¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo, también conocido como mantenimiento basado en las condiciones, implica la supervisión del rendimiento y la supervisión de la condición del equipo durante las operaciones regulares para reducir las posibilidades de avería. Los fabricantes comenzaron a utilizar el mantenimiento predictivo en los años noventa.

El objetivo principal del mantenimiento predictivo es predecir fallas en los equipos en función de ciertos parámetros y factores. Una vez pronosticado, los fabricantes toman las medidas necesarias para evitar esta falla con mantenimiento correctivo o programado.

Diagrama de mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo no puede existir sin el monitoreo de condición. Las máquinas realizan un seguimiento continuo en condiciones reales de trabajo para garantizar la optimización de los activos. Al igual que con cualquier estrategia de mantenimiento, el mantenimiento predictivo tiene los siguientes objetivos:

  • Reducir la ocurrencia de averías y maximizar el tiempo de actividad de los activos al mejorar la confiabilidad de los activos.
  • Optimizar los costos operativos al reducir el trabajo de mantenimiento.
  • Mejorar los presupuestos de mantenimiento reduciendo los costos de mantenimiento y maximizando el tiempo de producción.

Tecnologías de mantenimiento predictivo

No existe una tecnología singular que abarque todo el mantenimiento predictivo. Sin embargo, existen numerosos dispositivos y técnicas de monitoreo de condición que los fabricantes utilizan para predecir fallas de manera efectiva y generar señales de alerta cuando se necesita mantenimiento.

Termografía por infrarrojos

La termografía por infrarrojos es una tecnología de prueba no intrusiva que se usa ampliamente en el mantenimiento predictivo. Con las cámaras infrarrojas, el personal de mantenimiento puede detectar temperaturas superiores a las normales en los equipos. Los componentes que están desgastados o tienen circuitos que funcionan mal tienden a calentarse; esto se muestra como un punto de calor en una imagen térmica. Las inspecciones infrarrojas pueden encontrar estos puntos críticos desde el principio y reparar equipos, lo que reduce las posibilidades de problemas mayores. El infrarrojo es una tecnología versátil que se puede utilizar en una amplia variedad de maquinaria y proyectos de infraestructura.

Monitoreo acústico

Con el monitoreo acústico, el personal de mantenimiento puede detectar los sonidos de emisión de gases, líquidos o fugas de vacío en los equipos a nivel sónico y ultrasónico. La tecnología ultrasónica tiene muchas más aplicaciones que la sónica y puede ser más costosa; sin embargo, es una tecnología mucho más confiable para maquinaria. Por supuesto, estas tecnologías complementan la mejor herramienta de los técnicos: sus oídos. Las tecnologías sónicas y ultrasónicas pueden complementar la escucha regular para detectar mejor por qué una caja de cambios suena mal o dónde podría estar una posible fuga.

Análisis de vibraciones

El análisis de vibraciones se utiliza para equipos rotativos de alta velocidad. Un técnico utiliza dispositivos portátiles o sensores en tiempo real en el equipo para monitorear el funcionamiento del equipo. Cuando una máquina funciona al máximo, emite un ritmo vibratorio específico. Cuando los componentes comienzan a desgastarse, la vibración cambia y surge un nuevo patrón. Con un monitoreo constante, un técnico capacitado puede hacer coincidir las lecturas del patrón de vibración con las posibilidades de falla conocidas y resolver un problema antes.

El análisis de vibraciones puede detectar desalineaciones, ejes fuera de forma, elementos desequilibrados, componentes mecánicos sueltos y problemas del motor. Los técnicos deben estar bien capacitados para el trabajo, ya que predecir el análisis de vibraciones es complicado. El principal obstáculo para el análisis de vibraciones es su costo prohibitivo.

Análisis de aceite

El análisis de aceite es una herramienta eficaz en el mantenimiento predictivo. Al verificar las condiciones del aceite, los técnicos pueden establecer la presencia de contaminantes. El análisis de aceite determina la viscosidad, el agua, el conteo de partículas y establece el número de ácido o base. El principal beneficio del análisis de aceite es que los resultados de las pruebas iniciales sirven como referencia para cualquier maquinaria nueva y mantenimiento.

Otras tecnologías de mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo emplea varias otras técnicas, como el análisis de la condición del motor, el análisis de corrientes parásitas y más. El análisis de la condición del motor describe las condiciones de funcionamiento de los motores. El análisis de corrientes de Foucault detecta cambios en el espesor de la pared del tubo. Otras tecnologías que ayudan al mantenimiento predictivo son las inspecciones con boroscopio, los sistemas de administración de mantenimiento computarizados, la integración de datos y el monitoreo de condiciones. Elegir el adecuado para su organización es fundamental para el éxito.

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¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?

Estos son los pasos para iniciar un programa de mantenimiento predictivo:

  1. Analice el historial de su equipo y la necesidad de un programa de mantenimiento predictivo
  2. Revise todos los registros sobre tiempo de inactividad, fallas de equipos, pérdidas de producción y energía, multas reglamentarias y niveles de seguridad en el lugar de trabajo
  3. Genere conciencia entre las principales partes interesadas sobre la necesidad de un mantenimiento predictivo y consiga la aceptación de los equipos de operaciones y mantenimiento
  4. Evaluar el inventario de equipos y evaluar el estado del equipo
  5. Elegir el equipo a incluir en la implementación inicial del programa
  6. Crear registros detallados de sistemas individuales y sus componentes
  7. Evaluar cualquier protocolo de mantenimiento preventivo o predictivo preexistente
  8. Establecer la frecuencia y la programación del programa de mantenimiento predictivo
  9. Defina los roles del personal en todas las etapas y evalúe las necesidades de recursos
  10. Organizar el programa e integrarlo con los sistemas de programación
  11. Crear un sistema de gestión de mantenimiento computarizado (CMMS)

Los elementos principales de un programa de mantenimiento predictivo son los diagnósticos basados en condiciones que utilizan fórmulas predictivas y el Internet de las cosas:

Sensores de monitoreo de condición

Los sensores que monitorean la maquinaria y brindan datos en tiempo real son una parte esencial del mantenimiento predictivo. Los técnicos pueden evaluar los datos de los sensores para determinar la eficiencia de una máquina y su desgaste en tiempo real. Estos sensores hacen lo que los humanos no han podido hacer: realizar un seguimiento de las necesidades de mantenimiento desde el interior del equipo sin interrumpir las operaciones. Muchos parámetros definen la función del sensor y varían según la máquina. Los parámetros suelen hacer uso de análisis de vibraciones, análisis de ruido y temperatura, análisis de presión y nivel de aceite, e incluso corrientes eléctricas y corrosión para definir funciones.

Internet de las cosas (IoT)

Estos sensores recopilan una gran cantidad de datos y, combinados con el Internet de las cosas, estos datos se pueden recopilar y compartir. El mantenimiento predictivo depende en gran medida de varios sensores que conectan los activos a un sistema de almacenamiento de información centralizado. Los concentradores funcionan con conectividad de red de área local inalámbrica o utilizan tecnología en la nube.

Desde este espacio centralizado, los activos pueden comunicarse, trabajar en conjunto, analizar datos y recomendar cualquier curso de acción. Esta capacidad de intercambiar información es lo que hace que el mantenimiento predictivo sea eficiente.

Fórmulas predictivas

Con las fórmulas predictivas, el mantenimiento predictivo da un paso más y se convierte en algo más que un cuidado basado en la condición. Los algoritmos predictivos analizan los datos recopilados e identifican tendencias que informan cuándo un activo requerirá reparaciones, servicio o reemplazo. Estos algoritmos se basan en reglas predeterminadas que comparan constantemente el comportamiento actual de un activo con su comportamiento esperado. Cualquier desviación es un indicador de posible deterioro. Los técnicos pueden intervenir en este punto y evitar averías masivas.

Beneficios del mantenimiento predictivo

Hay varios beneficios del mantenimiento predictivo:

Costos de mantenimiento reducidos

El mantenimiento predictivo puede reducir los costos de las operaciones de mantenimiento. Esto es especialmente importante cuando las organizaciones tienen que invertir en costos de mano de obra, mantenimiento, repuestos, herramientas y equipos necesarios en caso de fallas importantes.

Menos fallas de máquinas

Hay mucha investigación sobre cómo reducir las fallas de las máquinas. El monitoreo regular de la máquina y el sistema puede reducir las posibilidades de fallas inesperadas a gran escala. Después de dos años de implementar un programa de mantenimiento predictivo, la frecuencia y la naturaleza de las fallas de las máquinas a menudo disminuyen.

Reducción del tiempo de inactividad

Con el mantenimiento predictivo, la reparación de equipos lleva menos tiempo. Monitorear y analizar regularmente las condiciones de la máquina ayuda al personal de mantenimiento a localizar componentes defectuosos en todas las máquinas y resolver problemas rápidamente. Esto reduce el tiempo de inactividad y, en muchos casos, lo evita por completo.

Reducción de almacenamiento

A menudo, las empresas tienen que hacer frente a grandes inversiones en acciones de varias partes, lo que puede bloquear el capital. Si las piezas no se usan lo suficientemente pronto, su calidad se deteriora y pueden desperdiciarse. En lugar de mantener un gran stock de piezas con anticipación, pedir piezas solo cuando se necesitan puede reducir los costos de almacenamiento.

Mayor vida útil de la maquinaria

La detección de problemas en la maquinaria (antes de que se conviertan en fallas catastróficas) puede aumentar la vida útil de la maquinaria. Tener un programa de mantenimiento predictivo basado en la condición asegura que el equipo nunca alcance la etapa de daño severo. La mayor vida útil de los equipos asegura un mejor retorno de la inversión para la organización.

Estimaciones de tiempo medio entre fallas

Un beneficio adicional del mantenimiento predictivo es poder estimar el tiempo medio entre fallas (MTBF). Esto se refiere al marco de tiempo más rentable para reemplazar la maquinaria. Algunas empresas tienden a utilizar un equipo con todas sus fallas y múltiples reparaciones, con la idea equivocada de que un equipo nuevo es una inversión costosa. Poder reemplazar la maquinaria al final de su vida, evita altos costos de mantenimiento por maquinaria desgastada.

Producción incrementada

Los programas de mantenimiento predictivo basados en condiciones deben estar respaldados por sistemas de procesos sólidos, lo que aumenta la eficiencia del programa. Un programa predictivo integral que incluya el monitoreo de parámetros puede mejorar la eficiencia operativa y, a su vez, mejorar los números de producción.

Mayor seguridad del operador

Con el mantenimiento predictivo, se pueden implementar señales de alerta temprana para evitar lesiones por maquinaria defectuosa. Muchos proveedores de seguros reconocen y ofrecen beneficios a los fabricantes que utilizan un programa de mantenimiento predictivo basado en condiciones. La implementación de este programa puede reducir los costos del seguro sin comprometer la cobertura.

Verificación de reparaciones

Mientras soluciona un problema, una reparación puede comprometer otras partes de una máquina. Mediante el análisis de vibraciones, un equipo de mantenimiento puede detectar cualquier comportamiento anormal después de una reparación. Con el mantenimiento predictivo, las empresas pueden analizar datos para planificar y organizar paradas de mantenimiento programadas, aprovechando al máximo el tiempo de inactividad de la máquina.

Aumento de beneficios

La gestión de mantenimiento predictivo mejora las operaciones de fabricación y las plantas de procesamiento. Un sistema de gestión basado en la condición vale más que el costo del programa. Con técnicas de mantenimiento predictivo, las empresas pueden reducir los costos operativos anuales y reducir los riesgos.

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Desafíos del mantenimiento predictivo

Un programa de mantenimiento predictivo mejora la longevidad de los equipos y reduce (o previene por completo) el tiempo de inactividad que puede causar errores o retrasos en la red comercial. Una vez implementados correctamente, los sistemas de mantenimiento predictivo ayudan a las máquinas a anticipar una amplia gama de posibles fallas.

En las primeras etapas de implementación, puede ser difícil vincular la automatización del programa con la maquinaria existente y los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP). Sin embargo, con los rápidos avances tecnológicos, la mayoría de estos desafíos ya no son un problema. Es posible una comunicación fluida entre la maquinaria, los sensores, los dispositivos conectados y los empleados, lo que hace que el sistema sea más eficiente. Las interfaces visuales han reducido la distancia entre el hombre y la máquina. Estas interfaces toman la forma de paneles de visualización de datos o alertas de flujo de trabajo y pueden ser elementos de acción, activar alarmas o una amplia gama de informes.

Con la nueva tecnología, los gerentes de mantenimiento pueden garantizar que los sensores de IoT recopilen datos confiables en tiempo real. Los datos de calidad marcan la diferencia en la eficacia de un programa de mantenimiento predictivo.

El futuro del mantenimiento predictivo

Puede haber algunos obstáculos para la implementación del programa de mantenimiento predictivo; sin embargo, sigue siendo una parte integral del mantenimiento. Todos los fabricantes que aborden con éxito los problemas de integración y automaticen los procesos pueden obtener una importante ventaja monetaria y competitiva. Todos los fabricantes que deseen seguir siendo relevantes y funcionales en el futuro deben adoptar prácticas de mantenimiento predictivo.