¿Qué nos perdemos si ignoramos la estrategia predictiva?

Introducción

A finales de la década de los 80 aparecieron las primeras tecnologías predictivas para uso industrial. Desde entonces hasta prácticamente ahora, la aplicación de las técnicas predictivas ha estado principalmente motivada por la asunción de que estas tecnologías son positivas desde un punto de vista global, pero no ha sido habitual analizar los resultados de la inversión en las nuevas tecnologías predictivas. Hoy todo ha cambiado y la aplicación de las técnicas predictivas se ha convertido en una necesidad para conseguir los objetivos de mantenimiento en relación a las mejores prácticas de mantenimiento. Es completamente imposible que las plantas industriales que ignoran la estrategia predictiva se puedan si quiera acercar a los registros indicados en las mejores prácticas de mantenimiento y que son el resultado de la optimización de las actividades relacionadas con ciclo de vida de los activos productivos.

Figura 1. Colector analizador de vibraciones FALCON para diagnóstico predictivo (cortesía de ACOEM).
Figura 1. Colector analizador de vibraciones FALCON para diagnóstico predictivo (cortesía de ACOEM).

¿Cúanto predictivo es lo ideal?

Un conjunto de datos que nunca deja indiferentes a los responsables de mantenimiento del mundo industrial es la tabla de porcentajes de mantenimiento reactivo, preventivo y predictivo recomendada en las mejores prácticas. Existen varias tablas con datos no exactamente iguales, pues en los resultados mostrados influyen principalmente cómo se han de nido las tareas de mantenimiento reactivo, preventivo y predictivo; y el tipo de industria o sector industrial de aplicación, entre otros aspectos.

Figura 2. Porcentaje de órdenes de trabajo generadas a partir de cada estrategia de mantenimiento.
Figura 2. Porcentaje de órdenes de trabajo generadas a partir de cada estrategia de mantenimiento.

En la figura 2 se indican los porcentajes recomendados en las mejores prácticas de cada estrategia de mantenimiento seguida para la programación de los trabajos de mantenimiento. Como puede observarse, cuando se considera el mantenimiento de la maquinaria rotativa, la mayoría de actividades de mantenimiento han de programarse en base a la condición del equipo mantenido. Es decir, que ni se deja fallar, ni se programan las principales actividades de mantenimiento a intervalos fijos.

Un buen indicador que refleja bien si se ha optimizado la gestión del mantenimiento de un activo es el coste anual de su mantenimiento en porcentaje de su valor de reposición (RAV: Replacement Asset Value). Los valores de clase mundial manejados para este indicador se sitúan entre el 2% y el 3.5% según Ramesh Gulati. No será posible alcanzar este valor si no se optimiza la gestión del mantenimiento mediante técnicas de gestión como el RCM (Reliability Centered Maintenance).

¿Cómo seleccionar la estrategia de mantenimiento adecuada?

El primer paso es determinar qué modos de fallo no tienen consecuencias graves y, por lo tanto, podemos abordarlos mediante una estrategia reactiva. Esto sucede cuando no se justifica ninguna inversión, tanto en actividades preventivas como predictivas. Aplicaremos la estrategia reactiva a aquellos modos de fallo que no conduzcan a situaciones que aumenten el riesgo de seguridad, comprometan el medio ambiente, dañen los equipos productivos o afecten a la producción o la calidad del producto fabricado.

Ahora viene el gran dilema. En todos aquellos modos de fallo que deban atenderse de una manera proactiva, tendremos que establecer una estrategia preventiva a intervalos fijos o predictiva, ¿pero cuál?

Aplicaremos la estrategia preventiva a intervalos fijos a aquellos modos de fallo que siguen un patrón de desgaste y que la monitorización de la condición no es posible o la inversión en su monitorización no es justificable.

En cambio, aplicaremos la estrategia predictiva a los modos de fallo “monitorizables”, cuando existan parámetros de supervisión relacionados con el desarrollo de los fallos y además, la inversión en la monitorización esté perfectamente justificada.

En la tabla de la figura 3 se detallan los criterios para decidir qué estrategia de mantenimiento aplicar para mitigar cada modo de fallo de los activos productivos.

Figura 3. Tabla de aplicación de las estrategias de mantenimiento.
Figura 3. Tabla de aplicación de las estrategias de mantenimiento.

Ejemplo: Estrategia de mantenimiento aplicada a los rodamientos

Los rodamientos son elementos que trabajan normalmente a fatiga, rara vez a desgaste. Las causas del inicio de los fallos en los rodamientos son principalmente, errores de montaje, mala lubricación, diseño erróneo, mala operación (sobrecargas) y fatiga. Esto nos hace pensar que una estrategia de mantenimiento que suponga su sustitución a intervalos fijos podría no tener sentido, pero mejor analicemos este asunto a fondo…

Si nos planteamos cómo establecer la estrategia de mantenimiento adecuada para los rodamientos de nuestra planta industrial, veremos que tenemos las siguientes opciones (ver figura 4):

Figura 4. Estrategias aplicables al mantenimiento de rodamientos.
Figura 4. Estrategias aplicables al mantenimiento de rodamientos.

La fórmula de cálculo de la duración de los rodamientos L10h nos dice que el 90% de los rodamientos instalados en condiciones ideales con los parámetros de velocidad y carga de referencia, superarán la duración indicada por esta fórmula (ver fig.5).

Figura 5. Fórmula de cálculo de la duración de los rodamientos.
Figura 5. Fórmula de cálculo de la duración de los rodamientos.

Seamos conscientes de que la fiabilidad en el cálculo se consigue por medios matemáticos, acortando el valor de Lxh hasta conseguir la fiabilidad deseada. De hecho, si una fiabilidad del 90% no nos pareciese aceptable y tuviésemos como objetivo, por ejemplo, una fiabilidad del 99%, el valor de la duración calculada sería entonces L01h y tendríamos que reducir esta duración estimada a la quinta parte según SKF (ver fig. 6).

Figura 6. Valores del factor a1 que ajusta la duración L10h a otras duraciones calculadas en función de la fiabilidad requerida para el resultado del cálculo.
Figura 6. Valores del factor a1 que ajusta la duración L10h a otras duraciones calculadas en función de la fiabilidad requerida para el resultado del cálculo.
Figura 7. Distribución de la duración de los rodamientos.
Figura 7. Distribución de la duración de los rodamientos.

Como primera conclusión obtenemos un dato importantísimo que remarcan los propios fabricantes de los rodamientos (ver g. 7) y es que el valor promedio de la duración de los rodamientos (L50h) es cinco veces mayor que el valor que habitualmente se considera para el cálculo de la duración de los rodamientos (L10h). Esto significa que si partimos de una estrategia preventiva (a intervalos fijos) aplicada al mantenimiento de nuestros rodamientos, tendremos unas posibilidades de mejora enormes en aquellas máquinas en las cuales optimicemos su plan de mantenimiento al evolucionar del preventivo al predictivo. Y esto no significa en ningún caso que se reduzca la fiabilidad o que aumente el riesgo de fallo, pues si la monitorización del rodamiento se realiza correctamente es prácticamente imposible que aparezca un fallo que no sea detectado con antelación.

Las nuevas filosofías de gestión de activos (ISO 55001) nos instan a optimizar los planes de mantenimiento para obtener el máximo rendimiento de nuestros activos productivos. Las metodologías como RCM, RBM, etc. nos ayudan a optimizar los planes de mantenimiento para conseguir la máxima disponibilidad y fiabilidad de los equipos productivos al coste mínimo. El paso de la estrategia preventiva (a intervalos fijos) a la estrategia predictiva tiene como consecuencia los siguientes beneficios:

  • Aumento de la disponibilidad del equipo.
  • Mejora de la fiabilidad global de la máquina.
  • Reducción del índice de intervenciones/año
    del equipo.
  • Reducción de los riesgos de mortalidad infantil, al producirse menos intervenciones de mantenimiento.
  • Reducción del gasto en repuestos, pues el número de intervenciones a lo largo del ciclo de vida del activo puede reducirse hasta a la quinta parte (en rodamientos).
  • Como consecuencia del punto anterior, se reduce la mano de obra asignada al equipo.
  • La monitorización tiene como consecuencia la reducción de accidentes y el aumento de la seguridad.
  • Si aprovechamos los datos de la monitorización para establecer un programa de análisis causa raíz de los fallos (RCFA), reduciremos los fallos en general y especialmente los fallos catastróficos.
  • Menor coste de los seguros industriales, al alcanzar la planta mejores KPIs y, por lo tanto, reducir el riesgo para la compañía aseguradora.

Conclusión

La aplicación de la estrategia predictiva al mantenimiento industrial contribuye de manera clave a la optimización de los planes de mantenimiento de la maquinaria crítica. La manera óptima de administrar sus recursos de mantenimiento es actuar solamente cuando los parámetros de supervisión de los modos de fallo indican que una avería ha comenzado a desarrollarse. Así se obtendrán los mejores indicadores relativos a la gestión de sus activos productivos.

Autor: Francisco Ballesteros Robles
Correo: fballesteros@preditec.com

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