Claves del correcto mantenimiento predictivo

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Mantener la continuidad operacional de una empresa es fundamental para solventar su éxito en el mercado. Para ello es importante contar con herramientas que permitan identificar, antes de que ocurran, aquellas fallas capaces de paralizar sus maquinarias y detener su producción.

El éxito empresarial moderno radica en proporcionar respuestas ágiles y oportunas, a mercados cada vez más dinámicos y exigentes. Para ello, es fundamental que las organizaciones mantengan su continuidad operacional, a partir de su capacidad de predecir y anticipar, oportunamente, las contingencias que alteren dicha condición.

Una de las mejores estrategias para implementar proactivamente esta visión, es el mantenimiento predictivo, que se estructura a partir de una serie de herramientas y técnicas diseñadas para supervisar el estado de activos empresariales. Si se aplican en forma certera, se reconocerán a tiempo los indicadores de desgaste que presenten los distintos componentes de la maquinaria productiva, permitiendo el pronóstico de posibles fallas futuras. 

De este modo, es posible reemplazar dichos componentes, justo antes de que fallen, con lo cual se evitarán las pérdidas derivadas de una detención inesperada en la continuidad operacional de la organización. 

PREDECIR ES MÁS QUE PREVENIR

Si aplicamos este concepto a todo el contexto de la actual Industria 4.0, entenderemos que el mantenimiento predictivo opera a partir de un análisis profundo de los datos de producción, los cuales se traducen en patrones destinados a predecir los problemas, antes de que ocurran.

Por ende, la acción predictiva supera al tradicional enfoque “preventivo”, que sólo se limitaba a la reparación regular de las piezas de una maquinaria, de acuerdo con un cronograma rígido y mecanizado. A juicio de los expertos, dicho concepto no garantiza eficiencia, pues incluye la reparación o recambio de piezas que no siempre están dañadas o desgastadas, todo lo cual se traduce, paradojalmente, en consumo innecesario de recursos y pérdida de productividad.

Una acción de este tipo equivale, por ejemplo, a dar licencia programada por enfermedad a todos los trabajadores de una empresa, porque en algún momento “pueden enfermarse o accidentarse”. En cambio, el procedimiento predictivo correcto implicaría analizar y considerar, a partir de la observación constante del trabajo diario, las causas que provocan accidentes o enfermedades laborales en nuestro personal, para así anticiparse a ellas y prevenirlas proactivamente.

Esta necesidad de operar más allá de la simple calendarización mecanizada, ha convertido al mantenimiento predictivo en una de las principales estrategias operativas de la Industria 4.0, con el fin de vigilar en forma apropiada la “salud” de sus activos. 

Al mismo tiempo, se ha posicionado como una metodología clave para optimizar programas y obtener alertas, en tiempo real, de potenciales riesgos operacionales. Esto permite, en definitiva, reducir costos de servicio, maximizar el tiempo de actividad y mejorar el rendimiento global de toda organización.

PASOS DE APLICACIÓN

Implementar en forma correcta un adecuado programa de mantenimiento predictivo implica seguir una secuencia lógica de acciones. Primero, hay que detectar el problema. Luego, estudiarlo con detención, para encontrar sus causas profundas y, finalmente, corregirlo con máxima eficiencia, y en el momento oportuno (no antes ni después).

Esto implica seguir tres pasos claramente establecidos:

1. Detección o reconocimiento del problema

Implica encontrar la falla o inconveniente en el activo a partir de un proceso de estudio y observación sistemático y detallado. Para ejemplificarlo, podemos tomar como referencia el seguimiento constante y riguroso que se hace del nivel de vibraciones de una máquina. 

Aunque el intervalo entre mediciones depende de las características de cada equipo en particular, y de su importancia para todo el proceso productivo (algunas máquinas se revisan con más periodicidad que otras); se debe trazar una metodología de monitoreo que asegure el máximo nivel de detalle, para así reconocer cualquier variación o cambio que denote una potencial anomalía.

Esto implica medir el nivel de vibraciones de todos aquellos puntos donde pueda encontrarse un defecto que afecte al buen funcionamiento de la maquinaria. Por ejemplo, rodamientos, ventiladores, engranajes o uniones entre ejes. En cada uno de esos puntos, se tomarán valores tales como velocidad, aceleración o desplazamiento, en función del punto estudiado y de las características de la máquina.

En este contexto, para una detección eficiente se requiere de un colector de datos asociado a un programa informático, que almacene todos los valores recogidos en las diversas revisiones rutinarias de los activos de la fábrica. 

Sólo así se contará con un parámetro de análisis efectivo, basado en el registro histórico de los datos obtenidos a diario en los puntos débiles de cada máquina estudiada. Con esa base metodológica podemos tener la certeza de que se detectará un problema en el momento preciso en que el número de vibraciones aumente o varíe significativamente.

2. Análisis: Localización de la causa del problema

Siguiendo con el mismo caso técnico anterior, una vez encontrado el problema (en este caso, el aumento desmedido en las vibraciones de un punto frágil), se lo analiza en profundidad y se identifican sus posibles causas. Es un estudio en sí mismo complejo, y cuyo éxito depende, en cada caso específico, del análisis cruzado de variables complementarias. Éstas podrían ser el punto donde aparece el defecto, sumado a la posición y entorno de la máquina, entre otras opciones. 

Ello podría darnos como resultado, por ejemplo, un análisis del tipo: “la falla X se produjo por el desgaste de una junta, acelerado por la mala instalación de unos conectores que a su vez estaban demasiado cercanos a una zona con excesivo tránsito de vehículos de carga pesada”.

Este tipo de conclusiones demuestra que no siempre existen rasgos que caractericen de forma inequívoca una sola causa para el exceso de vibraciones de una maquinaria, sino que se debe recurrir a la experiencia, el sentido común y el conocimiento que se tiene de cada equipo y de sus puntos esenciales. Por ello, en este punto la tecnología adquiere un valor trascendente como herramienta de apoyo para realizar un mejor análisis de la situación y contribuir al éxito del mantenimiento predictivo.

3. Corrección: Encontrar el momento y la forma de solucionar el problema

Una vez localizado el problema y analizadas sus causas, se deben estudiar las acciones necesarias para resolverlo. 

Al mismo tiempo, hay que buscar el momento más adecuado para efectuar la reparación, tratando de que sea lo más eficiente posible, y que afecte en grado mínimo el proceso de producción. 

Para tales efectos, lo más conveniente será aprovechar una detención momentánea del proceso productivo, o bien, una situación donde la carga de trabajo de la maquinaria sea menor a la habitual.

MÚLTIPLES BENEFICIOS

La correcta aplicación del mantenimiento predictivo brinda, al mismo tiempo, diversos beneficios económicos tanto al fabricante de la maquinaria, como a la empresa que la utiliza y a sus clientes. 

Entre estas ventajas se pueden destacar las siguientes:

Reducción del tiempo de mantenimiento: La mayor certeza y rapidez para detectar fallas y tomar los respectivos cursos de acción, permiten alcanzar tasas de disminución de entre 20 y 50 % en los períodos de mantenimiento. Esto se traduce, a su vez, en una baja de entre 5 a 10 % en los costos generales del proceso.

Aumento de la eficiencia: Los datos obtenidos a partir del análisis de causa raíz de una contingencia, mejoran la eficiencia general de la organización. Se reduce el mantenimiento innecesario, se extiende la vida útil de los activos y se descubren las fallas antes de que afecten a la infraestructura productiva.

Generar nuevas fuentes de ingresos: Los fabricantes de maquinarias tienen, a su vez, la opción de monetizar el mantenimiento predictivo industrial. Puede ser, por ejemplo, mediante servicios digitales para sus clientes, basados en el análisis online continuo de datos. Estos pueden incluir cuadros de mando de mantenimiento predictivo, programas de mantenimiento optimizados, o apoyo de personal técnico en terreno, antes de que las piezas necesiten ser reemplazadas, entre otras opciones. 

Mayor satisfacción de clientes: Las modernas redes de conexión digital permitirían enviar a los clientes, alertas automatizadas cuando sea necesario sustituir alguna pieza crítica; o bien, para sugerir servicios de mantenimiento oportunos. Ello aumentaría el grado de satisfacción y proporcionaría mayor medida de previsibilidad.

Nuevas ventajas competitivas: El mantenimiento predictivo refuerza la marca de una empresa y el valor para sus clientes, permitiéndole diferenciarse de su competencia y obtener un beneficio continuo, para su mejor posicionamiento en el mercado.

FACTORES CLAVE

Para que todo programa de mantenimiento predictivo sea exitoso, también requiere equilibrar el presupuesto, las metas y recursos disponibles, con las prioridades de cada negocio, y los requerimientos técnicos necesarios para llevarlo a buen término.

En tal sentido, se deben cumplir tres pasos imprescindibles para que se adecue apropiadamente a las características de cada organización:

Paso 1: ¿Qué inversiones son más beneficiosas para elaborar un programa de mantenimiento predictivo?

Se recomienda enfocar los esfuerzos sólo en aquellos activos vitales que presentan mayor riesgo de falla. Para tomar esta decisión se debe considerar el nivel de importancia crítica de cada uno de ellos. Esto implica practicar un “análisis de criticidad”, que califica los activos a partir del riesgo que representan para la empresa en áreas vitales como seguridad, producción, medioambiente, impacto en el negocio y calidad, entre otras. 

Por ejemplo, se podría definir como crítico a un Data Center bancario, cuya falla interrumpiría de inmediato la actividad de la empresa (generando alto impacto para el core de negocio); en lugar de un grupo electrógeno secundario, que sólo opera como un respaldo (de menor impacto inmediato en el negocio), que puede ser reparado con menos presión temporal.

Al mismo tiempo, es necesaria una adecuada comprensión de los “modos de fallo”. Sin ella no es posible determinar con precisión el tipo de tecnología de mantenimiento predictivo más apropiada para detectar un problema, o para definir la frecuencia con la cual se debe examinar una máquina.

En tal sentido, lo más apropiado es aplicar primero el programa de mantenimiento predictivo al conjunto principal; es decir, al 20% por ciento de equipo más crítico. Posteriormente, y cuando la “salud” de esos activos haya mejorado, se trabaja con el siguiente 20% crítico; y así sucesivamente, hasta cubrir, al menos, 85% de los activos.

Paso 2: Establecer el presupuesto necesario para elaborar el programa de mantenimiento predictivo

Poner en marcha un programa de mantenimiento predictivo pueden ser complejo desde el punto de vista financiero, en especial durante sus etapas preliminares. Por ello, hay que justificarlo a partir de la obtención de ganancias sustanciales que permitan la realización de nuevas inversiones posteriores continuas.  

También es necesario superar la emocionalidad que suele reiterarse en la toma de decisiones gerenciales, al momento de aplicar programas de mantenimiento predictivo. En especial, si el presupuesto es limitado. Por ejemplo, si una máquina falla, no hay que correr a realizar análisis de vibraciones a toda la infraestructura. Será más eficiente tomar decisiones racionales, de acuerdo al nivel crítico de cada activo, y sus correspondientes modos de fallo. 

Lo ideal es comenzar con un mapeo de los distintos modos de fallo y, a partir de ellos, determinar qué tecnologías disponibles en el mercado identificarán el mayor número de episodios críticos y cuáles son sus respectivos valores. De este modo se podrán implementar las acciones que mejor se equilibren con los costos de aplicación, incluyendo adquisición de material y entrenamiento de personal.

Paso 3: ¿De qué forma se debería elegir la tecnología predictiva más apropiada?

Para abordar este punto hay que orientar las inversiones en tecnología de acuerdo con tres criterios básicos:

– Efectividad de la tecnología, para que el proceso de mantenimiento predictivo se aplique en activos de todo tipo.

– Facilidad de implementación, para que el hardware, software, o técnica implementados, tengan amplio grado de aceptación al interior de la organización.

En este punto hay que considerar que no hay tecnologías “mejores que otras”, sino con capacidades diferentes. Por ejemplo, una planta con gran cantidad de motores, tal vez quiera centrarse en la vibración y la termografía; mientras que otra, que utiliza cajas de engranajes y ejes de transmisión, preferirá orientarse más al análisis del flujo de aceite, y la termografía.

Lo importante, en todos estos casos, es considerar siempre tanto la naturaleza de los activos, como su función y nivel crítico. A partir de ello, se podrá optar por las herramientas más apropiadas para cada actividad específica, ya sea el análisis de vibración, la prueba de motor, o el ultrasonido, según corresponda. La clave es decidir de acuerdo con lo más conveniente y pertinente para la empresa, en términos de certeza y rapidez de diagnóstico-acción.

– Formación del personal Es una consideración muy relevante, pues algunas tecnologías de monitorización de estado pueden desplegarse en forma relativamente rápida, y con mínimos niveles de gasto y entrenamiento. Pero otras, en cambio, requieren de inversiones significativas, en equipo y entrenamiento de personal.

Llegados a este punto, la decisión deberá, una vez más, equilibrar las necesidades de la empresa, con su nivel presupuestario y el grado crítico diferenciado de sus activos.

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Sobre el autor

Francisco Gonzalez

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