El mantenimiento predictivo (PdM) generalmente usa datos de sensores que monitorean varias condiciones en el equipo. A medida que los sensores recopilan datos, los algoritmos analizan esos datos para predecir cuándo se necesitarán trabajos de mantenimiento.
¿Cómo se utilizan los sensores en el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo utiliza sensores para monitorear el estado actual de un activo y también implica seguir las tendencias para predecir problemas en el futuro.
Tipos de sensores utilizados en PdM
Para el proceso de recopilación de datos, las instalaciones pueden utilizar varios tipos de sensores. Algunos de estos incluyen:
- Análisis de vibraciones , que se utiliza con mayor frecuencia en maquinaria rotativa.
- Análisis de ultrasonido , que utiliza sonido para identificar posibles problemas con el equipo.
- Análisis infrarrojo , que se utiliza en equipos donde la temperatura es un buen indicador de problemas.
Cada uno de estos tipos de sensores recopila lecturas de datos utilizados en PdM.
Sensores, recolección de datos y monitoreo de condición
Las lecturas recopiladas por los sensores pueden registrarse en un CMMS u otra forma de software. Cada vez que esas lecturas se vuelven anormales, es una señal de que las cosas no están del todo bien.
Diferentes tipos de lecturas pueden indicar diferentes problemas. Por ejemplo, una cierta cantidad de vibración en una parte de una turbina puede indicar cojinetes desgastados, mientras que otras lecturas pueden significar que hay un desequilibrio o una pieza suelta. El punto es que cuando las lecturas de los sensores alcanzan un determinado umbral, se activa una orden de trabajo .
Esta es la premisa básica del mantenimiento basado en la condición . Sin embargo, PdM lleva esto un paso más allá.
Mantenimiento predictivo mediante sensores
El mantenimiento predictivo no solo utiliza sensores para monitorear el estado actual de un activo, sino que también implica seguir las tendencias para predecir cuándo podrían surgir problemas en el futuro. Si una cierta tendencia en las mediciones de sus sensores indica un problema futuro, puede programar el mantenimiento para evitar que se desarrolle ese problema.
Por ejemplo, si una mezcladora tiende a exhibir un poco más de vibración de lo normal una semana antes de que los rodamientos necesiten lubricación, un modelo de los datos de los sensores lo mostrará. A partir de ahí, se puede crear una orden de trabajo por adelantado para asegurarse de que los rodamientos se engrasen en el momento adecuado.
Resumiendo el proceso
Para resumir el proceso:
- Los sensores recopilan datos de los activos.
- El software (como un CMMS ) registra y rastrea esos datos.
- Las tendencias en los datos predicen cuándo serán necesarias ciertas tareas de mantenimiento.
- Se crea una orden de trabajo de PdM cuando se cumplen ciertos parámetros.
Fuente: UpKeep