Mantenimiento predictivo: estrategias y beneficios

El mantenimiento predictivo consiste en una serie de técnicas para prevenir fallas y optimizar la producción; conozca sus beneficios, ejemplos y estrategias efectivas.

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Las organizaciones que poseen una gran cantidad de activos físicos se enfrentan a diversos problemas, empezando porque los recursos tienen un ciclo de vida útil. Las maquinarias y los equipos tienden a fallar en algún momento si no se les hace el mantenimiento apropiado, pero el mantenimiento constante sin ninguna razón también aumenta los costos.

Por eso es importante el papel de las empresas de mantenimiento predictivo que, mantiene el funcionamiento de los activos 24/7 y disminuye los costos de mantenimiento. Para brindar un análisis de la situación de los activos, se utilizan herramientas de mantenimiento predictivo que capturan datos y los someten a fórmulas precisas.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo (PdM) es una técnica que utiliza el análisis de datos para detectar irregularidades operativas y posibles defectos en equipos y procesos, permitiendo reparaciones oportunas antes de que ocurran fallas. Su principal objetivo es reducir la frecuencia del mantenimiento y evitar paradas no planificadas, así como costos innecesarios asociados al mantenimiento preventivo.

Basado en el monitoreo en tiempo real y el análisis continuo del estado de los equipos, el mantenimiento predictivo emplea herramientas avanzadas como el aprendizaje automático (ML) para identificar problemas a medida que surgen y predecir el estado futuro de los equipos. Esto garantiza que la información correcta llegue a las personas adecuadas en el momento adecuado, optimizando el rendimiento y la vida útil del equipo.

¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo funciona mediante el uso de diversas tecnologías como la Internet de las cosas (IoT), el análisis predictivo y la inteligencia artificial (IA). Los sensores conectados a la maquinaria recopilan datos sobre el estado y rendimiento de los equipos en tiempo real. Estos datos se almacenan y gestionan en sistemas habilitados con IA, como el sistema de gestión de activos empresariales (EAM) o el sistema de gestión de mantenimiento computarizado (CMMS).

Estos sistemas o estrategias, a menudo confundidas, pueden describirse la siguiente manera:

• El Computerized Maintenance Management System (CMMS) se trata de un software de mantenimiento especializado que centraliza y organiza sistemáticamente toda la información sobre los activos de la empresa y las operaciones de mantención, incluyendo funcionalidades muy importantes.
• La Enterprise Asset Management (EAM) es una plataforma unificada para gestionar los activos físicos de una empresa desde que son adquiridos hasta que son dados desmantelados. En ese sentido, ofrece capacidades de gestión de mantenimiento, pero tiene en cuenta elementos de importancia como el costo total de propiedad (TCO) de cada uno de los equipos, y brinda una interesante variedad de funciones adicionales para rastrearlos, administrarlos, analizar su desempeño y costos.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático analizan estos datos continuamente para crear una imagen precisa del estado actual de los equipos. Si se detecta algún defecto potencial, se genera una alerta que se envía al equipo de mantenimiento para que tomen las acciones necesarias. Además, los algoritmos avanzados permiten predecir el estado futuro de los equipos, mejorando la eficiencia de los flujos de trabajo y la programación de mantenimiento. Con el tiempo, a medida que se recopilan más datos, las predicciones se vuelven más precisas, asegurando que los equipos funcionen de manera óptima y reduciendo el riesgo de fallos inesperados.

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Ejemplos de mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo se aplica en diversas industrias para reducir costos y mejorar la calidad del servicio. Aquí algunos ejemplos:

• Redes eléctricas y aerogeneradores: las interrupciones en la distribución de electricidad son muy costosas. La instalación de redes inteligentes permite anticipar las averías y programar el mantenimiento necesario. En las turbinas eólicas, este enfoque evita la paralización y la pérdida de producción, reemplazando el mantenimiento correctivo.
• Industrias de embotellado de bebidas: las plantas de embotellado utilizan el mantenimiento predictivo para monitorear y analizar las vibraciones de las máquinas, identificando desalineaciones, aflojamientos y desequilibrios antes de que causen fallos. Además, detectan cambios de temperatura y fugas en tanques y tuberías, lo que permite solucionar problemas mecánicos y fallos en el equipamiento eléctrico de manera temprana.
• Líneas ferroviarias: las compañías ferroviarias utilizan el Internet de las Cosas (IoT) para identificar problemas en la red, optimizar los tiempos de operación y minimizar el impacto de las averías. Esto asegura un funcionamiento más eficiente y menos interrupciones en el servicio.
• Transporte marítimo: en la industria naval, el estado de la maquinaria de los buques se monitorea para que desde tierra se puedan realizar diagnósticos remotos. Esto optimiza las operaciones de mantenimiento y maximiza el rendimiento del navío, evitando fallos costosos en alta mar.

Beneficios del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo ofrece varias ventajas significativas. En primer lugar, aumenta la disponibilidad de la maquinaria y mejora la fiabilidad global, asegurando que los equipos estén operativos durante más tiempo y con menos fallos. Además, reduce el número de intervenciones de mantenimiento necesarias cada año, lo que disminuye el riesgo de errores humanos y mejora la seguridad al reducir los accidentes.

Otra ventaja importante es la reducción del gasto en repuestos, ya que las intervenciones se realizan solo cuando son realmente necesarias, lo que también optimiza el uso de mano de obra. Al prever fallos antes de que ocurran, se minimizan las pérdidas de materia prima por paradas no planificadas y se evitan costos adicionales por rearranques.

Además, el mantenimiento predictivo permite una mejor gestión del inventario de repuestos, asegurando que las piezas necesarias estén disponibles en el momento adecuado, sin necesidad de mantener un exceso de stock. Todo esto contribuye a extender la vida útil de los activos, optimizando el rendimiento y eficiencia de los equipos.

Todo lo anterior se traduce en un incremento de la productividad al reducir las operaciones de mantenimiento ineficientes y permitir una respuesta más rápida a los problemas mediante flujos de trabajo inteligentes y automatización. Equipar a los técnicos y empleados con mejores datos mejora la toma de decisiones, resultando en mejores métricas como el tiempo medio entre fallos (MTBF) y el tiempo medio de reparación (MTTR), condiciones de trabajo más seguras y mayores ganancias en ingresos y rentabilidad.

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Técnicas de mantenimiento predictivo

Las técnicas de mantenimiento predictivo son esenciales para anticipar y prevenir fallos en los equipos mediante el uso de tecnologías avanzadas. A continuación, se describen algunas de las principales técnicas:

• Análisis de vibraciones: esta técnica supervisa y diagnostica la maquinaria rotativa al monitorear las vibraciones. Los cambios en los patrones de vibración pueden indicar desequilibrios, desalineaciones y otros problemas mecánicos.
• Ultrasonidos: la captación de ultrasonidos permite detectar problemas como fugas de gas o líquido y fricciones en rodamientos, lo que ayuda a identificar y solucionar defectos antes de que causen fallos graves.
• Análisis de lubricantes: este método evalúa el estado del lubricante, detectando su deterioro, la entrada de contaminantes y la presencia de partículas de desgaste. Es fundamental para asegurar el buen funcionamiento y la longevidad de los equipos.
• Termografía infrarroja: utiliza cámaras infrarrojas para identificar puntos calientes en los equipos, que pueden indicar componentes desgastados o problemas en circuitos electrónicos. Es una técnica muy accesible y útil para prevenir fallos.
• Análisis de máquinas alternativas: motores y compresores alternativos pueden diagnosticarse con alta precisión utilizando la señal dinámica de presión, ultrasonidos y vibraciones.
• Descargas parciales en máquinas eléctricas: esta técnica se aplica a grandes máquinas eléctricas para evaluar el estado del estator durante su funcionamiento, ayudando a prevenir fallos eléctricos.
• Parámetros de supervisión de grandes máquinas eléctricas: la criticidad de estas máquinas justifica una monitorización continua utilizando diversas técnicas complementarias para asegurar su buen funcionamiento.
• Análisis de motores eléctricos de inducción (ESA&MCA): emplea la medición simultánea de corriente y tensión para diagnosticar motores eléctricos, identificando problemas antes de que se conviertan en fallos graves.

Diferencias entre mantenimiento predictivo, preventivo y correctivo

Dependiendo de la etapa en la que se encuentre cada proyecto será fundamental para decidir qué tipo de mantenimiento realizar, aquí la descripción diferencial de cada uno de ellos:

• Mantenimiento predictivo:

Este es un método proactivo que utiliza tecnologías avanzadas para monitorear y analizar el estado de los equipos en tiempo real, permitiendo anticipar y prevenir fallos antes de que ocurran. Se basa en el análisis de datos y herramientas como el análisis de vibraciones, la termografía infrarroja y el análisis de lubricantes. Su principal ventaja es que reduce el tiempo de inactividad y optimiza el uso de recursos, ya que las intervenciones se realizan solo cuando es necesario.

• Mantenimiento preventivo:

Este tipo de mantenimiento es planificado y se realiza en intervalos regulares, independientemente de si el equipo muestra signos de fallo o no. Se basa en programas de mantenimiento preestablecidos y utiliza software de programación para notificar a los equipos sobre cuándo realizar el mantenimiento. Aunque ayuda a mantener los equipos en buen estado, a menudo requiere tiempo de inactividad y puede resultar en el reemplazo innecesario de piezas que aún no han fallado.

• Mantenimiento correctivo:

También conocido como mantenimiento reactivo o de averías, se lleva a cabo después de que un fallo ha ocurrido. Este tipo de mantenimiento se enfoca en reparar el equipo dañado y devolverlo a su estado operativo. Aunque puede ser necesario en situaciones de emergencia, generalmente resulta en más tiempo de inactividad y costos más altos debido a la naturaleza inesperada de los fallos y las reparaciones urgentes.

 

¿Cómo se hace un mantenimiento predictivo? 5 pasos clave

1. Monitorización del funcionamiento de la máquina: se requiere la recopilación automática y continua de datos digitalizados sobre el estado de la maquinaria. Cada proceso o equipo tendrá parámetros específicos y frecuencias de lectura diferentes.
2. Modelización del proceso y mantenimiento dirigido: con los datos recopilados, se genera un modelo histórico que muestra las trayectorias de comportamiento bajo distintas condiciones. Se desarrollan algoritmos para detectar patrones recurrentes, lo que permite priorizar el mantenimiento en las áreas con mayor desviación del comportamiento normal.
3. Modelización de escenarios límite: se identifican las condiciones operativas bajo las cuales es más probable que la maquinaria falle. Esto ayuda a definir claramente los límites operativos y a trazar un modelo funcional más preciso.
4. Implementación del mantenimiento predictivo: con un modelo claro de las condiciones que pueden causar fallos, se priorizan las intervenciones críticas necesarias, mejorando la coordinación entre producción y planificación.
5. Seguimiento continuo: es esencial mantener un monitoreo cíclico y mejorar constantemente los sistemas de recopilación de datos y modelos predictivos. Se deben definir indicadores clave de rendimiento (KPI) para evaluar la precisión y efectividad del sistema de mantenimiento predictivo.

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Desafíos comunes del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo presenta varios desafíos a pesar de sus numerosos beneficios. En primer lugar, los costos iniciales pueden ser bastante elevados, ya que la implementación requiere inversiones en sensores, software de análisis de datos y, a menudo, infraestructura de IoT. Además, este enfoque implica una considerable complejidad, pues necesita la integración de diversas tecnologías y sistemas, el análisis de grandes cantidades de datos y la capacitación del personal, lo cual puede ser un reto para muchas organizaciones.

Otro desafío es la dependencia excesiva de la tecnología. Aunque los datos predictivos indican que el equipo está en buen estado, siempre existe el riesgo de pasar por alto otras señales de problemas. Asimismo, la infraestructura del sistema requiere una actualización e integración de tecnologías y sistemas de monitoreo, lo que añade al costo inicial. La capacitación de la fuerza laboral para usar las nuevas herramientas y procesos, así como para interpretar correctamente los datos, también es costosa y requiere tiempo.

Finalmente, los requisitos de datos son cruciales para el éxito del mantenimiento predictivo. Es necesario disponer de una gran cantidad de datos históricos y de fallas para analizar y prever con precisión el desempeño futuro del equipo. Evaluar la criticidad y el costo de las fallas de activos individuales también consume tiempo y dinero, y es esencial para determinar la viabilidad del mantenimiento predictivo. A pesar de estos desafíos, las ventajas competitivas y financieras de una estrategia de mantenimiento predictivo bien ejecutada pueden ser significativas.

El futuro del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo ha recorrido un largo camino desde su origen. Inicialmente, la adopción de esta técnica fue limitada debido a la naturaleza aislada de los sistemas comerciales. Sin embargo, los avances tecnológicos en sensores IoT, la recopilación de big data y las tecnologías de almacenamiento han impulsado su evolución.

En la actualidad, el crecimiento exponencial de los datos y la accesibilidad de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) están mejorando continuamente los modelos de mantenimiento predictivo. La transformación digital, acelerada por la pandemia, ha creado entornos comerciales más integrados con un mayor apetito por información en tiempo real basada en inteligencia.

Varias tecnologías están contribuyendo al avance del mantenimiento predictivo:

• Inspección robótica automatizada: permite controlar equipos en lugares remotos o de difícil acceso, como en la industria del petróleo y el gas, de manera más eficiente y rentable. Los robots actúan como sensores móviles, monitoreando múltiples activos y enviando datos a los sistemas de gestión de mantenimiento.
• Tecnologías inmersivas: la realidad aumentada (RA) y la realidad virtual (RV) están simplificando las inspecciones. La RA puede recopilar datos y ambas tecnologías pueden mejorar las inspecciones visuales y la detección temprana de fallas.
• Gemelos digitales: crean una representación virtual de un activo físico, generando datos de sensores y simulando escenarios de fallas operativas y soluciones a lo largo del ciclo de vida de un activo sin riesgo para el activo real.
• Soluciones de mantenimiento predictivo habilitadas para IoT: se integran con soluciones EAM/CMMS y otras aplicaciones empresariales, proporcionando un enfoque más cohesivo y eficiente para el mantenimiento.
• Mantenimiento predictivo como servicio: esta modalidad hace que el mantenimiento predictivo sea más accesible y asequible. Ofrecido por socios externos, es menos disruptivo que las implementaciones locales, requiere menos inversión y capacitación, y genera valor en menos tiempo, además de ser adaptable a entornos y equipos individuales.