La industria 4.0 ha revolucionado el sector de la fabricación ofreciendo a las empresas la posibilidad de implementar la comunicación máquina a máquina (M2M) o máquina a humano (M2H), así como tecnologías analíticas para predecir los fallos antes de que ocurran. En este contexto de transformación digital, los algoritmos predictivos favorecidos por la nueva generación de GMAO son cada vez más sofisticados y fiables. Las estrategias de mantenimiento predictivo han permitido facilitar considerablemente la gestión y el mantenimiento de los activos de la empresa, optimizando el tiempo de trabajo de los técnicos y mejorando la vida útil de los equipos.
¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?
El objetivo del mantenimiento predictivo (PdM) es anticipar la ocurrencia de un fallo en un equipo, basándose en los datos relativos a su estado. El mantenimiento predictivo también incluye actividades de mantenimiento regular, con la menor frecuencia posible, para evitar que se produzcan fallos.
Los algoritmos de mantenimiento predictivo se basan en datos proporcionados por diversas herramientas de monitorización, como el análisis de vibraciones o el análisis de aceite. La diferencia entre el estado esperado del activo y su deterioro progresivo permite identificar tendencias y anticipar así las intervenciones de mantenimiento.
Además, el PdM supervisa el estado y el rendimiento de los equipos durante el funcionamiento normal para reducir las interrupciones debidas a las operaciones diarias.
La herramienta analítica «Big Data» de la aplicación Mobility Work le ayuda a tomar las mejores decisiones gracias a indicadores personalizables.
Herramientas de monitorización del estado de los equipamientos
La elección de la mejor técnica de monitorización de equipos depende de las necesidades de la empresa, así como del tipo de máquinas utilizadas. La herramienta elegida debe ser extremadamente eficaz, pero también proporcionar suficiente tiempo de aviso para futuras operaciones de mantenimiento.
A continuación está una breve descripción general de las herramientas de monitorización de equipos que se utilizan con mayor frecuencia para el PdM:
- Los análisis de vibraciones se utilizan principalmente para detectar desalineaciones, desequilibrios, aflojamientos mecánicos o desgaste de una bomba o motor.
- La termografía infrarroja permite identificar las diferencias de temperatura en las transmisiones, cajas de cambios, rodamientos, etc.
- El análisis del aceite se utiliza para determinar el estado de un lubricante y su posible contaminación, dependiendo del número y tamaño de las partículas de un equipo.
- El análisis ultrasónico se utiliza para detectar fugas en tubos y tanques, fallas mecánicas en piezas en movimiento y fallas en equipos eléctricos.
- El análisis de corriente mide la corriente y el voltaje de la electricidad que alimenta un motor eléctrico.
Existen otras técnicas para monitorizar el estado de los equipos, incluso los impulsos de choque, el análisis de fluidos, la evolución del rendimiento, la estereofotografía y los ensayos de materiales no destructivos (ultrasonidos, corrientes inducidas, inspecciones endoscópicas).
Mantenimiento predictivo y Mobility Work
Se puede considerar el PdM como una característica esencial de la solución de gestión de mantenimiento, o considerar la GMAO como una herramienta esencial en un programa de mantenimiento predictivo. Cualquiera que sea su punto de vista, es cierta que cuando se combinan, el PdM y la solución de gestión de mantenimientoofrecen toda una serie de ventajas innegables.
Gracias al almacenamiento y el análisis de los datos de monitorización de los equipos, Mobility Work permite a los usuarios definir los límites de los valores aceptables para cada activo. De este modo, se puede generar automáticamente órdenes de trabajo o notificaciones si las lecturas se desvían de los valores predefinidos.
Además, Mobility Work permite analizar todos los datos anteriores, recogidos a través de intervenciones de mantenimiento, informes e informaciones relativas a las piezas de repuesto, con el fin de establecer tendencias fiables y contribuir al análisis del ciclo de vida del activo. Con esta información, la solución de gestión de mantenimiento ayuda a predecir las intervenciones o sustituciones a realizar.
Para saber más sobre la integración de los datos de monitorización en la solución de gestión de mantenimiento, no dude en leer nuestro artículo: PdM y GMAO: ¿Cómo obtener mejores resultados?
¿Cómo implementar un programa de mantenimiento predictivo?
En primer lugar, antes de establecer un programa de PdM, es necesario comprender su funcionamiento básico y su relación con el tipo de equipo al que se aplica. Una vez adquiridos los conceptos básicos del PdM, se debe planificar una estrategia. El siguiente paso es elegir el método de monitoreo más efectivo y adquirir el equipo necesario (por ejemplo, sensores). Por último, los datos se integran en su GMAO: es esencial que cualquier tarea o actividad de mantenimiento realizada sea identificada e introducida en la GMAO, de lo contrario, es imposible una monitorización precisa.
Si ha seguido todos estos pasos correctamente, podrá limitar todo el trabajo correctivo y planificar cada actividad de mantenimiento. Esto le permite ajustar los recursos en función de las necesidades y reducir los costes mediante una gestión sencilla de las actividades.
Cabe señalar también que la aplicación de una estrategia de PdM podría ir acompañada de algunos problemas ocasionales. Planifique su tiempo de trabajo en consecuencia y dé a su equipo la oportunidad de intercambiar ideas para evitarlos en el futuro.
Finalmente, para entender los problemas relacionados con la implementación del mantenimiento predictivo en su empresa, se recomienda medir algunos KPIs previamente identificados.
Relevancia del PdM
La cuestión de la relevancia de este tipo de mantenimiento surge al identificar a qué tipos de equipos se debe aplicar el programa de PdM. Generalmente, se trata de máquinas con una función operativa crítica que, a través de un control regular, permiten detectar de forma eficaz y económica los modos de fallo.
Ventajas y desventajas del PdM
Los costes iniciales generados por la implementación de un programa de mantenimiento predictivo son bastante altos: es esencial contar con equipamientos de monitorización y un equipo experimentado capaz de interpretar correctamente todos los datos. Sin embargo, los beneficios del PdM superan muchos las consideraciones financieras. Si un programa de PdM se ha implementado correctamente y está operando de manera efectiva, resultará en los siguientes ahorros:
- Reducción del tiempo dedicado al mantenimiento de los equipos; el mantenimiento sólo se realiza cuando el activo lo necesita.
- Reducción de las horas de producción pérdidas debido a que el mantenimiento predictivo se realiza cuando el equipo está en funcionamiento.
- Reducción del coste de las piezas de repuesto.
Más allá de estas ventajas, una buena estrategia de PdM puede ayudar a reorganizar toda la empresa. La fiabilidad debe ser considerada como el núcleo del concepto de PdM, y ayuda a reducir el tiempo de inactividad y a aumentar la productividad a medida que las máquinas siguen funcionando.
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El PdM se está convirtiendo en la próxima estrategia de mantenimiento esencial para el éxito del negocio. Sus beneficios a largo plazo permiten lograr mejoras significativas en la fiabilidad de los equipos y estimular el control de costes. Gracias a una nueva generación de GMAO como Mobility Work, el mantenimiento predictivo se convertirá rápidamente en su herramienta de mantenimiento más potente.
