Modelización digital de plantas industriales para la optimización de su mantenimiento. Una experiencia aplicada en la docencia

Francisco Javier Rodríguez Cabrera 11 de abril de 2024

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17 min. de lectura

Fco. Javier Rodríguez Cabrera
Profesor
Institut Comte de Rius (Tarragona)

1.  INTRODUCCIÓN

1.1.  Antecedentes

El Real Decreto 480/2020, de 7 de abril, establece el Curso de especialización en digitalización del mantenimiento industrial y fija los aspectos básicos del currículo.

Los cursos de especialización se crean para completar las competencias de quienes disponen de un título de formación profesional, con la vocación de responder de forma rápida a las innovaciones que se produzcan en el sistema productivo. La competencia general del curso consiste en implantar y gestionar proyectos de digitalización del mantenimiento en entornos industriales, aplicando tecnologías de última generación y cumpliendo los requisitos de calidad, seguridad y respeto al medio ambiente.

El curso consta de cinco módulos profesionales con una duración total de 600 horas impartidas durante un curso académico. Incluye un período de prácticas de 105 horas.

Lista de módulos profesionales y su duración

MP1. Metrología e instrumentación inteligente  --> 66 h
MP2. Estrategias del mantenimiento industrial --> 132 h
MP3. Seguridad en el mantenimiento industrial ->   99 h
MP4. Monitorización de maquinaria, sistemas y equipos --> 66 h
MP5. Sistemas avanzados de ayuda al mantenimiento -->    132 h

Objetivos destacables del curso son: la determinación de los tipos, niveles e indicadores del mantenimiento para lograr una mayor eficiencia de la organización; proponer metodologías y estrategias digitales de mejora; aplicar tecnologías digitales de última generación, utilizando soluciones disponibles en el mercado; y la determinación de la evolución de los indicadores para valorar la mejora de los procesos de mantenimiento.

Con la resolución EDU/1320/2022, de 29 de abril, el Departament d’Educació de la Generalitat de Catalunya incorporó el curso a su oferta docente estableciendo los detalles del currículo (resultados de aprendizaje, criterios de evaluación y contenidos). Así mismo, por esas fechas, se asignó al Institut Comte de Rius de Tarragona la impartición de este curso de especialización, cuya primera promoción correspondió al curso 2021-22.

El proyecto educativo del Institut Comte de Rius subraya el compromiso por desarrollar las capacidades y competencias de los estudiantes para favorecer su plena integración social y laboral, por lo que las relaciones con las empresas de su entorno constituyen un esencial de funcionamiento.

Ha correspondido al departamento de fabricación mecánica desarrollar en detalle el módulo 2 (estrategias de mantenimiento industrial) elaborando el material y las actividades que realizarán los alumnos durante el curso. Entre ellas, se consideró utilizar programas de análisis de fiabilidad, para simular el funcionamiento de equipos y sistemas industriales, lo que ha resultado ser un excelente instrumento de aprendizaje y adquisición de las competencias profesionales.

1.2  Módulo Profesional 2. Estrategias del mantenimiento industrial.

Los objetivos de módulo profesional consisten en el diseño, ejecución y seguimiento del plan de mantenimiento de una instalación industrial. Tal como establece el RD, estas funciones incluyen la evaluación de los atributos e indicadores de mantenibilidad de los dispositivos industriales y el dimensionado de los recursos materiales y humanos necesarios para llevar a cabo las tareas establecidas en el plan de mantenimiento.

Los resultados de aprendizaje son las competencias profesionales objeto de evaluación y certificación. En nuestro caso incluyen:

• La caracterización de los tipos, niveles y procedimientos de mantenimiento industrial, que incluye un repaso a los reglamentos de industria relacionados con el mantenimiento.
• La evaluación de los atributos e indicadores de mantenibilidad de equipos y sistemas industriales, en particular los indicadores claves de proceso (kpi’s) propios de la función mantenimiento.
• La implantación de metodologías y estrategias para la gestión del mantenimiento industrial.
• El diseño del plan de mantenimiento de la organización, desde la confección del inventario de activos hasta la asignación de programas preventivos y predictivos, pasando por la estimación de recursos y los parámetros del almacén de repuestos.
• La planificación y seguimiento de las actividades de mantenimiento, tanto en periodo de marcha ordinaria como en paradas programadas.

1.3  El alumnado

Para acceder a este curso de especialización es necesario estar en posesión de alguno de los títulos de ciclo formativo de grado superior indicados en el anexo 2 de la resolución EDU/1320.

El curso está diseñado para estudiantes sin ningún tipo de experiencia profesional previa en mantenimiento, aunque constatamos el enriquecimiento que supone disponer de algunos años de experiencia laboral en la industria, ya sea en áreas de producción o de mantenimiento.

El curso es totalmente presencial y la asistencia a clase obligatoria. Para facilitar la compaginación del estudio con el trabajo, todos los módulos se imparten en horario de 18:30 a 21:30 de lunes a viernes.

Títulos de Técnico o Técnica Superior que dan acceso al curso de especialización (Resolución EDU/1320/2022 de 29 de abril):

• Sistemas Electrotécnicos y Automatizados
• Automatización y Robótica Industrial
• Mantenimiento Electrónico
• Programación de la Producción en Fabricación Mecánica
• Diseño en Fabricación Mecánica
• Procesos y Calidad en la Industria Alimentaria
• Mantenimiento de Instalaciones Térmicas y de Fluidos
• Desarrollo de Proyectos de Instalaciones Térmicas y de Fluidos
• Mecatrónica Industrial
• Química Industrial
• Fabricación de Productos Farmacéuticos, Biotecnológicos y afines

2. PROPUESTA DIDÁCTICA

Más allá del aprendizaje del significado de diferentes conceptos relacionados con el mantenimiento industrial y sus estrategias, nos proponemos ofrecer al alumno la posibilidad de practicarlas; de experimentar el resultado de adoptar diferentes decisiones de mantenimiento en el funcionamiento de una instalación o planta industrial. Se trata de que la alumna tome decisiones y analice sus resultados, comprenda sus implicaciones y sepa seleccionar las mejores para cumplir con los objetivos de la organización.

Sucesivos planteamientos de la pregunta ¿qué pasaría si…? permite conformar una serie de patrones de las respuestas de instalación simulada a las diferentes decisiones de mantenimiento.

Desarrollar un modelo digital de una instalación industrial precisa aplicar conocimientos clave sobre mantenimiento tales como:

• Estructura jerárquica de ubicaciones, equipos y elementos.
• Tipos de equipos, sus modos de fallo y su modelización digital.
• Modos de funcionamiento (plena carga, carga repartida, etc.).
• Redundancia activa, en espera.
• Tipos de mantenimiento (correctivo, preventivo, condicional).
• Estimación de tiempos de intervención.
• Gestión de repuestos.
• Valoración de la eficacia de las intervenciones.
• Valoración económica de la no disponibilidad.

Aunque es improbable que el alumnado tenga ocasión de intervenir directamente en decisiones “estratégicas” del mantenimiento de su planta, el beneficio docente de este enfoque no se encuentra tanto en la capacidad de ofrecer una estrategia óptima, como en el dominio casi inconsciente que adquiere el alumnado de los conceptos propios del mantenimiento: fiabilidad, disponibilidad, mantenibilidad, modo de fallo, tasa de fallo, distribución del tipo de fallo, preventivo, predictivo, períodos de inspección, interrelación entre especialidades, stock de seguridad, etc.

2.1.  El programa de simulación

Tras un ejercicio de prospección, el programa seleccionado para desarrollar los contenidos del curso fue Reliasoft® de la firma Prenscia [1]. En realidad, se trata de un paquete de programas de ingeniería de fiabilidad que permiten aplicar técnicas de modelización, simulación y análisis de sistemas para mejorar su fiabilidad y mantenimiento.

La posibilidad de optar a una licencia académica con acceso total a todos los programas multiplica las posibilidades de su aprovechamiento en el aula, con acceso simultáneo de hasta 30 alumnos.

2.2.  Modelización de la planta para la simulación de su Mantenimiento

Seleccionamos una planta de fabricación de amoniaco, por la facilidad de encontrar referencias en la bibliografía.

Utilizaremos la metodología de los Diagramas de Bloques de Fiabilidad, con bloques reparables. Entenderemos una planta como un sistema de equipos interrelacionados. Cada equipo estará caracterizado por uno o varios bloques que representan sus diferentes modos de fallo y acciones de mantenimiento asociadas. Dado que el objetivo consiste en simular el comportamiento de la planta desde el punto de vista de fiabilidad y mantenimiento, las relaciones entre equipos son de índole lógica, no física o constructiva.

Figura 2.1 Modelo Planta de Amoniaco

La figura 2-1 representa el diagrama de la planta a nivel alto, es decir, cada bloque representa una de las secciones principales de la planta.

Cada sección está formada por una serie de equipos principales. En la figura 2-2 se muestra como ejemplo, el detalle de la sección “019-Catálisis húmeda”

Figura 2.2 Modelo Sección 019-Catálisis húmeda

La figura muestra los equipos principales seleccionados por el alumnado. Esta tarea la desarrollamos en el aula por parejas. Se trata de identificar los equipos que afectan a la fiabilidad de la sección, investigar sobre sus características funcionales y averiguar los modos de fallo más frecuentes. Para esta fase, recurrimos tanto a la experiencia del alumnado como a las publicaciones especializadas.

En nuestro caso, las bombas B-1992 son centrífugas y se han caracterizado mediante dos bloques que agrupan modos de fallo “mecánicos” y modos de fallo “eléctrico”. Ambos en serie pues cualquiera de los dos, interrumpe el servicio de la bomba (figura 2.3).

Figura 2.3 Modelo Bombas B-1992

Al abrir la carpeta de la BOMBA 1992-MEC llegamos al último nivel de análisis de la planta. En este caso, los bloques de fiabilidad representan modos de fallos típicos del equipo.

Figura 2.4 Modos de fallo mecánico de las bombas B-1992

Observamos que, en este caso, se optó por diferenciar los dos rodamientos de la bomba: lado húmedo y lado seco. El nivel de detalle en el análisis es una decisión del analista, que tomará en función de sus intereses, los datos disponibles y la relevancia para obtener resultados significativos.

2.3. Modelización de un elemento. Funciones de fiabilidad y mantenibilidad.

El elemento constituye el núcleo donde aplicaremos los resultados de la fiabilidad y la mantenibilidad. El bloque “elemento” asociado a un modo de fallo informa sobre la curva de fiabilidad asociada al fallo en cuestión. Reliasoft® permite modelizar la fiabilidad de un elemento con 15 funciones diferentes.

En clases previas, estudiamos la naturaleza estadística del tiempo de buen funcionamiento de un equipo. La variación de la tasa de fallos en función del tiempo, que permite discutir los conceptos de mortalidad infantil, tasa de fallo constante y envejecimiento, éste asociado a una tasa de fallo creciente.

Figura 2.5 Menú de funciones de probabilidad de fallo de un bloque

En ocasiones, se dispone de datos reales de alguna planta o equipo. Si la muestra es suficiente, utilizaremos el módulo Weibull ++ ® para seleccionar la distribución que mejor se ajuste a los datos experimentales.

El alumnado, en esta fase, reconoce la importancia de disponer de buena información en planta. De la utilidad de disponer de un buen sistema de recogida de datos y de la necesidad de asegurar su calidad.

Cuando no disponemos de datos experimentales, caso frecuente, recurrimos a la bibliografía y contrastar los datos publicados con nuestra experiencia.

Figura 2.6 Curvas de Weibull según parámetros seleccionados. Fuente [2] Prenscia®

La mantenibilidad del elemento, asociada a un modo de fallo, representa el tiempo requerido para que el elemento esté nuevamente disponible. Este tiempo debe incluir el diagnóstico de la avería, la movilización de los recursos, la ejecución material de la reparación, las pruebas de funcionamiento hasta la entrega del equipo a operación.

El programa nos permite tratar este tiempo como una variable aleatoria, asociada a una distribución estadística, o bien introducir un tiempo constante de reparación que se aplicará cada vez que ocurra el fallo.

Esta intervención de Mantenimiento Correctivo se aplicará cuando en el proceso de simulación, el equipo falle al cabo de unas horas, días, semanas, meses, etc. de funcionamiento. Y también, para representar fallos de equipo que no suponen paros de planta, cuando se detecte averiado en una inspección programada.

2.4  Información adicional sobre las intervenciones correctivas

La variable fundamental para evaluar la disponibilidad de equipo es el tiempo de reparación, tal como se ha definido en el apartado anterior. Sin embargo, existen otros parámetros que podemos introducir en el modelo, para aproximarlo mejor a la realidad del sistema industrial.

En particular, el programa permite:

• Informar sobre los recursos de mantenimiento: Personas necesarias para ejecutar la reparación, costes directos de intervención y número de equipos de mantenimiento disponibles.
• Informar sobre los repuestos asociados a la intervención y su gestión: cantidad y coste, existencias iniciales, política de reposición, tiempos de preparación y entrega de repuestos, tiempos de reaprovisionamiento, gestión de repuestos de emergencia y costes asociados.
• Eficacia de la reparación, que podrá “poner el contador a cero” en lo asociado a ese tipo de fallo una vez se completa la intervención (la intervención devuelve el equipo a la condición “as good as new”), o bien introducir la posibilidad de cualificar de 0 a 1 la eficacia de la intervención que se traduce en un porcentaje de vida consumida al arrancar el equipo.

Cabe recordar que el interés fundamental de estas actividades es el aprendizaje. No nos importará tanto la exactitud con la que el modelo modelizará el comportamiento de la planta, como el enriquecimiento que supone la reflexión sobre las variables que intervienen y la discusión sobre los valores que deberían aceptarse como razonables.

Al construir el modelo, el alumnado se enfrenta a preguntas que le obligan a reflexionar sobre el funcionamiento y organización del mantenimiento en una planta compleja, que sería difícil conseguir de otra forma.

La posibilidad de introducir no sólo los costes directos (mano de obra y materiales) sino los costes asociados a pérdidas de producción o de oportunidad, ayudan a visibilizar el impacto de las decisiones de mantenimiento y la importancia de garantizar la máxima disponibilidad de los equipos.

2.5  Tratamiento del mantenimiento preventivo.

Al modelizar las estrategias de mantenimiento, distinguimos tres tipos de tareas de preventivo: inspecciones, intervenciones preventivas e intervenciones basadas en la condición (predictivas).

Las inspecciones son visitas que permiten conocer el estado de la máquina y realizar una intervención simple (p. ej. lubricar). Son acciones que no consumen repuestos, pero asociadas a un determinado modo de fallo, permiten una restauración total o parcial. Este tipo de tareas servirá para introducir inspecciones de mantenimiento legal, que precisan de parada de equipo y, eventualmente, de parada de planta. Estos tiempos de parada, influirán en la disponibilidad total del equipo o instalación, pero se distinguirán de los tiempos de parada debidos a fallos.

Las acciones preventivas pueden representarse como acciones correctivas que, en lugar de realizarse después de un fallo, se realizan de forma programada. Ya sea en función del calendario o en función de las horas de marcha.

Aunque el contenido de la intervención pueda ser muy parecido al de una reparación de correctivo (cambio de elementos filtrantes, de rodamientos, de correas, de cierre mecánico, de motor, etc.), consideramos diferentes distribuciones estadísticas para representar los tiempos de intervención.

En una parada programada el tiempo de intervención será siempre menor y más ajustado. Cuando la intervención es consecuencia de un fallo (que puede ocurrir en cualquier momento) el tiempo de reparación será forzosamente mucho más prolongado y también con mayor variabilidad. Los costes indirectos de una parada programada también serán mucho menores, al representar la posibilidad de gestionar mejor el proceso de parada y puesta en marcha.

Estas consideraciones económicas ayudan al estudiante a centrar su atención en las consecuencias económicas de adoptar diferentes estrategias de mantenimiento, y permiten buscar un buen balance entre correctivo y preventivo. Tanto mejor cuanto más ajustados estén los datos económicos en el modelo.

Sobre un bloque en particular, podemos analizar el tiempo óptimo de cambio preventivo, lo que abre la discusión al coste creciente que representa un cambio prematuro o asumir el riesgo de un fallo inesperado. La figura 2.7 ilustra el conocido concepto, difícil de llevar estrictamente a la práctica, pero que conviene no perder de vista.

Finalmente, las intervenciones basadas en la condición del elemento, se modelizan como una inspección -que se programará en función del calendario o de las horas de marcha- y una tarea de preventivo que se lanzará cuando se detecten síntomas del fallo que se pretende evitar.

Nuevamente, este ejercicio nos permite reflexionar sobre conceptos asociados a la eficacia del mantenimiento basado en la condición o de detectar el fallo con suficiente antelación y certeza.

El programa permite dos formas de modelizar la detección del fallo: por el umbral de detección de fallo y el intervalo en la curva P-F.

Figura 2.7 Curvas para ilustrar el tiempo óptimo de remplazo
Fuente [3]: System Analysis Reference Book . Reliawiki de Prenscia®

El umbral de detección de fallo es un número entre 0 y 1 que expresa el daño acumulado o proporción de vida consumida necesario para que el fallo sea detectable. Un valor de 0,8 indicará que el fallo solo será detectable cuando al componente le quede menos de un 20% de vida disponible, según su curva de fiabilidad.

El intervalo P-F es un valor en unidades de tiempo fijo, que representa el momento a partir del cual el fallo es detectable. Si el intervalo se fija en 300 horas, el fallo solo será detectable trescientas antes de su ocurrencia.

Cuando coincide la realización de una inspección de predictivo con el periodo detectable del fallo, se lanza una tarea preventiva, similar a la que realizaríamos con un preventivo no basado en la condición.

Como el programa permite introducir los costes asociados a las inspecciones, intervenciones correctivas e intervenciones preventivas, no resulta difícil evaluar el impacto económico de aplicar diferentes valores a los diferentes parámetros que conforman la estrategia de mantenimiento asociada.

Con estas premisas, un ejercicio de aula consiste en asignar un presupuesto fijo de costes de operación y mantenimiento, y encontrar el mejor conjunto de parámetros de mantenimiento que maximice la disponibilidad de la instalación. En esencia, algo parecido al reto que enfrentan los responsables de mantenimiento en sus puestos de trabajo.

3. RESULTADOS

Con el modelo de la sección concluido y depurado, se trata ahora de simular su funcionamiento desde el punto de vista de mantenimiento.

El programa nos permite seleccionar el período de funcionamiento y el número de iteraciones que deberá ser suficientemente alto para asegurar la convergencia de los valores obtenidos.

Podremos simular bloques aislados, equipos, secciones o la planta completa.

La figura 3-1 ilustra los valores obtenidos en la simulación de la sección 019-Catálisis húmeda, tomando un período de operación de veinte años y mil iteraciones, en este caso suficientes.

Figura 3.1 Resultados globales de la sección

En este caso la disponibilidad media de la sección es del 90,7%. Los resultados numéricos se muestran en formato de hoja de cálculo exportables.

El conocimiento e interpretación de los principales indicadores (kpi’s) de mantenimiento es uno de los resultados de aprendizaje del curso, y este ejercicio es una excelente ocasión para utilizarlos.

La tabla de la figura 3.2 es la continuación de la anterior y muestra un resumen de eventos (paradas programas y no programadas).

Figura 3.2 Resumen de eventos en 20 años de operación

Además de la información global de la sección, disponemos de un amplio catálogo de informes que nos permitirán analizar el comportamiento de cada bloque y su contribución a la disponibilidad global, al número de paradas, al coste, consumo de recursos, etc.

A modo de ejemplo, la figura 3.3 es una clasificación de bloques (modos de fallo) y su contribución porcentual a la indisponibilidad de la sección. Podemos clasificar los bloques por número de fallos, por horas de parada, por coste, etc.

Figura 3.3 Clasificación por impacto en la disponibilidad

El análisis e interpretación de estos informen ayudan al estudiante a cuestionar las causas de la baja disponibilidad de ciertos bloques y su influencia en el conjunto. También permiten adquirir el hábito de concentrarse en resolver los problemas que más impacto tendrán en los resultados deseados.

Al permitir introducir información relativa a la gestión de repuestos, tendremos disponible información sobre consumo de repuestos, eventuales roturas de stock, tiempos de espera por falta de repuestos, sobrecostes derivados de la utilización de repuestos de emergencia, etc.

La figura 3.4 muestra el resumen relativo al consumo de repuestos. En este caso, observamos el stock medio, el número medio de unidades despachadas esperable después de transcurridos 20 años de operación y, a continuación, los tiempos de entrega de los repuestos por parte del almacén a mantenimiento. Con los parámetros de reaprovisionamiento establecidos en el modelo no se ha dejado de servir ningún repuesto ni ha sido necesario acudir a otros almacenes de emergencia.

Figura 3.4 Resumen del consumo y coste de los repuestos

En diferentes pantallas e informes encontraremos información resumida sobre las intervenciones de mantenimiento correctivo, preventivo y predictivo. Esto incluye horas de intervención, cantidad de gamas ejecutadas, número de intervenciones derivadas de predictivo, etc. Si informamos de los costes horarios e indirectos, podremos conocer el agregado en el período analizado, así como el desglose por sección, equipo y bloque de fiabilidad.

Una clasificación ordenada por coste de mantenimiento decreciente vuelve a ser un instrumento eficaz para ejercitar la capacidad de análisis y la iniciativa en la propuesta de acciones de mejora. El resultado del ejemplo que venimos desarrollando se muestra en la figura 3-5.

Figura 3.5 Clasificación de fallos por su coste total

4. CONCLUSIONES

La experiencia de utilizar el simulador de fiabilidad y mantenimiento en las clases del módulo Estrategias de Mantenimiento ha sido muy satisfactoria. Desde la construcción del modelo hasta la explotación de los resultados de la simulación.

El curso académico permite ir incorporando los conceptos y técnicas progresivamente, y alcanzar a final de curso un nivel de complejidad acorde con los objetivos del currículo.

La construcción del modelo conlleva trabajar con diagramas de proceso (P&ID’s), descubrir diferentes tipos de equipos industriales y sus modos de fallo; y aplicar los conceptos de redundancia, nivel y reparto de carga, fiabilidad en el cambio de equipo en espera, etc.

La parametrización de los bloques de mantenimiento nos hace reflexionar sobre cómo se organiza la función mantenimiento en una planta industrial moderna. Ayuda a tomar conciencia de su complejidad y dificultad para alcanzar los elevados niveles de disponibilidad operativa que exige la industria de proceso.

El vocabulario y discurso propio del mantenimiento entra en el aula, al estar tratando con averías, gamas, inspecciones, tiempos de paro, tiempos de reparación, costes, repuestos, proveedores, técnicas de predictivo, etc.

La simulación digital permite desarrollar actividades muy atractivas para el alumnado porque obtiene respuestas inmediatas a sus decisiones. Como si se tratara de un juego de estrategia comercial, puede evaluar el impacto al seleccionar diferentes alternativas. Los diferentes resultados obtenidos por distintos alumnos sientan una base excelente para discutir y reflexionar sobre los motivos que hacen que unas estrategias sean mejores que otras, y en qué circunstancias.

Otro beneficio asociado al ejercicio es el valor que acabamos otorgando a la información y los datos sobre el funcionamiento de los equipos, sin los que la simulación no dejaría de ser un mero ejercicio académico. En este punto, el módulo 2 (Estrategias del mantenimiento) está relacionado los módulos 4 (Monitorización de maquinaria, sistemas y equipos) y el módulo 5 (Sistemas avanzados de ayuda al mantenimiento).

Esta conexión entre módulos permite ofrecer al alumnado del curso una visión integral de las capacidades de la digitalización, del tratamiento de datos y del análisis de la información, con el objetivo de mejorar el desempeño de los profesionales de Mantenimiento y de las organizaciones donde prestan sus servicios.

REFERENCIAS

[1]. https://www.hbmprenscia.com/products/reliability-software-reliasoft

[2]. Life Data Analysis Reference Book por ReliaSoft Corporation. Recuperado 24/3/2023, de ReliaWiki.org. Disponible bajo licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

[3]. System Analysis Reference Book por ReliaSoft Corporation. Recuperado 24/3/2023, de ReliaWiki.org. Disponible bajo licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.