Monitorización del estado de las máquinas para mejorar la OEE

El mantenimiento de las máquinas es un aspecto esencial de cualquier operación industrial, ya que ayuda a garantizar la longevidad y fiabilidad de las máquinas. Una de las mejores formas de garantizar el tiempo de actividad de los equipos y maximizar la productividad es supervisar constantemente el estado de sus máquinas.

La monitorización del estado de las máquinas puede ayudar a prevenir averías inesperadas, aumentar el rendimiento de las máquinas, prolongar su vida útil y minimizar el tiempo de inactividad. En este post, exploraremos la importancia de la supervisión del estado de las máquinas y los distintos métodos utilizados para evaluar su rendimiento.

La monitorización del estado de las máquinas es una técnica de seguimiento de la salud y el rendimiento de una máquina a lo largo del tiempo. Con la monitorización del estado, los técnicos u operarios miden diversos parámetros como la temperatura, la corriente, la vibración y las RPM en función de unos umbrales establecidos con el fin de detectar signos de degradación.

La monitorización de las condiciones es una herramienta importante en el conjunto de herramientas de monitorización de máquinas y mejora continua, y el seguimiento de las condiciones de las máquinas en tiempo real tiene muchas ventajas.

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La supervisión del estado de las máquinas es un aspecto importante para cualquier fabricante que utilice equipos industriales en sus operaciones. Algunos de los beneficios clave que conlleva la monitorización del estado de las máquinas incluyen:

1. Detección temprana de problemas: Al supervisar el estado de una máquina, es posible identificar posibles problemas antes de que causen daños importantes. Esto permite una reparación o mantenimiento a tiempo, lo que puede ahorrar dinero y evitar tiempos de inactividad.
2. Mejora del rendimiento de la máquina: La supervisión periódica del rendimiento de una máquina puede ayudar a identificar las áreas en las que se pueden realizar mejoras. Esto puede conducir a un aumento de la eficiencia, una mayor productividad y una reducción del consumo de energía.
3. Aumento de la vida útil de la máquina: La supervisión periódica del estado de una máquina puede ayudar a identificar a tiempo posibles problemas y evitar que causen daños. Esto puede ayudar a prolongar la vida útil de la máquina y reducir la necesidad de costosas sustituciones.
4. Mantenimiento predictivo: La supervisión del estado de las máquinas puede proporcionar información sobre el estado actual de una máquina y su rendimiento futuro. Esta información puede utilizarse para planificar las actividades de mantenimiento de forma más eficaz, reduciendo la necesidad de reparaciones no programadas y minimizando el tiempo de inactividad.

Parte de la razón por la que la monitorización de condiciones es una técnica tan eficaz es que puede aplicarse a una amplia variedad de escenarios. Lo que mida dependerá de los activos de sus fábricas y del tipo de datos que resulten más útiles para sus operaciones.

Muchas organizaciones miden la corriente y la tensión que circulan por sus transformadores para conocer la eficacia con la que sus activos consumen energía.

Otros miden la temperatura del aceite para saber si una máquina se enfría eficazmente, o realizan un seguimiento de la temperatura de la superficie exterior para ver si el calor se disipa como se espera.

Las organizaciones que dependen de motores también pueden medir las vibraciones para asegurarse de que los componentes giratorios están correctamente equilibrados y no están contribuyendo a la degradación prematura de otras piezas.

Esta es una lista parcial, y lo que mida dependerá de las preguntas que quiera responder.

Es fácil empezar con un programa de monitorización del estado de las máquinas. La mayoría de las condiciones pueden medirse fácilmente con sensores asequibles. A menudo se montan directamente en un activo y se conectan con la infraestructura de recopilación de datos de un fabricante para realizar un seguimiento de los parámetros de estado importantes.

La llegada del Internet industrial de las cosas ha hecho posible supervisar las condiciones de las máquinas sin estar físicamente presente durante el tiempo de actividad. Con IoT, los sensores comunican los datos que registran a los espacios de almacenamiento designados. Si un parámetro supera un determinado umbral, el sistema puede enviar una alerta al especialista pertinente.

Además, los cuadros de mando analíticos pueden mostrar estos datos en tiempo real, lo que permite a los ingenieros y operarios visualizar aspectos antes invisibles del estado del taller.

El valor real de un programa de monitorización de máquinas llega cuando puede realizar un seguimiento de muchas condiciones simultáneamente.

Estos datos le permiten aislar la causa raíz de los problemas y evitan fallos innecesarios al proporcionarle una visión completa del estado de los activos a lo largo del tiempo.

No sólo puede planificar programas de mantenimiento en respuesta a los umbrales de salud y rendimiento designados. También puede revisar esos umbrales en función del uso de una máquina en sus operaciones.

Tal vez trabaje en unas instalaciones calurosas y húmedas. Las máquinas pueden degradarse más rápidamente y requerir un mantenimiento más frecuente. Tal vez sus máquinas no necesiten mantenimiento con la frecuencia prescrita. Con la monitorización del estado, puede adaptar sus programas al rendimiento real, maximizando el tiempo de actividad y evitando gastos innecesarios (el ejemplo clásico aquí es cambiar el aceite de un coche cada 3.000 millas frente a cuándo hay que cambiarlo).

Ya hemos escrito antes que el mantenimiento predictivo -unobjetivo al que aspiran muchas organizaciones durante la Industria 4.0- es imposible sin datos históricos granulares y bien estructurados.

La monitorización de las condiciones es un punto de partida esencial para las organizaciones interesadas en utilizar algoritmos predictivos para optimizar sus programas de formación. Sin datos adecuados -datos que ofrezcan una imagen lo suficientemente completa como para que el aprendizaje automático y la IA puedan inferir la causalidad de los problemas-, la IA más sofisticada del mundo no podrá ayudar.

Lo importante es empezar pronto y crear una infraestructura sólida que le permita capturar los datos más completos posibles de las máquinas.

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