¿Qué es el mantenimiento predictivo y por qué es importante?

Las instalaciones de hoy son más complejas que nunca, con conexiones de datos, hardware integrado y varios sistemas automatizados. Las plataformas de gestión de activos y sitios de hoy en día también tienen herramientas de análisis de datos complejas que permiten el uso de metodologías avanzadas de mantenimiento de equipos. En los últimos años, el mantenimiento predictivo (PdM) ha recibido una atención renovada a medida que las herramientas y tecnologías de monitoreo se han vuelto más poderosas. Una encuesta reciente realizada por PwC encontró que el 95 % de los encuestados informó que PdM mejoró al menos un factor importante de valor de mantenimiento, y el 60 % informó haber visto una clara mejora en el tiempo de actividad del equipo.

El concepto de mantenimiento predictivo, también llamado mantenimiento basado en condiciones, existe desde hace décadas como una forma de detectar problemas en los equipos antes de que ocurran. Este marco utiliza mediciones históricas y en tiempo real que representan un conjunto de datos cuantitativos verdaderos. En esta publicación, exploraremos qué implica el mantenimiento predictivo, cómo se implementa y por qué es una solución de gestión de activos importante para muchas empresas. Un programa de mantenimiento predictivo puede complementar otras formas de mantenimiento, como el preventivo y el correctivo, para brindar una vista alternativa para optimizar los parámetros operativos.

Componentes críticos del mantenimiento predictivo

Una de las características principales que diferencian el mantenimiento predictivo de otras formas de cuidado de equipos es el uso de hardware de monitoreo. Varios componentes de monitoreo, como etiquetas de gestión de activos de instalaciones, etiquetas LDAR y etiquetas de trampas de vapor, y otras etiquetas de activos o herramientas de monitoreo, se adjuntan a cada equipo y se conectan a un sistema de software centralizado como Enterprise Asset Management (EAM) o Sistema de Gestión de Mantenimiento Computarizado (CMMS). Esto permite a los usuarios ver datos de mantenimiento importantes y controlar el rendimiento de los componentes individuales y los sistemas principales.

El monitoreo se puede realizar con hardware continuo (en línea), periódico o remoto. Al conectar este hardware a un equipo, es posible medir una serie de parámetros diferentes para evaluar y predecir el rendimiento. Algunas de las medidas más útiles son:

• Análisis de vibraciones
• Imágenes térmicas
• Inspección de defectos
• Monitorización acústica
• Análisis de aceite
• Análisis infrarrojo

La calidad de estas entradas de datos es fundamental, y es importante revisar periódicamente el rendimiento de estos componentes, así como el equipo subyacente. A menudo se utilizan tecnologías adicionales, como dispositivos de inteligencia artificial (IA) e Internet de las cosas (IoT), para mejorar la calidad de la recopilación y el análisis de datos.

Cómo funciona el mantenimiento predictivo

La mejor forma de que una empresa adopte prácticas de mantenimiento predictivo es crear un programa formal. Esto facilita que todos los empleados relevantes entiendan cómo se tomarán las decisiones importantes sobre el equipo. Dado que el mantenimiento predictivo requiere la recopilación y el análisis de datos constantes, un programa también ayudará a garantizar una asignación adecuada de recursos y presupuesto. La forma más fácil de explicar cómo funciona un programa de mantenimiento predictivo es revisar algunos de los pasos clave:

1. Revise el historial y las necesidades del equipo
2. Configurar captura de datos y sensores remotos
3. Supervise los parámetros clave del equipo
4. Realizar análisis de datos y modelos predictivos
5. Definir parámetros establecidos para la generación de órdenes de trabajo
6. Optimizar métricas e informes

El objetivo del programa general es crear un marco de gestión de mantenimiento que mejore la toma de decisiones y prolongue la vida útil del equipo. Al igual que con todas las formas de mantenimiento, se requiere una planificación de acción cuidadosa para encontrar el equilibrio adecuado entre el trabajo predictivo, preventivo y correctivo. El análisis de tendencias es una función importante del mantenimiento predictivo que debe entenderse cuidadosamente al diseñar sus procedimientos y flujos de trabajo.

La importancia de los programas de mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo puede ser especialmente útil para monitorear equipos cuya reparación es costosa, compleja o vulnerable a una falla potencialmente catastrófica. Algunos ejemplos son los aviones y las plantas de energía nuclear. El mantenimiento predictivo puede ser una tarea costosa y también requiere habilidades altamente especializadas para ejecutarlo correctamente. Esto puede ser una barrera para algunas empresas, por lo que es una buena idea estimar cuidadosamente el ROI potencial de un programa de mantenimiento predictivo antes de la implementación.

Cuando se implementa correctamente, el mantenimiento predictivo puede reducir el tiempo de mantenimiento y maximizar la cantidad de horas operativas productivas para el equipo. También puede ser posible ahorrar costos asociados con repuestos y consumibles al maximizar la vida útil operativa de estos componentes. Las empresas deben realizar una evaluación exhaustiva de las necesidades y una proyección financiera antes de proceder con un programa formal de mantenimiento predictivo.

Los avances en computación en la nube, IA y hardware integrado que utilizan dispositivos IoT han hecho que el mantenimiento predictivo sea una herramienta poderosa para los ingenieros de instalaciones y los administradores de sitios. Con la capacidad de monitorear equipos en tiempo real y tomar decisiones basadas en datos, estas prácticas pueden ahorrar costos significativos cuando se aplican en las situaciones adecuadas. El mantenimiento adecuado de los equipos y la gestión de activos requieren un enfoque integral que equilibre las fortalezas y debilidades de muchas formas diferentes de técnicas de mantenimiento y control.