Cambiar al mantenimiento predictivo industrial puede mejorar el OEE

La tecnología está cambiando el funcionamiento diario de las empresas que se centran en procesos de automatización rentables, mejorando la calidad de los productos y simplificando el mantenimiento de los equipos. Este cambio tecnológico ha permitido a los fabricantes cambiar la estrategia reactiva de funcionamiento hasta el fallo por el mantenimiento predictivo industrial lo que se traduce en una mejora significativa de la eficacia global de los equipos (OEE).

El impacto del mantenimiento predictivo industrial en la OEE

El mantenimiento predictivo industrial es una estrategia de mantenimiento basada en datos que utiliza sensores para supervisar continuamente el estado y el rendimiento de los activos. Hace pasar esos datos por un conjunto de algoritmos predictivos preestablecidos para estimar cuándo debería fallar un determinado activo lo que permite a los equipos de mantenimiento programar el trabajo preventivo justo antes de que se produzcan los fallos, acortando y minimizando el número de paradas tanto programadas como no programadas en el proceso.

El mantenimiento predictivo industrial permite a las empresas eliminar las averías innecesarias o las paradas de producción que son habituales con las estrategias de mantenimiento reactivo. Asegura que todos los activos de producción estarán disponibles a lo largo de los ciclos de producción con una interferencia mínima en los programas de producción. El aumento de la disponibilidad de los activos de producción mejora significativamente la eficacia global de los equipos (OEE) para todos los procesos de producción. Conoce algunas estrategias de gestión de la OEE en plantas industriales.

La implantación de un programa de mantenimiento predictivo industrial garantiza que el rendimiento de todos los activos de una instalación de producción se mantenga en niveles óptimos, lo que reduce la pérdida de rendimiento y mejora los beneficios. Consulta las 8 razones financieras para implantar la tecnología de mantenimiento predictivo. 

También se reducen al mínimo los casos de fallos inéditos en los equipos y la dependencia de piezas desgastadas, desalineadas, defectuosas u obsoletas. Esto se traduce en una mejora de la calidad del producto final. En otras palabras, el número de defectos se minimiza, ya que las pérdidas de calidad debidas a problemas de la máquina se reducen considerablemente.

Pasos para pasar de un mantenimiento reactivo al mantenimiento predictivo industrial

Además de mejorar el valor de OEE de una instalación de producción, las empresas pueden obtener muchos beneficios adicionales mediante la implementación de un mantenimiento predictivo industrial. Algunos de los impactos notables de la PdM son la mejora de la seguridad operativa, la prolongación de la vida útil de los activos críticos, el aumento de la rentabilidad y la mejora de la satisfacción del cliente.

A continuación veamos un esquema de cómo establecer la transición del mantenimiento reactivo al mantenimiento predictivo industrial. Consulta la comparación entre mantenimiento proactivo y mantenimiento reactivo para conocer sus diferencias.

1. Establecer una estrategia de implantación

   Se debe elaborar una estrategia de implantación adecuada antes de la transición de un programa reactivo a uno predictivo.  La fase inicial consiste en una rigurosa auditoría de todos los activos de producción para identificar y priorizar los equipos que deben incluirse en el programa de mantenimiento predictivo industrial. Se da prioridad a los activos con un historial de fallos frecuentes, a los activos críticos que funcionan las 24 horas del día, así como a los activos caros de sustituir y de difícil acceso.

   Una vez identificados los activos que deben incluirse en el programa, se deben examinar los datos de mantenimiento anteriores para crear un modelo predictivo preliminar y realizar un análisis detallado del modo y efecto de los fallos (AMFE) en los activos.

   Tras la realización de un AMFE detallado, se genera una lista de equipos de alta prioridad y alto riesgo. Luego, se aprovecha la lista para crear y perfeccionar un programa piloto mediante el establecimiento de hitos, la concepción de metodologías de evaluación, la creación de objetivos de mejora de la OEE y la definición de enfoques de adquisición de datos.

2. Desplegar infraestructura adicional

   Se deben recopilar muchos datos e introducirlos en los algoritmos predictivos para que se puedan hacer predicciones precisas. Para ello, hay que instalar varios sensores de monitorización de estado en los equipos piloto. Estos sensores recogen datos en tiempo real y transfieren la información a través de redes IoT dedicadas, a una base de datos centralizada para su análisis. Pueden utilizarse para medir una variedad de señales diferentes, desde corrientes eléctricas y vibraciones hasta niveles de ruido y corrosión.

   A partir de esto y de los datos de mantenimiento anteriores, se desarrolla un algoritmo de predicción adecuado. Los sistemas avanzados utilizan tecnologías de IA y aprendizaje automático en esta fase. Los algoritmos cotejan los datos de los sensores suministrados con las condiciones preestablecidas y generan alertas cuando se detectan desviaciones.

   Para facilitar la comunicación entre las máquinas y los equipos de mantenimiento, se requiere un panel de control fácil de usar. Es fundamental que los datos recogidos estén protegidos contra el mal uso o los ataques externos que puedan impedir los ciclos de producción.

3. Formar, probar y recoger opiniones

   Adoptar un programa de mantenimiento predictivo industrial implica que varias actividades de mantenimiento sufran cambios significativos. Por ejemplo, se eliminan algunas lecturas manuales y se introducen nuevas tecnologías, herramientas y procedimientos de mantenimiento para ajustarse a los nuevos procedimientos. La organización también debe implantar un GMAO que soporte el mantenimiento predictivo industrial o un software comparable, si es que aún no utilizan uno.

   Mientras se prueba el programa piloto, es esencial que todo el personal de mantenimiento reciba una formación adecuada sobre la tecnología recién implantada. Durante este tiempo, se les informa de los cambios en sus funciones y se les enseña a navegar por los nuevos sistemas.

   Los equipos de mantenimiento someterán los equipos piloto a diversos programas de producción y supervisarán su respuesta a los cambios. A medida que los algoritmos predictivos reciban más datos, su predicción será cada vez más precisa.

   En esta fase, la dirección recibe los comentarios de los equipos de ejecución para evaluar la facilidad de uso del programa de mantenimiento predictivo industrial y su contribución a la mejora de la OEE. Basándose en los datos de rendimiento de los equipos y en la retroalimentación personal, la empresa puede desarrollar un procedimiento de respuesta robusto para abordar las alertas generadas por el programa.

4. Mejorar y ampliar el programa de mantenimiento predictivo industrial

   Se necesita tiempo para que una organización pruebe y verifique plenamente la contribución de un programa de mantenimiento predictivo industrial al programa de producción y al rendimiento. El programa piloto se somete a diversos escenarios operativos en un esfuerzo por extraer una gran cantidad de datos procesables. La fase piloto proporciona información muy valiosa para que la empresa pueda ampliar o perfeccionar el programa de mantenimiento predictivo industrial.

   Las lagunas identificadas durante la fase de prueba se rectifican perfeccionando la infraestructura o los algoritmos de predicción. Una vez resueltos todos los problemas, la empresa puede proceder a la implantación gradual y a gran escala del programa. La ampliación del programa debe ejecutarse por etapas y de forma que se evite la sobrecarga de los recursos existentes.

   Los programas de mantenimiento predictivo industrial requieren actualizaciones continuas a lo largo de su vida útil para mantener su relevancia y competitividad. Las actualizaciones son vitales para mejorar la seguridad de los datos, aumentar la velocidad de adquisición y análisis de los mismos y agilizar las comunicaciones entre las interfaces humanas y las máquinas.

Áreas clave en las que se debe centrar el mantenimiento predictivo industrial

• Monitorización del estado en tiempo real

  El mantenimiento predictivo industrial requiere un conjunto de herramientas para funcionar que le proporcione los datos necesarios en tiempo real. Invertir en un software de seguimiento de equipos de construcción, aunque puede requerir una inversión significativa, es un gran paso si se quiere hacer la transición al mantenimiento predictivo de la forma más fluida posible.

  Una buena solución permite conocer los costos de funcionamiento del equipo por hora, sino que también puede ayudar a garantizar que los activos de alto valor se supervisen al detalle. Además, los elementos más pequeños, como las herramientas manuales, también pueden asignarse a diferentes categorías, ya que tienen un valor menor y pueden no necesitar una supervisión constante.

• Incluir a las personas adecuadas en el análisis de datos

  Todos los departamentos pertinentes deberían poder acceder a todos los datos relevantes recogidos por el sistema de supervisión para garantizar una evaluación de datos satisfactoria.

  El mantenimiento predictivo industrial no debe potenciar los esfuerzos de supervisión. Para garantizar que los datos recogidos se utilicen de forma eficiente, se debe tener una estructura clara en la empresa para saber quién supervisa elementos específicos y cómo deben transmitirse los datos.

• Establecer criterios para el éxito continuado

  Es necesario identificar los criterios que se deben alcanzar en un marco de tiempo específico para obtener el retorno de la inversión. Tener un objetivo claro que rija el ROI garantiza la capacidad para medir la eficacia de la estrategia de mantenimiento predictivo industrial desde el día de la implementación.

• Un programa de gestión de activos para mantener todo bajo control

  Para que un programa de mantenimiento predictivo industrial tenga éxito, se necesita asegurar la participación de todos los actores clave de la organización. Por eso, un software de gestión de la construcción es esencial para asegurarse de que la empresa está preparada para el éxito. Con un software de construcción integrado, se puede integrar las órdenes de trabajo y los datos de los equipos, lo que le proporciona la información más precisa sobre el estado de un activo, además del historial de órdenes de trabajo, la información de mantenimiento y mucho más.

Disponer de una supervisión constante de los equipos, de las personas adecuadas que participan en la evaluación de los datos, de los criterios de éxito correctos y de un software de gestión de construcción integrado permite mantener y mejorar proactivamente la estrategia de mantenimiento predictivo industrial de los equipos.

Conclusiones finales del mantenimiento predictivo industrial

Los programas de mantenimiento predictivo industrial son soluciones rentables a largo plazo, especialmente si se tienen en cuenta las mejoras de OEE que pueden aportar. La implementación de un mantenimiento predictivo industrial debe ser cuidadosamente pensada para evitar los errores más comunes.

La transición requiere una planificación adecuada y una ejecución estratégica para evitar pérdidas de producción. Los costos de la inversión inicial pueden ser elevados y algunos procesos requieren la intervención de expertos. A pesar de los retos, la selección del modelo de mantenimiento predictivo industrial adecuado tiene el potencial de convertir las empresas de fabricación en sistemas más inteligentes y rentables.

Descubre más sobre cómo organizar un programa de mantenimiento predictivo que funcione.