Mantenimiento proactivo: convierta el tiempo de inactividad en tiempo productivo y proteja sus beneficios

Los fabricantes llevan mucho tiempo lidiando con fallos de equipos. Si bien pueden ser inevitables, los fallos de equipos no deberían causar tiempos de inactividad graves, mermar los beneficios ni hacer que los fabricantes superen sus presupuestos. Estos suelen ser los peores escenarios y las razones por las que los fallos de equipos deben evitarse.

Estos desafíos se ven agravados por las complejas instalaciones manufactureras actuales, que consisten en redes de datos, hardware integrado y una multitud de sistemas automatizados. Como resultado, la mayoría de los fabricantes no cuentan con metodologías de mantenimiento suficientes. De hecho, un informe de Infraspeak indica que el 93 % de las empresas considera que sus procesos de mantenimiento no son muy eficientes.

Esto pone de relieve la falta de programas de mantenimiento efectivos en el ámbito manufacturero, dejando las plantas inseguras, menos competitivas y mucho menos rentables.

Afortunadamente, el mantenimiento predictivo ofrece una solución.

Predecir el futuro

El mantenimiento predictivo es una forma de predecir todos los posibles escenarios de fallo de hardware, identificando cuándo se requiere mantenimiento y alertando al personal de mantenimiento cuando es necesario, así como proporcionando soluciones preventivas.

Cualquiera que opere dentro del ecosistema manufacturero entenderá que los fallos y averías ocurren día tras día. La intención del mantenimiento predictivo no es solo prevenir o reducir estas averías, sino ayudar a las plantas manufactureras a alcanzar altos estándares de eficiencia y entregar productos de calidad en el proceso.

Un programa de mantenimiento predictivo puede reducir los fallos inesperados hasta en un 90 %, casi eliminando las averías. El primer paso para lograrlo es asegurar que su estrategia de mantenimiento siga las mejores prácticas. Por ejemplo, los gerentes de planta deben programar inspecciones regulares, actualizaciones y resolución de problemas para evitar averías, formando una base sólida sobre la que construir un programa de manufactura predictiva.

Detectar el peligro

Para realizar manufactura predictiva de manera efectiva, el gerente de planta debe recopilar la mayor cantidad de datos posible. Esto es crucial al implementar cualquier estrategia de mantenimiento preventivo, ya que cuantos más datos estén disponibles para analizar, más precisas serán las predicciones de averías.

Un punto de partida sería utilizar sensores inteligentes. Los sensores inteligentes, junto con algoritmos de aprendizaje automático, ayudan a detectar anomalías en máquinas industriales. Además, con algoritmos mejor entrenados, el software puede predecir con precisión cuándo las máquinas corren riesgo de fallo.

Por ejemplo, los sensores inteligentes que recopilan datos en entornos IoT industriales pueden rastrear la temperatura, identificando componentes desgastados como circuitos eléctricos defectuosos. Asimismo, sensores inteligentes especializados pueden realizar análisis de vibración en un componente particular, identificando casos de desalineación, ejes doblados u otros problemas de motores. A medida que la tecnología avanza, los sensores inteligentes pueden monitorizar más parámetros, ofreciendo una imagen cada vez más precisa del estado de una máquina.

A partir de estos datos, los fabricantes pueden realizar un análisis de los activos críticos para establecer modos de fallo. En este caso, el foco está en la frecuencia de fallos, la gravedad del fallo de la máquina y la dificultad para identificar el fallo.

Al conectar dispositivos de monitorización de condición a un GMAO (CMMS), los gerentes de planta pueden configurar alertas para informar al personal de mantenimiento de cualquier fallo o anomalía en el equipo. Esto brinda la oportunidad de planificar el mantenimiento programado cuando se necesiten reemplazar piezas, eliminando la posibilidad de que ocurra una avería grave.

Por ejemplo, la tecnología de sensores puede integrarse con varios productos diferentes de potencia de fluidos de bajo nivel —desde conectores, mangueras y tuberías hasta bombas, motores, actuadores y filtros. Algunos de los datos de diagnóstico generados desde válvulas de control podrían ser vitales para solucionar problemas de potencia.

En el tiempo productivo

Una encuesta reciente de PricewaterhouseCoopers reveló que el 95 % de los encuestados informó que el mantenimiento predictivo mejoró al menos un factor clave de valor de mantenimiento, con un 60 % viendo una clara mejora en el tiempo de actividad del equipo.

Sin embargo, para que los gerentes de planta vean este éxito en su instalación, el uso de sensores para recopilar información sobre el equipo es un componente crítico requerido. Las máquinas recientes suelen venir con diferentes opciones para adquisición de datos en tiempo real, pero los equipos heredados también pueden equiparse con sensores complementarios económicos. El mantenimiento predictivo puede ser una herramienta vital al tratar con activos envejecidos, que requieren una planificación cuidadosa para obtener repuestos obsoletos.

Aquí es donde los consultores expertos en proveedores de piezas de automatización, como EU Automation, pueden ayudar a conseguir piezas y asistir a quienes están en su viaje de mantenimiento predictivo. Ya sea que los operadores de planta busquen sensores inteligentes para comenzar su viaje de mantenimiento predictivo, o piezas de repuesto para realizar mantenimiento correctivo en máquinas heredadas, desarrollar una relación con un proveedor de piezas confiable es esencial.

Si bien cierto grado de fallo de equipo es inevitable, no debería causar tiempo de inactividad no programado y mala calidad de activos. Esto cuesta a las industrias manufactureras y de procesos miles de millones cada año. En su lugar, un plan de mantenimiento predictivo completo y efectivo ayudará a prevenir y reducir significativamente el tiempo de inactividad, aumentando simultáneamente la rentabilidad de una planta mediante un mayor tiempo de actividad.