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El avance de la tecnología y el internet de las cosas ha ayudado a empresas e industria a implementar un nuevo enfoque de mantenimiento que les permite incrementar el rendimiento y disponibilidad de sus equipos. Estamos hablando sobre Mantenimiento predictivo
¿Qué es el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo (PdM) es una forma de mantenimiento que rastrea y monitorea la condición y el rendimiento del equipo durante su funcionamiento normal. Al hacerlo, los gerentes y técnicos de mantenimiento pueden identificar posibles defectos y corregirlos. Esto da como resultado una probabilidad reducida de falla del equipo y evita paros no planificados.
Al igual que el mantenimiento preventivo (PM), el mantenimiento predictivo es una estrategia proactiva que tiene como objetivo eliminar las averías de los activos. Pero, a diferencia del mantenimiento preventivo, el PdM intenta predecir, a través de monitoreo continuo, cuándo el equipo podría fallar utilizando dispositivos y sensores con tecnología IoT. Esto reduce la frecuencia de mantenimientos preventivos y evita costosos mantenimientos reactivos.
¿Cuál es el panorama del mantenimiento predictivo hoy?
En 2016, el mantenimiento dominante era preventivo y basado en tiempo, en lugar de predictivo y basado en las condiciones reales del equipo. Muchas empresas realizaban acciones de mantenimiento a intervalos regulares y frecuentes para reducir la probabilidad de fallas costosas.
En la actualidad, el cambio del mantenimiento preventivo al mantenimiento basado en condiciones y predictivo (en algunos casos ya prescriptivo) está en pleno apogeo, impulsado por los avances en sensores, ciencia de datos, tecnologías de inteligencia artificial y una disminución en los costos de infraestructura de IoT.
Los proyectos de mantenimiento predictivo de hoy muestran que, en muchas industrias, la visión de cero paros no programados podría ser una meta alcanzable.
¿Cuáles son las ventajas del mantenimiento predictivo?
El proceso de monitorear y optimizar de manera eficiente el rendimiento de los equipos es fundamental para las empresas que dependen de sus activos para generar ingresos. Con el uso de varios dispositivos de IoT, esto se puede lograr con una estrategia de mantenimiento predictivo. Las ventajas del mantenimiento predictivo incluyen:
- Minimiza el tiempo de inactividad no planificado de los activos críticos
- Reduce el tiempo dedicado al mantenimiento
- Aumentar la vida útil de las máquinas y equipos, en algunos casos entre un 20% y un 40%.
- Reduce las averías de la máquina y los fallos inesperados.
- Minimiza los costos gastados en mano de obra, repuestos y equipos.
- Reduce el stock de repuestos debido a una mayor vida útil de los activos
- Mejora la seguridad en todo el lugar de trabajo para técnicos y operadores
¿Cuáles son las desventajas del mantenimiento predictivo?
Aunque el mantenimiento predictivo permite que las organizaciones con muchos activos logren un aumento en el tiempo de actividad de los activos y una reducción en los costos de mantenimiento, existen algunas desventajas que pueden disuadir a las empresas de esta estrategia. Las desventajas del mantenimiento predictivo incluyen:
- Planificación detallada y que requiere mucho tiempo para garantizar que este enfoque de mantenimiento se implemente en todas las instalaciones y detalle todos los activos.
- Adquirir el equipo de monitoreo de condición adecuado que puede resultar en altos costos iniciales
- Contratar personal calificado o capacitar a los equipos de mantenimiento, lo que puede resultar costoso
¿Cómo implementar un programa de mantenimiento predictivo eficaz?
Para un administrador de activos que desea realizar el cambio al mantenimiento predictivo, un buen lugar para comenzar es identificar cuáles de los activos de la planta son fundamentales para el tiempo de actividad. Para cada uno de estos activos, es necesario responder una serie de preguntas, que incluyen:
- ¿Cuáles son las formas en que este activo puede fallar?
- ¿Cuáles son las consecuencias de cada modo de falla?
- ¿Cómo se puede mitigar el riesgo de fallas?
- ¿Existen ya medios para detectar la aparición de fallas o es necesario instalar nuevos equipos?
Después de asegurar la aceptación de las partes interesadas, calcular su presupuesto, establecer sus KPI (indicadores clave de rendimiento) y decidir el tipo de equipos, monitores, sensores y software que necesita (desde basado en la nube y móvil hasta local), el proceso de implementación puede comenzar.
Comience a capacitar al personal
El uso de herramientas nuevas y avanzadas que requiere PdM significa que su equipo de mantenimiento deberá estar capacitado. Esto no solo significa asegurarse de que los operadores sepan cómo identificar las alertas en sus indicadores de mantenimiento, sino que también significa capacitar a sus técnicos e ingenieros sobre cómo mantener y reparar las herramientas de IoT.
Establezca indicadores base de condición
Una parte clave de la implementación del mantenimiento predictivo es definir sus indicadores base de mantenimiento. Con una estrategia de mantenimiento preventivo, el objetivo podría ser reparar una máquina después de 10,000 horas de uso. Mientras que, con un enfoque de mantenimiento predictivo, sus indicadores base involucrarían condiciones y desempeños en tiempo real. Por ejemplo, si una máquina está alanzando un nivel crítico de perdida de aislamiento dentro de la referencia que ha establecido, el mantenimiento deberá realizarse de inmediato.
Instale los dispositivos y sensores de IoT
Una vez que haya identificado los dispositivos y sensores de IoT que necesita para cumplir con sus indicadores base establecidos, es el momento de instalarlos. Puede ser un monitor de aislamiento, un sensor para detección de fallas en circuitos o un monitor de fallas a tierra.
Programar el mantenimiento
Una vez que su programa de mantenimiento predictivo esté en su lugar, es el momento de ejecutarlo. Una forma eficaz de comenzar su plan es ejecutar una prueba piloto en solo uno o dos de sus activos más importantes. Esto le ayuda a comprender cómo se recopilarán los datos y a solucionar cualquier problema. A medida que comienza a recopilar datos, puede comenzar a analizar el rendimiento de los activos y monitorear las condiciones de la máquina en tiempo real.
El monitoreo de condición se ha utilizado durante décadas para detectar problemas en activos individuales. Hoy, en un sistema holístico integrado, la correlación de datos de múltiples sistemas hace posible detectar una gama mucho más amplia de modos de falla.
Grupo ORS cuenta con soluciones de mantenimiento eléctrico predictivo que le ayudaran con la implementación efectiva de su programa. Contáctenos.
Referencias:
Predictive Maintenance Market: The Evolution from Niche Topic to High ROI Application
What Is Predictive Maintenance & How to Deploy an Effective PdM Program