La historia del mantenimiento predictivo | Sentido

“No se puede arreglar algo que no está roto” solía ser la filosofía del Mantenimiento Reactivo tradicional, hace muchos años. Solo se solicitó ayuda una vez que una máquina había fallado por completo.

Completar informes, ubicar u ordenar piezas de repuesto y reunir la experiencia de mantenimiento requerida, a menudo generaba demoras y tiempos de inactividad innecesarios, así como costos de horas extra.

Los plazos de entrega y, en consecuencia, los plazos de entrega se fueron por la ventana.

Planificación en torno al fracaso

El pensamiento se actualizó en la década de 1980, con la popularidad de las técnicas de fabricación japonesas, incluido Just in Time (JIT), donde la nueva idea era realizar un mantenimiento preventivo programado o planificado. Este concepto se perfeccionó aún más con la introducción del Mantenimiento Productivo Total, utilizado en la Manufactura Esbelta, donde se planificó el mantenimiento para mantener el equipo en condiciones de funcionamiento en todo momento.

La implementación exitosa significó menos averías y menos tiempo de inactividad, lo que se tradujo en un uso más eficaz de la mano de obra, una mayor vida útil de la máquina y una mayor seguridad en el lugar de trabajo.

Estos beneficios obvios mejoraron la productividad general, pero la planificación del mantenimiento implicó la asimilación de información de los fabricantes de equipos, ingenieros y operadores experimentados durante un largo período de tiempo.

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¿Cómo podría alguien estar seguro de que el mantenimiento se programó en el momento óptimo?

Predicción de fallas

La optimización del tiempo de mantenimiento se ha logrado a través del mantenimiento predictivo, mediante la introducción del monitoreo de condiciones.

Con esta metodología, los datos de ciertos indicadores críticos se utilizan para demostrar cuándo el equipo muestra un rendimiento reducido o está a punto de fallar. Sirve como un sistema de alerta temprana, dando tiempo para planificar la contingencia, reduciendo las pérdidas por retrasos en el mantenimiento.

El éxito de Condition Monitoring depende de obtener información relevante y de calidad de estos componentes críticos a tiempo, analizándola y evaluándola rápidamente, antes de actuar rápidamente para implementar los hallazgos.

En las fábricas tradicionales, se dispone de información limitada de los sistemas de control industrial, lo que a menudo requiere más procesamiento y formulación en informes antes de que los expertos puedan interpretar los resultados.

Ahora al alcance de tu mano

Con la llegada de Industry 4.0 y Smart Factory, todos los datos posibles necesarios para automatizar el análisis del estado del equipo pueden estar disponibles. La digitalización significa que los datos en tiempo real pueden recopilarse de múltiples fuentes en toda la planta y almacenarse de una manera fácilmente accesible.

Esto permite aplicar análisis avanzados, rápida y fácilmente, proporcionando una evaluación casi instantánea de la situación y destacando cualquier anomalía. El procesamiento en la nube hace que esta información esté disponible en toda la organización, lo que les permite agrupar las mejores prácticas y responder rápidamente.

La capacidad de autodiagnosticar fallas se amplía aún más con la adición de Prognostics. Los datos recopilados de las máquinas y los activos construyen un modelo de operación que, cuando se analiza, proporciona una indicación anticipada de cuándo fallará una máquina, identificando su vida útil restante (RUL).

Esta anticipación de los requisitos de mantenimiento permite una operación más ágil, con un horizonte de tiempo bien entendido, lo que permite tomar decisiones y acciones que prevendrán o limitarán las pérdidas debido al tiempo de inactividad no planificado.

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