Mantenimiento predictivo en la industria del metal

El mantenimiento predictivo es un campo en desarrollo que permite analizar parámetros de máquinas y o procesos, que detectan con anticipación comportamientos anómalos que si no se reparan pueden provocar un fallo imprevisto, dando la oportunidad de resolver los problemas antes de que se produzcan.

El desarrollo de dispositivos de IoT, la conectividad 5G, junto con la disponibilidad de herramientas analíticas avanzadas y la aparición de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático, permiten integrar sensores de todo tipo en la maquinaria industrial y conectar dicho equipo a la red, para luego monitorizar su estado operativo de forma continua, en tiempo real.

A partir de los datos recopilados se desarrollan modelos predictivos que permiten controlar el estado de la máquina y comprobar que los parámetros están en rangos aceptables de operación, permitiendo detectar anomalías en el funcionamiento antes de que se produzca un fallo que afecte a la eficiencia del proceso que esté realizando o un fallo catastrófico que requiera de una parada técnica .Por ejemplo, el modelo puede precisar un adelanto en una parada técnica prevista de una máquina al detectar valores anómalos en sus sensores de una determinada parte, para realizar un cambio de una pieza, algo que ya hacen las impresoras. Además, con los registros de todas las máquinas los fabricantes de las máquinas pueden rediseñar sus máquinas mejorando la calidad y durabilidad de sus productos.

Ventajas del mantenimiento predictivo en la industria del metal

Hasta ahora, las fábricas de la industrial del metal trabajan con dos tipos de mantenimiento:

• Mantenimiento correctivo o reactivo, en el que la reparación se realiza solo después de que se haya producido un mal funcionamiento o avería.
• Mantenimiento preventivo o programado, en el que se realizan intervenciones en función del tiempo o intensidad de uso de una determinada máquina herramienta.

En la fabricación avanzada nos encontramos con esta nueva versión, el mantenimiento predictivo consistente en utilizar los habilitadores tecnológicos de la Industria 4.0 anteriormente citados y aplicar técnicas de monitorización para rastrear el desempeño de las máquinas y procesos durante el funcionamiento normal para identificar cualquier anomalía y resolverla antes de que dé lugar a problemas.

Si bien, cada tipología de mantenimiento tiene sus ventajas. En el caso del mantenimiento reactivo, no tiene costes iniciales asociados, pero cuando, por ejemplo, una línea de producción se detiene por un tiempo de inactividad inesperado, el bloqueo puede causar un impacto considerable en el negocio, sin mencionar que, en el momento del fallo, los repuestos y la intervención del personal pueden no estar disponibles de inmediato, lo que desencadena paradas no programadas o situaciones de emergencia.

En varios casos, las reparaciones solo son necesarias para reiniciar la máquina, pero no optimizan su estado operativo. La falta de planificación obliga al personal a trabajar bajo presión para resolver el tiempo de inactividad, lo que genera mayores riesgos de seguridad. En general, el mantenimiento reactivo puede aplicarse a componentes económicos y fáciles de reemplazar y en los casos en que los que el fallo no cause daños colaterales graves al equipo.

Por su parte, el mantenimiento preventivo permite hacer una planificación eficiente y optimizada de la producción y programar las paradas de la máquina en horarios convenientes para la fabricación, programar el tiempo para el suministro de todos los repuestos y el personal de búsqueda necesario, o bien redistribuir carga de trabajo en las máquinas cuando haya que realizar algún tipo de mantenimiento o, incluso, cuando se produzca un fallo inesperado. Y todo ello, en tiempo real y de forma automatizada. La clave está en hacer una cuidada y optimizada planificación del mantenimiento.

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Beneficios del mantenimiento predictivo en la máquina herramienta

Según un estudio de McKinsey, por lo general, el mantenimiento predictivo reduce el tiempo ocioso de las máquinas del 30% al 50% y extiende su vida útil entre un 20% y 40%. Veamos en detalle las ventajas de incorporar el mantenimiento predictivo.

• Incremento de la rentabilidad de la planta
• Al reducir el número de intervenciones de mantenimiento y optimizar su ejecución, las reparaciones se pueden gestionar de manera más eficiente, lo que resulta en una disminución significativa de las intervenciones y esto incide directamente en los márgenes de rentabilidad de la planta. Por otra parte, cuando se programa el mantenimiento, los tiempos de reparación se reducen debido a que hay menos piezas que reemplazar. Además, los fallos críticos de los equipos ocurrirán con menos frecuencia y los operarios podrán concentrar recursos de manera efectiva en la maquinaria más crítica.
• Reducción de tiempos de producción perdidos
• Además de tener un impacto directo en el OEE, el cierre de las plantas provoca, en cascada, una serie de ineficiencias en toda la cadena productiva. Para minimizar el tiempo de inactividad, las intervenciones de mantenimiento predictivo se planifican. De este modo, además, se logra una mejora de la eficiencia del personal de mantenimiento que se puede dedicar a tareas más relevantes
• Reducción de costes de maquinaria
• El mantenimiento de un componente antes de que cause un fallo crítico evita el coste de la pieza defectuosa y de la mano de obra requerida para la reparación en lugar de toda la maquinaria. Además, la reducción del número de averías alarga la vida media del equipo.
• Aumento de la seguridad
• Resolver problemas potenciales antes de que ocurran también resulta directamente en condiciones de trabajo más seguras.
• Mayor conocimiento.
• Permite planificar mejor las paradas técnicas para el mantenimiento de las máquinas de la planta

Otra ventaja del mantenimiento predictivo es la capacidad de generar una base de datos histórica relacionada con el rendimiento y el comportamiento de la maquinaria que se puede explotar para aumentar el grado de precisión de las predicciones futuras, así como puede ser una fuente de datos valiosa para el fabricante de la máquina para mejorar sus productos.

Fuente: Lantek