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Mejorar el mantenimiento en la fabricación.

El universo digital duplica su tamaño cada dos años, y se prevé que crezca de 4,4 billones de gigabytes en 2013 a 44 billones en 2020. Las empresas son responsables de alrededor del 85 % de los datos almacenados en este universo digital, según EMC Digital Universe.

Las plantas de fabricación son solo un tipo de empresa que contribuye a esta producción de datos, recopilando datos de procesos para monitorear el estado de la maquinaria. Los ingenieros de planta pueden aprovechar al máximo estos datos y asegurarse de que su programa de mantenimiento beneficie a su planta, según Claudia Jarret, gerente de EE. UU. del proveedor de piezas de automatización EU Automation.

Los fabricantes, que se enfrentan a la presión constante de mantenerse al día con la demanda de los clientes sin dejar de ser flexibles, son muy conscientes de la amenaza del tiempo de inactividad de la planta, explicó Jarret. Causado por una multitud de factores, incluida la falla de la máquina, el tiempo de inactividad puede costar a los fabricantes hasta $260,000 por hora, según la firma de analistas Aberdeen Research.

Por lo tanto, el mantenimiento preventivo, donde el equipo se mantiene antes de que se rompa, es esencial, en lugar del mantenimiento reactivo, que se centra en reparar el equipo después de una avería.

Pero para aquellos en industrias de alto volumen y bajo margen, como alimentos y bebidas o fabricación de piezas de automóviles, el mantenimiento preventivo puede verse erróneamente como inalcanzable, debido a los altos costos iniciales percibidos.

Prevención

Afortunadamente, los días de esperar a que un sistema falle debido a motores sobrecalentados o fugas en los sistemas de transferencia de calor, por ejemplo, quedaron atrás, dijo Jarret. Los gerentes de planta ahora planifican inspecciones periódicas, actualizaciones y resolución de problemas para evitar averías. Estos sencillos pasos son una forma de llevar a cabo el mantenimiento preventivo.

Pero a medida que las tecnologías de la Industria 4.0, como el monitoreo de condiciones, se vuelven más accesibles, existen métodos aún más inteligentes, más precisos y que consumen menos tiempo.

Muchas plantas de fabricación ahora utilizan el mantenimiento predictivo, una forma sofisticada de mantenimiento preventivo, para establecer qué tan bien está funcionando el equipo y predecir con precisión las fallas antes de que ocurran. Esto no solo reduce el riesgo de que el tiempo de inactividad provoque averías, sino que también puede significar que las piezas de repuesto necesarias se pueden pedir y están en stock en caso de fallas en el equipo.

Además, monitorear la salud del equipo puede permitir ajustes graduales, donde previamente se habría requerido una gran revisión para realizar mejoras. Las alteraciones pueden mejorar la eficiencia de los procesos y, en última instancia, reducir los costos mediante la eliminación de elementos ineficientes y aumentar la vida útil del equipo mediante el mantenimiento o el reemplazo de las piezas desgastadas.

Por dónde empezar

El primer paso que debe tomar un gerente de planta al implementar cualquier programa de mantenimiento preventivo es recopilar la mayor cantidad de datos posible, aconsejó Jarret. Esto debe incluir una estimación precisa del costo real del tiempo de inactividad para la planta en cuestión. La recopilación de datos recopilados por sensores inteligentes, cifras de ventas y sistemas actualizados debería permitirle tener en cuenta la pérdida de ventas, el producto desperdiciado y el costo de las reparaciones de emergencia, que pueden proporcionar una cifra de referencia útil.

Usando su experiencia en la planta, los ingenieros de mantenimiento también deben involucrarse para producir un plan ideal para la planta, incluidas las áreas que creen que requerirán mayores niveles de mantenimiento, como equipos más antiguos o maquinaria que es inherentemente propensa a averías, como motores, turbinas. u otras piezas móviles.

Este plan se puede usar junto con el presupuesto para producir un plan de mantenimiento realista, incluido el nivel de mantenimiento preventivo que se puede emplear. Para algunos fabricantes, esto significará revisiones periódicas del equipo, como una vez al mes para una sección de la planta o diariamente para maquinaria más volátil.

Datos

Si el verdadero mantenimiento predictivo es el objetivo, los sensores recopilan datos como la temperatura, la presión y la vibración y se integrarán, almacenarán y analizarán continuamente. La siguiente pregunta para los fabricantes es cómo aprovechar al máximo estos valiosos pero grandes conjuntos de datos.

Una vez que se han recopilado los datos, el siguiente paso para aprovechar al máximo su potencial es comenzar el análisis. Una opción popular para el análisis de datos es un servicio de análisis en la nube. Aquí, los datos sin procesar se transmiten a la nube, donde se pueden almacenar y analizar en busca de tendencias que puedan predecir un evento, incluido un desglose. Muchos servicios también incorporan un sistema de alerta y se pueden enviar avisos de averías inminentes a través de un portal web, una aplicación, un correo electrónico o un mensaje de texto al personal pertinente.

Otros fabricantes, quizás preocupados por la ciberseguridad, la estabilidad a largo plazo de los datos almacenados en la nube o el retraso entre la recopilación y el análisis de datos, analizarán los datos sin procesar internamente. Aunque esto a menudo requiere muchos más recursos, brinda a los gerentes de planta un control total sobre sus datos.

Obsolescencia

Independientemente del sistema que se implemente, el mantenimiento predictivo se puede utilizar para gestionar la obsolescencia, además de reducir el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia del proceso.

Esto significa que las piezas se pueden pedir en el momento correcto para adaptarse al programa de mantenimiento. Tradicionalmente, los fabricantes tendrían que mantener un stock de piezas que pueden necesitar reemplazo, lo que ocupa un espacio valioso en el piso de la planta que, en cambio, podría usarse para operaciones. Las piezas de repuesto también pueden ser voluminosas y producir un peligro para la salud y la seguridad, incluidos peligros de tropiezo o incendio, si se almacenan en el piso de la planta.

En cambio, los fabricantes pueden optar por pedir piezas de repuesto solo cuando sea necesario, maximizando el espacio y los recursos que tienen disponibles. Con proveedores como EU Automation capaces de enviar piezas obsoletas a todo el mundo en 24 horas, ahora no hay necesidad de almacenar piezas en el sitio o sufrir largos períodos de inactividad esperando que lleguen.

Cuando se emplea el mantenimiento predictivo, los datos recopilados también se pueden usar para otros fines, como aumentar la eficiencia del proceso y garantizar que las piezas de repuesto se soliciten con tiempo suficiente. La recopilación y el análisis adecuados de estos datos son esenciales para maximizar su potencial, y esto será cada vez más importante cada año a medida que aumente la cantidad de datos.


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