Cada vez más las empresas están optando por tener un mantenimiento predictivo en manufactura que es una serie de acciones y técnicas que se aplican con el fin de poder anticiparse a los errores. De esta manera, predicen si alguna máquina se va a descomponer y evitan repercusiones negativas.
En este artículo veremos a fondo en qué consiste el mantenimiento predictivo en manufactura y cuáles son las ventajas de contar con uno.
El mantenimiento predictivo utiliza el análisis de datos para adelantarse al fallo de los sistemas y forma parte del Internet Industrial de las Cosas, conocido como IIoT. Hoy en día, se ha convertido en una necesidad en la Industria 4.0.
Implementando un mantenimiento predictivo es más fácil controlar y remediar daños comunes en la rutina fabril, reducir costos y maximizar la productividad.
El mantenimiento predictivo puede reducir el tiempo de inactividad de la máquina entre un 30 % y un 50 % y aumentar su vida útil entre un 20 % y un 40 %.
Aquí te decimos las series de técnicas que se aplican para el mantenimiento predictivo en manufactura:
El análisis de vibraciones es una técnica fundamental en el mantenimiento predictivo. Consiste en monitorear las tasas de vibración de las partes móviles de una máquina y se aplica ampliamente en la industria metalúrgica, donde equipos como fresadoras, tornos, máquinas CNC y taladros son sometidos a inspecciones regulares.
El objetivo del análisis de vibraciones es identificar variaciones en las fuerzas dinámicas de la máquina, lo que puede revelar problemas como juegos excesivos, falta de lubricación, desgaste de rodamientos o engranajes, y desalineaciones.
Al detectar estas anomalías tempranamente, es posible realizar intervenciones de mantenimiento sin interrumpir el funcionamiento normal de la maquinaria, asegurando su eficiencia y prolongando su vida útil.
El uso del ultrasonido es otra técnica clave en el mantenimiento predictivo, especialmente eficaz para detectar fugas invisibles en sistemas de aire comprimido, transporte de gases y vapores. Mediante el análisis de frecuencias de sonido, se pueden identificar problemas que no son detectables por métodos convencionales.
Aunque su aplicación puede ser más compleja, el ultrasonido permite localizar fugas y evitar costos innecesarios asociados con pérdidas de energía o materiales peligrosos. Esta técnica es esencial para mantener la integridad y seguridad de los sistemas industriales.
La termografía se centra en el análisis del nivel de temperatura emitido por la maquinaria. Utilizando dispositivos o sensores infrarrojos, se mide la radiación térmica de los componentes de las máquinas. Las imágenes termográficas muestran áreas con temperaturas anómalas, que se representan en tonos cálidos como rojo, naranja y amarillo.
Este método permite detectar problemas como sobrecalentamiento, fricciones anormales y fallos en el aislamiento eléctrico que podrían pasar desapercibidos en las inspecciones visuales rutinarias. La termografía es particularmente útil porque se puede aplicar sin interrumpir el funcionamiento de los equipos, facilitando el mantenimiento predictivo continuo.
El análisis de aceite es crucial para evaluar el estado de los lubricantes y detectar la presencia de contaminantes, oxidación o microorganismos que podrían comprometer las propiedades químicas del aceite. Este se realiza generalmente en laboratorios especializados o con equipos específicos, como la prueba de color ASTM.
Al identificar signos de desgaste prematuro o contaminación, se pueden tomar medidas preventivas para evitar daños mayores a las máquinas, asegurando un funcionamiento óptimo y prolongando la vida útil de los equipos.
El análisis de grietas es una técnica que permite detectar fisuras en sistemas metálicos, como tuberías, antes de que se conviertan en fallos graves. Este proceso implica la magnetización del componente y la aplicación de virutas o limaduras de metal sobre la superficie.
Cuando hay una grieta, se produce una ruptura en el campo magnético, lo que causa que las virutas se acumulen en el área afectada, haciendo visible el defecto. Esta técnica es eficiente para identificar problemas estructurales que podrían causar fallos catastróficos si no se atienden a tiempo.
Instalados en las máquinas, estos sensores envían datos sobre el estado y el rendimiento de las máquinas en tiempo real gracias a las tecnologías del Internet de las Cosas (IoT). Esto permite la comunicación entre las máquinas y los sistemas de análisis.
Estos modelos se alimentan con los datos procesados y utilizan tecnologías de aprendizaje automático (machine learning) para establecer patrones y comparaciones, elaborar predicciones de fallos y programar el mantenimiento antes de que ocurran.
Además de que el mantenimiento predictivo en manufactura ayuda a estar en sintonía con la industria moderna, al ser ágil, económica y eficiente , también tiene otros grandes beneficios como:
Uno de los principales beneficios del mantenimiento predictivo es su capacidad para maximizar la vida útil de los equipos. Para las máquinas antiguas, el mantenimiento predictivo de rutina puede prolongar su vida útil hasta en un 20%.
Esto permite optimizar el uso de sus inversiones en infraestructura, asegurando que los equipos funcionen eficientemente durante más tiempo y retrasando la necesidad de costosos reemplazos.
De acuerdo a estudios recientes, el tiempo de actividad de las máquinas mejora en un 9% en fábricas que aplican esta estrategia. Además, los datos de salud de las máquinas ayudan a los gerentes a evaluar la calidad del equipo y a tomar decisiones informadas sobre la necesidad de reemplazos.
El mantenimiento predictivo permite analizar y prevenir fallas potenciales en su origen. Muchas veces, los síntomas menores pueden ser indicativos de problemas graves en el futuro y sin técnicas de inspección específicas y el uso de tecnología para monitorear e integrar la información, estas fallas podrían pasar desapercibidas y escalar hasta afectar la productividad y causar pérdidas.
Con el mantenimiento predictivo, se actúa ante los primeros indicios de problemas, mitigando fallas que podrían tener un impacto significativo en la organización.
Establecer una política de prevención de fallas mediante el mantenimiento predictivo puede reducir considerablemente los costos de mantenimiento. La tasa de reducción puede alcanzar hasta el 12%.
Además, esta estrategia reduce efectivamente el tiempo de inactividad del equipo, ya que el trabajo se enfoca en la prevención de fallas e interrupciones en la producción. Esto permite ahorrar en reparaciones costosas y en la compra de piezas de repuesto.
La implementación de una rutina de inspección predictiva aumenta la seguridad de las operaciones en la planta de producción. La postura de prevención de errores y predictibilidad reduce el riesgo de accidentes, preservando la integridad y seguridad de los profesionales.
El mantenimiento predictivo reduce los riesgos relacionados con la seguridad, la salud, la calidad y el medio ambiente hasta en un 14%.
El mantenimiento predictivo también puede ayudar a identificar y solucionar fallos invisibles que reducen la eficacia de la maquinaria y aumentan el consumo de energía. Por ejemplo, una máquina que sufre de sobrecalentamiento o un sistema de aire comprimido con fugas por grietas en la tubería pueden consumir más energía de la necesaria.
Al analizar cuidadosamente las condiciones específicas de un sistema, máquina o equipo, es posible identificar estos problemas y buscar soluciones que eviten el desperdicio de energía, generando ahorros significativos en los costos operativos.
Las interrupciones en los sistemas de distribución de electricidad son extremadamente costosas. Por esta razón, las compañías eléctricas han avanzado en la instalación de redes inteligentes que permiten conocer el estado de los activos y anticipar averías.
Además, el mantenimiento predictivo se aplica a las turbinas eólicas, permitiendo detectar problemas antes de que causen la paralización de estas y la consiguiente pérdida de producción.
Las redes ferroviarias y los trenes requieren un mantenimiento constante para asegurar su funcionamiento seguro y eficiente. Mediante el uso de tecnologías IoT, se pueden identificar áreas problemáticas en la red, optimizar los tiempos de operación y reducir el impacto de las averías.
Sensores instalados en las vías y los trenes recopilan datos en tiempo real, permitiendo a los técnicos realizar diagnósticos precisos y programar intervenciones de mantenimiento antes de que ocurran fallos significativos.
En la industria del transporte marítimo, la monitorización del estado de la maquinaria de los buques es crucial para mantener las operaciones eficientes y seguras. El mantenimiento predictivo permite que los diagnósticos se realicen de forma remota desde las oficinas en tierra, optimizando las operaciones de mantenimiento y asegurando el máximo rendimiento de los navíos.
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