Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo (PdM) es un tipo de mantenimiento basado en la condición que monitorea la condición de los activos a través de dispositivos sensores. Estos dispositivos sensores suministran datos en tiempo real, que luego se utilizan para predecir cuándo el activo requerirá mantenimiento y, por lo tanto, evitar fallas en el equipo.

El mantenimiento predictivo es el tipo de mantenimiento más avanzado disponible actualmente. Con el mantenimiento basado en el tiempo, las organizaciones corren el riesgo de realizar demasiado mantenimiento o no realizarlo lo suficiente. Y con el mantenimiento reactivo , el mantenimiento se realiza cuando es necesario, pero a costa del tiempo de inactividad no programado. El mantenimiento predictivo resuelve estos problemas. Con PdM, el mantenimiento solo se programa cuando se cumplen condiciones específicas y antes de que el activo se averíe.

Una breve historia del mantenimiento predictivo

Las organizaciones comenzaron a utilizar herramientas de mantenimiento predictivo a principios del siglo XXI. Para monitorear las condiciones de los activos, las organizaciones utilizaron un enfoque periódico o fuera de línea. Un estudio que documenta tres estudios de casos de PdM de 2001 afirma: “Las mediciones de vibración se toman periódicamente, una vez al mes en general, y la vibración se monitorea comparando las mediciones anteriores con las nuevas”.

Hoy en día, se utiliza un enfoque continuo o en línea para monitorear la condición de los activos. El monitoreo remoto también es posible conectando un dispositivo sensor IoT al software de mantenimiento. Cuando se cumplen condiciones específicas, se activa una orden de trabajo para una inspección .

Tipos de Mantenimiento Predictivo

Análisis de vibraciones

Velocidad de la máquina: alta | Tipo de máquina: Mecánica | Costo: Medio

Este es el tipo de análisis de referencia para el mantenimiento predictivo dentro de las plantas de fabricación con maquinaria de alta rotación. Debido a que ha existido por más tiempo que otros tipos de monitoreo de condición, es relativamente rentable. Además de detectar holguras como en el ejemplo anterior, el análisis de vibraciones también puede descubrir desequilibrios, desalineaciones y desgaste de rodamientos.

Análisis Acústico (Sonic)

Velocidad de la máquina: baja, alta | Tipo de máquina: Mecánica | Costo: Bajo

Este tipo de análisis requiere menos dinero para implementarse y se usa para maquinaria de baja y alta rotación. Es particularmente popular entre los técnicos de lubricación.

Según un artículo de Machinery Lubrication, “El análisis acústico es similar al análisis de vibraciones; sin embargo, su objetivo no es detectar las causas de las fallas de los equipos rotativos midiendo y monitoreando las vibraciones en frecuencias discretas y registrando datos para propósitos de tendencias.

En cambio, el análisis acústico de rodamientos está destinado al técnico de lubricación y se enfoca en medidas de lubricación proactivas”.

Análisis Acústico (Ultrasónico)

Velocidad de la máquina: baja, alta | Tipo de máquina: mecánica, eléctrica | Costo: Alto

Mientras que el análisis acústico sónico bordea la línea de mantenimiento proactivo y predictivo, el análisis acústico ultrasónico se utiliza únicamente para esfuerzos de mantenimiento predictivo. Y debido a que puede identificar sonidos relacionados con la fricción y el estrés de la máquina en el rango ultrasónico, se usa para equipos eléctricos que emiten sonidos más sutiles, así como para equipos mecánicos. Se argumenta que este tipo de análisis predice averías inminentes mejor que el análisis de vibración o aceite.

Análisis infrarrojo

Velocidad de la máquina: baja, alta | Tipo de máquina: mecánica, eléctrica | Costo: Bajo

Este tipo de análisis no depende de la velocidad de rotación o el volumen de un activo. Por lo tanto, es adecuado para muchos tipos diferentes de activos. Cuando la temperatura es un buen indicador de problemas potenciales, el análisis infrarrojo es la herramienta más rentable para el mantenimiento predictivo. A menudo se usa para identificar problemas relacionados con la refrigeración, el flujo de aire e incluso el estrés del motor.

¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?

El primer paso para practicar el mantenimiento predictivo es establecer líneas de base. Debe monitorear la línea de base condicional de un activo y recopilar datos antes de instalar sensores. De esa manera, cuando comienza a recopilar datos condicionales, hay un "control" para comparar cualquier anomalía. A partir de ahí, es simple: cada vez que un equipo funciona fuera de los parámetros normales, los sensores activan su protocolo de mantenimiento predictivo. Por lo general, se genera una orden de trabajo en su CMMS y se asigna a los técnicos para que puedan realizar las reparaciones necesarias para abordar la anomalía.

Cómo implementar el mantenimiento predictivo

En la mayoría de los casos, los casos de ROI se presentan a la gerencia antes de que se implemente el mantenimiento predictivo en el piso de la instalación. El personal de mantenimiento y los operadores de máquinas también reciben capacitación sobre cómo usar la tecnología PdM. Después de que esto sucede, comienza la verdadera implementación.

1. Establecer líneas de base

El equipo de mantenimiento establece límites de condiciones aceptables para los activos que tendrán sensores.

2. Instalar dispositivos de Internet de las cosas (IoT)

Luego, el sensor relevante se fija al activo. Por ejemplo, un medidor de vibraciones se conecta a un activo mecánico con engranajes y un sensor de temperatura se conecta a una caldera.

3. Conectar dispositivos al software

El dispositivo IoT está conectado a un CMMS o panel remoto donde se recopilan y analizan los datos.

4. Programar mantenimiento

Las inspecciones son activadas automáticamente por un CMMS cuando se excede el límite de condición o la persona que supervisa el tablero programa la inspección manualmente.

Ejemplo de mantenimiento predictivo

Un motor de bomba centrífuga en una planta de preparación de carbón es un activo vital para las operaciones diarias. Para evitar el tiempo de inactividad no programado, el equipo de mantenimiento decide utilizar tecnología de mantenimiento predictivo. Debido a que el motor de la bomba es una gran pieza de equipo mecánico que realiza fuertes rotaciones, la elección obvia es monitorear las vibraciones con medidores de vibraciones.

El equipo conecta un medidor de vibraciones cerca del cojinete interno de la bomba y establece una medición de referencia normal, visualizada a través de un gráfico de forma de onda (abajo, a la izquierda). Unos meses más tarde, el medidor de vibraciones identifica un pico en la aceleración (abajo, a la derecha). El equipo de mantenimiento revisa estos nuevos datos de forma remota y programa una inspección. El técnico que realiza la inspección encuentra un cojinete de bolas suelto y lo repara.

En el futuro, el equipo conecta el medidor de vibraciones a su CMMS. Ahora, cuando se identifica el mismo pico, se pronostica una falla en el cojinete de bolas y se activa automáticamente una orden de trabajo para realizar la reparación.

Nota: Este ejemplo está inspirado en un caso de uso real documentado en este estudio .

Los beneficios y el retorno de la inversión del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo sirve para mejorar su programa de mantenimiento y confiabilidad mediante el uso de tecnología y mejores prácticas para optimizar los procesos y aumentar la productividad. Algunos de los principales beneficios del mantenimiento predictivo son:

• Aumentar el tiempo de actividad de los activos en un 30 % y reducir las fallas inesperadas en un 55 %.
• Optimización de los costos de mantenimiento a través de la reducción de los costos de mano de obra, equipo e inventario.
• Mejora de la seguridad.

Según un documento del Departamento de Energía de EE. UU., “un programa de mantenimiento predictivo bien orquestado prácticamente eliminará las fallas catastróficas de los equipos”. En comparación con un programa de mantenimiento preventivo , los ahorros en costos son entre un 8 y un 12 por ciento más altos; y en comparación con un programa de mantenimiento reactivo, los ahorros de costos oscilan entre el 30 y el 40 por ciento.

Otros números declarados por el Departamento de Energía incluyen:

• Retorno de la inversión: 10 veces
• Reducción de costes de mantenimiento: 25% a 30%
• Eliminación de averías: 70% a 75%
• Reducción del tiempo de inactividad: 35% a 45%
• Incremento en la producción: 20% a 25%

Conclusión

El mantenimiento predictivo no es para todas las organizaciones, especialmente aquellas que aún tienen que implementar actividades de mantenimiento planificadas. Pero para las organizaciones más grandes que han superado a los PM tradicionales y tienen un presupuesto adicional, el mantenimiento predictivo puede proporcionar un ROI que convierte al departamento de mantenimiento en una fuente de ahorro de costos y mayores ganancias.