Tecnologías de mantenimiento predictivo para aumentar la eficiencia en plantas industriales

Si se encuesta a los fabricantes, siete de 10 podrían decir que están interesados en usar tecnologías de mantenimiento predictivo en su sistema de automatización no solo para ayudar a que las máquinas trabajen bien, sino también aumentar la eficiencia en plantas industriales y detectar a tiempo potenciales fallas en los equipos. Todavía, solo tres de 10 emplean actualmente esta tecnología. ¿Por qué la disparidad?

La razón principal es que la mayoría de los fabricantes se apoyan en ambos departamentos, operaciones y mantenimiento, para recolectar datos de desempeño de los equipos, priorizar problemas y decidir qué curso de acción tomar. Cuando las recomendaciones no coinciden, la confusión y los desacuerdos entre estos dos departamentos abundan. El enfoque tradicional para desplegar las tecnologías de mantenimiento predictivo también puede ser muy difícil o costoso de adoptar con amplitud. 

Sin embargo, mediante el uso de sistemas de monitoreo de condiciones y análisis de vibraciones que están integrados directamente dentro del sistema de control, los fabricantes pueden asumir un enfoque manejado por las operaciones para el mantenimiento de la máquina y así ayudar al mejoramiento de la productividad mientras se reducen los costes.

La gran división entre mantenimiento y operaciones

Cuando una planta establece un sistema de medición de vibraciones, el departamento de mantenimiento, típicamente, es responsable de toda la implementación. El personal de operaciones solo recibe un reporte avisando el estatus de las máquinas. Esto produce dos sistemas independientes.

El principal problema con este enfoque aislado está en la obtención de datos por el lado del mantenimiento, que son tomados desde el lado de operaciones. La arquitectura produce un balance desigual de datos que no se transfieren apropiadamente o precisamente a través la división de un departamento a otro.

Además, estos dos departamentos usan múltiples software (entre cinco y seis en promedio) para recolectar, analizar y compartir información. Como resultado, los ingenieros deben configurar los sistemas manualmente en múltiples lugares, lo que consume tiempo y es innecesariamente complicado.

Debido a que estos sistemas son independientes y basados en servidores, la función de análisis típicamente está aislada de las operaciones del día a día, de las operaciones de la instalación y, los operadores de planta usualmente no comprenden o aceptan las recomendaciones resultantes.

Después de hacer algunas preguntas de diagnóstico acerca de ruido y fugas, el equipo de mantenimiento recolecta datos de la bomba. Como no es seguro arrastrarse a través de la máquina para recolectar datos de objetos de desecho de la placa de información del motor, el técnico de mantenimiento referencia varios manuales de equipos y relaciones de cajas de cambios para determinar la velocidad a la que está marchando la máquina.

Eventualmente, el técnico de mantenimiento concluye que la bomba está trabajando a 950 RPM, y el analizador de vibraciones le dice que el pico es 1.900 RPM. Para clarificación, él llama al analista de la línea de atención al cliente del fabricante y descubre que esto puede significar que algo en la bomba está suelto. El técnico de mantenimiento y el operador regresan a la estación de bombeo y, después de observar alrededor de la máquina, descubren que la base de concreto en el frente impulsor de la bomba está roto y el perno de anclaje está flojo. El técnico de mantenimiento reporta los hallazgos y programa una parada temporal para apretar el perno y revisar el problema de agrietamiento.

Este llamado método tradicional de gestión del mantenimiento es un consumidor de tiempo muy ineficiente. En su lugar, las plantas necesitan una manera de incorporar las mediciones de vibraciones dentro de los modelos centrales de operaciones y entregar información de diagnóstico al operador de la máquina rápida y eficientemente.

El gran puente entre mantenimiento y operaciones

Algunas plantas están, en su lugar, usando un enfoque operacional automatizado para recolectar y analizar datos automáticamente en una rutina base. Como resultado, más operadores interactúan y entienden la información y recomendaciones del monitoreo de condiciones. Esto es conocido como un programa de fiabilidad “manejado por operaciones”, y ha sido probado para mejorar la efectividad del mantenimiento predictivo por encima del tradicional enfoque de confiabilidad aislado.

Este enfoque de “manejado por operaciones” usa herramientas y softwares de análisis que integran mediciones de vibración dentro del sistema de control de la planta. Las instrucciones de diagnóstico de maquinaria pueden ser insertadas en el controlador automático programable para automatizar la rutina de funciones de mantenimiento predictivo.

Estas instrucciones están acopladas a unas plantillas de diagnóstico para una interfaz estándar del operador con un software de visualización que muestra los complejos datos de vibración para su análisis detallado. Esto no solo ayuda a mejorar la confiabilidad de la máquina, sino que también ayuda a reducir los costes de implementación de un sistema que, comparado con el independiente, se enfoca en la propiedad.

La aplicación de este enfoque integrado en el ejemplo anterior simplifica el hallazgo de la solución cuando el operador ve la luz roja titilante indicando un problema en la bomba. El operador simplemente ojea a través de varias pantallas de operadores, una de las cuales muestra un mensaje diagnóstico de lectura de alta vibración y sugiere que la bomba podría estar suelta.

El operador entonces examina la máquina y nota la grieta en la base de concreto de la bomba y el perno flojo. El operador entonces llama al equipo de mantenimiento, el cual hace algunas preguntas y programa una parada temporal para apretar el perno y revisar el problema de agrietamiento. Obviamente, es preferible este escenario en que se usa un enfoque integrado. El operador y el técnico de mantenimiento obtienen información valiosa con respecto al problema bastante rápido y fácilmente, lo que permite una mejor y más rápida toma de decisiones.

Tecnologías de mantenimiento predictivo: Integración para mejores negocios 

Toda nueva tecnología de mantenimiento predictivo reintroduce el miedo al cambio, particularmente el miedo a ser disminuido. Algunos analistas de vibraciones podrían preguntarse: “¿Si esta función es automatizada, significa que estoy fuera de mi trabajo?”

Todo lo contrario: Los sistemas de monitoreo de condiciones integrados son un complemento valioso para los análisis de vibraciones, no un reemplazo. Estos sistemas automatizados permiten a los analistas descargarse de actividades rutinarias, como la recolección de datos y el análisis rutinario, y concentrarse en responsabilidades con mayor valor agregado.

La implementación de un programa de monitoreo de condiciones integrado tiene sentido para las plantas que compiten seriamente en el mercado global. Los sistemas de monitoreo de condiciones ayudan a mantener a la planta marchando productivamente, detectando potenciales fallas de equipos tempranamente. Los datos producen mejores análisis, los cuales orientan hacia una mejor toma de decisiones a todo nivel, desde el piso de la planta hasta la directiva de la empresa.

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