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Programa de mantenimiento predictivo industrial

Pasos para actualizar tu programa de mantenimiento predictivo industrial y mejorar la rentabilidad del departamento

octubre 2, 2019 por REDACCIÓN

Tabla de contenidos

  • Paso 1: Cambio de cultura
  • Paso 2: Utilizar el programa de mantenimiento predictivo industrial de manera apropiada

Rediseñar la forma tradicional que se ha estado implementando el diseño del programa de mantenimiento predictivo de tu planta podría arrojar dividendos para a tu empresa ya que incides directamente en la cuenta de resultados de tu departamento. Veamos como puedes hacerlo.

Muchos artículos se han escrito sobre las restricciones artificiales en un programa de mantenimiento predictivo industrial. En esta ocasión, enumeraremos algunas de  las medidas para eliminarlas y permitir obtener las ganancias que promete un programa de mantenimiento predictivo para una planta industrial.

 

Paso 1: Cambio de cultura

El primer cambio es saber que un programa de mantenimiento predictivo industrial es exclusivamente una herramienta de gestión del mantenimiento. Este cambio se debe impregnar a toda la planta. Si bien esto suena sencillo, es difícil cambiar las actitudes empresariales hacia la gestión predictiva.

La mayoría de los gerentes a nivel corporativo poseen poco conocimiento sobre el mantenimiento predictivo y de los equipos empleados. Convencerlos de utilizar en mayor medida las tecnologías de predicción de fallas puede ser extremadamente difícil. Algunos simplemente no logran entender que la mayoría de los fallos ocurren como resultado de cuestiones relacionadas con el no mantenimiento.

Estudios apuntan que el mantenimiento es responsable de solo el 17% de las interrupciones en la producción y los problemas de calidad en una plata industrial. Las prácticas operativas inadecuadas, un mal diseño, piezas sin especificación y otras razones de no mantenimiento son responsables de lo demás.

En realidad, las tecnologías predictivas de fallos en máquinas son herramientas de optimización de  los procesos en una planta, ya que detectan, aíslan y ofrecen soluciones a las desviaciones que vaporizan la capacidad, degradan la calidad, generan gastos y amenazan la seguridad de los empleados. El departamento de mantenimiento debería contar con un grupo confiable de técnicos que sea responsable y rinda cuentas para la optimización de la planta.

Este grupo debe tener autoridad para cruzar las fronteras funcionales con libertad para implementar cambios que corrijan los problemas que detectan sus evaluaciones.

Se trata de hacer un cambio radical dentro de la estructura tradicional. Pero debemos advertir que puede esperar tener resistencias desde la parte superior a la inferior dentro de la organización. Con excepción de los pocos empleados iluminados que comprenden la situación, la mayor parte de la fuerza laboral no se incorporará abiertamente a este nuevo grupo funcional. Sin embargo, es esencial poder formar un grupo especializado, que sea exclusivamente responsable de mejorar la fiabilidad y de optimizar cada operación de la planta. Esta es la única forma en que una planta o empresa puede lograr y mantener un desempeño sobresaliente.

Crear este grupo de técnicos especializados en fiabilidad no será fácil. El equipo que pertenece a un programa de mantenimiento predictivo industrial debe poseer un conocimiento profundo del diseño de los procesos y de la propia maquinaria, así como de las mejores prácticas, tanto en la operación como en el mantenimiento de los sistemas críticos de producción de la planta.

Este grupo de técnicos debe comprender los métodos de ingeniería que ofrecen el menor coste del ciclo de vida. Por último, debe comprender el uso adecuado de las tecnologías de condition monitoring. Pocas plantas cuentan con empleados que muestren todos estos rasgos fundamentales.

Existen dos formas de resolver este problema. 

En primer lugar, seleccione un personal que ya domine una o más de estas disciplinas.
Por ejemplo, el equipo de técnicos podría poseer los conocimientos necesarios sobre alineación de ejes, análisis de vibraciones y tecnología predictiva. Asegúrese que cada miembro del grupo posea un profundo conocimiento de una o más áreas de especialidad para el programa de mantenimiento predictivo.

Actualmente la capacitación del personal técnico es la primera prioridad para muchas plantas que quieren incorporar un programa de mantenimiento predictivo industrial. Pocos cuentan con todos los conocimientos y habilidades que requiere la función que desempeñan, y ese es un hecho especialmente cierto. Por lo tanto, ofrezca capacitación suficiente para garantizar el máximo rendimiento de su inversión.

Este entrenamiento debe enfocarse en la dinámica del funcionamiento y del proceso en cada sistema crítico de producción. Debe incluir el diseño integral de los procesos, funcionamiento general, métodos operativos y entrenamiento en diagnóstico de máquinas, lo cual constituye la base de la capacidad de optimizar el rendimiento.

El segundo enfoque es contratar ingenieros profesionales que sean confiables. Aunque suena fácil, no es necesariamente de esa manera. En primer lugar, hay pocos profesionales totalmente calificados que se encuentren disponibles, y son muy costosos. 

La mayoría prefiere trabajar como consultores a corto plazo y no como empleados a largo plazo. Si intenta subcontratar, tenga mucho cuidado. Los CVs pueden verse bien, pero el conocimiento es difícil de encontrar.

Por ejemplo, recientemente una empresa del sector energía entrevisto a 80 ingenieros predictivos supuestamente calificados, pero solo encontraron cinco que poseían los conocimientos básicos que buscaban, por lo tanto necesitaban ser capacitados antes de que pudieran ofrecer un rendimiento aceptable.

 

Paso 2: Utilizar el programa de mantenimiento predictivo industrial de manera apropiada

Los componentes del sistema deben operar dentro de su propio diseño antes de que el sistema en su conjunto pueda alcanzar el nivel de rendimiento para el que fue diseñado. Entonces, ¿Por qué la mayoría de los programas de mantenimiento predictivo tratan a los componentes como trenes aislados de las máquinas?

En lugar de evaluar una bomba centrífuga o una caja de engranajes como parte total de la máquina, la mayoría de los analistas que trabajan en un programa de mantenimiento predictivo limitan su tecnología para simplemente diagnosticar la condición mecánica del componente de forma individual y no en su conjunto.

Como resultado, no se hace ningún esfuerzo para determinar la influencia de las variables en el sistema como la carga, velocidad, la alineación, la vibración, el producto y la inestabilidad en el componente individual. Las fluctuaciones de las variables del proceso a menudo son la causa de los problemas en la bomba o en la caja de engranajes.

A menos que el analista las tome en consideración, es difícil determinar la causa raíz. En su lugar, usted obtendrá una recomendación para corregir el síntoma (rodamiento desalineado o dañado) en lugar de corregir el verdadero problema.

Lo contrario también es cierto. Cuando el diagnóstico se limita a los componentes individuales, no pueden detectarse, aislarse ni resolverse los problemas en el sistema. Recuerde, es el sistema, no el componente, que genera ganancias en la capacidad y en los ingresos para la planta. El sistema, por lo tanto, debe ser el objetivo principal de cualquier análisis en un programa de mantenimiento predictivo industrial.

Cuando uno piensa en un programa de mantenimiento predictivo industrial, lo primero que viene a la mente es el monitoreo y análisis de las vibraciones, la termografía y la alineación de ejes. Estas son las piedras angulares de la tecnología predictiva ya que ofrecen los diagnósticos necesarios para lograr y mantener los mayores niveles de desempeño. Para obtener el máximo beneficio de un programa de mantenimiento predictivo industrial, se necesita medir, analizar y hacer cambios.

Las variables en el proceso de monitoreo, como la vibración, la alineación, el balanceo, las temperaturas y otras, es un requisito para todo programa de mantenimiento predictivo. Estas variables definen el funcionamiento general del proceso y son requisitos esenciales para que el sistema funcione.

En los sistemas que utilizan controles basados en ordenadores o PLCs, las variables que definen su funcionamiento general se adquieren automáticamente para permitir que la lógica de control opere el sistema. El tipo y número de variables cambian de un sistema a otro, pero dependen del diseño y modo operativo para ese tipo específico de sistema de producción.

Es relativamente sencillo obtener estos datos del sistema de control de nivel 1 y después usarlos como parte de la lógica del diagnóstico predictivo. En la mayoría de los casos, estos datos, combinados con las tecnologías predictivas tradicionales, proporcionan la información necesaria para comprender a cabalidad el rendimiento de un sistema.

No ignore los sistemas predictivos industriales basados en la nube. Con estos sistemas los datos relevantes del proceso son más fáciles de obtener. El analista de fiabilidad puede, en muchos casos, obtener lo suficiente para realizar un diagnóstico completo de la condición del rendimiento o funcionamiento del sistema. Equipos de alineación láser de ejes basado en la nube, con conectividad móvil integrada pueden utilizarse para este propósito.

Si la instrumentación de la planta incluye una salida analógica o digital, la mayoría de los medidores de vibraciones que se basan en microprocesadores pueden adquirir salidas de señal directamente proporcionales y automatizar la manipulación de los datos requeridos para este ámbito ampliado de la tecnología predictiva.

 

Si deseas saber más sobre cómo desarrollar un programa de mantenimiento predictivo industrial para mejorar la rentabilidad de tu departamento, suscríbete al Newsletter de Tecnología para la Industria, un boletín que te permitirá conocer las nuevas soluciones disponibles en el mercado para optimizar las operaciones de su planta, como la optimización de procesos industriales a través del trabajo de mantenimiento.

Artículos Gestión de Activos Industriales / Confiabilidad

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