¿Qué es el mantenimiento predictivo y cuáles son sus ventajas?
El mantenimiento predictivo se basa en la detección de pequeños cambios y aberraciones 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 tecnología innovadora 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:
- Menor tiempo improductivo
- Mantenimiento más específico
- Mayor productividad
- Gestión eficiente del inventario
- Análisis de datos mejorado
- Menores 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 el 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 verificar 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 el mantenimiento predictivo, también funciona según el principio de que el mantenimiento solo debe realizarse cuando hay indicios de un rendimiento decreciente del equipo o un fallo crítico inminente. En comparación con el mantenimiento preventivo tradicional, el CBM solo requiere que el equipo se apague para el mantenimiento según 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 de media. 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 completo. Según un estudio de PWC, el mantenimiento predictivo mejora el tiempo productivo en un 51%. Gracias al mantenimiento predictivo, las empresas pueden evitar accidentes y aumentar la seguridad de sus empleados y clientes.
Implementación de un programa de mantenimiento basado en condiciones exitoso
FactoryTalk® Analytics™ GuardianAI™ es un nuevo software de Rockwell Automation que proporciona información sobre el mantenimiento predictivo mediante el monitoreo continuo basado en condiciones. El software ayuda a los ingenieros de mantenimiento a obtener la información adecuada 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.
Utilice sus variadores de frecuencia variable existentes como sensores
Al usar FactoryTalk® Analytics™ GuardianAI™, no es necesario comprar sensores adicionales ni equipos de monitoreo. El software proporciona advertencias tempranas de posibles fallos de activos basándose en 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 una integración de primera calidad con los variadores PowerFlex® 755, 755T y 6000T para aplicaciones de procesos clave como bombas, ventiladores y sopladores.
No se requiere ciencia de datos
Cuando se implementan 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. Simplemente implemente la aplicación en una PC de periferia, especifique la información de sus unidades y activos, y entrene el modelo de mantenimiento predictivo con datos en vivo de la planta sin afectar las operaciones. Cuando finalice el entrenamiento, el software cambiará automáticamente al modo de monitoreo y podrá supervisar la condición de los activos de su planta.
A partir de una descripción general de todos los activos, puede seleccionar cualquier activo en riesgo para obtener más información 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 ayudan a su equipo de mantenimiento con la priorización y la planificación necesarias para la reparación.
Avance de la detección de anomalías a la identificación de anomalías
El software FactoryTalk® Analytics™ GuardianAI™ viene listo para usar con conocimientos incorporados sobre la causa más probable de fallo de los tipos de activos de planta comunes. 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 avise de una desviación. Al proporcionar a los ingenieros de mantenimiento información sobre el tipo de fallo que está a punto de producirse, puede reducir el tiempo de investigación y minimizar el tiempo improductivo necesario.
Los conocimientos profundos incorporados proporcionan un excelente punto de partida para la identificación de anomalías. Pero no está limitado a la funcionalidad estándar. También tiene la flexibilidad de entrenar el software FactoryTalk® Analytics™ GuardianAI™ en fallos específicos del proceso. Tras investigar e identificar la fuente del problema, puede etiquetar la anomalía. Cuando se produzca de nuevo el mismo problema, el software lo reconocerá y le notificará.
Analice en el extremo
El software FactoryTalk® Analytics™ GuardianAI™ se implementa, aprende y se ejecuta en la periferia para realizar predicciones casi en tiempo real.
Conclusión
Desde que CH Waddinton emprendió su misión de mantener los aviones de la RAF en el aire, los fabricantes han buscado impulsar una toma de decisiones de mantenimiento más eficiente y obtener más valor de los equipos. Al evolucionar de reactivo y proactivo a preventivo y predictivo, los ingenieros de mantenimiento ahora cuentan con el aprendizaje automático fácil de usar a través de una experiencia de usuario intuitiva que no requiere conocimientos de análisis de datos. Obtenga más información en FactoryTalk® Analytics™ GuardianAI™.
