Qué es mantenimiento predictivo y sus ventajas

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

Una avería o una incidencia en una máquina es un serio contratiempo para cualquier empresa quedando expuesta a un parón productivo que, o bien puede solventar rápidamente, o que puede durar días o semanas.... Frente a los modelos clásicos de mantenimiento correctivo o preventivo, la tecnología actual permite apostar por el mantenimiento predictivo. Se trata de un enfoque proactivo que aglutina una serie de técnicas de mantenimiento que permiten adelantarse a las posibles averías o incidencias que pueda sufrir cualquier maquinaria industrial. Veamos en detalle en qué consiste y cuáles son sus ventajas.

Definición de mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo evalúa el estado o condición en el que se encuentra una máquina o un equipo industrial a partir de datos recopilados en tiempo real por un software mantenimiento. El mantenimiento predictivo notifica a los responsables mediante alertas de los posibles errores de funcionamiento en la maquinaria que pueden derivar en averías y, en una segunda fase, en una producción defectuosa o en parones en la producción no previstos.

Con un mantenimiento predictivo eficiente y gracias a la información que recopila, y que se convierte en patrones y rutinas de funcionamiento de cualquier maquinaria crítica, las empresas optimizan la fiabilidad y disponibilidad de sus equipos industriales. Y lo hacen a un coste mínimo comparado con el que puede suponer solventar una avería por mínima que sea.

Características del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo, también denominado en base a la condición, es proactivo y anticipatorio. Esto de diferencia de otros tipos de mantenimiento, como el reactivo o correctivo, que es aquel que se realiza cuando la avería ha sucedido y ya no hay vuelta atrás.

También es distinto del mantenimiento preventivo, que consiste en la revisión constante de los equipos, incluso sin que las máquinas emitan señales de mal funcionamiento o incidencias; simplemente porque lo recomiendan los manuales de uso de la maquinaria. Cuando esto ocurre el mantenimiento preventivo realiza más intervenciones de las realmente necesarias, por lo cual pierde rentabilidad y a larga es más costoso para la empresa

Ante estos dos modelos, reactivos y preventivos, el mantenimiento predictivo se presenta como un tipo de mantenimiento que saca un partido más eficiente a la tecnología más puntera. Nos referimos a la sensórica, el Big Data, la IA o el IoT; elementos ya incluidos en muchos software mantenimiento y que dotan al responsable de mucha información útil, generada de manera automatizada por los distintos sensores incorporados en las máquinas, detallando si su comportamiento es “normal” o “anormal”.

Una de las características del mantenimiento predictivo pasa por que se adelanta a las averías ya que programa las intervenciones de mantenimiento en el momento preciso anterior a que estas sucedan. Otra característica del mantenimiento predictivo es que para ser eficiente y rentable debe aplicarse a equipos industriales críticos en la operativa de la empresa. Concretamente aquellos equipos industriales en los que se puedan definir unos indicadores de modos de fallo.

Se trata de maquinaria sujeta a inspecciones de supervisión periódicas y que alerten de las necesidades de mantenimiento sobre estos activos. Otra característica del mantenimiento predictivo es que permite coordinarse a los departamentos de operaciones y de mantenimiento de la empresa, quienes al compartir información mediante un plan de mantenimiento predictivo, pueden trabajar conjuntamente respondiendo al unísono ante cualquier aviso de incidencia.

Técnicas del mantenimiento predictivo

Algunas técnicas de mantenimiento predictivo son:

• Análisis de vibraciones. Es una de las técnicas de mantenimiento predictivo más utilizada para analizar maquinaria rotatoria. Con la vibración detectamos desalineaciones de poleas o ejes, resonancias estructurales, holguras, desequilibrios, rodamientos o engranajes rotos o dañados, entre otros aspectos.
• Termografía infrarroja para repasar los aislamientos, los purgadores de vapor o fallos del estator de un motor eléctrico.
• Inspección radiográfica. Es una técnica de mantenimiento predictivo que utiliza radiografías para detectar defectos internos, como que las soldaduras estén correctamente selladas, sin burbujas o impurezas.
• Análisis de aceites y lubricantes. Con esta técnica de mantenimiento predictivo sabremos cuándo cambiar aceites y lubricantes de la máquina, alargando así sus prestaciones y mejorando su funcionamiento.
• La captación de ultrasonidos permite, mediante una cámara técnica, detectar fallos como entornos mal aislado, equipos que pierden calor o entornos no aislados correctamente.
• Inspecciones visuales para observar la maquinaria y detectar posibles fallos como grietas, ruidos, roturas o zonas especialmente desgastadas.
• Campos magnéticos en los materiales para así detectar con líquidos penetrantes, tintes por ejemplo, fugas o fisuras.
• Mediante los impulsos de choque se puede verificar el estado de los rodamientos, midiendo la velocidad de choque entre elementos rodantes y pistas de rodadura.
• El control de temperatura es una técnica de mantenimiento predictivo que permite detectar si un exceso o defecto de esta afecta el funcionamiento correcto del equipo industrial.
• Con la medida de presión se pueden detectar fallos hidráulicos, obstrucciones en filtros o fallos en cierres.

Fases para realizar un mantenimiento productivo

Cuatro son las fases habituales de un proceso de mantenimiento predictivo. Veamos cuáles son:

• Monitorización del equipo industrial. Es un “chequeo” del funcionamiento de la máquina, que debe ser absolutamente automático y continuo y donde no se contempla participación de los profesionales. La técnicas digitales, con la sensórica al frente, permitirán realizar todas o algunas de la técnicas de mantenimiento que hemos citado anteriormente, recibiendo así el software mantenimiento un gran cantidad de datos que convertidos en parámetros relevantes nos darán una primera impresión del cuál es el “estado de salud” de la máquina.
• Modelización de la información recibida. A partir de los centenares o miles de datos que nos han “comunicado” los equipos industriales, corresponde crear un modelo histórico de datos que nos explique su comportamiento. Ya tenemos los parámetros, la información, ahora debemos correlacionarla mediante algoritmos que nos mostrarán qué patrones son los más habituales y con qué frecuencia se dan.
  Una vez sepamos cómo es el comportamiento “normal” del equipo industrial ante las circunstancias del entorno, podemos empezar a trabajar en aquellas áreas que consideremos que pueden desviarse más de su comportamiento habitual, una especie de “mantenimiento predictivo predirigido”.
• Modelización en escenarios “anormales”. Está muy bien que sepamos que, pasado un tiempo sí o sí debemos —gracias a la información recibida—, cambiar un rodamiento, limpiar filtros o sustituir válvulas, etc. Pero el volumen de información con el que trabajaremos también nos permitirá prever escenarios límite donde la máquina seguramente deje de funcionar. Un mantenimiento predictivo elaborado con un software mantenimiento correcto, también permite reconocerlos y esto no hace más que ampliar el modelo funcional a más y más completos elementos de riesgo.
• Mantenimiento predictivo. Una vez sabemos qué partes de nuestras máquinas son más susceptibles de “fallar” tanto en condiciones “normales” como “anormales” debemos priorizar las actuaciones anteponiendo y ejecutando aquellas que son vitales y necesarias para que la máquina no deje de funcionar frente a otras que son menos urgentes.

Existe una quinta fase del mantenimiento predictivo. Consiste en señalar que no tiene solución de continuidad y que es una actividad constante y cíclica, que varía constantemente porque las circunstancias lo hacen y porque los equipos se renuevan constantemente, a menudo mediante subastas maquinaria, con lo que nuevo modelos de comportamiento se van generando.

Ejemplos de mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo tiene multitud de aplicaciones en entornos. Sirve por ejemplo, para reducir las paradas de la producción por culpa de las piezas defectuosas que entren en la línea de montaje, o para analizar las vibraciones que puedan preceder a posibles desalineaciones, aflojamientos, desequilibrios o desgastes.

Gracias a los datos que nos presenta el software mantenimiento predictivo, disfrutaremos de una alerta de signos muy temprana cuando por ejemplo se den cambios de temperatura, fugas en tanques o tuberías, fallos en equipamiento eléctrico o errores mecánicos.

Las redes eléctricas inteligentes, expuestas a costosas interrupciones de distribución de electricidad, apuestan por el mantenimiento predictivo. Lo mismo ocurre en las redes ferroviarias y el transporte por mar, en ambos casos los modelo y patrones que ofrece el software mantenimiento predictivo facilita los diagnósticos en remoto para mejorar el mantenimiento.

También puede haber mantenimiento predictivo en el sector servicios, muchas máquinas de vending por ejemplo ya cuentan con sensores que, gracias a la información que suministran dejan atrás, a las tradicionales revisiones técnicas de mantenimiento periódicas, alargándoles el tiempo de vida y reduciendo el número de reparaciones y puestas a punto.

Ventajas y desventajas del mantenimiento predictivo

Según la Wikipedia un mantenimiento predictivo bien ejecutado permite:

• Predictibilidad y antelación a cualquier incidencia que pueda darse en la cadena de producción, evitando parones y que el producto final pierda calidad por no tener la maquinaria en su estado óptimo.
• Reducir el índice de intervenciones en los equipos, lo que aumenta la disponibilidad de la maquinaria y amplía la vida de sus componentes que solo se sustituyen cuando empiezan a deteriorase.
• Disminución de la mano de obra destinada a las reparaciones.
• Creación a través de los datos recogido en el software mantenimiento de un programa de análisis causa raíz para prever posibles fallos futuros.
• Entornos profesionales más seguros, con menos accidentes, tanto para los profesionales de la organización como para el exterior ante posibles averías y consecuencias ambientales.
• Al no tener incidencias remarcables en la producción la empresa no solo se diferenciará de la competencia sino que tendrá un mejor trato con las empresas aseguradoras y sus pólizas de riesgo.

En cuanto a las desventajas:

• La empresa necesita contar con un personal mínimamente cualificado para gestionar el software de mantenimiento predictivo e implantar en su cultura empresarial esta metodología, algo que puede costar un poco al principio.

Conclusiones

Nadie puede asegurar que un equipo industrial deje de funcionar de golpe por un fallo inminente, debido a una fuerza mayor o una circunstancia aleatoria imprevisible. Sin embargo existen procesos y tipos de mantenimiento, como el mantenimiento predictivo, que gracias a su naturaleza proactiva y anticipatoria permiten prever aquellas circunstancias normales, e incluso a veces anormales, que pueden causar dicha avería. Y eso limita mucho el riesgo que afronta cualquier industria, porque puede actuar antes que se dé la incidencia.

Ante un escenario industrial cada vez más exigente y complejo, el responsable de mantenimiento o el director de planta, necesita la máxima fiabilidad en sus equipos para cumplir con los compromisos de producción. Sin olvidar que debe conseguirlo al precio más competitivo posible. Para ello un plan de mantenimiento predictivo es un centinela y aliado perfecto para alcanzar la excelencia operacional.