Page 54 - CPOMagazine26

Algunas, puede que aún se encuentren en
el primer nivel, que se trata únicamente de
realizar inspecciones visuales. Otras, habrán
pasado al segundo nivel, consistente en
usar instrumentos y/o herramientas para
El mantenimiento predictivo
es una parte esencial de las
estrategias de la Industria
4.0 de muchas empresas
industriales
realizar mediciones recurrentes. En el nivel
tercero estarían aquellas que hayan aplicado
sistemas de supervisión en tiempo real y en
el nivel 4, el más cercano al Mantenimiento
Predictivo, y que va más allá de los niveles
anteriores, trataría tanto de supervisar datos
in-situ como también datos online. Mientras
que la extracción de datos a tiempo real
implica solo su recogida en tiempo real, la
tecnología online incorpora sensores de IoT y
datos históricos, completando una solución
inteligente y automatizada que podrá predecir
fallos que antes eran impredecibles.
El mayor porcentaje de la industria se sitúa
en el nivel 2, que corresponde con las rutas
con equipos portátiles y solo un 31 por ciento
ha conseguido sensorizar alguna de sus
máquinas para tener datos en tiempo real.
Dentro de ese porcentaje un 11 por ciento
está utilizando esos datos en búsqueda de la
denominada inteligencia aumentada de las
máquinas.
Digitalización e industria 4.0
Las empresas buscan una mejora del
tiempo de actividad, una reducción de
costes y un aumento de la satisfacción
de los clientes. Gracias a servicios de
mantenimiento predictivo y fiabilidad, las
empresas industriales pueden llegar a la
monitorización completa de la condición de
activos, ayudando a implementar estrategias
predictivas y guiando la transición hacia el
Mantenimiento 4.0.
La correcta sensorización, procesamiento
y analítica de datos dan información
objetiva sobre el estado de los activos, lo
que capacita al departamento para la
correcta toma de decisiones. La función
principal de estos sistemas es la detección
temprana de anomalías de funcionamiento
54
para evitar eventos catastróficos. También
permiten la detección de desviaciones de
comportamiento ante situaciones imprevistas
o transitorias como arranques, paradas y
disparos. Gracias a esta tecnología, se protege
a la máquina frente a fallos aleatorios cuando
estos son detectables y no son admisibles por
su criticidad.
El monitorizado de maquinaria supone
la automatización de la toma de datos,
asegurando la repetibilidad de las medidas y
el reporte de los valores medidos y las alarmas
a los sistemas de control de planta. Aumenta
la información disponible y, en caso de un
evento, existe el registro de lo ocurrido antes
del mismo, lo ayuda a realizar un análisis para
descubrir la causa o raíz del fallo.
Los sistemas de monitorizado aportan
información no solo al departamento de
mantenimiento, sino también a calidad,
proceso, etc. Cada departamento puede filtrar
la información de su interés y tener alertas/
alarmas diferenciadas. Se pueden generar
lógicas de alarmas provenientes de diferentes
parámetros medidos con un sensor, como,
por ejemplo, un acelerómetro; o a través
de sensores diferentes como vibraciones,
temperaturas, análisis de aceites o parámetros
eléctricos.
Las nuevas plataformas IoT permiten la
modelización de activos y procesos gracias
a la información proveniente de sensórica de
máquina y hardware de procesamiento de
datos. Esta Inteligencia Artificial se basa en
tener correctamente resueltas las primeras
fases, sensorización y tratamiento del dato.
El aporte del mantenimiento predictivo a
Compras
Que el departamento de Compras apueste
por una estrategia predictiva en su planta
industrial, se traduce en una mejor gestión
del ciclo de vida de los activos críticos y su
mayor extensión en el tiempo, la mejora de
la fiabilidad en cuanto a disponibilidad de
máquina, la optimización de la operación y
mantenimiento, la mejor planificación de las
intervenciones, la reducción del inventario,
la reducción de las averías catastróficas y la
mejora de la seguridad de planta.
El mantenimiento predictivo se puede aplicar
en una variedad muy amplia de contextos y
ofrece importantes beneficios. En un estudio
de la conocida consultora PwC se baraja
que, una correcta aplicación de un plan de
mantenimiento predictivo puede reducir hasta
un 12 por ciento de los costes; aumentar el
tiempo de actividad de la fábrica en un 9
por ciento; reducir el riesgo de accidentes