Equipo de condition monitoring que mejora la eficiencia del trabajo de mantenimiento en campo

El principal beneficio de un equipo de condition monitoring online es que funciona en continuo, no se cansa, no hay que pagarle horas extras, no acumula pasivos laborales. El trabajo de los técnicos de mantenimiento que realizan las mediciones se puede rentabilidad mucho mejor, ya que no tienen que perder tiempo caminando por la planta, de una máquina a otra, tomando las mediciones, sino que pueden utilizar ese tiempo en actividades de mayor valor analizando las mediciones, lo cual representa un uso más eficiente de su tiempo.

El caminar toda la planta tomando mediciones del estado de las condiciones de los equipos lo puede hacer cualquiera, no se necesita un ingeniero con altos conocimientos para hacer ese trabajo. El trabajo del ingeniero de confiabilidad debe estar más en el análisis y en la toma de decisiones. Ahora se puede utilizar este tiempo muerto en el análisis gracias a los equipo de condition monitoring online.

Por supuesto que las inspecciones visuales siguen siendo recomendables en el trabajo de mantenimiento, ya que hay cosas que solo se pueden identificar con la presencia del ojo humano, como puede ser un derrame de aceite o alguna pieza que se haya roto, así que sigue siendo necesario mantener una rutina de inspección visual.

La introducción manual de datos tiene un enorme potencial para el error y mala interpretación, tanto en la grabación como en la lectura de datos. La introducción manual de datos se complica aún más en las zonas y entornos de trabajo más complicados y peligrosos.

Un equipo de condition monitoring online con sensores en los equipos críticos que trabajen en conjunto con un software MES industrial, permite, de una manera automática, la captura precisa de datos y la difusión de estos datos a todos los técnicos involucrados en la toma de decisiones importantes sobre los activos y equipos críticos de la planta.

¿Por qué es esto tan importante en un equipo de condition monitoring?

La comprensión de cómo un equipo en particular está llevando a cabo su trabajo, tanto en este momento (gracias a la captura de datos en tiempo real) y en el tiempo (gracias a la agregación de datos e informes de tendencias en el rendimiento fácilmente generados) ayudará al gerentes de planta y a los responsables de la fiabilidad a tomar mejores decisiones acerca de cuándo desplegar los trabajos de mantenimiento.

Cuando todas las partes involucradas en la fiabilidad de la instalación puedan tener el mismo punto de vista sobre los mismos conjuntos de datos, al mismo tiempo, hay menos espacio para la falta de comunicación o mala interpretación. La toma de decisiones puede ser más rápida, así como más de colaboración entre el equipo de trabajo.

Mediante el uso de la recolección inalámbrica de datos con un equipo de condition monitoring online, en lugar de realizar rutas de recolección con técnicos de mantenimiento, se puede reducir la necesidad de técnicos de mantenimiento predictivo de alta cualificación en cada sitio y ayudar a reunir datos de varios sitios de forma remota para su análisis por una sola persona bien cualificada. Es posible realizar el mismo trabajo de un conjunto de técnicos con un solo ingeniero altamente cualificado.

Para un buen desempeño laboral de los técnicos e ingenieros de planta y consigan que el programa de mantenimiento predictivo industrial mejore la rentabilidad del departamento, es muy importante que estos entiendan cuáles son sus funciones o tareas específicas, los procedimientos que se deben seguir, las políticas que se deben respetar y los objetivos que deben cumplir.

Si estuviera interesado en saber más sobre al pertinencia de un equipo de condition monitoring para su planta y cómo puede ayudarle en la identificación de los fallos, la interpretación sobre las causas de estos, la localización de los componentes afectados, la optimización de las existencias de piezas de recambio y la planificación de las medidas de mantenimiento, le invitamos a revisar los recursos y contenidos para mejorar el mantenimiento predictivo en la industria.