Una guía completa para el mantenimiento predictivo

Tabla de Contenidos

Para cualquier persona relacionada con la industria manufacturera, la palabra «mantenimiento» es muy familiar. La diferencia entre el mantenimiento preventivo y el mantenimiento predictivo radica en los métodos utilizados, la cantidad de tiempo requerido para una tarea y la precisión de la programación. El mantenimiento predictivo (PdM) pertenece a la misma familia que el mantenimiento preventivo. Ambos son tipos proactivos de mantenimiento, lo que significa que se trabaja en un activo antes de que le suceda algo malo.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es una estrategia de mantenimiento que utiliza herramientas y técnicas de monitoreo de condiciones para rastrear el desempeño del equipo, durante un período de funcionamiento normal, a fin de detectar posibles defectos y corregirlos antes de que se transformen en problemas.

El mantenimiento predictivo tiene como objetivo:

• Reducir el número de averías inesperadas y maximizar el tiempo de actividad de los activos.

• Reducir los costos operativos optimizando el tiempo dedicado al trabajo de mantenimiento.

Las predicciones se basan en el estado del equipo, que se evalúa constantemente en función de los datos recopilados a través de diversas inspecciones. El mantenimiento predictivo puede mejorar los resultados reduciendo los costos de mantenimiento a largo plazo.

El mantenimiento predictivo se basa en el intercambio de información, lo que permite a los técnicos de mantenimiento dar sentido a lo que está sucediendo en las máquinas e identificar cualquier activo que pueda necesitar atención o reparación.

¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo utiliza equipos de monitoreo de condición para evaluar el desempeño de un activo en tiempo real. Al combinar diagnósticos basados ​​en condiciones con fórmulas predictivas y con un poco de ayuda del Internet de las Cosas (IoT), PdM crea una herramienta precisa para recopilar y analizar datos de activos. Estos datos permiten identificar las áreas que necesitan o necesitarán atención.

Implementar el mantenimiento predictivo es fácil. Estos son los pasos:

• Identificar a los activos críticos

• Establecer una base de datos

• Analizar modos de fallas

• Instalar dispositivos de Internet de las cosas (IoT)

• Conectar dispositivos al software

• Establecer un calendario de mantenimiento

Herramientas de mantenimiento predictivo

Hay tres tipos de herramientas de mantenimiento predictivo, que son los sensores, las herramientas de análisis y monitoreo y las herramientas de programación. Estas herramientas pueden ser empleadas por tus propios técnicos de mantenimiento o mediante el empleo de un tercero especializado que puede acudir de forma regular para realizar el seguimiento.

Los sensores siempre han sido una parte importante de cualquier plan de mantenimiento porque permiten monitorear los cambios y hacer ajustes para evitar que pequeños problemas se conviertan en problemas mayores.

Tener diferentes sensores para monitorear diversos tipos de métricas puede ser esencial para comprender mejor los procesos y puede ayudarte a prevenir fallas tempranas.

Una parte importante de este campo incluye sensores de IoT para monitorear cambios clave en componentes y equipos. Al utilizar la tecnología IoT, los diferentes sensores pueden recopilar y compartir datos. La mantención predictiva depende en gran medida de estos sensores para conectar los activos a un sistema central que almacena la información recopilada.

Sensores que permiten análisis de vibraciones, sónicos y ultrasónicos

Los sensores proporcionan información a los sistemas conectados a ellos. Una vez calibrado, un sistema puede detectar y registrar cualquier vibración inusual que pueda ocurrir debido a una serie de factores.

Junto con los sensores, el software puede acceder a una serie de fuentes de datos diferentes en tiempo real, que luego pueden predecir fallas de activos o problemas de calidad. Estas soluciones utilizan análisis predictivos para detectar anomalías y patrones de falla, determinando dónde es probable que ocurran problemas o fallas.

Sensores de imagen térmica

El calor excesivo es una sentencia de muerte para muchas máquinas y es una de las principales preocupaciones de mantenimiento de las empresas de telecomunicaciones. Las imágenes térmicas utilizan imágenes infrarrojas para controlar las temperaturas de manera que cualquier anomalía se haga evidente rápidamente. Al igual que con otros monitores sensibles a los cambios, estos sensores activan sistemas de programación, que luego llevarían a que se tomaran automáticamente las medidas adecuadas para evitar fallas en los componentes.

Sensores de aceite y lubricante

Este sensor mide de forma eficaz los componentes de los aceites. Las señales de medición se pueden transmitir en línea a un sistema de monitorización que está en la web a través de LAN, WLAN o interfaces del sensor. Las principales ventajas de utilizar este tipo de sensores son el acceso a condiciones de lubricación en circunstancias extremas y maquinaria no accesible para establecer un buen mantenimiento predictivo y proactivo y poder detectar etapas tempranas de degradación del aceite lubricante. Todos estos beneficios conducirán a ahorros significativos en los costos operativos y de mantenimiento.

Herramientas de monitorización y análisis industrial

La analítica industrial es una parte integral de la «cuarta revolución industrial», que es la fusión entre las prácticas industriales tradicionales, la tecnología digital y las mejoras de TI. Estos avances incluyen análisis de datos, aprendizaje automático y avances en conectividad a través de Internet de la Cosas. Esto significa que un mayor número de decisiones y acciones comienzan a basarse en datos medibles. Los datos recopilados previamente se analizan mediante algoritmos predictivos, que identifican tendencias con el objetivo de detectar cuándo un activo requerirá reparación, servicio o reemplazo.

Herramientas de planificación y programación de mantenimiento

Estas herramientas nos permiten asignar trabajo con el clic de un botón. Gracias a las soluciones de programación, el tiempo y los recursos de tu empresa podrían utilizarse de manera más eficiente.

Las herramientas de programación te ayudarán con las siguientes tareas:

-Asignación de recursos y programación de actividades y tareas.

-Optimización de cronogramas de producción de forma proactiva.

-Aplicación de contramedidas mucho antes cuando sea necesario, aumentando los cambios para equilibrar cualquier problema que pueda surgir.

-Detección de cuellos de botella en diversos departamentos e implementación de prácticas que puedan solucionar los problemas.

¿Cómo implementar el mantenimiento predictivo?

La estrategia de mantenimiento predictivo utiliza datos de herramientas de mantenimiento predictivo para impulsar las decisiones de gestión de activos. Conocer el estado de maquinaria compleja permite a los gerentes tomar mejores decisiones.

La pregunta que podría tener es ¿cómo se implementa un plan de mantenimiento predictivo? En primer lugar, debes saber qué problema (s) estás tratando de solucionar. Luego, debe evaluar su estado actual o crear una base de datos sobre el rendimiento de la máquina. Para ello, puedes utilizar tus propios estándares, estándares OEE u otros estándares de la industria.

En segundo lugar, debes examinar los datos históricos en busca de patrones de comportamiento y ver qué métricas indican que hay un problema. Finalmente, una vez que esté utilizando estos patrones y los datos, debes implementar un proceso para actualizar y revisar continuamente los datos para asegurarse de que reflejen el estado actual de tu equipo. La piedra angular para implementar una estrategia de mantenimiento predictivo eficaz es obtener datos precisos. Seleccionar la plataforma adecuada para analizar los datos es otro paso relevante. Con una plataforma de este tipo en su lugar, la imagen del mecánico llevando su caja de herramientas hacia un lugar con poco o ningún conocimiento de lo que encontrarán puede ser reemplazada por la imagen de un equipo enfocado que tiene pautas de flujo de trabajo basadas en información recogida en tiempo real. El mantenimiento predictivo elimina el tiempo innecesario dedicado a buscar la causa del problema, lo que hace que este proceso sea mucho más eficiente.

Beneficios del mantenimiento predictivo

Invertir en herramientas de mantenimiento predictivo dará como resultado beneficios tangibles para tu empresa, como los que se enumeran a continuación.

Reducción de los costos de mantenimiento

Al poder predecir y evitar fallas en los equipos, las empresas pueden ahorrar dinero. En industrias con uso intensivo de activos, la mejora de la planificación del mantenimiento puede generar grandes ahorros. El mantenimiento predictivo basado en IoT te permite programar sistemáticamente la rutina óptima de mantenimiento e inspección para evitar tiempos de inactividad no planificados y esfuerzos innecesarios.

Reducción del tiempo de avería

Cada industria tiene una tasa promedio de avería de la máquina, generalmente expresada en términos de porcentaje. Al introducir una respuesta más enfocada a la falla del equipo, esos números de averías se pueden reducir, ahorrando dinero para toda la operación a través de una mayor eficiencia y manteniendo una producción de alta calidad.

Optimización de la productividad

El mantenimiento predictivo reduce la cantidad de tiempo necesario para la reparación y la frecuencia de reparación por fallas críticas del equipo. El número de averías disminuye, las condiciones de la fábrica mejoran drásticamente, lo que lconduce a una reducción de las lesiones de los trabajadores. Todos estos factores ayudan a incrementar la productividad.

Aumento de los ingresos

El mantenimiento preventivo exitoso tendrá un impacto positivo en sus ingresos. No solo tendrá un efecto positivo en su eventual beneficio neto, sino también en el retorno de la inversión (ROI).

En un estudio completo realizado por McKinsey en 2015, investigadores descubrieron las siguientes mejoras debido al mantenimiento preventivo.

• Reducción del 10 al 40% en los costos de mantenimiento.

• Reducción del 10-20% de residuos.

• 10-50% de nuevas oportunidades de mejora descubiertas.

Proteger activos

El mantenimiento predictivo tiene como objetivo reducir la probabilidad de fallas y, como resultado, evitar costosos tiempos de inactividad y menores costos de mantenimiento. Esto permite monitorear, mantener y optimizar los activos para una mejor disponibilidad, utilización y rendimiento. Puede implementarse monitoreando la condición y desempeño del equipo durante su operación normal y usando tecnología de sensores y software de sistema de gestión de mantenimiento computarizado (CMMS).

Optimización de la seguridad y de los plazos

El mantenimiento predictivo de activos permite a las empresas anticipar y abordar posibles riesgos de seguridad y predecir problemas potenciales antes de que afecten a los trabajadores. Pueden tomar las medidas adecuadas para disminuir los riesgos de seguridad mediante el análisis de datos de múltiples fuentes, junto con los datos generados a partir de dispositivos y sensores de IoT. Al analizar los datos durante largos períodos de tiempo, puede identificar condiciones potencialmente peligrosas y estimar su impacto en las condiciones de trabajo.

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Sobre el autor

Sandra Melo
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