Ingeniería de confiabilidad: prevención de pérdidas de activos

19 de agosto de 2020
Ingeniería de confiabilidad: prevención de pérdidas de activos

La ingeniería de confiabilidad en el mantenimiento industrial es una función relativamente reciente e incorpora importantes avances tecnológicos para contribuir a la competitividad de la industria donde se aplica, añadiendo valor al negocio.

En su amplio papel, tiene varias funciones importantes:

  • Mejorar la disponibilidad y la capacidad productiva de los equipos críticos;
  • Aplicar tecnologías analíticas para mejorar la fiabilidad;
  • Obtener y registrar mejoras en las actividades de mantenimiento;
  • Establecer planes de mantenimiento proactivos que minimicen el uso y los costes del mantenimiento correctivo;
  • Maximice los beneficios del mantenimiento preventivo y predictivo;
  • Aumentar el ciclo de vida de los activos.

EL ORIGEN

Originada en los años 60 en los sectores aeroespacial y militar, la ingeniería de fiabilidad encontró un campo fértil en el mantenimiento industrial brasileño.

En este mercado, las industrias petroquímica, energética, minera, papelera y de celulosa se están convirtiendo en referentes a la hora de establecer modelos de análisis de datos para obtener el mejor rendimiento de los parques industriales instalados.

El Internet Industrial de las Cosas – IIoT – añadirá rápidamente nuevas tecnologías y métodos para aumentar la eficacia de la ingeniería de fiabilidad.

DEFINICIÓN DE FIABILIDAD, MANTENIBILIDAD Y DISPONIBILIDAD

Fiabilidad: capacidad de un elemento, o de un sistema (de activos), de realizar una función requerida en condiciones especificadas, durante un intervalo de tiempo determinado.

Suele expresarse mediante el indicador MTBF, es decir, el tiempo medio entre fallos.

Disponibilidad: es una función de la fiabilidad y la mantenibilidad. Capacidad de un elemento de estar en condiciones de realizar una función determinada durante un intervalo de tiempo dado.

Mantenibilidad: es una medida de la facilidad y rapidez con la que un sistema o equipo puede volver a su estado operativo tras un fallo.

Una mayor mantenibilidad implica tiempos de reparación reducidos, por lo que suele expresarse mediante el indicador MTTR, es decir, el tiempo medio de reparación.

FIABILIDAD Y GESTIÓN DE RIESGOS

La gestión de riesgos es una parte importante del proceso de gestión de activos.

Su objetivo es comprender la causa, probabilidad y consecuencias de los acontecimientos adversos y hacer aceptables, o no, los riesgos asociados a estos acontecimientos.

De hecho, la criticidad de un activo se define por su importancia (valor) y vulnerabilidad para la organización, en caso de fallo o incumplimiento de su función prevista.

La referencia en gestión de riesgos es la Norma ABNT ISO 31000 – 2009 Gestión de riesgos – Principios y directrices.

DISPONIBILIDAD

Los gastos de mantenimiento en la gestión de riesgos, es decir, la supervisión del estado de la maquinaria y el control de procesos, etc., deben estar directamente relacionados con la probabilidad de que se produzcan fallos y la gravedad de sus consecuencias.

Sin embargo, la supervisión del estado es un proceso de recopilación y evaluación sistemática de datos para identificar cambios en el rendimiento o el estado de un sistema de activos, o de sus componentes, de modo que puedan planificarse acciones correctivas proactivas de forma rentable para mantener la fiabilidad.

Si la disponibilidad de datos puede ser un reto en la gestión del mantenimiento y sus riesgos, para ABRAMAN, a partir de un histórico de seis meses de información fiable ya es posible realizar los cálculos para una aplicación suficiente de la ingeniería de fiabilidad.

EL MANTENIMIENTO PREDICTIVO ES FUNDAMENTAL PARA LA FIABILIDAD

Sin embargo, existen varias técnicas predictivas que, incorporadas a una estrategia de mantenimiento proactivo, contribuirán significativamente a la fiabilidad, disponibilidad y mantenibilidad de la maquinaria industrial.

Así, entre las técnicas de predicción se encuentran:

  • Análisis de vibraciones: Uno de los métodos de predicción más antiguos de la industria que permite detectar fallos potenciales como desequilibrio, desalineación, alabeo de ejes, desgaste en engranajes y rodamientos, mala fijación de la máquina o componentes internos, abrasión, holgura, desgaste en rodamientos, problemas eléctricos, entre otros.
  • Análisis de aceite: se utiliza para detectar el desgaste de las piezas móviles de la maquinaria y la presencia de sustancias contaminantes.

Existen cuatro tipos de análisis de aceite: análisis fisicoquímico, análisis de contaminación, espectrometría y ferrografía.

  • Ferrografía: Cuantificación y análisis de la morfología de las partículas de desgaste (limaduras) que se encuentran en las muestras de lubricante para determinar, entre otras cosas, los tipos de desgaste, los contaminantes y el rendimiento del lubricante.
  • Termografía: Técnica no destructiva para medir la temperatura y observar la distribución del calor a partir de la radiación infrarroja.

Trata de identificar fallos en equipos y sistemas eléctricos y equipos mecánicos estáticos y dinámicos.

  • Ultrasonidos: Método por el cual se detectan discontinuidades internas por la forma en que se propagan las ondas sonoras a través de un componente de maquinaria.
  • Análisis estadístico de series temporales diarias de temperatura y aceleración: El uso de registradores de datos con sensores de temperatura y aceleración permite conocer la firma de comportamiento de una máquina, identificando su tendencia hacia la salud o el fallo.

Mientras que el análisis espectral genera una fotografía de alta resolución, el análisis estadístico de series temporales genera una película de baja resolución que, por su riqueza de datos, permite crear una verdadera historia clínica automática.

DynaPredict tiene la capacidad de identificar la tendencia de los fallos en las máquinas y componentes supervisados, así como de realizar análisis espectrales, con una moderna tecnología inalámbrica.


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