Identificando causas clave de fallo de máquina y estrategias para evitar tiempo de inactividad

El fallo de máquina, una vez una parte aceptada de la vida para fabricantes y OEMs, ha encontrado su rival con la tecnología moderna usando dispositivos IoT, la nube y edge computing. Para prevenir y prevenir el fallo de máquina, primero es importante entender qué es y por qué sucede en un entorno industrial.

También podemos revisar estrategias existentes para lidiar con fallo de equipamiento incluyendo mantenimiento reactivo, analítica diagnóstica y mantenimiento preventivo. Entendiendo dónde fallan estas estrategias, podemos aprender por qué los fabricantes se están moviendo hacia mantenimiento predictivo, que resuelve los problemas de cada uno de sus tres predecesores.

Aquí está lo que revisaremos si quieres saltar a una sección particular:

• ¿Qué es el fallo de máquina?
• ¿Cuáles son los tipos de fallo de equipamiento?
• Las causas más comunes de fallo de máquina
• ¿Cómo puedes prevenir el fallo de equipamiento?
• La importancia del IoT en la prevención de fallo de equipamiento

¿Qué es el fallo de máquina?

El Fallo de Máquina, o Fallo de Equipamiento, es cualquier evento en el que una pieza de maquinaria industrial rinde por debajo de lo esperado, ya sea total o parcialmente, o deja de funcionar de la manera en que se pretendía. El término "fallo de máquina" puede abarcar escenarios y niveles de severidad diferentes.

Un fallo, en este contexto, no son solo esos problemas críticos que detienen la producción por completo, sino que también incluye cualquier pérdida de utilidad dentro de una máquina. El umbral de tolerancia para el fallo de máquina variará basado en circunstancias ya que todos los sistemas se degradan y pierden efectividad de alguna forma u otra con el tiempo. Incluso pérdidas percibidas como menores de utilidad pueden llevar a desperdicio masivo de recursos a escala.

Para nuestros propósitos, cualquier mal funcionamiento que cause que una pieza de maquinaria industrial rinda por debajo de sus deberes, ya sea total o parcialmente, se considera un fallo de máquina.

El fallo de máquina es un espectro, y muchos fallos no pueden atribuirse a un punto específico en el tiempo. Mientras algunos son fallos aparentes que dejan el equipamiento inutilizable, otros se arrastran insidiosamente, mientras que otros aún drenan efectividad de forma constante mientras se dejan mal mantenidos. Hay tres clasificaciones principales de fallo de máquina:

Fallo repentino

Esto es en lo que la mayoría piensa cuando oyen fallo de máquina. La línea de producción está zumbando cuando ocurre una avería inesperada (pero obvia). Cosas como una herramienta rota, banda rota, cable fundido, etc. caen en esta categoría.

Fallo intermitente

Piensa en esto como un motor que tose en tu línea de producción. Funciona un poco, luego se para. Lo reinicias, y sigue funcionando como se esperaba un poco más, pero luego empieza a fallar de nuevo. Los fallos intermitentes vienen y van, usualmente en camino a un fallo "completo" de máquina. Estos fallos esporádicos o aleatorios pueden, por su naturaleza, ser difíciles de identificar. Los fallos intermitentes frecuentemente pueden prevenirse con mantenimiento.

Fallo gradual

Estos son los fallos que puedes ver con el tiempo a medida que la utilidad de una máquina sufre un declive constante. Esto incluye cosas como una correa que se deshilacha lentamente, cuchillas que se desafilan, tuberías que eventualmente se tapan con acumulación de residuos. La mayoría de los fallos graduales pueden prevenirse a través de mantenimiento regular, armado con un entendimiento de la vida útil esperada de las piezas en cuestión.

Las causas más comunes de fallo de máquina

El fallo empieza en algún lado. Lo siguiente son algunas de las causas más frecuentes de fallo de máquina y pueden usarse para analizar, preparar y prevenir futuras instancias de mal funcionamiento.

Error del operador

Si alguna vez has oído el término de soporte técnico PEBKAC, lo mismo puede ser cierto para equipamiento industrial. A pesar de entrenamiento extensivo, los humanos siguen propensos a cometer errores, olvidar principios importantes del entrenamiento, pereza, cansancio y simple olvido. A veces el mal uso y abuso de equipamiento por operadores de máquina es la culpa del fallo. Esto también puede incluir accidentes simples, como dejar caer una pieza de equipamiento.

Cantidad incorrecta de mantenimiento

Esto puede ser muy poco mantenimiento, pero también puede ser mantenimiento demasiado frecuente que lleva a fallo de máquina. El mantenimiento que ocurre muy infrecuentemente puede dejar problemas pasar desapercibidos lo que puede llevar a un efecto dominó de fallo, pero el mantenimiento frecuente, esencialmente, introduce caos en el sistema cada vez. Siempre que un técnico abre una pieza de maquinaria, siempre hay potencial de riesgo y fallo, ya sea rompiendo un panel, perdiendo un tornillo, moviendo accidentalmente un cable de la forma incorrecta, pelando un perno... las posibilidades son infinitas y aumentan cuanto más se toca el equipamiento.

Desgaste físico

Esta causa de fallo de máquina industrial incluye cosas como fallo de cojinetes, fatiga de metal, corrosión, desalineación y degradación general de superficie.

Fallos en la cultura de fiabilidad

Si los operadores son empujados tan duro como el equipamiento y las metas de producción son tan ajustadas que sienten que no pueden tomarse un minuto para respirar o resolver un problema de forma segura y completa, entonces los fallos son inevitables. "Arreglos parche" eventualmente se gastan, y una cultura generalizada de resoluciones rápidas y sucias puede llevar a problemas compuestos y dolores de cabeza masivos de fallo de máquina más adelante (resultando en última instancia en menor producción general, en la mayoría de los casos).

¿Cómo puedes prevenir el fallo de equipamiento?

Hay múltiples estrategias que puedes usar para prevenir el fallo de equipamiento, y elegir la correcta depende de la criticidad de la máquina, la predecibilidad de sus fallos, y el presupuesto e infraestructura de monitoreo disponible. Los siguientes métodos para manejar el fallo de máquina en un entorno industrial están listados de menos a más complejos.

Mantenimiento reactivo

Este es el paradigma de mantenimiento tradicional. Cuando se rompe, lo arreglamos. No previene que la máquina falle tanto como ofrece una ruta para resolver el problema una vez que ocurre el mal funcionamiento.

Analítica diagnóstica

Esto requiere un poco más de investigación. Dentro de esta estructura de mantenimiento, datos de máquina y análisis de causa raíz se despliegan para determinar por qué la máquina falló en primer lugar. Esta información puede entonces usarse dentro de una estrategia de mantenimiento preventivo.

Mantenimiento preventivo

El mantenimiento preventivo incluye inspeccionar regularmente máquinas antes del uso, establecer y ceñirse a un horario de mantenimiento, reemplazar regularmente componentes antes de que su vida útil promedio termine, y cualquier cosa que intente evitar el fallo antes de que ocurra. Piensa en ello como cambiar el aceite de tu auto cada pocos miles de millas. No esperamos hasta que el aceite sea lodo y haya tapado el resto de nuestro equipamiento, solo lo mantenemos preventivamente, basado en nuestras expectativas de cuándo ocurriría el fallo de otra forma.

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo usa el rendimiento pasado de la máquina para modelar el comportamiento del activo. Con suficientes datos, los algoritmos pueden trabajar para predecir fallos de equipamiento basados en datos en tiempo real de máquinas conectadas por IoT. Esto significa que las tareas de mantenimiento preventivo no ocurren innecesariamente —como reemplazar piezas perfectamente buenas— sino que se basan en un análisis más profundo y personalizado de cuándo el fallo es inminente o más probable que ocurra.

La importancia del IoT en la prevención del fallo de equipamiento

Los dispositivos IoT ofrecen insight sin precedentes a fabricantes y OEMs gracias a los datos que proporcionan. La maquinaria conectada por IoT puede operar dentro de una red inteligente que monitorea datos de máquina para identificar cuellos de botella, notificar operadores de fallos inminentes, y —cuando se empareja con machine learning— incluso ofrecer sugerencias para próximas acciones basadas en KPIs, ej. "¿Deberíamos parar la máquina diez minutos para reemplazar esta broca y proceder a velocidad normal? ¿Derivaríamos mayor valor de correr la máquina al 80 % de capacidad por las próximas dos horas, dejándola con solo un 10 % de chance de fallo completo vs. el 60 % de probabilidad de fallo durante el mismo período al correr al 100 % de capacidad?"

El verdadero beneficio del IoT vs. métodos más tradicionales de recopilación de datos y analítica es su capacidad de recopilación en tiempo real. Mientras los datos históricos pueden ofrecer gran insight para estrategias de mantenimiento preventivo, el mantenimiento predictivo habilitado por IoT ofrece una ventaja competitiva a fabricantes al aumentar tiempo de actividad, reducir desperdicio de recursos, y proporcionar insights estratégicos que pueden extenderse más allá de horarios de mantenimiento hacia optimización de procesos y más. Además, la maquinaria conectada por IoT tiene el potencial de utilizar la nube para análisis profundo y rico así como edge computing para insights relámpago, incluso en entornos seguros y air-gapped.