Impacto de las técnicas de monitoreo de condiciones en los números de la planta

Los errores en los procedimientos de mantenimiento y seguridad provocan muchos problemas a las empresas que se ven obligadas a realizar llamadas reactivas caras y perjudiciales una vez se ha roto un activo.

El mantenimiento programado estándar puede ser una práctica que desperdicia el dinero por varios motivos. El primero porque un dispositivo mantenido periódicamente no requiere mantenimiento, lo que hace que el mantenimiento programado sea una práctica operativa desperdiciada. El segundo es porque a menudo se introducen catalizadores de fallos en equipos que funcionan correctamente, y los dispositivos suelen fallar inmediatamente después de su mantenimiento. Para controlar mejor los costos, los fabricantes de procesos han iniciado una agresiva campaña para minimizar este tipo de operaciones centrándose en técnicas de monitoreo de condiciones para mejorar significativamente tanto la disponibilidad como la fiabilidad.

¿Qué son las técnicas de monitoreo de condiciones?

Las técnicas de monitoreo de condiciones son un tipo de mantenimiento predictivo que combina software y servicios y que implica el uso de sensores para medir el estado de un activo a lo largo del tiempo mientras está en funcionamiento. Los datos recogidos pueden utilizarse para establecer tendencias, predecir fallos en los equipos o procesos y calcular la vida útil restante de un activo. Las técnicas de monitoreo de condiciones pueden crear alertas y compartir datos para utilizarlos en flujos de trabajo, cuadros de mando e informes.

Cuando se utiliza un software para técnicas de monitoreo de condiciones, se emplean algoritmos de gemelos digitales que abordan los problemas centrales inherentes a la supervisión basada en la condición. Los algoritmos observan las diferencias entre el comportamiento actual de un proceso y el comportamiento pasado de un proceso combinado con el comportamiento pasado histórico. Es probable que esto muestre desviaciones muy sutiles en el rendimiento.

Los algoritmos tienen que dar sentido a la información procedente de la monitorización del núcleo. El estado reconstruido se denomina estimación o vector de estimación. La estimación representa el comportamiento bueno o esperado del activo teniendo en cuenta el contexto a los datos capturados. Luego, se compara con el comportamiento del activo tal y como se produce realmente en un momento determinado. La diferencia entre las dos señales se analiza entonces mediante sofisticados algoritmos estadísticos para detectar las desviaciones de la normalidad.

No es sólo el algoritmo en sí lo que hace realidad las técnicas de monitoreo de condiciones. Es toda la maquinaria de apoyo, los algoritmos adicionales que dan sentido a la salida del algoritmo central de aprendizaje automático y, a veces lo más importante, la experiencia en el análisis de la salida para hacer recomendaciones sobre los próximos pasos.

Cuando las técnicas de monitoreo de condiciones son capaces de detectar problemas de forma proactiva, los costos de mano de obra de mantenimiento pueden reducirse pasando del mantenimiento no planificado al planificado, disminuyendo la cantidad de tiempo que dura un procedimiento de mantenimiento y ampliando los intervalos entre los procedimientos de mantenimiento.

Además se observa una disminución de los costos de mantenimiento con un menor gasto para reparar o sustituir las piezas dañadas. Aunque este tipo de beneficio puede parecer insignificante, la industria de procesos puede ahorrar tanto por la reducción de combustible y el funcionamiento más eficiente de sus equipos como por el ahorro en costos de mantenimiento. Descubre más con este comparativo entre mantenimiento basado en la condición y el mantenimiento preventivo. 

¿Cómo funcionan las técnicas de monitoreo de condiciones?

Cada equipo es único y se refleja en sus propios datos históricos y hay que saber qué buscar y qué hacer con la información:

• Detección de anomalías: Los modelos de detección de anomalías contextualizan las relaciones normales de funcionamiento entre todos los parámetros relevantes, como carga, temperaturas, presiones, lecturas de vibración y condiciones ambientales. Los análisis en tiempo real comparan las lecturas de los sensores con los valores normales y previstos de una determinada máquina. El software de técnicas de monitoreo de condiciones detecta e identifica los eventos y el comportamiento anormal por las diferencias entre los datos reales en tiempo real y el comportamiento normal previsto, y no por los umbrales de los valores reales.
• Análisis de diagnóstico: Las notificaciones de anomalías se comparan con firmas precursoras basadas en el patrón y la persistencia. Estas proporcionan diagnósticos prioritarios con una causa localizada y aparente para cada problema en desarrollo. Para todos los problemas identificados, se debe notificar rápidamente para que los expertos en fiabilidad y mantenimiento puedan rastrear y diagnosticar los fallos en desarrollo.
• Previsión del tiempo de actuación: Luego se puede aplicar la analítica del tiempo de actuación al proceso de análisis. Utilizando múltiples análisis y ventanas de tiempo deseadas, los ingenieros pueden prever cuándo el equipo alcanzará realmente un límite de alarma y requerirá una reparación inmediata. Con esta información, los equipos pueden priorizar y programar las acciones correctivas para evitar el tiempo de inactividad con un coste mínimo. El análisis del tiempo de actuación también puede aplicarse de forma independiente en cualquier momento para prever las futuras necesidades de mantenimiento.

La adopción de una solución digital resuelve algunas limitaciones tradicionales del mantenimiento de equipos. Las soluciones digitales ayudan a centralizar la recopilación de datos y las vistas del estado de los equipos, y proporcionan análisis y políticas predictivas, así como análisis para modernizar la forma de realizar el trabajo y, por último, pero no menos importante, ofrecer un proceso automatizado y rastreable.

Beneficios de las técnicas de monitoreo de condiciones

Al pasar a una estrategia de operaciones proactiva y basada en datos, los fabricantes de procesos pueden esperar una reducción de hasta el 40% en el gasto asociado al mantenimiento no planificado. Esto conlleva una disminución de las pérdidas de producción en todos los sectores: energía, petróleo, gas, y materiales naturales para las empresas metalúrgicas y mineras.

Las empresas líderes pueden mejorar las operaciones, optimizar la fiabilidad y aumentar la disponibilidad con las tecnologías predictivas actuales. También pueden mejorar la disponibilidad y la fiabilidad porque pueden detectar problemas inminentes a tiempo para actuar de forma proactiva antes de que los problemas afecten a las operaciones.

El mantenimiento predictivo eficaz se centra en el análisis avanzado para predecir, diagnosticar y pronosticar problemas futuros. Los gemelos digitales utilizados en las técnicas de monitoreo de condiciones proporcionan una vigilancia automatizada para descubrir los problemas en desarrollo, una guía de diagnóstico para el análisis y las acciones causales y una inteligencia de previsión del tiempo de actuación para garantizar que la reparación se programe antes de cualquier fallo.

El software proporciona herramientas de visualización, análisis y gestión de casos, junto con inteligencia analítica que los ingenieros de fiabilidad y mantenimiento pueden utilizar para investigar las alertas, realizar el análisis de la causa raíz, determinar las estrategias de mantenimiento inmediatas y a largo plazo y hacer un seguimiento del éxito final.

Otro aspecto positivo de las técnicas de monitoreo de condiciones es que pueden prolongar la vida útil de un activo. Además de mejorar la fiabilidad, los datos recogidos pueden ayudar a mantener una visión unificada del estado de los activos y la salud operativa.

Si estás pensando en adoptar soluciones de condition monitoring para tu empresa, no te pierdas cómo hacer que el mantenimiento basado en la condición sea más efectivo para aprovechar al máximo todas sus ventajas.