Mantenimiento de Máquinas 101: Mejora la Salud del Equipo y Maximiza el Tiempo de Actividad

¿Qué es el Mantenimiento de Máquinas?

El mantenimiento de máquinas es el proceso de realizar el mantenimiento del equipo para garantizar su continuo funcionamiento. Puede incluir mantenimiento que ocurre como parte de una rutina regular o antes de cualquier rotura o daño —como limpiar superficies, lubricar engranajes y verificar el desgaste en piezas como correas. También puede implicar monitorear el equipo en busca de señales de problemas potenciales, como un cambio en los patrones de vibración o un aumento en la temperatura o el consumo de energía. El mantenimiento de máquinas también incluye los procesos que ocurren después de que una máquina se avería, como evaluar el daño y reemplazar piezas.

Esencialmente, cualquier cosa que mantenga una máquina en la planta funcional y trabajando como se espera puede considerarse mantenimiento de máquinas. Los servicios de mantenimiento de máquinas suelen ser realizados por técnicos de mantenimiento y están respaldados por datos del control de la máquina, sensores e interfaces de máquina que ayudan a evaluar cuándo se requerirá mantenimiento.

¿Cómo se Mantiene la Maquinaria?

Existen múltiples enfoques para el mantenimiento de máquinas, cada uno de los cuales puede usarse estratégicamente dependiendo de la maquinaria en cuestión y la previsibilidad de sus necesidades de mantenimiento.

En muchos escenarios, las estrategias de mantenimiento más maduras y complejas generan el mayor tiempo de actividad y ahorro de costes. Estrategias avanzadas como el mantenimiento predictivo y prescriptivo usan tecnología de monitoreo de máquinas para recopilar información sobre la maquinaria de la planta, que luego se procesa y usa para generar insights sobre necesidades de mantenimiento inminentes.

Los datos pueden recopilarse mediante dispositivos y sensores de IoT Industrial, así como de operadores en las máquinas. Esta información puede reunirse y analizarse en tiempo real y usarse para insights casi instantáneos que pueden prevenir daños mayores en máquinas y mejorar la seguridad de los trabajadores en la planta. Este tipo de datos también puede usarse para insights a mayor escala que guíen decisiones como cuántas piezas de repuesto mantener a mano en un momento dado.

El monitoreo de máquinas soporta enfoques de mantenimiento que no solo pueden predecir y prevenir el tiempo de inactividad y daños en máquinas, sino también prescribir soluciones sobre cómo y cuándo realizar el mantenimiento para solucionar problemas y lograr la máxima eficiencia. Esto significa usar las piezas completamente y reemplazarlas lo más cerca posible del momento de fallo (o declive en calidad) que sea razonablemente posible.

Para maquinaria altamente predecible, algunos aspectos del mantenimiento pueden gestionarse igualmente bien con estrategias menos complejas como el mantenimiento preventivo basado en uso. Un ejemplo no manufacturero es cambiar el aceite del motor del coche después de un número determinado de kilómetros. En casi todos los casos, una combinación de estrategias que se incline hacia un enfoque centrado en datos conducirá a los mejores resultados.

Tipos de Mantenimiento de Máquinas

Si deseas profundizar en los diferentes tipos de mantenimiento, tenemos un artículo completo sobre el tema, pero aquí hay un resumen rápido de las diferentes estrategias de mantenimiento de maquinaria:

• Mantenimiento Reactivo: Cuando se rompe, lo reparas.
• Mantenimiento Preventivo: Programs reemplazos con antelación antes de que las piezas fallen, generalmente a intervalos regulares.
• Mantenimiento Basado en Uso: Reemplazas piezas cuando la máquina se ha usado una cierta cantidad antes de que fallen.
• Mantenimiento Basado en Condición: Reemplazas las piezas cuando parecen demasiado desgastadas para seguir funcionando adecuadamente.
• Mantenimiento Predictivo: Utilizas datos históricos para predecir cuándo fallará una pieza y la reemplazas basándote en estas predicciones, antes de que falle. Esto suele, pero no siempre, utilizar inteligencia artificial y aprendizaje automático.
• Mantenimiento Prescriptivo: Métodos avanzados de análisis de datos se usan para hacer más que predecir puntos de fallo, sino proporcionar resultados hipotéticos para elegir la mejor acción que puede tomarse antes de que surjan fallos, riesgos de seguridad y problemas de calidad, así como el momento de implementación.

El Mantenimiento Predictivo de Máquinas es la solución «Goldilocks», en la que los fabricantes pueden solucionar problemas antes de que ocurran, pero sin gastar de más en actividades de mantenimiento innecesarias.

¿Cómo Puedes Mejorar tu Mantenimiento de Máquinas?

Una de las formas más efectivas de mejorar el mantenimiento de máquinas para la mayoría de los fabricantes es enfocarse en la recopilación y análisis de datos. El mantenimiento basado en datos ahorra recursos y proporciona beneficios de diversas maneras:

• Reemplazar piezas solo cuando es necesario, en lugar de desperdiciar piezas aún utilizables
• Reducir el tiempo de inactividad debido a fallos inesperados
• Reducir el tiempo requerido por el personal de mantenimiento
• Reducir el riesgo de incidentes de máquina y seguridad causados por maquinaria mal mantenida
• Reducir el espacio de almacenamiento requerido para mantener existencias excesivas de piezas de repuesto
• Aumentar la previsibilidad que puede guiar presupuestos, horarios, expectativas de producción, etc.

Para recopilar datos de máquinas precisos y en tiempo real, los fabricantes pueden usar software de monitoreo de máquinas, como MachineMetrics, para conectarse directamente al control de la máquina. Estos datos de máquina se contextualizan para una variedad de partes interesadas que los consumen en toda la fábrica. Y dependiendo de la madurez del fabricante, los datos pueden usarse de formas cada vez más valiosas.

Por ejemplo, los fabricantes pueden simplemente usar el monitoreo de máquinas para ver cuándo las máquinas están caídas y enviar mantenimiento para arreglar el problema lo más rápido posible. Sin embargo, los fabricantes más avanzados no querrán incurrir en el coste de una gran cantidad de tiempo de inactividad de la máquina.

Una alternativa al enfoque reactivo del mantenimiento es el mantenimiento basado en condición. Los fabricantes están permitiendo que la información del control de la máquina y los sensores comuniquen la salud del equipo y activen notificaciones antes de un fallo de la máquina.

De esta manera, los fabricantes pueden trabajar para mantener las máquinas funcionando sin gastar grandes cantidades de tiempo y dinero en una estrategia basada en calendario que sobre-mantiene el equipo. Mejorar un programa de mantenimiento seguirá la línea de usar más datos para impulsar una estrategia más avanzada, con cada paso generando mayor tiempo de actividad de la máquina mientras se reducen costes.

Para determinar qué aspectos del mantenimiento basado en datos son los mejores candidatos en los que enfocarse, considera lo siguiente:

• Recopilar datos te permite saber dónde estás. Sin poder medir tu programa de mantenimiento, no puedes saber si estás mejorando.
• Tener datos precisos te permite identificar y trabajar para prevenir las razones más notables de fallo y mantenimiento necesario de la máquina.
• Los Datos de Máquina en Tiempo Real significan que el equipo puede actuar ahora para prevenir o corregir problemas.

Enfócate en recopilar datos de máquinas para desarrollar una mejor comprensión de cómo está funcionando el equipo. Con esta pieza clave en su lugar, se vuelve mucho más fácil saber si y cuándo se deben alertar los recursos de mantenimiento para manejar fallos y fallos potenciales.