Tecnologías de mantenimiento predictivo: una descripción general

El mantenimiento predictivo se refiere a la capacidad de predecir (y, en última instancia, prevenir) fallas de las máquinas. Las tecnologías de mantenimiento predictivo más comunes incluyen el monitoreo de condici´ón y aprendizaje automático. Al brindar a los equipos de mantenimiento visibilidad sobre posibles problemas, estas tecnologías de mantenimiento predictivo pueden ayudar a aumentar el tiempo de actividad de los equipos, reducir los costos de mantenimiento y mejorar el rendimiento y la longevidad de los activos.

Tradicionalmente, los equipos de mantenimiento dependían de una combinación de mantenimiento reactivo y mantenimiento preventivo Para mantener sus equipos en funcionamiento. Sin embargo, ambos enfoques tienen limitaciones que pueden generar tiempos de inactividad imprevistos y costos elevados.

Afortunadamente, los avances en conectividad, la Internet industrial de las cosas (IIoT) y el análisis de datos han hecho que las tecnologías de mantenimiento predictivo no solo sean posibles sino también asequibles, incluso para empresas que operan con un presupuesto ajustado.

¿Qué es el mantenimiento predictivo (PdM)?

El mantenimiento predictivo, también conocido como PdM, es una estrategia de mantenimiento que implica la monitorización continua de las condiciones (como la vibración y la temperatura) que indican el estado de la máquina. El objetivo es detectar cambios en las condiciones operativas de referencia, lo que puede indicar un problema antes de que se agrave y provoque un costoso tiempo de inactividad.

Tipos de tecnologías de mantenimiento predictivo

Existe una gran variedad de tecnologías de mantenimiento predictivo en el mercado, todas ellas basadas en la monitorización continua del estado de las máquinas en tiempo real para identificar problemas rápidamente. Desde la monitorización de vibraciones hasta la monitorización acústica, pasando por la monitorización de temperatura y la monitorización de potencia, el mundo del mantenimiento está repleto de tecnologías de mantenimiento predictivo. A continuación, resumimos algunas de las tecnologías de mantenimiento predictivo más comunes.

Tecnologías de mantenimiento predictivo más comunes

Monitoreo de vibraciones Busca cambios en los niveles de vibración que puedan indicar el deterioro de las piezas giratorias de una máquina. Por ejemplo, una causa común del aumento de la vibración son los componentes sueltos, desalineados o desgastados, como los rodamientos del motor, que pueden dañar aún más la máquina si no se solucionan.

Sensores de vibración inalámbricos Los sensores instalados en la maquinaria miden los cambios en la amplitud, frecuencia e intensidad de la vibración. Pueden detectar cambios mínimos a frecuencias que los humanos no podrían detectar por sí solos. Los acelerómetros, transductores de uso común en... análisis de vibracionesMiden los cambios de velocidad resultantes de las variaciones en la señal de vibración base del equipo. También pueden ayudar a los equipos de mantenimiento a identificar el componente que causa el cambio de vibración, lo que facilita la resolución del problema antes de que se agrave.

Para más información, consulte la 5 razones para iniciar un proyecto piloto de monitoreo de vibraciones inalámbrico

Monitoreo acústico es otro ejemplo de el monitoreo de condici´ón Que utiliza los cambios en la salida de audio de un activo para identificar posibles problemas. Al igual que el monitoreo de vibraciones, el monitoreo acústico comienza estableciendo una línea base para los sonidos producidos cuando un equipo en particular está en funcionamiento normal, así como los sonidos que emite durante los modos de arranque, parada y espera. Sensores de vibración Se instala cerca de la maquinaria y luego monitorea continuamente los cambios sutiles en los ruidos de base del equipo o la huella sonora.

La monitorización acústica también se basa en la tecnología de cancelación de ruido para separar los sonidos emitidos por una máquina o componente del ruido ambiental de la obra. Los sensores utilizados en la monitorización acústica pueden "oír" ruidos que los humanos no pueden percibir. Gracias a su sensibilidad, pueden detectar sutiles señales de deterioro con tiempo suficiente para que los equipos de mantenimiento puedan abordarlas.

Monitoreo de temperatura Utiliza sensores de temperatura para identificar aumentos anómalos de temperatura en los equipos, lo que puede indicar posibles problemas. Por ejemplo, un aumento anormal de temperatura puede indicar un cableado defectuoso, terminaciones defectuosas en el circuito o fusibles que están llegando al límite de su capacidad.

Monitoreo de potencia Puede identificar fluctuaciones de potencia en maquinaria eléctrica que pueden provocar un desgaste o fallo masivo y prematuro. El monitoreo de potencia utiliza sensores para capturar datos sobre una amplia variedad de métricas, como corriente (A), voltaje (V), potencia (W), frecuencia (Hz), potencia aparente (VA), potencia reactiva (VAR), factor de potencia (PP) y distorsión armónica total (THD) (%). Si se superan los umbrales, un sistema de monitoreo de potencia puede emitir automáticamente una alarma al personal de mantenimiento para que solucione el problema de inmediato antes de que se produzcan daños en los activos.  

Los elementos de una estrategia de mantenimiento predictivo

Los sensores son un componente clave de cualquier estrategia de mantenimiento predictivo, ya que capturan las constantes vitales de una máquina en tiempo real. Sin embargo, el mantenimiento predictivo no se limita a la recopilación de datos; también depende de la capacidad de procesar, analizar e interpretar rápidamente los datos de la máquina e impulsar acciones significativas y oportunas. La solución de software adecuada puede organizar todos sus datos en una ubicación central para facilitar el acceso y la acción. El software puede analizar los datos de los activos y compararlos con los datos operativos de referencia para que pueda identificar con precisión dónde se debe realizar el mantenimiento.

Empezar

Desarrollar una estrategia de mantenimiento predictivo exitosa no requiere la revisión completa de su planta. De hecho, las tecnologías IIoT son accesibles y escalables. Puede crear un programa de monitoreo de condiciones que se ajuste a sus necesidades específicas y ampliarlo en el futuro.

El resultado es un ahorro significativo de tiempo y dinero. Sus equipos de mantenimiento ya no tendrán que realizar tareas de mantenimiento preventivo innecesarias ni reemplazar piezas que aún estén en funcionamiento. También podrá evitar tiempos de inactividad innecesarios, tanto los programados con el mantenimiento preventivo tradicional como los imprevistos derivados de una estrategia de mantenimiento reactivo.

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