Hoy repasamos el mantenimiento Lean, de las más modernas tecnologías predictivas modernas. En la actualidad, muchos gerentes de mantenimiento ya conoces muy bien el término “Lean” en lo que respecta a su área, porque es una palabra muy intuitiva.
Después de años de ser popular, aún hoy, cuando los gerentes de mantenimiento industrial son preguntados acerca del concepto de mantenimiento Lean, ellos lo describen como:
- Un medio para recortar costes,
- Hacer más con menos,
- Uso del mantenimiento predictivo para reducir el tiempo empleado en mantenimiento,
- Minimizar los tiempos de parada y la maximización de la eficiencia,
- El movimiento hacia un ambiente más planificado, y
- Trabajar más inteligentemente, entre otras.
En este sentido, hoy vamos a repasar el uso de las tecnologías predictivas modernas para lograr el mantenimiento Lean:
Mantenimiento Predictivo
El mantenimiento predictivo es realmente una extensión del mantenimiento preventivo. Este se basa en la teoría que dice que el equipo es operado eficientemente cuando las mediciones de vibración, calor, presión, tensión, velocidad, alineación y así sucesivamente caen en un ancho de banda aceptable.
Como las máquinas se desgastan, las mediciones se desvían más allá de los límites de control establecidos y el mantenimiento preventivo es requerido para traerlas de vuelta a las condiciones operativas óptimas. Por lo tanto, la falla del equipo puede ser predecida, de manera que se pueden tomar medidas para prevenir paradas de la producción y más costosas reparaciones de emergencia.
En algunas industrias, el mantenimiento predictivo también puede prevenir accidentes. En ambientes en los cuales el equipo marcha 24 horas, siete días a la semana, un mantenimiento predictivo es esencial. Esto es porque el mantenimiento predictivo, a diferencia de muchas rutinas de mantenimiento preventivo, puede ser realizado mientras el equipo está en marcha.
La mayoría de los gerentes de mantenimiento reconocen los beneficios clave de implementar un programa de mantenimiento predictivo, como la reducción de los costosos tiempos de parada y una mejora de la confiabilidad de los equipos. Muchos de alguna forma han implementado algún nivel de mantenimiento predictivo.
Tecnologías predictivas
El mantenimiento predictivo tiene dos componentes, recolección de datos, y análisis. En términos de tecnologías predictivas, muchas opciones están disponibles para realizar estas tareas. Los datos son recolectados automáticamente usando dispositivos de medición online, o usando un equipo móvil, operado en la planta o por algún personal técnico externo.
Los datos son depositados en un software de mantenimiento predictivo para su interpretación. Las tendencias son trazadas por el software, mostrando la extensión y tipo de deterioro en la máquina. Un sistema experto puede ayudar a dar sentido al complejo bagaje de datos recolectados, determinando las posibles causas del deterioro y sugerir una estrategia para lidiar con el problema.
Las tres de las técnicas más comunes usadas en un programa de mantenimiento Lean con tecnologías predictivas son:
- Análisis de vibraciones. La vibración excesiva es uno de los efectos que más ayuda en la predicción de fallas en los equipos. Algunos mecánicos experimentados afirman que con solo escuchar el zumbido o sentir el pulso del equipo pueden detectar problemas mecánicos inminentes. Un enfoque más sofisticado es comparar los lectores métricos actuales con valores de frecuencia óptimos; la amplitud y fase para determinar qué problemas están ocurriendo.
El análisis de vibraciones es usado primeramente en equipos rotativos, como los motores y turbinas, para determinar desalineación de ejes y desgaste de cojinetes. Otros equipos donde el análisis de vibración es muy útil incluye los compresores, ventiladores y bombas.
- Análisis de lubricación (tribología). ¿Qué sucede si unas pocas semanas después de un cambio de aceite, el aceite de un automóvil está negro? Su interpretación puede depender de si se trata de un automóvil nuevo o viejo, qué tipo de lubricante usa, las condiciones de operación del vehículo y otros factores más. Esta complejidad es precisamente el porqué los sistemas expertos son usados para analizar e interpretar los resultados de varios exámenes de lubricantes. Estos incluyen viscosidad, punto de inflamación, ácido total y números base, y la cantidad de partículas en el lubricante.
La viscosidad se refiere a la habilidad de los lubricantes para reducir la fricción creada por dos o más partes en movimiento. Los costes de mantenimiento son minimizados en algún número óptimo de cambios de aceite, correspondiente a un rango aceptable de lecturas de viscosidad. El número total de ácido determina el nivel de oxidación del lubricante, mientras el número base total se refiere a los aditivos del lubricante. Midiendo el punto de inflamación se revela el grado de dilución lubricante-combustible.
La cantidad de partículas en el lubricante es probablemente la medida más importante, pero solo unos pocos exámenes han sido desarrollados para determinarlo. Los métodos más sofisticados usan sistemas de visión para recolectar los datos, y ordenadores para comparar imágenes fotográficas con imágenes “aceptables”. Las desviaciones de las imágenes estándar son graficadas para hacer análisis de tendencia y su interpretación. Otro método empleado es una delgada película metálica ubicada en el flujo de lubricante. Como las partículas producto del desgaste bombardean la película, esta se erosiona, incrementando su resistencia eléctrica. Por lo tanto, la resistencia es directamente proporcional a la cantidad de partículas, y por consiguiente, al desgaste del equipo.
- Análisis infrarrojo (termografía). Cuando el medidor de temperatura de un automóvil sube hasta la zona de peligro, ¿Qué se debe hacer? Todos los equipos tienen un rango normal de temperatura de operación. Su exceso sugiere que se deben tomar acciones correctivas. Hay vías más sofisticadas de monitorear la temperatura del equipo que las termocuplas usadas en automóviles. Las cámaras infrarrojas pueden tomar una “imagen de calor” de un equipo, mostrando diferentes bandas de colores referidas a las diferentes temperaturas. Cualquier patrón de calor anormal, tendencia o valor de temperatura cuantitativa (“puntos calientes”) debe ser analizado e interpretado.
Los problemas comunes detectados por esta técnica son, la fricción excesiva en los equipos rotativos, las fugas en las trampas de vapor, los hornos o las calderas dañadas, y situaciones de sobrecarga eléctrica.
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