de técnicas de mantenimiento predictivo.
1. Aumento de la vida útil de los activos
Una de las principales ventajas del mantenimiento predictivo es el aumento de la vida útil de los equipos, como resultado de un mantenimiento específico que aborda los principales deterioros antes de que den lugar a fallos catastróficos.
2. Reducción de los daños al equipo
Fallo inesperado de los equipos o componentes puede causar directamente daños adicionales a los equipos y sistemas conectados, lo que conduce a reparaciones costosas, reemplazo de piezas múltiples, o incluso la retirada de toda la máquina. Al detectar problemas a tiempo, se reduce considerablemente la probabilidad de que se produzcan daños colaterales como consecuencia del fallo del equipo.
3. Se necesitan menos piezas de repuesto
Dado que el equipo se está reparando de manera proactiva, la reducción de los daños colaterales significa que se necesitan menos piezas de repuesto, lo que reduce el costo general de las reparaciones y el mantenimiento.
4. Reducción del tiempo de inactividad
La reducción de fallos inesperados combinada con la reducción de la frecuencia de mantenimiento que proviene de un enfoque de mantenimiento preventivo significa una reducción proporcional del tiempo de inactividad. El equipo está siendo reparado antes de que falle, pero sólo según sea necesario, lo que significa que está fuera de línea por el menor tiempo posible.
5. Reducción del costo del tiempo de inactividad
Ser capaz de predecir cuándo el equipo necesita atención significa que el trabajo de mantenimiento se puede programar en momentos en que es más conveniente y rentable para el negocio pausar las operaciones, reduciendo el costo por unidad del tiempo de inactividad. Evitar fallos inesperados también significa generalmente que se requiere menos tiempo para arreglar el equipo.
6. Partes y recursos disponibles
La planificación anticipada del mantenimiento del equipo también permite disponer con antelación de las piezas y el equipo necesarios, garantizando que los trabajos de reparación puedan realizarse de la manera más eficiente posible, con las piezas y los conocimientos adecuados para el trabajo.
7. Aumento de la seguridad
Minimizar los fallos inesperados también conduce a un aumento de la seguridad por una serie de razones. En primer lugar, el personal que opera o trabaja cerca de la máquina tiene menos probabilidades de resultar lesionado si el equipo no falla sin previo aviso.
Además, el personal que trabaja en la reparación del equipo también será más seguro si se trata de una tarea planificada con daños mínimos, en lugar de un trabajo de emergencia que puede completarse en condiciones inferiores a las ideales.
Y por último, si el bienestar del público en general se vería afectado por el fallo o el tiempo de inactividad de este equipo, su seguridad también se ve mejorada por el mantenimiento predictivo.
El mantenimiento predictivo también puede conducir a un menor impacto ambiental, a la reducción de los desechos, a una mejor calidad de la producción, a una mayor moral y a un rendimiento medio a lo largo del tiempo.
Desventajas del mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo tiene por objeto reducir el costo general del mantenimiento de varias maneras, pero sigue habiendo algunas desventajas que considerar.
Dependiendo de los sistemas y equipos en cuestión, estos riesgos y costos pueden superar los beneficios en función de los costos obtenidos mediante un enfoque de mantenimiento preventivo.
1. Equipo de vigilancia costoso
Los monitores y el equipo de prueba necesarios para algunos de los métodos de mantenimiento predictivo pueden ser bastante caros de comprar e instalar, haciendo los costos iniciales de un programa de mantenimiento predictivo bastante alto.
2. Experiencia de técnicos y analistas
Hacer uso de los datos recogidos por la monitorización de la condición utilizada en el mantenimiento predictivo requiere conocimientos especializados para garantizar que los datos se interpretan correctamente.
3. Limitaciones de medición
El peligro de tecnologías de seguimiento y análisis más complejas es una dependencia cada vez mayor de ellas y una expectativa de infalibilidad.
Con cualquier tecnología, es importante reconocer que ninguna medida o predicción puede ser 100% precisa, y las fallas todavía pueden ocurrir y deben ser planeadas.
Los modelos de vigilancia también pueden no poder tener en cuenta el contexto general de las operaciones, como la antigüedad del equipo o las condiciones meteorológicas actuales.
Consideraciones para los programas de mantenimiento predictivo
Junto con los beneficios e inconvenientes descritos anteriormente, una consideración importante al decidir si implementar un programa de mantenimiento preventivo, es si el enfoque es un buen ajuste para el activo.
Si el fallo del equipo no causará daños o costos excesivos a las operaciones, entonces puede que no sea necesario trabajar para evitar fallos en absoluto.
En casos como estos, se puede permitir que la maquinaria funcione hasta que se descomponga y luego se repare, o la frecuencia y los costos de fallo se pueden rastrear a lo largo del tiempo y equilibrar con la frecuencia y los costos de mantenimiento.
Cómo implementar un programa de mantenimiento predictivo
Una vez que haya decidido proceder con un programa de mantenimiento predictivo para su negocio, hay algunos pasos clave que usted querrá completar para garantizar el éxito.
1. Crear un equipo y definir objetivos
Para crear un programa de mantenimiento predictivo exitoso, necesitarás reunir un equipo que pueda defender el programa, representar áreas del negocio y definir los objetivos del ejercicio.
2. Realizar un programa piloto
Si es posible, pruebe la idea en una sección de sus operaciones para probar el impacto y el valor para su organización de un programa de mantenimiento predictivo. Esto también le ayudará a resolver cualquier problema antes de escalar todo el negocio.
3. Dar prioridad a los activos
Algunos equipos serán más fáciles de añadir a un programa de mantenimiento preventivo que otros, pero es igual de importante considerar cuán crítico es un equipo para las operaciones, o si un enfoque predictivo es incluso apropiado.
Elija su equipo en prioridad, complejidad de mantenimiento, con qué frecuencia están fallando, costos de reemplazo y reparación, y su historia y estado.
4. Identificar los recursos
Para establecer un programa de mantenimiento preventivo, necesitará las herramientas y personas adecuadas. Evalúe la tecnología de monitoreo y los sistemas de recolección y análisis de datos basados en sus objetivos y equipos elegidos.
Y luego elegir a las personas adecuadas para implementar y ejecutar el programa y proporcionar todo el entrenamiento necesario para asegurar que su programa tiene las mayores posibilidades de éxito.
5. Configurar la recopilación de datos
El siguiente paso es configurar su equipo y procesos de monitoreo y medición y comenzar a recopilar datos. También puede añadir datos históricos a algunos sistemas para proporcionar valor más rápidamente.
6. Crear algoritmos
A medida que comience a recopilar datos, querrá utilizar esto para crear modelos de referencia de operaciones normales, para identificar qué falla lo que parece. También querrá diseñar un modelo para predecir futuras fallas y tareas de mantenimiento necesarias.
7. Evaluar el rendimiento y mejorar
A medida que su programa de mantenimiento predictivo progresa, usted será capaz de aprender de sus éxitos y fracasos para hacer su programa aún más eficaz. Asegúrese de establecer un proceso de revisión y mejora continua, con el fin de crear un enfoque coherente a largo plazo.
Mantenimiento predictivo: ¿El futuro del mantenimiento?
El mantenimiento predictivo es una evolución de nuestro enfoque del mantenimiento, que tiene como objetivo reducir la frecuencia tanto de fallas del equipo como de mantenimiento del equipo, maximizar la eficiencia y minimizar los costos.
Hay muchos métodos diferentes disponibles para medir y supervisar el equipo, con el fin de detectar problemas y predecir el momento de los fallos, para permitir que los trabajos de mantenimiento se planifiquen con antelación y se completen con un tiempo mínimo de inactividad.
Hay muchos beneficios concretos del mantenimiento preventivo que las organizaciones están realizando a través de la implementación de programas de mantenimiento preventivo, y estos deben ser sopesados en comparación con los costos y limitaciones del enfoque.
La implementación de un programa de mantenimiento preventivo puede conducir a ahorros de costos y crear una ventaja competitiva para su negocio.
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