Impacto de la digitalización en los departamentos de mantenimiento predictivo

Francisco Ballesteros 17 de mayo de 2023

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Francisco Ballesteros
Reliability Sales Leader Iberia
Emerson Automation Solutions

La aplicación de las nuevas tecnologías de monitorización de máquinas está provocando cambios en las tareas diarias de los departamentos de mantenimiento predictivo. La automatización de la recogida de datos reduce considerablemente la mano de obra dedicada a esta función, pues los sensores de medición de vibraciones inalámbricos y los nuevos sistemas cableados Plug&Play pueden ocuparse de registrar los datos necesarios para el análisis.De este modo, los analistas pueden centrar su tiempo en tareas de más valor como en los activos que están desarrollando fallos y realmente requieren un análisis en detalle. Para ello, hay que diseñar un plan que centre la atención en los activos con problemas, al poder reducirlas tareas relativas a todos los demás activos donde podemos verificar su buen estado de forma automática.

Otro aspecto importante impulsado por la digitalización es el mejor uso de todos los datos disponibles para estimar la salud de los activos de una planta industrial. Los avances en las comunicaciones y la gestión de datos facilitan la evaluación del estado de los activos críticos y esenciales.

Por todo ello, es crucial la eficacia a medio y largo plazo de las tecnologías aplicadas, para aumentar la productividad y competitividad de la planta industrial a través de una gestión optimizada del mantenimiento.

Nuevas tecnologías

En los últimos años están apareciendo nuevas tecnologías aplicables a la monitorización de máquinas para el diagnóstico predictivo, como, por ejemplo:

• Sensores wireless de vibración. Esta nueva tecnología facilita el despliegue en planta al reducir los costes de instalación y del proyecto. Por otra parte, se hace más sencilla la integración de los datos medidos en el DCS, SCADAs o historiadores. Los nuevos desarrollos en sensores de vibración wireless industriales ofrecen la máxima cobertura al aplicar redes de comunicación malladas. La aplicación de estas nuevas tecnologías permite al analista disponer de ondas y espectros para el análisis de la maquinaria sin necesidad de realizar las rutas rutinarias de toma de datos mediante los colectores portátiles de vibración.

• Equipos de diagnóstico automático. Los sistemas de medida de vibración clásicos ofrecen los datos de la vibración en bruto para que los interprete un analista de vibraciones cualificado. En cambio, los sistemas más modernos Plug&Play realizan gran parte del trabajo y emiten diagnósticos automáticos para trasmitirlos a los sistemas de supervisión de la planta.

• Mejora de las comunicaciones. Otro de los avances que facilitan el despliegue de las tecnologías que automatizan la toma de datos son las mejoras en las comunicaciones, algunos ejemplos son:
  • Aplicaciones cloud, que evitan los servidores locales y la burocracia necesaria para validar el sistema con los servicios locales de IT.
  • Routers 4G/5G, que transfieren los datos desde la planta a las aplicaciones en la nube.
  • Integración de otros datos. Los nuevos sistemas de monitorización están preparados para recopilar cualquier dato que aporte información sobre el estado de los activos críticos. Las nuevas aplicaciones de data lake incorporan conectores para importar o exportar información de forma inmediata.

o Los sistemas de analítica predictiva permiten realizar un análisis causa raíz en continuo y disponer de recomendaciones ante anomalías de manera instantánea.

o Los sistemas para la monitorización de los activos críticos de planta facilitan que fluya la información y que todos los implicados estén al tanto del estado de los activos críticos que les afectan por producción, mantenimiento, seguridad, etc.

IMPACTO DE LA APLICACIÓN DE LOS SISTEMAS AUTOMÁTICOS PARA LA RECOLECCIÓN DE DATOS DE VIBRACIÓN Y TEMPERATURA

Actualmente la mayoría de los datos de vibración utilizados para el diagnóstico predictivo se obtienen mediante rutas manuales de medida de vibración, pero las nuevas tecnologías están provocando que estas medidas se automaticen, lo cual:

• reduce el intervalo entre mediciones.
• tenemos la certeza de que los datos se quedan registrados.
• se automatizan los diagnósticos rutinarios.
• se facilita la integración de la información generada en los DCS/SCADA/Historiadores.
• se facilita la monitorización en remoto.
• se mejoran la disponibilidad de la maquinaria, la seguridad y la competitividad de la compañía.

¿CUÁNTO INVERTIR EN TECNOLOGÍAS PREDICTIVAS PARA LA RECOLECCIÓN AUTOMÁTICA DE LAS MEDIDAS DE VIBRACIÓN?

Se recomienda realizar un estudio del retorno de la inversión para calibrar cuánto presupuesto dedicar a la tecnología para la toma de datos de vibración. A veces se considera que todas las tecnologías son equivalentes y la que más nos conviene es la más económica. Esa aproximación no es la óptima y puede conducirnos a seleccionar una tecnología menos capaz de detectar anomalías a tiempo y, por lo tanto, que se genere desconfianza en el plan predictivo. Por lo tanto, recomendamos primero realizar una estimación para saber cuánto estamos gastando anualmente en la toma de datos de forma manual y comparar este importe contra la inversión en tecnología para la toma automática de los datos de vibración. Por ejemplo, si tomamos medidas manualmente en una máquina cada dos semanas, el coste aproximado de la recolección de la vibración es de unos 336 € anuales. Si considero que la tecnología a adquirir ha de durar al menos 6 años, habré estimado que dispongo de unos 2.000 € por máquina para abordar su monitorización. Así, si consigo unos sensores wireless de vibración cuyo coste quede por debajo de ese valor, lograré registrar los datos de la vibración de la máquina por un importe inferior al de la toma de datos manual y además reduciremos el intervalo entre medidas de vibración.

CONCLUSIONES

Las nuevas tecnologías aplicables a la monitorización de máquinas para el diagnóstico predictivo provocarán cambios en las tareas típicas de los departamentos de mantenimiento predictivo y fiabilidad.Se dedicará menos tiempo a comprobar que los activos en buenas condiciones siguen en ese estado, pues esto se realizará de forma automática y se requerirán analistas cualificados para definir con mayor detalle las anomalías detectadas.

Las compañías que aprovechen las nuevas tecnologías para optimizar sus procesos conseguirán un mayor nivel de eficiencia, lo que se traducirá en un aumento de la productividad, la rentabilidad y la competitividad de la planta industrial.