Maximice la Fiabilidad de Equipos: Guía Experta de Herramientas de Mantenimiento Predictivo

Mantenimiento Predictivo vs Mantenimiento Preventivo

El mantenimiento preventivo y el mantenimiento PdM son ambas estrategias de mantenimiento efectivas, pero hay diferencias clave entre las dos. Entender las diferencias entre mantenimiento preventivo y predictivo puede ayudar a su equipo a seleccionar el tipo de mantenimiento más adecuado para su organización. De manera similar, entender los beneficios del mantenimiento predictivo y preventivo puede ayudarle a elegir la estrategia correcta. Muchos programas de mantenimiento exitosos usan una combinación de ambas estrategias.

Mantenimiento preventivo usa el ciclo de vida esperado de un activo para determinar cuándo realizar tareas de mantenimiento. Un ejemplo común de mantenimiento preventivo es cambiar el aceite de un auto cada tres meses o cada 3,000 millas.

Un horario de mantenimiento preventivo es directo y suficiente para algunos activos. El mantenimiento preventivo en activos puede realizarse basado en el calendario, un cierto número de horas de uso o alguna otra métrica basada en uso. Podría incluir tareas como cambiar filtros, realizar lubricación o reemplazar piezas desgastadas.

Por supuesto, el mantenimiento preventivo presenta algunos desafíos. Cuando el calendario dicta acciones de mantenimiento, algunos componentes se reemplazan antes de que necesiten serlo. También hay algún riesgo incurrido cada vez que se trabaja en una máquina. El mantenimiento preventivo puede ser más simple de planificar, pero usa más tiempo, dinero y piezas.

Mantenimiento predictivo usa la condición operativa real de un activo para determinar qué pasos tomar y cuándo tomarlos. En lugar de basar el mantenimiento en un horario, el mantenimiento ocurre cuando las analíticas de mantenimiento predictivo identifican una irregularidad en el rendimiento del activo. Si bien se pueden tomar pasos similares, como lubricación o reemplazo de piezas, la diferencia es que las acciones de mantenimiento predictivo ocurren exactamente en el momento en que se necesitan.

Una estrategia de mantenimiento predictivo puede ahorrar tanto tiempo como dinero, pero también plantea desafíos: principalmente, la complejidad de la implementación del mantenimiento PdM. Afortunadamente, con las herramientas adecuadas, puede superar esto. Mientras el equipo está operando normalmente, puede ser monitoreado por tecnologías de mantenimiento predictivo y dispositivos de monitoreo de condición, como sensores remotos. Pueden tomar mediciones a intervalos regulares o continuamente.

Cuando se combinan con software de mantenimiento predictivo, estos sensores pueden alertar a los equipos de mantenimiento cuando la condición de cualquier activo cambia. Órdenes de trabajo generadas automáticamente vía CMMS permiten a los equipos actuar rápido, previniendo fallos de equipos.

Los equipos de mantenimiento pueden rastrear y analizar datos de condición de activos para ayudar a detectar patrones y tomar decisiones más informadas para mantenimiento futuro. En última instancia, el objetivo del mantenimiento PdM es maximizar la disponibilidad del activo y minimizar el tiempo y costo gastado reparando cada activo.

Desafíos del Mantenimiento Predictivo

Implementar una nueva estrategia de mantenimiento siempre incluye desafíos, y el mantenimiento predictivo no es una excepción. El mantenimiento PdM implica altos costos iniciales y nuevas técnicas. Si está acostumbrado a un enfoque de mantenimiento reactivo, entonces la transición al mantenimiento predictivo también requerirá un cambio fundamental en toda su metodología.

Los beneficios del mantenimiento predictivo sin duda superan los desafíos. Pero es importante ser consciente de esos desafíos antes de empezar, para poder prepararse para enfrentarlos.

Costos

El mantenimiento predictivo depende de sensores, software analítico y tecnología IIoT, todos los cuales tienen un costo inicial relativamente alto. Integrar nueva tecnología también puede ser desafiante, y puede ser difícil obtener aprobación para invertir en costosas soluciones de mantenimiento predictivo.

Formación

Sus empleados requerirán formación extensiva en cómo implementar mantenimiento predictivo y cómo usar la nueva tecnología de mantenimiento predictivo correctamente. También pueden necesitar tiempo para adaptarse al nuevo enfoque de mantenimiento. Los empleados a veces resisten la nueva estrategia de mantenimiento predictivo, especialmente si están acostumbrados a un enfoque más reactivo, pero el programa de formación adecuado puede ayudar a superar cualquier reticencia a la adopción de PdM.

Falta de Datos de Alta Calidad

El software de mantenimiento predictivo depende de grandes conjuntos de datos. Los modelos analíticos necesitan datos históricos sobre el rendimiento de sus activos para crear una línea base y rastrear desviaciones de la norma. Si su organización no ha estado recopilando datos de activos, esto puede plantear algunos problemas.

Cómo Superar los Desafíos del Mantenimiento Predictivo

El mantenimiento predictivo viene con algunos desafíos inherentes. El programa tiene un costo inicial relativamente alto, requiere que los gerentes supervisen operaciones complejas y generalmente exige formar a los equipos de mantenimiento para usar nueva tecnología. Puede superar estas barreras si implementa su programa de mantenimiento PdM cuidadosamente.

Superando Desafíos de Costo e Implementación

Es una buena idea comenzar con un programa piloto, en lugar de intentar convertir toda su organización a un enfoque de mantenimiento predictivo. Pilotear el sistema le permite mantener costos bajos, minimizar la formación y limitar los requisitos administrativos de la operación. Es mucho más asequible comprar tecnologías de mantenimiento predictivo en pequeñas cantidades, por ejemplo —y descubrirá que se pagan solas rápidamente.

Un programa piloto exitoso entregará un retorno de inversión (ROI) significativo que luego puede invertirse en un programa PdM mayor. El piloto también ayudará a impulsar la comprensión del mantenimiento predictivo; las cuadrillas de mantenimiento probablemente se sumarán al nuevo enfoque cuando vean resultados.

Superando Desafíos de Formación

Es crucial asegurar que sus empleados estén completamente formados en las nuevas aplicaciones de mantenimiento predictivo. Dependiendo de su organización, esto podría ser difícil: en una organización grande con personal remoto, por ejemplo, es desafiante organizar sesiones de formación de equipo. Por eso es una buena idea proporcionar programas de formación asíncronos y bajo demanda, como eMaint University, que permite a los usuarios ajustar lecciones a sus horarios únicos. eMaint también ayuda a rastrear la formación y certificación de empleados.

Superando Desafíos de Datos

Si aún no está recopilando datos de monitoreo de condición, es hora de empezar. Instale sensores IIoT en sus activos críticos para recopilar vibración, temperatura y otros datos clave de rendimiento.

Los sensores transmiten los datos a su CMMS/EAM para que no tenga que preocuparse por errores de entrada de datos o conjuntos de datos incompletos. A medida que recopila datos de monitoreo de condición, su software de mantenimiento predictivo construirá una línea base "normal" personalizada para cada activo, proporcionando suficientes datos para crear un programa de mantenimiento predictivo efectivo.

¿Cuáles son los 3 Tipos de Mantenimiento Predictivo?

Hay varios tipos diferentes de mantenimiento predictivo. Los tipos más ampliamente usados de mantenimiento predictivo incluyen análisis de vibración, termografía infrarroja y monitoreo acústico.

Análisis de Vibración

Cada activo rotativo vibra mientras está en uso. Sin embargo, cambios en el patrón de vibración de línea base de un activo usualmente indican una nueva falla. El análisis de vibración monitorea los niveles de vibración de un activo en tiempo real, buscando anomalías.

Cambios en el nivel de vibración pueden indicar desgaste prematuro y corrosión; también pueden apuntar a holgura, desalineación y fallos de cojinetes.

Hoy, el análisis de vibración es altamente sofisticado. Hecho correctamente, la técnica le permite detectar fallas de máquinas meses antes de que crezcan lo suficientemente serias como para causar una avería.

Monitoreo Acústico

El monitoreo acústico le permite —o mejor, a sus herramientas de monitoreo de condición— "oír" los indicadores tempranos de fricción o desgaste. El equipo rotativo emite sonidos característicos a medida que se deteriora. A veces, esos sonidos son lo suficientemente fuertes para oírse con el oído desnudo, pero el monitoreo acústico capta sonidos mucho más tenues que no puede captar, lo que lo convierte en una excelente herramienta predictiva.

El monitoreo acústico se usa ampliamente como herramienta de prevención de fugas, especialmente en sistemas con extensas tuberías para gas, petróleo o líquidos.

Cámaras Infrarrojas

Las cámaras infrarrojas pueden detectar cambios sutiles en la temperatura que pueden apuntar a fallas de máquinas emergentes.

Aumentos en la temperatura a menudo resultan de altos niveles de fricción, desgaste prematuro o deterioro. Cableado defectuoso u otros problemas eléctricos son otra causa raíz posible. La termografía infrarroja también puede ayudar a localizar fugas de gas o líquido; puede detectar cambios de temperatura causados por humedad o gas.

Por supuesto, hay muchos otros enfoques para el mantenimiento predictivo. Si usa un CMMS para anclar su programa de mantenimiento predictivo, podrá integrar todos estos diferentes tipos de insights en un modelo PdM altamente efectivo.

Técnicas de Mantenimiento Predictivo

Hay muchas formas de implementar una estrategia de mantenimiento predictivo, y muchas tecnologías de mantenimiento predictivo disponibles. Las siguientes herramientas y técnicas de mantenimiento predictivo dan a cada organización el poder de recopilar tanta o tan poca información como necesiten para implementar y mantener su programa de mantenimiento predictivo.

• Monitoreo de vibración: Sensores instalados en equipos pueden monitorear lecturas de vibración en profundidad. Una vez establecida la línea base para el activo, estos sensores pueden ser monitoreados continuamente para detectar desviaciones que podrían indicar fallas como desequilibrios, desalineaciones o fallos de cojinetes.
• Monitoreo de temperatura: Similar al monitoreo de vibración, los sensores pueden detectar cuando las temperaturas suben por encima de las temperaturas normales del activo. Cuando se detecta un aumento de temperatura, los técnicos pueden encontrar y abordar la causa raíz antes de que ocurra un fallo.
• Monitoreo de condición: Usar un CMMS basado en la nube almacena datos de sensores en la nube, donde pueden ser monitoreados y analizados desde cualquier lugar. Incluso si el equipo está en una ubicación remota o el monitoreo necesita ocurrir fuera del sitio, los usuarios pueden acceder a datos actuales o históricos y usarlos para tomar decisiones sobre mantenimiento y reemplazo.
• Análisis y recomendaciones de inteligencia artificial (IA): Aprender a leer las firmas proporcionadas por sensores de vibración toma años de educación y experiencia. Ahora, incluso si su organización no tiene un experto en sitio, analíticas avanzadas impulsadas por IA pueden evaluar patrones de vibración de máquinas e identificar cambios. Incluso puede reconocer diferentes patrones de problemas comunes, dando a su equipo el insight para encontrar y arreglar el problema aún más rápido.
• Alarmas: Cuando los niveles de vibración indican fallas, el software de mantenimiento predictivo puede enviar alertas al personal apropiado para que puedan tomar acción inmediata.
• Órdenes de trabajo automatizadas: Si el software de monitoreo de vibración está integrado con un sistema informatizado de gestión del mantenimiento, el CMMS puede activar automáticamente una orden de trabajo cuando se detecta una falla, ahorrando tiempo y reduciendo la cantidad de intervención humana necesaria para arreglar el problema.

Ejemplos de Mantenimiento Predictivo

Hay importantes aplicaciones de mantenimiento predictivo en casi todas las industrias. Aquí hay solo algunos ejemplos típicos de mantenimiento predictivo.

Ejemplos de Mantenimiento Predictivo en Automotriz

Las herramientas de mantenimiento predictivo pueden identificar fallas inminentes, como una cinta transportadora que se ralentiza o anomalías en vibraciones de prensas o máquinas de estampado. También puede usarse en otros activos, como carretillas elevadoras y equipos de pintura.

Ejemplos de Mantenimiento Predictivo en Alimentos y Bebidas

En la industria de alimentos y bebidas, las tecnologías de mantenimiento predictivo pueden jugar un papel no solo en asegurar máximo tiempo de actividad sino también en asegurar que todos los productos se creen en cumplimiento con estrictas regulaciones alimentarias. El mantenimiento predictivo puede usarse en equipos como mezcladoras y licuadoras, sistemas de recolección de polvo, equipos de extrusión, bombas y cintas transportadoras.

Ejemplos de Mantenimiento Predictivo en Fabricación

Fabricantes de todo tipo pueden usar tecnología de mantenimiento predictivo para mejorar la consistencia y calidad de su salida de producto, reducir costos de mano de obra y prolongar la vida útil de activos. El mantenimiento predictivo en fabricación puede ayudar a predecir y reducir fallas para activos como ventiladores, bombas y motores.

Ejemplos de Mantenimiento Predictivo en Ciencias de la Vida

Muchos fabricantes en la industria de ciencias de la vida están sujetos a auditorías de autoridades locales, estatales y federales. La tecnología de mantenimiento predictivo puede asegurar que el equipo siga funcionando dentro de parámetros requeridos y proporcionar a las organizaciones registros a prueba de auditorías del historial de activos. Y en casos donde los productos necesitan ser refrigerados o congelados, los sensores ayudan a asegurar que el equipo usado para mantenerlos a la temperatura adecuada siempre funcione como se espera.

Ejemplos de Mantenimiento Predictivo en Petróleo y Gas

La fiabilidad es increíblemente importante en la industria del petróleo y gas, donde fallos de equipos podrían tener consecuencias ambientales y representar amenazas de seguridad para empleados. El mantenimiento predictivo en activos como bombas, calderas y compresores puede ayudar a reducir los riesgos de fallo no planificado y sus consecuencias.

Cómo Crear un Programa de Mantenimiento PdM

El cambio de reactivo a mantenimiento predictivo no ocurre de la noche a la mañana. Pero los avances en tecnologías de mantenimiento predictivo, como software CMMS y sensores de vibración inalámbricos, han hecho que el mantenimiento predictivo sea una estrategia más alcanzable que nunca. Hay algunas preguntas a tener en cuenta para cada activo al considerar crear un plan de mantenimiento predictivo:

• Si este activo falla, ¿cómo impacta la producción?
• ¿Cuánto cuesta reparar este activo?
• ¿Cuánto cuesta reemplazar este activo?

Responder estas preguntas para cada pieza de equipo puede ayudar a los equipos a reducir qué activos mantener en base predictiva.

El mantenimiento predictivo no es necesariamente la estrategia más efectiva para cada activo. Algunos activos pueden funcionar hasta el fallo con poco o ningún impacto en la producción o el resultado final. Otros se benefician de mantenimiento preventivo simple y directo. Pero para algunos activos, el mantenimiento predictivo es la mejor estrategia.

Incluso si planea usar herramientas de mantenimiento predictivo en solo un puñado de activos, ayuda planear con antelación y construir un programa que su equipo de mantenimiento pueda seguir. Aquí hay seis pasos clave para configurar su programa de mantenimiento predictivo:

1. Identificar qué activos deben ser objetivo para soluciones de mantenimiento predictivo
2. Elegir las herramientas y métodos de mantenimiento predictivo que usará para monitorear la condición del activo (como sensores y un CMMS)
3. Seleccionar y formar un equipo de implementación para aprender y llevar a cabo tecnologías de mantenimiento predictivo
4. Realizar integraciones de sistema para obtener una imagen completa de la salud del activo
5. Coordinar su estrategia de mantenimiento general, identificando qué enfoque se usará y dónde
6. Determinar cómo se compartirán los datos de salud del activo entre miembros del equipo, partes interesadas y auditores

En última instancia, implementar un programa de mantenimiento predictivo exitoso requiere tomar una visión a largo plazo de los objetivos y necesidades de su organización. No dos planes de mantenimiento predictivo se verán iguales.

¿Cómo Puede Controlar el Mantenimiento Predictivo?

Las soluciones de mantenimiento predictivo, por definición, implican recopilar y analizar muchos datos. La mejor manera de controlar el mantenimiento predictivo es usando un sistema informatizado de gestión del mantenimiento (CMMS) para conectar y gestionar datos que llegan de órdenes de trabajo, analíticas de mantenimiento predictivo en tiempo real e historial de mantenimiento, haciéndolos accesibles al personal apropiado sin importar dónde o cuándo estén trabajando.

Sin un CMMS, los equipos de mantenimiento a menudo se quedan adivinando sobre el historial de mantenimiento de un activo. Las órdenes de trabajo a menudo están en papel, y las órdenes de trabajo en papel toman tiempo en encontrar, completar y archivar. Las órdenes de trabajo en papel también dificultan rastrear qué está completado o aún pendiente. Es casi imposible comparar el rango completo de solicitudes, tareas en progreso y trabajos de prioridad cuando están todos en hojas de papel separadas.

Un CMMS hace que las órdenes de trabajo sean mucho más fáciles de programar, asignar y completar. Las órdenes de trabajo también pueden priorizarse basadas en criticidad del activo, asegurando que las tareas más importantes se asignen a los técnicos correctos. Los gerentes pueden ver qué tareas están pendientes y asignar trabajos a personal que ya está trabajando en un activo específico o aquellos con la experiencia necesaria para la tarea.

Los técnicos y tomadores de decisiones también tendrán acceso a registros históricos de mantenimiento. Cuando un activo tiene un historial de múltiples fallas en un corto período, los expertos pueden usar los datos y analíticas de mantenimiento predictivo para llegar a la causa raíz del problema o decidir si es hora de reemplazar el activo.

Características Clave en el Software de Mantenimiento Predictivo eMaint

eMaint CMMS da a las organizaciones un conjunto completo de herramientas de mantenimiento predictivo. Con él, las organizaciones pueden:

• Definir clases de monitoreo para cada activo
• Monitorear ruido, vibración, temperatura, lubricantes, desgaste, corrosión, presión y flujo independientemente
• Ingresar manualmente o importar lecturas de medidores
• Definir límites superiores e inferiores de operación aceptable para cada activo
• Mostrar lecturas como un informe con excepciones codificadas por color
• Activar automáticamente correos electrónicos cuando se supera un límite
• Auto-generar órdenes de trabajo cuando una lectura cae fuera de límites predefinidos
• Realizar análisis de datos para identificar fallas temprano, prevenir averías y optimizar recursos de mantenimiento
• Ver diagrama de monitoreo de condición

Caso de Estudio: Usando eMaint CMMS Monitoreo de Condición para Mantenimiento Predictivo

Cleveland Tubing, Inc. es un fabricante de productos de tubería flexibles y colapsables, incluyendo FLEX-Drain y PumpFlex. La compañía configuró eMaint para que lecturas de medidores en indicadores clave (temperatura, presión, niveles de fluido, succión) sean importadas y usadas para activar órdenes de trabajo de prioridad cuando se necesite trabajo o inspección basado en rangos predefinidos.
Gary Payne, gerente de mantenimiento de Cleveland Tubing, señaló que eMaint se ha convertido en su sistema de apoyo a decisiones de mantenimiento, informándoles de las tareas que necesitan realizarse cada día, basadas en tiempo transcurrido, utilización de equipos e indicadores basados en condición. También experimentaron:

• Informes automatizados para reponer inventario en piezas almacenadas y no almacenadas
• Rastreo de tiempo de mano de obra optimizado para un departamento de cinco empleados de mantenimiento
• Cálculos de ROI mejorados con mejor asignación de costos de mano de obra y materiales a activos
• La capacidad de evolucionar de mantenimiento reactivo a planificado a predictivo vía monitoreo de condición y alertas automatizadas de problemas potenciales en equipos críticos
• Medir y rastrear KPIs fácilmente contra estándares de clase mundial (90% mantenimiento planificado)

¿Cuál es el Futuro del Mantenimiento Predictivo?

El futuro del mantenimiento predictivo se basa en herramientas de inteligencia artificial para entregar insights a una escala mayor que nunca. Las herramientas de IA escanean vastos conjuntos de datos a alta velocidad, lo cual es invaluable para grandes organizaciones con flotas de activos críticos. Las mejores herramientas de IA pueden diagnosticar fallas de máquinas y determinar niveles de severidad de fallas, ayudando a establecer prioridades de mantenimiento claras.

Eso no significa que el mantenimiento será automatizado, aunque. Los técnicos y operadores humanos necesitan supervisar la salida de IA y construir sobre sus insights. La IA es una herramienta útil, más que una solución completa. Funciona mejor cuando comparte flujos de trabajo con empleados humanos.