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El análisis de vibraciones en maquinaria industrial es una técnica que se utiliza constantemente para monitorear y diagnosticar el comportamiento de los activos durante su funcionamiento y evaluar su estado operativo. Este análisis se basa en la detección y medición de las variaciones de vibración. Puede llevarse a cabo en una gran variedad de equipos como motores, bombas, rodillos, turbinas, entre otros.
Mediante el análisis de las vibraciones, es posible identificar fallas en una fase temprana, es decir, todavía en la fase de falla potencial, y la acción inmediata evitará que el activo sufra una falla. De este modo, las medidas correctivas son más rápidas y afectan menos al funcionamiento diario de la planta de producción. Además, reduce la probabilidad de fallos graves y optimiza los intervalos de mantenimiento.
Todas estas acciones están directamente relacionadas con la reducción de los costes de mantenimiento, el aumento de la fiabilidad y la vida útil de los activos. En otras palabras, tienen un impacto directo en los ingresos de la empresa y en la seguridad de los empleados.
Al utilizar el análisis de vibraciones como técnica de Mantenimiento Predictivo, podemos aplicar de forma asertiva la estrategia conocida como CBM, que es el Mantenimiento basado en la condición. Es decir, el análisis de vibraciones nos dará parámetros para evaluar la necesidad o no de intervenir en el activo en función del estado que presente. Este factor está directamente relacionado, por ejemplo, con el control de los costes operativos de mantenimiento. Usando esta estrategia, el mantenimiento se realiza cuando es realmente necesario.
Ahora que hemos comprendido un poco más la importancia del análisis de vibraciones y cómo ella influye positivamente en la gestión diaria del mantenimiento predictivo, es hora de conocer sus principales beneficios.
El primer paso para llevar a cabo un análisis de vibraciones es recolectar datos de vibraciones de los activos, y hoy en día podemos utilizar la tecnología a nuestro favor. La recolección de datos mediante sensores triaxiales, por ejemplo, es la forma más segura y fiable de recolectar datos asertivos.
Instalados en puntos estratégicos de las máquinas, los sensores recolectan datos tanto manual como automáticamente y pueden identificar tendencias a través de las vibraciones.
Una vez recolectados, estos datos se transforman en frecuencia y pueden identificarse mediante un análisis espectral. Este análisis identifica las distintas frecuencias presentes en la vibración y determina si hay picos o parámetros anormales, que serían indicios de fallas potenciales como desalineación, desequilibrio y otros modos de falla.
A partir de estas recolecciones y análisis, se realiza una comparación con los criterios básicos de aceptación de la máquina, lo que permite realizar un diagnóstico completo de su estado.
El análisis de vibraciones es una técnica fundamental de mantenimiento predictivo. Mediante el monitoreo regular de las vibraciones de la maquinaria industrial, es posible identificar patrones y tendencias que indican cambios significativos como desgaste, desalineación y desequilibrio, responsables de la aparición de fallas. A partir de esta información de monitoreo, los equipos pueden llevar a cabo un mantenimiento planificado, evitando paradas y fallas inesperadas.
Mantener la fiabilidad de los equipos es un beneficio importante para el sector de mantenimiento. Esto se debe a que, en un determinado periodo de tiempo y en condiciones preestablecidas, el equipo llevará a cabo sin fallos el programa previsto. La fiabilidad de los equipos también tiene un impacto directo en la salud de la planta, ya que varía en función de si se producen o no eventos de mantenimiento.
Una de las principales ventajas del análisis de vibraciones es su capacidad para proporcionar medidas rápidas para resolver problemas. Esto ofrece al equipo de mantenimiento la oportunidad de trabajar de manera proactiva, evitando problemas más graves que podrían poner en peligro la seguridad o los costes de operación. Hoy en día existen herramientas, como DynaNeo, que pueden agregar datos de rutas de inspección y análisis predictivos para generar dashboards que ayuden a proporcionar una visualización completa de los flujos. Así queda claro dónde tiene que actuar el equipo y el impacto en el proceso en su conjunto.
La gestión de los costos de mantenimiento industrial es un factor determinante para mantener el equilibrio financiero de una empresa. Esto se debe a que cuando este proceso se vuelve ineficiente, se generan gastos innecesarios que pueden poner en peligro el presupuesto y dificultar la creación de nuevos proyectos.
En este contexto, el análisis de vibraciones se convierte en un aliado, porque es a través de la detección precoz de fallas que se puede llevar a cabo el mantenimiento de forma programada. De este modo, se evitan las reparaciones de emergencia y se pueden sustituir piezas o máquinas solo cuando sea necesario, lo que permite utilizar una estrategia de mantenimiento basado en la condición (CBM).
Se calcula que el costo del mantenimiento tiene un impacto significativo en los ingresos de la industria, una cifra importante que puede reducirse mediante la acción preventiva.
Al usar la técnica del Mantenimiento Predictivo en línea para el análisis de vibraciones, tenemos una inversión que aporta retornos factibles y tangibles al proceso de gestión del mantenimiento. Especialmente en términos de gestión de los costos de mantenimiento cuando hablamos de Opex, por ejemplo. En Dynamox, hemos comprobado que el coste de adquisición del sistema de monitorización se amortiza en 6 meses de uso.
Tras los beneficios mencionados anteriormente, es posible medir el impacto que tiene la utilización del análisis de vibraciones en la industria. Es una herramienta valiosa, con información relevante sobre el estado de funcionamiento de las máquinas, que permite realizar el mantenimiento preventivo o correctivo de forma más eficiente.
¿Quieres saber más sobre el análisis de vibraciones? Continúa leyendo Métricas del análisis de vibraciones: Curtosis y Asimetría (Skewness).
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