Mantenimiento predictivo para evitar daños en la maquinaria industrial

La gestión del mantenimiento predictivo como solución más rentable para la maquinaria e equipo industrial.

Se puede decir que el mantenimiento predictivo es la forma más eficaz de evitar daños permanentes en los equipos industriales críticos.

Un plan de mantenimiento contemplará necesariamente la mejor estrategia de mantenimiento, dependiendo de la criticidad de la maquinaria o incluso de la experiencia del equipo de ingeniería y el enfoque de mantenimiento de la industria en cuestión.

Esto se debe a que hay situaciones en las que puede ser más rentable funcionar hasta el fallo que reparar. Por supuesto, estas situaciones deben abordarse adecuadamente en el plan de mantenimiento.

Existen ventajas y desventajas de las diferentes estrategias de mantenimiento: desde el funcionamiento hasta el fallo hasta el mantenimiento preventivo y predictivo o basado en la fiabilidad.

LA DISPONIBILIDAD DE LA MAQUINARIA COMO FUENTE ESTRATÉGICA DE RENTABILIDAD

Algunos autores consideran el mantenimiento predictivo dentro del enfoque del mantenimiento preventivo.

Esto ocurre porque las intervenciones identificadas por las técnicas de mantenimiento predictivo se realizan durante las paradas programadas de mantenimiento preventivo.

Una de las ventajas es la optimización de los recursos disponibles.

En el modelo clásico de mantenimiento preventivo, se estima una intervención en un periodo de tiempo determinado para cierta maquinaria, y este tiempo suele estar definido por el OEM (Original Equipment Manufacturer) o basado en la experiencia de la industria o de la ingeniería.

Existen varias técnicas de mantenimiento predictivo, como: análisis de vibraciones, análisis de aceite, ferrografía, termografía, ultrasonidos, análisis estadístico de series temporales basado en el estado de la máquina o del componente, etc.

El objetivo es monitorizar el estado del activo para anticiparse a posibles fallos y corregir los problemas identificados antes de que la maquinaria falle, asegurando su disponibilidad.

Se sabe que la disponibilidad de una determinada máquina se define por su capacidad de estar en condiciones adecuadas para realizar una tarea de producción durante un periodo de tiempo determinado.

Así pues, las técnicas de mantenimiento predictivo aportan asertividad para intervenir, programar y sustituir componentes sólo cuando es necesario. Esto reduce la demanda de piezas de recambio.

En resumen, aumentar la disponibilidad de la maquinaria industrial, programando las intervenciones para optimizar las horas de trabajo y las necesidades de repuestos, se convierte en una fuente estratégica de eficiencia.

Garantizar la continuidad y la calidad de la producción, utilizando eficientemente los recursos disponibles y aumentando la seguridad y la protección, promoverá sin duda la rentabilidad.

MÁS ALLÁ DE LOS COSTES, ESTÁ LA SEGURIDAD DE LOS TRABAJADORES Y EL CONTROL DEL RIESGO MEDIOAMBIENTAL

Algunos de los riesgos potenciales para el personal de mantenimiento son

• Trabajar en solitario;
• Trabajar en la maquinaria por encima del nivel del suelo, o para conectar la electricidad, el aire y el agua;
• Acceder a las máquinas por los lados o por la espalda;
• La necesidad de entrar en espacios confinados de equipos grandes;
• Quedar atrapado en los equipos debido al mal aislamiento de las fuentes de energía o a la presencia de éstas;
• Mover piezas pesadas de la maquinaria al cambiar la configuración o durante las reparaciones;
• Desactivar o eliminar los sistemas de seguridad normales para acceder a los mecanismos de la máquina;
• Exposición a fugas de aceite, gases tóxicos, explosivos, polvo, hollín y otros;
• Exposición a superficies calientes, generación de calor, vibraciones y ruido excesivo.

Las normas de seguridad y protección definen cómo tratar los riesgos mecánicos y eléctricos. Las industrias deberán cumplir sus requisitos.

La contribución de las técnicas de mantenimiento predictivo, que trabajan con la prevención de fallos y promueven la intervención antes de que éstos se produzcan, tienen el efecto positivo de contribuir tanto a la seguridad de los trabajadores como a evitar los riesgos medioambientales.

¿QUIERE AUMENTAR LA PRODUCTIVIDAD Y REDUCIR LOS COSTES DE MANTENIMIENTO?

Garantizar la fiabilidad de la maquinaria industrial es la forma de asegurar un flujo de producción constante.

Una estrategia de mantenimiento basada en el funcionamiento hasta el fallo puede reducir considerablemente la capacidad productiva de una industria.

Los tiempos de inactividad no planificados provocan una pérdida de fiabilidad, de capacidad de producción y, en última instancia, de clientes por la imposibilidad de entregar los pedidos a tiempo.

El mantenimiento basado en la fiabilidad (RBM) se basa en la monitorización continua del estado de los equipos y aquí es donde entra en juego el mantenimiento predictivo.

El uso de técnicas predictivas permite maximizar el ciclo de vida de los activos alargando la vida de los componentes originales, reduciendo así el consumo de repuestos.

HERRAMIENTAS DE LA INDUSTRIA 4.0 PARA EL MANTENIMIENTO PREDICTIVO

Las tendencias tecnológicas de la industria 4.0 están preparando el camino para importantes avances en el mantenimiento predictivo, si no una revolución completa.

Entre las tendencias clave que están detrás de los cambios se encuentran:

Conectividad inalámbrica: La comunicación por Bluetooth de baja energía permite que los datos almacenados en dispositivos inalámbricos puedan ser leídos fácilmente por smartphones o tabletas. También es posible enviar datos a la nube a través de Wi-Fi.

Disponibilidad de sensores baratos: Los sensores son cada vez más baratos y los MEMS (sistemas microelectromecánicos) están más disponibles que nunca.

Computación en la nube: La computación en la nube se ha convertido en algo robusto, seguro y barato, lo que permite a las industrias aumentar el almacenamiento de datos según sus necesidades.

Inteligencia artificial: Las tecnologías de Inteligencia Artificial están cada vez más extendidas y serán una gran ayuda en el análisis de los datos recogidos por los sensores.

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