Cinq façons de détecter les défaillances à l'aide d'outils de maintenance conditionnelle

Un programa de mantenimiento eficaz puede aumentar el tiempo de actividad, disminuir los costos de mantenimiento, reducir el tiempo de inactividad no planificado y prolongar la vida útil de los activos. Todo ello genera valor para el negocio, lo que es especialmente importante en el competitivo y desafiante entorno actual. La clave está en asegurarse de que el programa de mantenimiento cuenta con las herramientas de condition monitoring adecuadas para alcanzar estos objetivos.

Todo se reduce a los datos, pero los datos por sí solos no son suficientes. Obtener los datos correctos y utilizarlos eficazmente permite maximizar la disponibilidad y el rendimiento de los activos y minimizar los posibles fallos y su impacto. Comprender lo que dicen los datos y cómo actuar en función de ellos es la forma en que los equipos de mantenimiento pueden encontrar y solucionar los problemas antes de que se produzcan las averías, lo que se traduce en operaciones más seguras, eficaces y productivas.

Supervisar el estado de las máquinas proporciona información sobre su estado y rendimiento. Los datos de vibración, temperatura y la supervisión de la potencia son algunos de los rasgos que se pueden supervisar y evaluar. Con el tiempo, las herramientas de condition monitoring también facilitan la detección de tendencias y la planificación de respuestas. La gestión de los recursos, incluida la mano de obra, es más fácil cuando no se limita a reaccionar. Factores como el historial y la criticidad de una máquina pueden ayudar a planificar y priorizar las acciones de mantenimiento.

Mantener las máquinas en función de su estado real, en lugar de basar las acciones de mantenimiento en un calendario, reduce el trabajo que se realiza si es necesario o no. Esto ahorra tiempo, dinero y piezas, y reduce los casos en los que podrían producirse errores.El machine monitoring en la manufactura industrial evalúa el estado de las máquinas en tiempo real y la probabilidad de que se produzcan fallos, y luego utiliza esos datos para tomar decisiones de mantenimiento.

Outils de maintenance conditionnelle para una imagen completa del estado de los activos

Los datos del estado de una máquina pueden ser monitorizados y transmitidos por sensores montados en la máquina. Cuando estos dispositivos con acceso a Internet, como los sensores de vibración o los monitores de potencia, se conectan al software, se pueden agregar y organizar los datos de las mediciones en todo momento. Esto ayuda a los equipos a identificar y solucionar posibles problemas. Con los datos enviados automáticamente a la nube, los equipos pueden acceder a ellos desde cualquier lugar: por ejemplo, los expertos de todo el mundo o los técnicos que están de viaje pueden utilizar un dispositivo inteligente para acceder a los datos de forma remota. Además, la recopilación de datos a lo largo del tiempo facilita la detección de anomalías y la detección temprana de la degradación de la máquina.

La monitorización de la condición se refiere a la revisión continua de los activos. Con una combinación de sensores y software, los equipos de mantenimiento pueden ser alertados de cualquier cambio o anomalía en las condiciones de funcionamiento de los activos. A medida que se aprende de los fallos de los activos a lo largo del tiempo, se puede optimizar el programa de mantenimiento para que sea lo más eficiente y eficaz posible. Si se hace bien, el mantenimiento puede dar a la organización una ventaja competitiva. Descubre la importancia del uso de sensores industriales para mejorar la productividad y mantenimiento de la planta.

Cinq façons de détecter les défaillances à l'aide d'outils de maintenance conditionnelle 

Existen cinco tecnologías predictivas clave que se pueden utilizar para obtener información sobre los activos. Por orden de precocidad en la detección de fallos, son las siguientes:

• Análisis del aceite
• Échographie
• Vibrations
• Thermographie
• Pruebas de motor

Cada método puede detectar fallos potenciales en un momento diferente. Algunas de estas tecnologías predictivas pueden identificar fallos potenciales con más de un año de antelación. Por ejemplo, la monitorización de las vibraciones, de la que destacamos 3 cas d'utilisation de l'analyse des vibrations pour détecter les problèmes des machines entre 12 y 18 meses antes de que se produzca el fallo. Reaccionar con urgencia ante cualquier problema potencial no es automáticamente la respuesta más ventajosa.

Las herramientas más sensibles y las inspecciones más frecuentes hacen que los fallos se identifiquen antes, lo que puede ser importante para determinadas máquinas o situaciones. Los indicadores posteriores pueden no detectar los fallos con la suficiente antelación como para evitar que se produzcan algunos daños. Sin embargo, para algunos activos esto tiene sentido. El objetivo general es detectar los fallos en el momento en que se puede actuar, antes de que se produzca un fallo o un tiempo de inactividad imprevisto, para poder priorizar y planificar el momento óptimo para actuar. Llevar a cabo acciones de mantenimiento para prevenir los fallos antes de que se produzcan es un signo de una operación de mantenimiento madura.

Los activos se comportan de forma diferente, fallan de forma diferente y tienen distintos niveles de criticidad. Ninguna de estas modalidades es la mejor herramienta para todas las máquinas y todas las situaciones. En su lugar, se debe pensar en los activos específicos y en los diferentes modos de fallo de cada uno de ellos. Teniendo en cuenta los modos de fallo esperados de una máquina, se deben adaptar las técnicas de inspección y detección a la urgencia con la que esa máquina necesita atención.

Análisis del aceite

El análisis del aceite se utiliza para detectar el desgaste y la sobrecarga en los componentes refrigerados por aceite de los equipos rotativos, como las cajas de cambios y los compresores. El análisis del aceite puede identificar averías de lubricación, sobrecalentamiento, desgaste de componentes y partículas de desgaste. Todo ello indica un posible desgaste o fallo de los rodamientos, un fallo de los engranajes o un desgaste de los cilindros y existen diferentes métodos prácticos para el análisis de vibraciones de equipos rotativos.

Échographie

La prueba de ultrasonidos puede utilizarse en componentes de máquinas y en sistemas y tuberías. Utiliza ondas de alta frecuencia inaudibles para el ser humano para supervisar y detectar problemas como fugas de aire, refrigerante, gas o amoníaco así como problemas en los actuadores de las válvulas, rodamientos, purgadores de vapor, riesgos eléctricos, etc. Una lubricación insuficiente o excesiva puede destruir los rodamientos y provocar paradas de producción. La cantidad correcta de lubricación no hará desaparecer la fricción, pero mantendrá la fricción en niveles aceptables. Otras causas de fallo de los rodamientos pueden ser la contaminación o el uso de una grasa incorrecta. La tecnología de ultrasonidos puede detectar a tiempo los signos de estos defectos.

Análisis de las vibraciones

El análisis de las señales de vibración puede identificar eficazmente fallos como el desequilibrio, la desalineación, la holgura y el desgaste de los rodamientos, y puede hacer un seguimiento de la gravedad de estos cuatro fallos comunes a lo largo del tiempo. Una vibración excesiva más allá de lo normal en una máquina puede causar daños irreversibles en la maquinaria y sus componentes. Incluso puede provocar un fallo que detenga la producción o cierre las instalaciones. Los patrones de vibración también pueden utilizarse para identificar fallos eléctricos y problemas de proceso con el flujo o la presión. El surveillance des vibrations et analyse soutenue des machines tournantes se utiliza habitualmente en motores, bombas, ventiladores, compresores y sopladores.

Thermographie

La desalineación de los ejes, los problemas de la caja de cambios y las correas pueden detectarse con la termografía. La termografía es el mejor método para detectar problemas eléctricos o problemas mecánicos graves que provocan el sobrecalentamiento de los sistemas. Sin embargo, cuando la temperatura de una máquina se eleva lo suficiente como para que sea perceptible con la termografía, es posible que ya se haya producido algún daño. La termografía también puede detectar temperaturas anormalmente bajas y puede implicar el estudio de patrones.

Pruebas de motor

Las pruebas de motores pueden realizarse en máquinas mientras están en funcionamiento o no. Estas pruebas pueden ser eficaces para el diagnóstico de fallos cuando una máquina llega a ese punto. Las pruebas energizadas incluyen pruebas de aislamiento, corriente del motor, análisis del espectro del circuito del motor, factor de potencia y distorsión armónica. Las pruebas sin energía incluyen pruebas de sobretensión, pruebas de alta potencia, megóhmetro y análisis del circuito del motor.

Las herramientas de condition monitoring han hecho posible la monitorización moderna de las condiciones

Las tecnologías actuales ofrecen sofisticadas capacidades que hacen que la monitorización de la condición sea accesible y eficaz, incluyendo:

• Conectividad móvil
• Transferencia de datos en la nube
• Integración de software

Los dispositivos del internet industrial de las cosas (IIoT) son algunos de los avances que han hecho que la monitorización de condiciones no solo sea posible, sino también accesible para organizaciones de todos los tamaños y tipos. Cuando algo cambia en el estado de una máquina, estas herramientas de condition monitoring trabajan juntas para activar una notificación de alerta, permitiendo a los equipos de mantenimiento actuar antes de que los activos fallen potencialmente.

La digitalización ha ayudado a los equipos de mantenimiento a pasar de los papeles a las hojas de cálculo y a las herramientas de software avanzadas, como los sistemas informatizados de gestión del mantenimiento (GMAO). Las herramientas con acceso a Internet pueden integrarse entre sí para añadir más valor a la capacidad de cada herramienta y ayudar a los equipos a hacer más cosas. Por ejemplo, con un GMAO, se puede generar automáticamente una orden de trabajo cuando un sensor ha detectado que el estado de una máquina ha quedado fuera de un determinado umbral definido. Centralizar el acceso a los datos y hacer posible el análisis de datos complejos ha transformado lo que los equipos pueden hacer.

Los avances tecnológicos también han hecho posibles más métodos de detección y solución de averías que en el pasado. Ahora, algunas de las soluciones pueden incluso automatizarse. Por ejemplo, cuando hay que lubricar los rodamientos en función de las lecturas de decibelios por encima de las líneas de base establecidas. Con la tecnología de ultrasonidos y los sensores que envían datos en tiempo real a un software como un CMMS, los equipos pueden ver actualizaciones en tiempo real de estos umbrales y los lubricantes automáticos pueden añadir grasa a distancia.

Con la monitorización del estado, los equipos de mantenimiento pueden priorizar y optimizar sus programas de mantenimiento en tiempo real en función del estado de los activos. Los equipos pueden tener una visión actualizada del estado de los activos sin necesidad de estar in situ. La mejora de la planificación reduce el tiempo de inactividad, así como los costos asociados al mantenimiento, el inventario y la producción. La mejora de la planificación también aumenta el ciclo de vida de los activos y el retorno de la inversión.

Las tecnologías emergentes, como la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, llevarán los avances en datos e integración aún más lejos. Estos avances, como parte de la Industria 4.0, harán que los sistemas inteligentes conviertan los datos en tiempo real en conocimientos que mejoren las operaciones. El objetivo final del mantenimiento y la fiabilidad no es solo reducir los fallos, sino eliminarlos.