Please follow and like us:

  • 31
  • Share

Cuando nos toca presenciar un fallo de mantenimiento en una empresa importante para el funcionamiento , entonces cabe preguntarse: ¿cómo una compañía de las mejor evaluadas en su rubro puede evitar fallos de esta naturaleza? Indudablemente, que la respuesta está centrada en mejorar la gestión de mantenimiento de la infraestructura y del equipamiento.

Las clases de mantenimiento se pueden resumir en tres: correctivo, preventivo y predictivo.

  • El primero es al que tuvo que recurrir la organización en esta última fallo, y consiste en corregir o reparar el sistema cuando la falla ya se ha producido. Lamentablemente, cuando se debe recurrir a esta tipo de mantenimiento sobre infraestructura y equipamiento que es crítico, no solo se tienen las consecuencias que todos conocemos en el caso de Metro, sino que además, hay mayores costos de reparación y pérdidas económicas por detención del servicio. Por lo tanto, es fácil imaginar que ni Metro ni ninguna otra compañía esperan hacer mantenimiento de esta forma.
  • Por lo tanto, la idea es no llegar a este tipo de mantenimiento, sino hacer mantenimiento preventivo, o incluso un paso más allá, hacer mantenimiento predictivo, lo cual hoy es posible gracias a las nuevas tecnologías presentes en el mercado.
Beneficios del mantenimiento preventivo y predictivo

El mantenimiento preventivo es un conjunto de técnicas que tiene como finalidad disminuir y/o evitar las fallas de los equipos con tal de asegurar su total disponibilidad y rendimiento al menor costo posible. Para llevar a cabo esta práctica se requiere rutinas de inspección periódicas, así como vigilancia de condiciones operacionales y seguimiento de información de uso o tiempos de operación. Se caracteriza por ejecutar una tarea de mantenimiento por la ocurrencia de una condición conocida para evitar una falla conocida.

Por otro lado, el mantenimiento predictivo es mucho más avanzado y con mayores beneficios. Está dirigido a los componentes críticos del sistema. Este tipo de mantenimiento se basa en el análisis de millones de datos de diferentes variables de condición u operación de los equipos, datos que son actuales e históricos, y que mediante modelos matemáticos permiten pronosticar que existe una probabilidad que se produzca una falla en un período de tiempo futuro dado. Esto resulta en mayor confiabilidad y disponibilidad de los equipos.

Este tipo de programas de mantenimiento reporta un gran ahorro de costos ya que además de detectar los fallos de manera precoz permite programar con suficiente antelación el tiempo de reparación y los suministros y mano de obra que requerirá la tarea.

Hoy las tecnologías de Big Data -análisis de grandes volúmenes de datos en tiempo real- y de movilidad, permiten a las personas encargadas del mantenimiento descubrir patrones y nuevas condiciones que producirán una falla a futuro. La movilidad, por su parte, permite informar a los agentes críticos de manera oportuna o incluso tomar medidas preventivas directamente desde los dispositivos móviles.

Las tecnologías de Big Data de hoy en día permiten hacer análisis predictivo, y esto reviste una buena oportunidad de mejoramiento en la gestión de mantenimiento.

Con la utilización de Big Data lo que queremos es tener que recurrir lo menos posible al mantenimiento correctivo (se lleva a cabo cuando la maquina está rota o ha sufrido algún fallo) por lo tanto el análisis se centrará en la obtención de datos para poder hacer un mantenimiento preventivo o predictivo. Estos dos tipos de mantenimiento tienen como principal ventaja que no es necesario cortar el proceso productivo para arreglar la maquinaria debido a que son un conjunto de técnicas que tiene como finalidad disminuir los fallos del sistema y así poder anticiparse a ellos.

Mantener el sistema de forma manual lleva su tiempo y es más costoso, debido a que para llevar a cabo estos métodos de mantenimiento es muy importante contar con un análisis constante tanto de máquinas como de sistemas, a la vez de una vigilancia exhaustiva, por lo que la utilización de un GMAO facilita el trabajo, reduce costes y el tiempo necesario para llevar a cabo dicha actividad.

Por lo tanto, la utilización de Big Data para la gestión de mantenimiento nos ofrece un amplio abanico de posibilidades de mejora en el desarrollo de dicha actividad, ya que obtenemos una información más precisa y detallada de cada uno de nuestros elementos, nos facilita la asignación de tareas para el personal de mantenimiento, y nos ofrece una información detallada de cada elemento que facilitará el trabajo a los encargados de mantenimiento a la hora de reparar averías.

Y ahora le invitamos a reflexionar sabiendo las ventajas y el gran número de beneficios que se pueden obtener utilizando el Big Data en la gestión de mantenimiento, si todavía sigue pensando que utilizar un GMAO para la gestión de mantenimiento de su equipo no es verdaderamente útil.

El uso del mantenimiento predictivo consiste en establecer, en primer lugar, una perspectiva histórica de la relación entre la variable seleccionada (temperatura, vibración, etc…) y la vida del componente. Esto se logra mediante la toma de lecturas de datos, por ejemplo la vibración de un cojinete, en intervalos periódicos hasta que el componente se rompa o se averíe, recogiendo y analizando la lectura de los datos obtenidos.

En función del estudio de dichos datos se deberá determinar si compensa o no aplicar la estrategia de mantenimiento predictivo, atendiendo a distintas variables; como el coste del elemento a reemplazar, el tiempo de reparación durante el cual la maquinaria ha de estar detenida y con ella la producción, el coste que va a suponer la recogida de información y su tratamiento, etc.

El primer paso es determinar las variables físicas a monitorizar que sean indicativas de la condición de la máquina. Como se puede deducir, esta decisión es primordial y determinante a la hora de obtener un resultado satisfactorio en el mantenimiento.

La finalidad de la monitorización de los datos es obtener una indicación de la condición mecánica o estado de salud de la máquina, de manera que pueda ser operada y mantenida con seguridad y eficacia. De acuerdo a los objetivos que se pretenden alcanzar con la monitorización de la condición de una máquina debe distinguirse entre vigilancia, protección y diagnóstico.

  • Vigilancia: Su objetivo es indicar cuándo existe un problema. Debe distinguir entre condición buena y mala, y si es mala indicar su grado de severidad.
  • Protección de máquinas: Su objetivo es evitar averías catastróficas. Una máquina está protegida, si cuando los valores que indican su condición llegan a valores considerados peligrosos, la máquina se detiene automáticamente.
  • Diagnóstico de averías: Su objetivo es definir cuál es el problema específico y estimar cuánto tiempo más podrá funcionar la máquina sin riesgo de sufrir una avería.

Yo apuesto por el mantenimiento predictivo ya que consideramos que tiene unas ventajas muy importantes con respecto a los otros dos mencionados.

 

Please follow and like us:

  • 31
  • Share
MANTENIMIENTO PREDICTIVO CON BIG DATA : Una oportunidad para la gestión

Uso de cookies

Este sitio web utiliza cookies para que usted tenga la mejor experiencia de usuario. Si continúa navegando está dando su consentimiento para la aceptación de las mencionadas cookies y la aceptación de nuestra política de cookies, pinche el enlace para mayor información.

ACEPTAR
Aviso de cookies