outubro 21, 2019 por EDITORIALConoce los beneficios y oportunidades de mejora que ofrece el monitoreo de condiciones online para el mantenimiento predictivo sobre las plantas e instalaciones industriales. El monitoreo de condiciones online para el mantenimiento predictivo no solo ahorra gastos para reparación y mantenimiento en una planta, sino que incluso aumenta la rentabilidad de la instalación, dado que se aprovecha al máximo la vida útil restante de las máquinas. El principal beneficio del condition monitoring online está en su capacidad de medición permanente de las vibraciones a través de sensores, instalados estratégicamente, en equipos y máquinas criticas que ayuden a detectar a tiempo averías catastrófica. Tengamos en cuenta que una avería va evolucionando hasta que se convierte en catastrófica. Si la detectamos a tiempo, antes de su evolución, podemos planificar y realizar las medidas correctivas adecuadas en relación a disponer las piezas de recambio a tiempo, la planificación del personal y órdenes de trabajo, así como también, realizar reparaciones durante paradas planificadas de la instalación. La realidad actual apunta a que cada planta tiene máquinas que son más criticas que otras. Algunas si se detienen inesperadamente, paralizan todo el proceso de producción y otras influirán parcialmente en la productividad si llegan a fallar. El punto es que, si un técnico de mantenimiento hace rutas de inspección, con el método tradicional, usando los equipos portátiles de análisis de vibraciones, es posible que el tiempo que pasa entre una medición y la otra no sea suficiente para detectar una falla. Fijemonos que el método tradicional de medición de análisis de vibraciones, antes de los sistemas de controlo do estado das máquinas, consistía en que el técnico tenia que llevar su base de datos, con su estructura organizativa de todas las máquinas, para luego generar unas rutas de inspección que cargaba en el equipo portátil de monitoreo de condiciones online para el mantenimiento predictivo de máquinas rotativas. Cada cierto tiempo, dos, tres o cuatro semanas, dependiendo del personal disponible para este trabajo, el tamaño de la instalación y el número de máquinas, el personal va revisando punto por punto, de máquina en máquina, tomando mediciones de vibración. Con esta forma de trabajo es posible que los intervalos de medición sean muy separados, pudiendo dar pie a que las fallas se generen y evolucionen hasta convertirse en un fallo que no se detecte hasta que la persona vuelva a medir. Este es un problema que se resuelve con los sistemas de monitoreo de condiciones online ya que son capaces de realizar un monitoreo permanente que permite acortar los intervalos entre mediciones, haciéndolos muchos más seguidos. Dependiendo del tipo de sistema que se instale y de la complejidad en la instalación de los sensores para la medición, podemos tener una medición continua, es decir que cada segundo se está midiendo las condiciones de la máquina, o puede ser más espaciada en el tiempo y poder tener en el día varias mediciones, cosa que no se podría hacer de una manera rentable con un equipo portátil de monitoreo de condiciones online para el mantenimiento predictivo. Además, la base de datos recopilados se almacena de manera local en los servidores y computadores de la planta. El condition monitoring online es imprescindible para el estudio de la longevidad y el fallo de los equipos y máquinas de una planta. Son equipos que ayudarán en el trabajo de investigación de las causas por las que los dispositivos más críticos envejecen y fallan. El objetivo estriba en que una mayor comprensión de los fallos, a tiempo, ayudará en la identificación de las mejoras que pueden introducirse para aumentar su vida o por lo menos para limitar las consecuencias adversas de los fallos en la producción y la seguridad de la instalación. Si estuviera interesado en saber más sobre al pertinencia del monitoreo de condiciones online para el mantenimiento predictivo para su planta y como 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 subscrever a nossa Newsletter. 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