Las técnicas de mantenimiento predictivo están diseñadas para ayudar a determinar la condición del equipo en servicio para estimar cuándo se debe realizar el mantenimiento. Este enfoque promete ahorros de costos con respecto al mantenimiento preventivo de rutina o basado en el tiempo , porque las tareas se realizan solo cuando están justificadas. Por lo tanto, se considera un mantenimiento basado en la condición que se lleva a cabo según lo sugerido por las estimaciones del estado de degradación de un artículo. [1] [2]
La principal promesa del mantenimiento predictivo es permitir una programación conveniente del mantenimiento correctivo y evitar fallas inesperadas en los equipos. La clave es "la información correcta en el momento adecuado". Sabiendo qué equipos necesitan mantenimiento, se pueden planificar mejor los trabajos de mantenimiento (repuestos, personas, etc.) y lo que habrían sido "paradas no planificadas" se transforman en "paradas planificadas" más cortas y menos, aumentando así la disponibilidad de la planta. Otras ventajas potenciales incluyen una mayor vida útil de los equipos, una mayor seguridad de la planta, menos accidentes con impacto negativo en el medio ambiente y una manipulación optimizada de las piezas de repuesto.
El mantenimiento predictivo se diferencia del mantenimiento preventivo porque se basa en la condición real del equipo, en lugar de las estadísticas de vida promedio o esperada, para predecir cuándo será necesario el mantenimiento. Se adoptan enfoques de aprendizaje automático para definir el estado real del sistema y pronosticar sus estados futuros. [3]
Algunos de los componentes principales 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 , la programación de mantenimiento y la optimización de recursos. [4] El mantenimiento predictivo también se ha considerado como 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 realizando un monitoreo 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 tiempo de inactividad no planificado debido a fallas, donde los costos pueden ascender a cientos de miles por día dependiendo de la industria. [6] En la producción de energía, además de la pérdida de ingresos y costes de componentes, se pueden imponer multas por falta de entrega, lo que aumenta aún más los costes. Esto contrasta con el mantenimiento basado en el tiempo y/o el recuento de operaciones, en el que un equipo recibe mantenimiento, lo necesite 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 las actividades de mantenimiento serán apropiadas.
La mayoría de las inspecciones predictivas se realizan mientras el equipo está en servicio, minimizando así la interrupción de las operaciones normales del sistema. La adopción del mantenimiento predictivo puede generar ahorros sustanciales de costos y una mayor confiabilidad del sistema. En el panorama dinámico actual del mantenimiento de servicios, los procesos de reparación prolongados presentan un desafío importante 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 interrumpen la continuidad del servicio y disminuyen la satisfacción del cliente. A medida que los equipos envejecen 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 desempeño y riesgo. [7]
Uno de los objetivos es transferir los datos de mantenimiento predictivo a un sistema de gestión de mantenimiento computarizado para que los datos del estado del equipo se envíen al objeto de equipo correcto para activar la planificación del 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 del equipo utilizando protocolos como el protocolo de transductor remoto direccionable en carretera , IEC61850 y OLE para procesos. control .
Para evaluar el estado del equipo, el mantenimiento predictivo utiliza tecnologías de prueba no destructivas como infrarrojas , acústicas (descarga parcial y ultrasonidos en el aire), detección de corona, análisis de vibraciones , mediciones de 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 mediciones del desempeño del proceso, medidas por otros dispositivos, para activar el mantenimiento del equipo. Esto está disponible principalmente en sistemas colaborativos de automatización de procesos (CPAS). Las mediciones del sitio suelen estar respaldadas por redes de sensores inalámbricos para reducir el costo de cableado.
El análisis de vibraciones es más productivo en equipos giratorios de alta velocidad y puede ser el componente más costoso de poner en funcionamiento de un programa PdM. El análisis de vibraciones, cuando se realiza correctamente, permite al usuario evaluar el estado del equipo y evitar fallas. La última generación de analizadores de vibraciones incluye más capacidades y funciones automatizadas que sus predecesoras. Muchas unidades muestran el espectro completo de vibración de tres ejes simultáneamente, proporcionando una instantánea de lo que está sucediendo con una máquina en particular. Pero a pesar de tales capacidades, ni siquiera el equipo más sofisticado predice con éxito los problemas en desarrollo a menos que el operador comprenda y aplique los conceptos básicos del análisis de vibraciones. [9]
En determinadas situaciones, fuertes interferencias de ruido de fondo procedentes de varias fuentes competidoras pueden enmascarar la señal de interés y dificultar la aplicabilidad industrial de los sensores de vibración. En consecuencia, el análisis de firma de corriente del motor (MCSA) es una alternativa no intrusiva a la medición de vibraciones que tiene el potencial de monitorear fallas de sistemas eléctricos y mecánicos.
La inspección visual remota es la primera prueba no destructiva. Proporciona una evaluación primaria rentable. Del aspecto externo de la pieza, como pliegues, roturas, grietas y corrosión, se pueden deducir información esencial y defectos. La inspección visual remota debe realizarse en buenas condiciones y con iluminación suficiente (al menos 350 LUX). Cuando la parte de la pieza a controlar no es directamente accesible se utiliza un instrumento formado por espejos y lentes llamado endoscopio. Los defectos ocultos con irregularidades externas pueden indicar un defecto interno más grave. [ cita necesaria ]
El análisis acústico se puede realizar a nivel sónico o ultrasónico . Las nuevas técnicas ultrasónicas para el control del estado permiten "escuchar" la fricción y la tensión en la maquinaria giratoria, 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 las vibraciones mecánicas. La fricción de la máquina y las ondas de tensión 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 basándose en una relación directa entre el activo y las condiciones operativas.
Los equipos de monitoreo sónico son menos costosos, pero también tienen menos usos que las tecnologías ultrasónicas. La tecnología sónica es útil sólo en equipos mecánicos, mientras que los equipos ultrasónicos pueden detectar problemas eléctricos y son más flexibles y confiables para detectar problemas mecánicos.
El monitoreo y análisis por infrarrojos 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 consideran que actualmente es la tecnología más rentable. El análisis de aceite es un programa a largo plazo que, cuando sea relevante, eventualmente puede ser más predictivo que cualquiera de las otras tecnologías. Pueden pasar años hasta que el programa de aceites de una planta alcance este nivel de sofisticación y eficacia. 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 del aceite usado determina el estado del lubricante en sí, determina la calidad del lubricante y comprueba 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. Mediante el análisis de partículas de desgaste, puede identificar la composición del material sólido presente y evaluar el tipo, tamaño, concentración, distribución y morfología de las partículas. [11]
El uso de monitoreo de condición basado en modelos para programas de mantenimiento predictivo se está volviendo cada vez más popular con el tiempo. 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 monitoreo 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 tareas de recopilación y análisis de datos, proporcionando monitoreo de condición las 24 horas del día y advertencias sobre fallas a medida que se desarrollan. Otros métodos de mantenimiento predictivo están relacionados con estrategias de prueba inteligentes. [13]
{{cite web}}: Mantenimiento CS1: varios nombres: lista de autores ( enlace ) Mantenimiento CS1: nombres numéricos: lista de autores ( enlace )