Evolución del mantenimiento predictivo: de fallos reactivos a éxito proactivo

«No puedes arreglar algo que no está roto» solía ser la filosofía del Mantenimiento Reactivo tradicional, hace muchos años. Solo se pedía ayuda una vez que una máquina había fallado completamente.

Completar informes, localizar u ordenar repuestos y reunir la experiencia de mantenimiento requerida, a menudo introducía retrasos y downtime innecesarios, así como costes de horas extra.

Los plazos de entrega y, consecuentemente, los horarios de entrega se iban por la ventana.

Planificando alrededor del fallo

El pensamiento se actualizó en los 80, con la popularidad de técnicas de manufactura japonesas incluyendo Just in Time (JIT), donde la nueva idea era realizar Mantenimiento Preventivo Programado o Planificado. Este concepto se refinó más con la introducción de Mantenimiento Productivo Total, usado en Manufactura Esbelta, donde el mantenimiento se planificaba para mantener equipos en orden de funcionamiento siempre.

Implementación exitosa significaba menos averías y downtime reducido, resultando en uso más efectivo de mano de obra, mayor vida de máquina y seguridad laboral mejorada.

Estos beneficios obvios mejoraron productividad general —pero planificar el mantenimiento implicaba asimilar información de fabricantes de equipos, ingenieros experimentados y operadores, durante largo período.

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¿Cómo podría cualquiera estar seguro de que el mantenimiento se programaba en el momento óptimo?

Prediciendo el fallo

La optimización del momento de mantenimiento se ha logrado a través de Mantenimiento Predictivo, por la introducción de Monitorización de Condición.

Con esta metodología, datos de ciertos indicadores críticos se usan para demostrar cuándo el equipo muestra rendimiento disminuido o está por fallar. Sirve como sistema de alerta temprana, permitiendo tiempo para planificar contingencia, reduciendo pérdidas por retrasos de mantenimiento.

El éxito de la Monitorización de Condición depende de obtener información de calidad y relevante de estos componentes críticos a tiempo, analizarla y evaluarla rápido, antes de actuar swift para implementar hallazgos.

En fábricas tradicionales, información limitada está disponible de sistemas de control industrial, a menudo requiriendo procesamiento y formulación en informes antes de que expertos puedan interpretar resultados.

Ahora al alcance de su mano

Con la llegada de Industry 4.0 y la Fábrica Inteligente, cada posible dato requerido para automatizar análisis de condición de equipo puede estar en su lugar. La digitalización significa que datos en tiempo real pueden recopilarse de múltiples fuentes en planta y almacenarse de forma fácilmente accesible.

Esto permite aplicar analítica avanzada, rápida y fácilmente, dando evaluación casi instantánea de la situación y destacando anomalías. Procesar en la nube hace esta información disponible en toda la organización, permitiendo compartir best-practices y responder rápido.

La capacidad de auto-diagnosticar fallo se extiende más con la adición de Prognósticos. Datos recopilados de máquinas y activos construyen modelo de operación que, analizado, da indicación anticipada de cuándo una máquina fallará, identificando su Vida Útil Restante (RUL).

Esta anticipación de requisitos de mantenimiento permite operación más ágil, con horizonte temporal bien entendido, permitiendo tomar decisiones y acciones que prevendrán o limitarán pérdidas por downtime no planificado.

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