Integrando Mantenimiento Productivo Total con IoT Industrial para Eficiencia Óptima de Fabricación

A medida que la Industria 4.0 continúa madurando en empresas manufactureras globalmente, muchos asumen que las nuevas tecnologías reemplazarán metodologías antiguas para impulsar mejoras continuas en eficiencia y producción. Y aunque ese puede ser el caso para algunas aplicaciones, también es cierto que estas nuevas tecnologías pueden complementar prácticas existentes.

Una metodología que se alinea excepcionalmente bien con las ofertas de valor de aplicaciones de IoT Industrial es la de Mantenimiento Productivo Total (TPM). Construida sobre la base 5S popularizada por la metodología lean, el Mantenimiento Productivo Total es un modelo de mantenimiento que ayuda a aliviar el tiempo de inactividad y mejorar la producción. En este modelo, el tiempo de inactividad para mantenimiento se incluye en la fabricación como parte de la programación de fabricación. Operadores y técnicos, aquellos más familiarizados con el equipo, reciben responsabilidad por ciertos aspectos de mantenimiento regular y preventivo como parte de sus responsabilidades.

Ocho Pilares del TPM

El Mantenimiento Productivo Total tiene como objetivo mejorar la productividad, eficiencia y seguridad mientras construye una cultura que incluye mantenimiento básico en procedimientos operativos estándar para personal de línea. Esto consiste en ocho pilares de actividad:

• Mantenimiento Autónomo: Los operadores monitorean la condición de sus estaciones de trabajo.
• Mejora de Procesos y Máquinas: Líderes y operadores recopilan información y priorizan tareas de mantenimiento.
• Mantenimiento Preventivo: Los operadores realizan tareas básicas de mantenimiento preventivo.
• Gestión Temprana de Equipos: Líderes y operadores evalúan proactivamente nuevos componentes e informan sobre registros de mantenimiento usando gestión temprana de equipos.
• Gestión de Calidad de Procesos: Ideas de mejora de calidad emanan de responsabilidades compartidas de operación y mantenimiento.
• Trabajo Administrativo: Resultados basados en datos se comparten con líderes y operadores.
• Educación y Capacitación: La mejora continua conduce a educación continua de operadores y líderes.
• Seguridad: El rendimiento mejorado del equipo proporciona un entorno operativo más seguro.

Alineando TPM con IoT Industrial

Entonces, ¿cómo se alinea el Mantenimiento Productivo Total con las ofertas de valor del IoT Industrial? En lugar de ser una metodología en conflicto con nueva tecnología, es fácil ver que programas como el Mantenimiento Productivo Total están casi hechos a medida para IIoT. Una plataforma IIoT fuerte y completa ofrecerá varias cosas:

• Primero, ofrecerá dispositivos en forma de sensores, sensores de temperatura, sensores de desgaste y otro equipo que puede adaptarse a cualquier máquina sin importar su edad. Esto lleva todos los equipos dentro de una fábrica al ecosistema de recopilación completa de datos. Este ecosistema incluye dispositivos perimetrales de última generación para simplificar la conectividad IoT a través de tecnologías ethernet, Wi-Fi y celular. Conectar directamente a PLCs de equipos permite que incluso equipos heredados más antiguos se alineen para captura de datos.
• Segundo, una plataforma IIoT ofrecerá visualización completa de la fábrica. Muchos han oído hablar de la "Fábrica Oculta", donde la eficiencia y mayor productividad esperan ser desbloqueadas. Esta eficiencia se realiza a través de visualización de datos en tiempo real y al alcance de operadores, técnicos, líderes y gerentes que la necesitan. Se estima que la visualización sola puede aumentar la eficiencia en hasta un 20 %. Esta visualización es capturada por paneles intuitivos, dinámicos y personalizables que muestran datos de producción y condiciones de equipos. Estas mismas vistas de panel están disponibles a través de tabletas, teléfonos y otros dispositivos portátiles, permitiendo la toma de decisiones en el punto de necesidad.

• Tercero, una plataforma IIoT debería permitir monitoreo completo de condiciones de máquinas y aconsejar una acción a tomar. Este monitoreo se hace a través de recopilación de analítica de datos. A medida que se recopilan datos de rendimiento de máquinas, pueden usarse para analizar tendencias históricas, entender el rendimiento en tiempo real y enviar notificaciones para que se tome acción.

En MachineMetrics, el objetivo de los datos es proporcionarle visualización y análisis en tiempo real que se alinea completamente con los tres puntos anteriores. Y los datos son lo que hace a MachineMetrics tan bueno en lo que hacemos. MachineMetrics ayuda a los clientes a mejorar su Efectividad General del Equipo (OEE) y eficiencia de fabricación e identificar cuellos de botella en producción impulsando valor a través de analítica. Esta mejora impulsa valor a través del uso de analítica en toda la operación.

Beneficios del TPM

Un impulsor clave del Mantenimiento Productivo Total es que usa la herramienta de metodología Lean de 5S. Al crear un entorno donde el lugar de trabajo está altamente organizado y procedimientos estandarizados, seguridad, calidad, moral, mantenimiento y otros factores clave de rendimiento son impactados.

• Menos averías: No solo los operadores son responsables de monitorear la condición de sus equipos, sino que también están empoderados para realizar reparaciones de mantenimiento autónomo que tradicionalmente estaban reservadas para técnicos de mantenimiento. Basándose en otro pilar del Mantenimiento Productivo Total, como el equipo es evaluado proactivamente por personal de mantenimiento y operadores, hay más espíritu de colaboración y una comprensión más profunda de las funciones diarias y problemas potenciales que el equipo encontrará. Estos esfuerzos combinados resultan en la capacidad de desarrollar mantenimiento predictivo que resulta en menos averías.
• Un lugar de trabajo más seguro: Otros pilares del Mantenimiento Productivo Total trabajan juntos para crear un lugar de trabajo más seguro. Como la seguridad se hace prioridad en toda la instalación, la conciencia de peligros potenciales de seguridad se intensifica. Esta conciencia continúa en la educación y capacitación, donde pueden incorporarse orgánicamente en cualquier esfuerzo de mejora continua, convirtiéndose así en parte de la cultura.
• Mejor rendimiento general: A medida que el Mantenimiento Productivo Total comienza a impactar los esfuerzos de mantenimiento y reducir averías, la moral aumenta positivamente y la colaboración crea un entorno de equipo. La educación y capacitación y un enfoque en mantenimiento de calidad contribuyen a esto. La eficiencia general de la operación mejora significativamente. El Mantenimiento Productivo Total puede medirse usando cálculos de Efectividad General del Equipo (OEE) para establecer métricas que muestren el éxito y mejora de los esfuerzos. Equipos y procesos con bajo rendimiento son identificados rápidamente y empujados al equipo para consideración usando principios de TPM.

Cómo Implementar Mantenimiento Productivo Total (TPM)

El TPM usa las herramientas de metodología Lean de 5S y a menudo puede ser parte de una implementación Lean. También puede usarse para el despliegue de IIoT y monitoreo de fábrica. Ambos requieren un compromiso para emprender el Mantenimiento Productivo Total como un proceso de mejora cuyo objetivo es incorporarse en la cultura de la empresa. Hay cinco pasos básicos para la implementación de TPM.

Paso 1: Identificar un Área Piloto

Un área piloto da al equipo de TPM algo para usar como campo de pruebas. Construye aceptación (buy-in) de los empleados y les permite ver los beneficios en acción. La aceptación se alcanza más fácil si el equipo de implementación incluye miembros de personal de muchos roles y niveles jerárquicos diferentes.

La elección de un área piloto, por supuesto, incluirá equipos específicos. Un truco exitoso es encontrar una mejora obvia e inmediata para obtener una "victoria del equipo". Esta victoria no valida completamente el proceso, sino que construye confianza sobre el éxito. También hace más fácil para los empleados ver el camino para áreas más desafiantes de mejora.

Otra forma de elegir el equipo para mejora es seleccionar un cuello de botella. Este cuello de botella puede involucrar varias piezas de equipo y puede resultar en algo de tiempo de inactividad inicial. Pero al enfocarse en un área donde la producción "siempre" se atasca, los beneficios podrían ser mayores.

La forma final de seleccionar una máquina piloto es enfocarse en el equipo que siempre parece tener el mayor tiempo de inactividad por mantenimiento. Puede ser una máquina heredada o una con menos horas de operación y capacitación. Pero es el dolor de cabeza que todos disfrutarán resolviendo.

Paso 2: Restaurar el Equipo a Condición Operativa Óptima

Altamente anclado en 5S está la restauración de la efectividad del equipo a su condición operativa óptima. Antes de un programa TPM, operadores, técnicos y personal de mantenimiento pueden haber creado años de "soluciones alternativas" para abordar problemas reales y percibidos. Al desplegar la herramienta 5S en el equipo mismo, se devuelve a condición pico.

Pasos para facilitar este proceso incluyen fotos de antes y después. También requiere remover herramientas, equipos y suministros excesivos no requeridos para operación diaria.

Organizar herramientas en cajas de sombras o arneses desplegables y limpiar el área alrededor de la máquina también son importantes. Y a partir de esto, se deben agregar registros formales 5S con un paso de auditoría agregado a los SOPs de producción para asegurar que el esfuerzo permanezca en vigor con el tiempo.

Paso 3: Medir OEE

La Efectividad General del Equipo (OEE) es una gran herramienta para establecer una métrica de rendimiento y establecer objetivos para mejoras. El OEE no es una sola métrica. Puede calcularse con fórmulas para medir calidad, rendimiento o disponibilidad.

Los objetivos establecidos del equipo TPM determinarán cuál, o qué combinación, de métricas usar.

El seguimiento de OEE es una gran forma de establecer insights basados en datos que pueden ayudar a informar a gerentes y tomadores de decisiones sobre objetivos futuros para proyectos de automatización de fábrica y despliegues IIoT. Permite a las empresas hacer benchmarking y ver el progreso del TPM a medida que las métricas se desarrollan con el tiempo. Y ayuda al equipo a ver en qué trabajar a continuación para mayor mejora.

Debido a que el tiempo de inactividad no planificado es el factor más grande en baja eficiencia, se recomienda un intervalo de dos a cuatro semanas para obtener una imagen clara de las condiciones e issues del equipo. También ayuda a construir consenso para categorías de tiempo de inactividad para ser usadas en futura automatización en monitoreo de producción.

Paso 4: Abordar/Reducir Pérdidas Mayores

Con una cantidad confiable de puntos de datos a lo largo del tiempo para paradas no planificadas, el equipo puede comenzar a trabajar en mejoras. El área más obvia para abordar es la mayor fuente de tiempo de inactividad no planificado en la lista de categorías.

Aquí, otras herramientas Lean y Six Sigma pueden usarse, como diagramas de espina de pescado, gráficos de Pareto, etc.

El análisis de causa raíz debería ser un componente vital de las consideraciones. Al analizar a través de observación, evidencia física y fotográfica, e historial de producción y comparar esos hallazgos con causas posibles, se puede determinar la causa raíz del problema.

Después de hacer cambios, monitoree y registre los resultados. Puede ser requerido ejecutar el proceso de nuevo si los resultados no funcionan.

Sin embargo, también es aceptable ejecutar el proceso de nuevo para intentar alcanzar niveles de mejora más altos para cambios que sí funcionaron.

Paso 5: Implementar Mantenimiento Planificado

Una vez que el cambio ha sido validado como efectivo, puede incorporarse al plan de mantenimiento proactivo.

Este mantenimiento puede incluir monitoreo de calor y temperatura para equipos donde la causa raíz identificó fallo por calor. O podría involucrar análisis de vibración para máquinas que fueron sujetas a alto estrés o fuerzas de cizallamiento.

También es en esta etapa donde se debe establecer el intervalo de mantenimiento. Este intervalo debería basarse en tiempo de operación en lugar de fechas de calendario.

Y se deben mantener registros y gráficos para identificar intervalos realistas para reemplazar proactivamente piezas de desgaste o establecer tasas de fallo predichas. Estos procedimientos, una vez maduros, también pueden agregarse a un programa de software de monitoreo de producción IIoT más tarde para optimizar el sistema aún más.

Avanzando

El TPM es diferente del mantenimiento preventivo tradicional. En programas de mantenimiento tradicionales, se utiliza una lista orientada al tiempo basada en recomendaciones del OEM. Este método de mantenimiento no tiene en cuenta materiales de producción que ponen una tensión agresiva o suave en la confiabilidad o condición del equipo, significando que el equipo falla antes de lo esperado o mucho después de lo esperado. Uno añade costo en forma de averías, y el otro añade costo en reemplazar piezas que aún están en condiciones óptimas de funcionamiento. MachineMetrics ayuda a los clientes con aprendizaje automático avanzado, analítica profunda y paneles intuitivos y personalizables que permiten a operadores, técnicos y gerentes actuar en tiempo real a un nivel previamente imposible.

El mantenimiento tradicional no es predictivo. No tiene la capacidad que brinda la tecnología IIoT para programar el mantenimiento en conjunto con cambios u otro tiempo de inactividad programado para reducir el tiempo de inactividad general. Y al ser basado en matrices en lugar de basado en analítica, el mantenimiento tradicional confía en tiempo preestablecido para realizar mantenimiento. Hemos visto esto una y otra vez en MachineMetrics. Nuestro software trae los beneficios del IoT Industrial a la planta de producción, permitiendo a los clientes desarrollar programas de mantenimiento dinámicos, basados en datos, que ahorran tiempo y dinero.

Intuitivamente, la efectividad del TPM es posible gracias a las ofertas de valor del IoT Industrial. Al proporcionar datos de rendimiento y salud de máquinas, el IIoT permite una captura precisa y accionable de información que hace posible la plena realización del TPM. Al hacerlo, se desbloquea el potencial de la "Fábrica Oculta" y el lean digital puede realizarse a través del uso de tecnología IIoT construyendo sobre principios lean.

Imagen de cabecera: Unsplash