Las técnicas de mantenimiento predictivo están diseñadas para ayudar a determinar el estado de los equipos en servicio con el fin de estimar cuándo se debe realizar el mantenimiento. Este enfoque supone un mayor ahorro de costes que el mantenimiento preventivo rutinario o basado en el tiempo , porque las tareas se realizan solo cuando están justificadas. Por lo tanto, se considera un mantenimiento basado en el estado que se lleva a cabo según lo sugerido por las estimaciones del estado de degradación de un elemento. [1] [2]
El principal atractivo del mantenimiento predictivo es que permite programar cómodamente el mantenimiento correctivo y evitar fallos inesperados en los equipos. Al tener en cuenta las mediciones del estado de los equipos, se pueden planificar mejor los trabajos de mantenimiento (repuestos, personal, etc.) y lo que habrían sido "paradas no planificadas" se transforman en "paradas planificadas" más cortas y menos frecuentes, aumentando así la disponibilidad de la planta. Otras ventajas potenciales incluyen una mayor vida útil de los equipos, mayor seguridad de la planta, menos accidentes con impacto negativo en el medio ambiente y una gestión optimizada de los repuestos.
El mantenimiento predictivo se diferencia del mantenimiento preventivo porque tiene en cuenta el estado actual del equipo (con mediciones), en lugar de las estadísticas de vida útil promedio o esperada, para predecir cuándo será necesario realizar el mantenimiento. Se adoptan enfoques de aprendizaje automático para pronosticar sus estados futuros. [3]
Algunos de los principales componentes necesarios para implementar el mantenimiento predictivo son la recopilación y el preprocesamiento de datos , la detección temprana de fallas , la detección de fallas, la predicción del tiempo hasta la falla y la programación del mantenimiento y la optimización de los recursos. [4] El mantenimiento predictivo se ha considerado una de las fuerzas impulsoras para mejorar la productividad y una de las formas de lograr el " justo a tiempo " en la fabricación. [5]
El mantenimiento predictivo evalúa el estado del equipo mediante la realización de un seguimiento periódico (fuera de línea) o continuo (en línea) del estado del equipo . El objetivo final de este enfoque es realizar el mantenimiento en un momento programado en el que la actividad de mantenimiento sea más rentable y antes de que el equipo pierda rendimiento dentro de un umbral. Esto da como resultado una reducción de los costos de inactividad no planificada debido a fallas, donde los costos pueden ser de cientos de miles por día según la industria. [6] En la producción de energía, además de la pérdida de ingresos y los costos de los componentes, se pueden imponer multas por no entrega, lo que aumenta aún más los costos. Esto contrasta con el mantenimiento basado en el tiempo y/o el recuento de operaciones, donde se realiza el mantenimiento de un equipo independientemente de si lo necesita o no. El mantenimiento basado en el tiempo requiere mucha mano de obra, es ineficaz para identificar los problemas que se desarrollan entre las inspecciones programadas y, por lo tanto, no es rentable.
El componente "predictivo" del mantenimiento predictivo surge del objetivo de predecir la tendencia futura del estado del equipo. Este enfoque utiliza principios de control estadístico de procesos para determinar en qué momento del futuro serán adecuadas las actividades de mantenimiento.
La mayoría de las inspecciones predictivas se realizan mientras el equipo está en servicio, lo que minimiza la interrupción de las operaciones normales del sistema. La adopción del mantenimiento predictivo puede generar ahorros de costos sustanciales y una mayor confiabilidad del sistema. En el dinámico panorama actual del mantenimiento de servicios, los procesos de reparación prolongados presentan un desafío significativo para las organizaciones que se esfuerzan por mantener la excelencia operativa. El tiempo de inactividad prolongado, el aumento del tiempo medio de reparación (MTTR) y las pérdidas de producción no solo afectan la rentabilidad, sino que también alteran la continuidad del servicio y disminuyen la satisfacción del cliente. A medida que el equipo envejece y los requisitos de mantenimiento se intensifican, la búsqueda de soluciones innovadoras se vuelve cada vez más urgente.
El mantenimiento centrado en la confiabilidad enfatiza el uso de técnicas de mantenimiento predictivo además de las medidas preventivas tradicionales. Cuando se implementa correctamente, proporciona a las empresas una herramienta para lograr los costos actuales netos de activos más bajos para un nivel determinado de rendimiento y riesgo. [7]
Un objetivo es transferir los datos de mantenimiento predictivo a un sistema de gestión de mantenimiento computarizado para que los datos de condición del equipo se envíen al objeto de equipo correcto para activar la planificación de mantenimiento, la ejecución de órdenes de trabajo y la generación de informes. [8] A menos que esto se logre, la solución de mantenimiento predictivo tiene un valor limitado, al menos si la solución se implementa en una planta de tamaño mediano a grande con decenas de miles de equipos. En 2010, la empresa minera Boliden implementó un sistema de control distribuido combinado y una solución de mantenimiento predictivo integrada con el sistema de gestión de mantenimiento computarizado de la planta a nivel de objeto a objeto, transfiriendo datos de equipo utilizando protocolos como Highway Addressable Remote Transducer Protocol , IEC61850 y OLE para control de procesos .
Para evaluar el estado del equipo, el mantenimiento predictivo utiliza tecnologías de pruebas no destructivas, como pruebas infrarrojas , acústicas (descargas parciales y ultrasónicas transmitidas por el aire), detección de corona, análisis de vibraciones , mediciones del nivel de sonido, análisis de aceite y otras pruebas específicas en línea. Un nuevo enfoque en esta área es utilizar mediciones en el equipo real en combinación con la medición del rendimiento del proceso, medido por otros dispositivos, para activar el mantenimiento del equipo. Esto está disponible principalmente en sistemas de automatización de procesos colaborativos (CPAS). Las mediciones en el sitio a menudo están respaldadas por redes de sensores inalámbricos para reducir el costo del cableado.
El análisis de vibraciones es más productivo en equipos rotatorios de alta velocidad y puede ser el componente más costoso de poner en marcha en un programa de mantenimiento predictivo. El análisis de vibraciones, cuando se realiza correctamente, permite al usuario evaluar el estado del equipo y evitar fallos. La última generación de analizadores de vibraciones comprende más capacidades y funciones automatizadas que sus predecesores. Muchas unidades muestran el espectro de vibración completo de tres ejes simultáneamente, lo que proporciona una instantánea de lo que está sucediendo con una máquina en particular. Pero a pesar de estas capacidades, ni siquiera el equipo más sofisticado predice con éxito el desarrollo de problemas a menos que el operador comprenda y aplique los conceptos básicos del análisis de vibraciones. [9]
En determinadas situaciones, las fuertes interferencias de ruido de fondo de varias fuentes que compiten entre sí pueden enmascarar la señal de interés y dificultar la aplicabilidad industrial de los sensores de vibración. En consecuencia, el análisis de la firma de corriente del motor (MCSA) es una alternativa no intrusiva a la medición de vibraciones que tiene el potencial de monitorear fallas tanto de sistemas eléctricos como mecánicos.
La inspección visual remota es la primera prueba no destructiva. Proporciona una evaluación primaria rentable. La información esencial y los defectos se pueden deducir del aspecto externo de la pieza, como pliegues, roturas, grietas y corrosión. La inspección visual remota debe realizarse en buenas condiciones y con una iluminación suficiente (350 LUX como mínimo). Cuando la parte de la pieza a controlar no es directamente accesible, se utiliza un instrumento compuesto por espejos y lentes llamado endoscopio. Los defectos ocultos con irregularidades externas pueden indicar un defecto más grave en el interior. [ cita requerida ]
El análisis acústico se puede realizar a nivel sónico o ultrasónico . Las nuevas técnicas ultrasónicas para el control de condiciones permiten "escuchar" la fricción y la tensión en maquinaria rotatoria, lo que puede predecir el deterioro antes que las técnicas convencionales. [10] La tecnología ultrasónica es sensible a los sonidos de alta frecuencia que son inaudibles para el oído humano y los distingue de los sonidos de baja frecuencia y la vibración mecánica. Las ondas de fricción y tensión de la máquina producen sonidos distintivos en el rango ultrasónico superior. Los cambios en estas ondas de fricción y tensión pueden sugerir condiciones de deterioro mucho antes que tecnologías como la vibración o el análisis de aceite. Con una medición y un análisis ultrasónicos adecuados, es posible diferenciar el desgaste normal del desgaste anormal, el daño físico, las condiciones de desequilibrio y los problemas de lubricación en función de una relación directa entre el activo y las condiciones de funcionamiento.
Los equipos de monitoreo sónico son menos costosos, pero también tienen menos usos que las tecnologías ultrasónicas. La tecnología sónica es útil solo en equipos mecánicos, mientras que los equipos ultrasónicos pueden detectar problemas eléctricos y son más flexibles y confiables para detectar problemas mecánicos.
El análisis y monitoreo infrarrojo tiene la gama más amplia de aplicaciones (desde equipos de alta a baja velocidad) y puede ser eficaz para detectar fallas tanto mecánicas como eléctricas; algunos lo consideran actualmente la tecnología más rentable. El análisis de aceite es un programa a largo plazo que, cuando es relevante, puede eventualmente ser más predictivo que cualquiera de las otras tecnologías. Puede llevar años que el programa de aceite de una planta alcance este nivel de sofisticación y efectividad. Las técnicas analíticas realizadas en muestras de aceite se pueden clasificar en dos categorías: análisis de aceite usado y análisis de partículas de desgaste. El análisis de aceite usado determina la condición del lubricante en sí, determina la calidad del lubricante y verifica su idoneidad para un uso continuo. El análisis de partículas de desgaste determina la condición mecánica de los componentes de la máquina que están lubricados. A través del análisis de partículas de desgaste, puede identificar la composición del material sólido presente y evaluar el tipo de partícula, tamaño, concentración, distribución y morfología. [11]
El uso de la monitorización de condiciones basada en modelos para programas de mantenimiento predictivo se está volviendo cada vez más popular. Este método implica un análisis espectral de las señales de corriente y voltaje del motor y luego compara los parámetros medidos con un modelo conocido y aprendido del motor para diagnosticar diversas anomalías eléctricas y mecánicas. Este proceso de monitorización de condiciones "basado en modelos" fue diseñado y utilizado originalmente en el transbordador espacial de la NASA para monitorear y detectar fallas en desarrollo en el motor principal del transbordador espacial. [12] Permite la automatización de las tareas de recopilación y análisis de datos, proporcionando una monitorización de condiciones las 24 horas del día y advertencias sobre fallas a medida que se desarrollan. Otros métodos de mantenimiento predictivo están relacionados con las estrategias de prueba inteligentes. [13]
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