Gestión de mantenimiento predictivo
¿Realmente lo necesitas?
El mantenimiento predictivo (PdM) es un programa de mantenimiento basado en la condición que monitorea la condición y el rendimiento del equipo durante las operaciones normales. Los activos se monitorean con dispositivos sensores que proporcionan datos sobre el estado del activo. Los datos se utilizan para reducir fallas y predecir cuándo el activo requerirá mantenimiento o reemplazo. La integración del mantenimiento predictivo con CMMS brinda a los usuarios la capacidad de establecer especificaciones, importar lecturas de sensores, crear gráficos y generar automáticamente órdenes de trabajo.
Mantenimiento predictivo versus mantenimiento preventivo
Tanto el mantenimiento predictivo como el mantenimiento preventivo tienen el mismo objetivo de realizar el mantenimiento antes de averías del equipo, pero son ligeramente diferentes.
Mantenimiento predictivo
• Supervisa el rendimiento y la condición del equipo durante las operaciones normales de producción.
• Estima el momento exacto de una falla y se pueden programar reparaciones cuando sea necesario.
• Requiere una inversión adicional en herramientas y sistemas de mantenimiento.
• Requiere capacitación adicional del personal sobre cómo utilizar el equipo y cómo interpretar los datos.
Mantenimiento preventivo
• El mantenimiento se realiza sobre supuestos predeterminados, basados en las recomendaciones o el historial de los fabricantes.
• Se implementa una rutina de mantenimiento planificada y programada para extender la vida útil de los activos y reducir el tiempo de inactividad.
Implementación del mantenimiento predictivo
La clave para implementar el programa de mantenimiento predictivo ideal depende del tipo de tecnología de monitoreo de condición que se utilizará y de la estrategia de la organización para lograr la excelencia en el mantenimiento. Los pasos básicos incluyen:
Determinar la necesidad
• Tiene un buen conjunto de datos sobre sus activos con una buena visión para proporcionar resultados procesables que pueden conducir a metas y objetivos comerciales.
– Activos críticos identificados.
* Activos que requieren reparaciones extensas y son costosos de reemplazar.
– Datos históricos y de reparación.
* Las lecturas de mantenimiento predictivo generalmente dependen de un conjunto de algoritmos y necesitan tener datos históricos para construir un modelo preciso.
– Análisis de causa raíz de fallas.
* Realizar un análisis de la causa raíz de fallas pasadas es importante para establecer una línea de base.
* Saber qué causó la falla es un dato importante para predecir el próximo problema.
* Los algoritmos de mantenimiento predictivo necesitan estos datos para determinar las señales que desencadenan un problema.
– Expertos en la materia, que pueden proporcionar información sobre cualquier activo.
* Tener a alguien que conozca los patrones de éxito o fracaso del equipo es una ventaja.
– Objetivo comercial, como por ejemplo; aumentar márgenes, reducir el tiempo de inactividad, etc.
* Es importante comprender los objetivos del negocio para poder evaluar los recursos necesarios para lograr esos objetivos.
Centralizar datos
• Compile todos los datos en una base de datos centralizada, como una CMMS.
– CMMS proporciona muchos beneficios en la gestión, almacenamiento, recepción y análisis de datos.
Establecer criterios de conjunto de datos
• ¿Qué tipos de salida de datos necesita que cumplan con sus metas y objetivos para utilizar el mantenimiento predictivo?
Desarrollar y probar criterios
• Pruebe para asegurarse de que los criterios del conjunto de datos le proporcionen datos valiosos para alcanzar sus metas y objetivos.
Producción
• Una vez que haya identificado los criterios que cumplen con sus metas y objetivos, aplique los atributos al resto de sus activos.
Mantenimiento predictivo y CMMS
Tener un buen CMMS implementado que mantenga toda la información sobre los activos hace que sea mucho más fácil establecer parámetros y puntos de datos para que la implementación del PdM cumpla con las expectativas.
• CMMS almacena y mantiene los datos básicos sobre activos, equipos, etc., que es el punto de partida para el PdM.
• Órdenes de trabajo: las notificaciones se generan automáticamente cuando los parámetros predefinidos han quedado fuera del rango designado.
• CMMS toma los datos de PdM e incorpora la información a la base de datos centralizada y la fusiona con otros datos del activo (como reparaciones, repuestos, imágenes, etc.).
• Los sensores predictivos proporcionan los datos sin procesar y CMMS reúne todos los datos existentes para proporcionar un análisis más profundo de la situación.
Tipos de equipos de monitoreo de condición
Existen todo tipo de sensores que miden diferentes tipos de especificaciones. Algunos de los sensores más comunes miden vibraciones, ruido, temperatura, presión y niveles de aceite.
• Vibración Detecta vibraciones fuera de las condiciones normales.
• Imagen termica Mide la temperatura internamente o vía infrarrojos.
• Presión registra la presión del líquido o del aire a lo largo del tiempo.
• Electricidad mide la corriente en el tiempo en activos.
• Sonic y ultrasónico Identifica el sonido de alta frecuencia en las máquinas.
• Presencia de agua Detecta humedad y fugas en unidades o tuberías de aire acondicionado.
• Análisis de aceite Comprueba el estado del aceite para ver si hay otras partículas y líquidos presentes. Este análisis también identifica posibles fugas y muestra qué partes de la máquina se están desgastando y en qué medida.
La incorporación del monitoreo de mantenimiento predictivo en un CMMS proporciona herramientas adicionales para ayudar a analizar los resultados de estos dispositivos y sensores para tomar decisiones comerciales con precisión.
Mantenimiento predictivo y gastos adicionales
Dependiendo de las necesidades de su organización, implementar un Programa de Mantenimiento Predictivo requiere:
• Compra adicional de hardware para monitorear activos
• Capacitación adicional de los empleados sobre el equipo.
• Capacitación adicional de los empleados para interpretar y analizar datos.
Estos gastos generalmente no los cubren los proveedores de software.
Conclusión
Para implementar un programa de mantenimiento predictivo eficaz, necesita las herramientas adecuadas. La integración del mantenimiento predictivo en una plataforma CMMS es el primer paso para implementar un programa de mantenimiento predictivo eficaz.
El mantenimiento predictivo se puede utilizar en cualquier industria y empresa de cualquier tamaño. Aunque el mantenimiento predictivo proporciona información y controles más precisos cuando es necesario realizar mantenimiento, su configuración requiere mucho tiempo y es costoso. Con el gasto adicional de comprar equipos de monitoreo y la necesidad de técnicos altamente calificados para interpretar con precisión los datos, a corto plazo esta puede ser una solución muy costosa. Con el tiempo, las organizaciones pueden ver esto como una estrategia rentable, que reduce el tiempo total y el costo invertido en el mantenimiento de los equipos.
Para aquellas organizaciones que no pueden permitirse el gasto de implementar un programa de mantenimiento predictivo, una solución de mantenimiento preventivo CMMS es una excelente alternativa asequible y está repleta de funciones para gestionar el ciclo de vida de los activos, los cronogramas de mantenimiento, las órdenes de trabajo, los costos, etc. Un CMMS es fácil de usar y no requiere personal adicional para administrar el sistema, no necesita la compra de hardware o software adicional. La implementación es rápida y sencilla.
