A l c a n z a r e l D o w n t i m e Z e r o
La carrera 24/7
La vida dentro de la industria parece un maratón, más aún si estás en el área de mantenimiento. Las máquinas que ahora trabajan 24 horas por días, los 7 días de la semana, no dan descanso a quienes son los responsables de cuidarlas para que no se paren.
El piso de fábrica se convirtió en nuestra segunda casa y las rutinas de trabajo en una corrida contra el tiempo para “apagar incendios”.
¿Pero cómo cambiar ese escenario para los próximos años?
Esta guía tiene como objetivo, presentar soluciones prácticas sobre los problemas más urgentes en el mantenimiento de máquinas y equipos.
24h
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¿En cuál punto de la curva PF está operando su equipo? ¿Están utilizando técnicas proactivas para identificar el inicio de las fallas en potencia (Punto P) o realizando mantenimientos correctivos después de una falla funcional (Punto F)?
Posible Falla
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La total comprensión de la curva PF y de las actividades asociadas a ella es de vital importancia. La única forma de prevenir una ”falla catastrófica” es dar prioridad a acciones en puntos de fallas potenciales. Es lo mismo que decir que existe un modo de falla o “síntoma”. Esto equivale a cualquier alteración en la forma que el equipo funciona. Al estar en fase inicial, este tipo de fallas no compromete por completo la condición del activo, pero disminuye el desempeño del mismo a cada minuto que pasa.
En caso de que no se haga ninguna intervención de mantenimiento en el periodo en el que el equipo está emitiendo esas señales, existe una gran posibilidad de que esas pequeñas fallas se conviertan en una falla funcional.
En ese escenario, el equipo sufre una parada al punto de no poder desempeñar su función dentro del proceso. Es decir, el sistema es incapaz de atender un patrón de funcionamiento o demanda aceptables dentro de la empresa.
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Ejemplos de FALLAS POTENCIALES
en bombas, sopladores, compresores y turbinas:
Ejemplos de FALLAS FUNCIONALES
en bombas, sopladores, compresores y turbinas:
• Elevación en los niveles de temperatura de los rodamientos;
• Elevación en los niveles de vibración;
• Elevación en los niveles de ruido;
• Eje completamente inmovilizado y sin transmisión de torque;
• Pérdida total de presión de flujo;
• Caída del flujo;
• Caída de la presión.
• Rotura del sello mecánico;
• El rotor no presuriza el fluido.
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Para mejorar la curva PF se utilizan técnicas de mantenimiento predictivo y sensitivo que analizan la condición de salud de las máquinas cuando estás alcanzan el punto P, identificando los “síntomas” en tiempo real para que el activo no pierda su desempeño al punto de llegar a una situación crítica de avería. Esto proporciona una mayor efectividad en las previsiones de costos, reparaciones y longevidad en cada nivel de vida útil del equipo.
Posible defectos que pueden ser identificados
en el análisis de vibración:
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29% de los DEFECTOS son causados por el MANTENIMIENTO
• Defectos originados de la materia prima - 21%
• Defectos en operación de las máquinas - 29%
• Defectos en la reparación de los equipos durante el mantenimiento - 21%
• Defectos debido a piezas de sustitución,
materiales y consumibles utilizados en reparaciones - 8%
• Defectos debido al diseño o selección de los equipos -21%
Cinco grandes fuentes de Fallas:
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El downtime se presenta en diferentes formas y su significado difiere dependiendo de donde estemos en la cadena de valor.
Además de costar tiempo y dinero, el downtime también asfixia en todos los tipos de perspectivas dentro de un negocio.
¿Qué estrategias está utilizando tu empresa para eliminar el downtime?
¿Están adoptando iniciativas predictivas o todavía se encuentran en una dinámica de “lo reparo cuando falle”?
El peso del
Mantenimiento
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El peso en el Desempeño
Peso en la Calidad
La interferencia del mantenimiento puede ocurrir con la aparición de pequeñas paradas y la baja velocidad de respuesta, que al sumarse al final de cada turno trae grandes pérdidas. Estas circunstancias hacen que la máquina tenga que reiniciarse más de lo necesario, provocando pérdidas hasta que alcanza su máxima capacidad.
Algunos problemas de fabricación, defectos de instalación, montaje incorrecto y componentes inadecuados pueden generar constantes paradas para reparaciones, principalmente al principio y al final de la vida útil del equipo, perjudicando la calidad del producto.
Muchas veces esos defectos están ocultos por falta de rutinas de inspección o un mantenimiento eficaz.
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Cuando las paradas son inesperadas pueden causar prejuicios todavía mayores. Estas situaciones pueden tener varias causas, siendo principalmente, la falta de estrategias de mantenimiento preventivo y predictivo. El exceso de paradas correctivas es un gran problema dentro de las empresas, afectando significativamente la disponibilidad de las máquinas, haciendo que la organización pierda dinero de la siguiente forma:
BENEFICIOS PERDIDOS: La cantidad de dinero que la empresa ha dejado de ingresar cuando el proceso de producción se detuvo.
COSTOS OCULTOS: La compra de piezas de sustitución compradas por la emergencia, la cantidad de mano de obra comprometida con la reparación, y la improductividad, pueden
impactar considerablemente cualquier control financiero de una
organización.
Peso en la
Disponibilidad
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El costo de inversión para implementar un plan de mantenimiento es mucho menor que el costo de reparar equipos para ponerlos de nuevo en funcionamiento.
¡Nunca llegues
a este punto!
Costo de ReparaciónVoltar ao sumário
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factores importantes para eliminar el
Downtime
No se puede gestionar lo que no se puede medir
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80% de las instalaciones empresariales no están detectando o están detectando incorrectamente los verdaderos costos del tiempo de inactividad.
Las operaciones y el mantenimiento frecuentemente son citados como el costo más controlable dentro de una empresa. Sin embargo, más del 82% de las empresas han pasado por un período de inactividad no planeada en los últimos 3 años (y cada interrupción duró en promedio 4 horas y costó 2 millones de dólares por operación)
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Es necesario el uso de la IA si quiere eliminar el downtime
El factor “Mobile” hace fácil la vida de los técnicos
55% de las empresas no explotan todo el potencial de los datos que recogen.
Los equipos de mantenimiento y operaciones que usan un sistema CMMS recuperan hasta un 652% del dinero invertido.
La Inteligencia Artificial no solamente puede mejorar mucho la identificación de dónde y cuándo el downtime ocurre, sino que también puede eliminarlo, dándole a los equipos de mantenimiento insights automáticos y precisos sobre la condición de los equipos para que se evite al máximo la ocurrencia de una falla.
Cuando hay un dispositivo móvil usado en el campo se genera un aumento del 22% de la productividad. Reportar fallas y hacer la inspecciones a través de un dispositivo móvil permite que su equipo de mantenimiento tenga una mejor visión de los problemas, y así poder identificarlos y corregirlos más rápidamente.
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Intercambio entre
preocupación por prevención
La compañía McKinsey estima que hasta el 2025 los procesos relacionados con la industria 4.0 podrán reducir los costos de mantenimiento de equipos entre un 10% y un 40%.
Las tecnologías del internet de las cosas (IoT) y la Inteligencia artificial, cuando están aliadas al alto nivel de monitoreo de los procesos, convierten la toma de decisiones en operaciones fáciles, rápidas y asertivas. Cuando todo esto es sumado a la gestión de mantenimiento, el downtime se puede reducir hasta en más del 25 % y la vida útil de los equipos se puede extender en hasta 5 años más, reduciendo drásticamente los costos.
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Deje de apagar
Incendios
Cambie el ciclo de las operaciones
“Si falla, entonces ahí si lo reparo”
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¿Tu empresa usa planillas de cálculo, formatos en papel o usan un sistema de gestión de mantenimiento asistido por computador?
Un sistema de Gestión de mantenimiento asistido por computadora (CMMS) es un software que almacena datos sobre el mantenimiento realizado en los activos.
El CMMS elimina la necesidad de planillas manuales, consolidando todo el mantenimiento en un único lugar y de forma digitalizada.
¡Los sistemas CMMS o
(GMAO) ahora sí que son
accesibles!
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Llenar planillas en
papel causa una gran perdida de tiempo
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Muy fácil de usar por los técnicos Imprescindible para gerentes
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Una orden de trabajo es asignada a un técnico y a
un activo específico
El técnico analiza el la orden de trabajo con los nuevos datos (piezas usadas, costos, mantenimientos realizados, etc)
Los datos son analizados y procesados por la
Inteligencia artificial
El software ejecuta informes qué revelan qué activos necesitan
más atención, productividad del técnico y costos de
La orden de trabajo es creada
La orden de trabajo es concluida
Los datos son procesados
los insights son
presentados
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No se
Ahogue en
una Bañera
La mayoría de las veces las fallas ocurren en función del tiempo, donde la probabilidad de ocurrencia va a diferir entre las etapas del ciclo de vida, ya sea de máquinas y equipos o de
una operación. La curva que demuestra esa probabilidad de fallas a lo largo del tiempo es
conocida como curva de bañera.
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Generalmente, un equipo tiene al inicio de su vida útil una elevada tasa de fallas, debido a problemas de fabricación, instalación inadecuada, componentes defectuosos o un montaje incorrecto. A medida que va pasando el tiempo y esas fallas son corregidas, el equipo entra en un nivel de estabilidad, con una tasa de falla constante. Después de cierto tiempo, de acuerdo con las condiciones de uso y agresividad del ambiente en que el equipo se encuentra, la tasa de fallas comienza aumentar debido al desgaste de los componentes.
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El hecho de que los activos posean una fase de mortalidad infantil esclarece algo que en un primer análisis podría parecer contradictorio. El mantenimiento preventivo puede aumentar la tasa de fallas del equipo.
Cuando el equipo todavía está en la fase adulta, una intervención realizada en un momento de buen funcionamiento, aunque prolonga la vida útil del equipo, lo expone a un pico de tasa de fallas más elevada debido a la mortalidad infantil.
Intervención Preventiva
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Una de las mayores ventajas para la integración del IoT es, sin duda, el mantenimiento predictivo. Este sistema hace que los equipos de mantenimiento dejen de estar en alerta constante y permite a los jefes de los departamentos crear una organización efectiva en los momentos más oportunos, reduciendo el tiempo de parada al máximo.
IOT en la
industria 4.0
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La mayoría de los activos actualmente cuentan con partes móviles que generan fricción y por consecuencia vibración. El sensor de vibración es una de las opciones más útiles a la hora de elegir cómo captar datos, debido a la posibilidad de implementar su uso en los más variados equipos. Una base de datos amplia permite que el software, con la ayuda de la Inteligencia artificial, tenga mayor precisión en el momento de las alertas, ofreciendo información confiable y asertiva.
La Clave para el
Mantenimiento Predictivo
Vibración
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Muchas industrias, incluyendo la automotriz, la petroquímica o la aeroespacial, usan sensores de temperatura como parte del mantenimiento predictivo. La mayoría de los equipos funcionan bajo regímenes de temperatura específicos;
por lo tanto, es importante monitorear las tendencias de temperatura con el objetivo de detectar problemas en los equipos.
Con los sensores de flujo es posible medir el caudal de los fluidos en gran variedad de procesos. Por ejemplo, el flujo de agua a través de tuberías, así como en entradas y salidas de bombas. Así, las pérdidas o fallas en una bomba son detectadas a tiempo y una paralización no planeada de una máquina o incluso de un sistema será evitada.
El sensor de sonido posibilita la detección de ruidos en el ambiente que posteriormente podrán ser procesados y usados para ejecutar tareas con la ayuda de microcontroladores.
Son muy utilizados en sistemas de automoción con alarmas y señalización.
Con sensores de voltaje y corriente se puede monitorear la calidad de energía que está entrando a los equipos, así como el factor de potencia. Esto permite analizar el tiempo de actividad y el costo de la energía que su equipo gasta.
Temperatura Flujo
Ruido Voltaje y corriente
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Una vez que la eficacia en la integración entre procesos e información tiene como premisa la eliminación de desperdicios, el mantenimiento predictivo se presenta como base del Pensamiento Lean.
Este concepto se desarrolló con el objetivo de evitar al máximo los tiempos de espera, transporte, ausencia o exceso de inventario y corrección de defectos.
No Automatice El Caos
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Optimista Pessimista Pensamiento LEAN
¡Equipo con
previsión de falla en 15 días!
¡Este equipo está próximo a fallar!
¡Este equipo funcionará por unos meses más!
Se arriesga al punto de estar
susceptible a fallas inesperadas en los equipos
Cambia componentes sin necesidad, ocasionando interferencias en el
rendimiento del equipo.
Se anticipa a las fallas usando software para la gestión y
monitoreo de activos para saber
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La gestión Lean surgió como medio fundamental para transformar la gestión del mantenimiento y mejorar el aprovechamiento del potencial humano.
Las herramientas Lean realizan inspecciones automáticas que mejoran el proceso de proveer datos para el aprendizaje de los ingenieros y operadores, acelerando la detección de errores y reduciendo el número de defectos.
¿Cómo son realizadas las estrategias de gestión de activos en su empresa? ¿Están usando sensores para monitorear la condición de los equipos y adoptando un pensamiento Lean para reducir al máximo los costos?
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