¿Qué es el mantenimiento predictivo y cuáles son sus beneficios?
El mantenimiento predictivo se basa en la detección de pequeños cambios y desviaciones en las operaciones normales que suelen indicar un problema mayor. A partir del mantenimiento preventivo digital surgió el mantenimiento predictivo (PdM), que utiliza estrategias de mantenimiento basadas en datos para analizar la operación y predecir y prepararse para posibles fallos. Con el monitoreo remoto 24/7, los conocimientos basados en datos del aprendizaje automático y la innovadora tecnología de análisis predictivo para alertar sobre posibles fallos de los equipos, los fabricantes pueden beneficiarse de muchas maneras. Los ahorros de costos y el retorno de la inversión del mantenimiento predictivo incluyen:
- Reducción del tiempo improductivo
- Mantenimiento más específico
- Mayor productividad
- Gestión eficiente del inventario
- Análisis de datos mejorado
- Reducción de costos de mano de obra y materiales
- Mayor seguridad en la planta
- Actividades de mantenimiento optimizadas
- Mayor eficacia total del equipo (OEE)
Mantenimiento predictivo mediante monitoreo basado en condiciones
Otro paso transformador en la evolución de las estrategias y capacidades de mantenimiento fue la llegada del monitoreo basado en condiciones (CBM), que monitorea los indicadores clave de rendimiento (KPI) para identificar anomalías. Las empresas pueden revisar mediante mediciones, inspecciones visuales de equipos, revisiones de datos de rendimiento o pruebas programadas, así como mediante IoT y datos históricos. Los KPI se recopilan a intervalos determinados o de forma continua, como se hace cuando una máquina tiene sensores internos. El CBM se puede aplicar a todos los activos.
El CBM, como todo mantenimiento predictivo, también opera bajo el principio de que el mantenimiento solo debe realizarse cuando hay señales de disminución del rendimiento del equipo o de un fallo crítico próximo. En comparación con el mantenimiento preventivo tradicional, el CBM solo requiere que el equipo se detenga para mantenimiento cuando sea necesario, lo que aumenta el tiempo entre las reparaciones de mantenimiento.
El CBM puede reducir el tiempo improductivo de las máquinas entre un 30 y un 60 por ciento y aumentar la vida útil de las máquinas en un 30 por ciento en promedio. El mantenimiento predictivo desempeña un papel clave en la detección y resolución de problemas de las máquinas antes de que entren en un modo de fallo total. Según un estudio de PWC, el mantenimiento predictivo mejora el tiempo productivo en un 51%. Usando mantenimiento predictivo, las empresas pueden evitar accidentes y lograr una mayor seguridad para sus empleados y clientes.
Implementación de un programa exitoso de mantenimiento basado en condiciones
FactoryTalk® Analytics™ GuardianAI™ es un nuevo software de Rockwell Automation que proporciona información de mantenimiento predictivo mediante monitoreo continuo basado en condiciones. El software ayuda a los ingenieros de mantenimiento a obtener la información correcta en el momento adecuado para optimizar las actividades de mantenimiento y reducir el tiempo improductivo no planificado.
Con esta información, los ingenieros de mantenimiento pueden comprender la condición actual de los activos en la planta. Reciben una notificación temprana tan pronto como un activo comienza a desviarse de lo normal.
Use sus variadores de frecuencia variable existentes como sensores
Al usar FactoryTalk Analytics GuardianAI, no es necesario adquirir sensores adicionales ni equipos de monitoreo. El software proporciona advertencias tempranas de posibles fallos de activos en función de los datos ya disponibles de los variadores de frecuencia variable (VFD). El software FactoryTalk Analytics GuardianAI utiliza la señal eléctrica del VFD para monitorear la condición de un activo de la planta. Cuando detecta una desviación en la señal eléctrica, alerta al usuario sobre la anomalía para que los fabricantes puedan investigar y planificar la respuesta correcta. FactoryTalk Analytics GuardianAI proporciona integración de primer nivel con los variadores PowerFlex® 755, 755T y 6000T para aplicaciones clave de procesos como bombas, ventiladores y sopladores.
No se requiere ciencia de datos
Al implementar soluciones innovadoras en un entorno de operaciones, el tiempo de amortización es clave. El software FactoryTalk Analytics GuardianAI ahorra tiempo con flujos de trabajo intuitivos y simplificados mediante una experiencia de autoservicio basada en navegador. Solo implemente la aplicación en una PC perimetral, especifique la información de su variador y activo, y entrene el modelo de mantenimiento predictivo con datos en vivo de la planta sin afectar las operaciones. Cuando finaliza el entrenamiento, el software cambiará automáticamente a modo de monitoreo y usted podrá supervisar la condición de sus activos en la planta.
Comenzando desde una visión general de todos los activos, puede seleccionar cualquier activo en riesgo para conocer más sobre su condición. Descubrirá información clave como la causa raíz de la desviación, cuánto superó el pico por encima de la línea base y la duración de la desviación. También puede incluir contexto sobre la gravedad del riesgo de fallo y el tiempo estimado para resolver el problema. Estos detalles apoyan a su equipo de mantenimiento en la priorización y planificación requeridas para la reparación.
Avance de la detección de anomalías a la identificación de anomalías
El software FactoryTalk Analytics GuardianAI incluye de fábrica experiencia incorporada sobre la causa más probable de fallo para los tipos de activos comunes en la planta. Si está monitoreando una aplicación de bomba, ventilador o soplador, FactoryTalk Analytics GuardianAI comprende y reconoce la firma eléctrica de las fallas de primer principio asociadas y proporcionará este contexto cuando le notifique una desviación. Al proporcionar a los ingenieros de mantenimiento información sobre el tipo de fallo que está a punto de ocurrir, se puede reducir el tiempo de investigación y minimizar el tiempo improductivo requerido.
La experiencia incorporada proporciona un excelente punto de partida para la identificación de anomalías. Pero no está limitado a la funcionalidad de fábrica. También tiene la flexibilidad de entrenar el software FactoryTalk Analytics GuardianAI en fallos específicos de procesos. Tras investigar e identificar la fuente del problema, puede etiquetar la anomalía. Cuando el mismo problema ocurra de nuevo, el software lo reconocerá y le notificará.
Analice en el extremo
El software FactoryTalk Analytics GuardianAI se implementa, aprende y ejecuta directamente en el extremo para predicciones casi en tiempo real.
Conclusión
Desde que CH Waddinton y su misión de mantener los aviones de la RAF en el aire, los fabricantes han buscado tomar decisiones de mantenimiento más eficientes y obtener mayor valor de los equipos. Evolucionando de reactivo y proactivo a preventivo y predictivo, los ingenieros de mantenimiento ahora cuentan con aprendizaje automático fácil de usar a través de una experiencia de usuario intuitiva que no requiere conocimientos de análisis de datos. Descubra más en FactoryTalk Analytics GuardianAI.
