Medir no es predecir

Una medición dentro de límites dice que hoy todo está bien. Una tendencia dice cuándo dejará de estarlo. Entre una y otra está la distancia que separa vigilar un activo de anticipar su falla.

Resumen

En muchas organizaciones se usan «monitoreo de condición» y «mantenimiento predictivo» como sinónimos, aunque designan dos niveles distintos de gestión. El monitoreo de condición mide y compara contra límites para saber si el activo está bien hoy; el mantenimiento predictivo usa esas mismas mediciones para estimar cuánto tiempo queda antes de que el activo cruce un límite y convierte esa estimación en una decisión con fecha. Este artículo propone un ciclo de siete pasos que marca la frontera entre ambos: medir, comparar con límites, diagnosticar con los 5 porqués, predecir mediante la tendencia y la tasa de degradación, estimar el tiempo hasta los límites de alerta y alarma, prescribir la solución y retroalimentar con lo encontrado en la ejecución. Se presenta la expresión de cálculo del tiempo estimado y un caso ilustrativo sobre el reductor de izaje de una grúa RTG de terminal de contenedores. Se concluye que un programa que mide pero no estima tiempos ni aprende de sus intervenciones sigue siendo monitoreo de condición, por sofisticada que sea su tecnología.

Palabras clave. Monitoreo de condición, mantenimiento predictivo, tasa de degradación, intervalo P-F, 5 porqués, mantenimiento prescriptivo, mejora continua.

Abstract

Condition monitoring and predictive maintenance are often treated as synonyms, although they describe two different levels of management. Condition monitoring measures and compares against limits to establish whether the asset is healthy today; predictive maintenance uses the same measurements to estimate how much time remains before a limit is crossed and turns that estimate into a dated decision. This article proposes a sevenstep cycle that draws the line between both: measure, compare against limits, diagnose with the 5 Whys, predict through trend and degradation rate, estimate the time to the alert and alarm limits, prescribe the solution, and feed back what was found during execution. The time-estimation expression is presented together with an illustrative case on the hoist gearbox of a container terminal RTG crane. The article concludes that a program that measures but neither estimates time nor learns from its interventions remains condition monitoring, however sophisticated its technology.

Keywords. Condition monitoring, predictive maintenance, degradation rate, P-F interval, 5 Whys, prescriptive maintenance, continuous improvement.

1. Introducción

Casi todas las organizaciones de mantenimiento dicen tener un programa predictivo. Tienen analizadores de vibraciones, cámaras termográficas, rutas de análisis de aceite y, cada vez más, sensores en línea. Sin embargo, cuando se revisa qué ocurre con los datos, el patrón suele repetirse: se mide, se compara con un límite y, si el valor está en verde, se archiva.

Ese proceso tiene valor, pero es monitoreo de condición. Detecta la anomalía cuando ya cruzó un umbral y deja la planificación en manos de la urgencia. El activo «estaba bien» la semana pasada y hoy está en alarma, sin que nadie haya estimado cuándo iba a ocurrir.

La pregunta que separa ambos enfoques pertenece a la gestión del mantenimiento: ¿qué decisión se toma con el dato y con cuánta anticipación?

Este artículo responde esa pregunta con un ciclo de siete pasos y un caso ilustrativo de una terminal de contenedores. Su contribución es de carácter operativo. Las normas ISO 17359 (International Organization for Standardization [ISO], 2018) e ISO 13381-1 (ISO, 2015) tratan por separado el monitoreo de condición y el pronóstico. El ciclo propuesto los ordena en una secuencia aplicable en planta, incorpora una expresión de cálculo que puede usarse en campo y cierra con la retroalimentación desde la ejecución, de modo que cada intervención mejore la siguiente predicción.

2. Monitoreo de condición y mantenimiento predictivo, dónde está la frontera

La norma ISO 17359 (ISO, 2018) describe el monitoreo de condición como la adquisición y el procesamiento de datos que indican el estado de una máquina, y plantea un procedimiento que incluye la definición de criterios de alerta y alarma para cada parámetro. La ISO 13381-1 (ISO, 2015) añade un paso más, el pronóstico: estimar el tiempo hasta la falla de uno o más modos de falla y el riesgo asociado.

En la misma línea, Jardine et al. (2006), en su revisión sobre el mantenimiento basado en condición, separan el diagnóstico, que detecta, aísla e identifica una falla cuando ya ocurrió, del pronóstico, que busca anticiparla antes de que ocurra. La frontera entre ambos enfoques está exactamente ahí: en pasar del estado actual al tiempo remanente.

El concepto que une ambos mundos es el intervalo P-F. Nowlan y Heap (1978), en el estudio que dio origen al mantenimiento centrado en confiabilidad, introdujeron la noción de falla potencial como una condición física identificable que indica que una falla funcional es inminente. Moubray (1997) desarrolló esa idea en la curva P-F y definió el intervalo P-F como el tiempo entre el punto en que una falla potencial se vuelve detectable (P) y el punto en que ocurre la falla funcional (F). El monitoreo de condición busca detectar P. El mantenimiento predictivo busca saber cuánto del intervalo P-F queda disponible y usarlo para planificar. La Tabla 1 resume las diferencias entre ambos enfoques.

Tabla 1. Diferencias entre monitoreo de condición y mantenimiento predictivo

Dicho de forma práctica: si el programa termina en «el valor está fuera de límite», es monitoreo de condición. Si termina en «quedan cinco semanas, la causa es esta y la intervención está programada para tal fecha», es mantenimiento predictivo.

3. El ciclo de siete pasos

La secuencia es coherente con las tres etapas que Jardine et al. (2006) identifican en todo programa de mantenimiento basado en condición: adquisición de datos, procesamiento de datos y toma de decisiones de mantenimiento. La Figura 1 resume el ciclo. Los dos primeros pasos son monitoreo de condición. Los cinco siguientes lo convierten en mantenimiento predictivo, y el séptimo, además, cierra el ciclo para que cada intervención mejore la siguiente predicción.

Paso 1. Medir

Una tendencia solo es útil si sus puntos son comparables. Mobley (2002) subraya que el análisis de tendencias del mantenimiento predictivo depende de lecturas repetibles, tomadas en el mismo punto y bajo condiciones de operación comparables. En la práctica, eso significa usar siempre la misma configuración del instrumento y medir con carga, velocidad y temperatura ambiente similares.

Cada medición debe registrar también su contexto operativo. Sin ese dato, un cambio de régimen se confunde con degradación y genera falsas alarmas. Las primeras mediciones con el activo en buen estado establecen la línea base.

Paso 2. Comparar con límites

Se recomienda trabajar con dos familias de límites. Los absolutos definen severidad y provienen del fabricante o de normas como la ISO 20816-3 (ISO, 2022), que clasifica la vibración en zonas de evaluación. Los relativos se fijan sobre la línea base del propio activo, por ejemplo como un incremento porcentual, y detectan el cambio mucho antes de que el valor sea severo. La misma norma reconoce este segundo criterio: además de la magnitud absoluta, considera que un cambio significativo respecto del valor de referencia debe investigarse aunque la máquina siga dentro de una zona aceptable.

En línea con la ISO 17359 (ISO, 2018), cada parámetro debe tener al menos un límite de alerta, que marca la falla potencial (P), y un límite de alarma o peligro, a partir del cual el riesgo de falla funcional ya no es aceptable. Cruzar un límite absoluto no es el único disparador del diagnóstico. Un cambio de pendiente también lo justifica, y el cruce del límite relativo, que aquí funciona como umbral de investigación, lo activa antes de que el valor llegue al límite de alerta.

Paso 3. Diagnosticar con los 5 porqués

El diagnóstico tiene dos niveles. El primero es técnico: identificar el componente y el modo de falla con la técnica adecuada, como el espectro de vibraciones, el análisis de aceite o la termografía. La ISO 13379-1 (ISO, 2012) orienta este nivel: describe cómo interpretar los datos para detectar una anomalía y relacionar los síntomas medidos con el modo de falla que mejor los explica. El segundo es causal: preguntar por qué ocurre ese modo de falla hasta llegar a una causa que la organización pueda gestionar.

Ohno (1988) describe los 5 porqués como una práctica del Sistema de Producción Toyota: preguntar por qué de forma repetida, unas cinco veces, hasta que la naturaleza del problema y su solución se hacen evidentes. Funcionan bien aquí porque la técnica predictiva ya acotó el modo de falla. A esta práctica se añade una regla que no forma parte de la formulación de Ohno: cada respuesta se sostiene con evidencia verificable, como un resultado de laboratorio, una inspección o un registro de trabajo. Cuando una respuesta no puede verificarse, se marca como hipótesis y se define cómo comprobarla.

Paso 4. Predecir, tendencia y tasa de degradación

La tendencia muestra la dirección; la tasa de degradación cuantifica su velocidad. Se expresa en unidades del parámetro por unidad de tiempo, por ejemplo mm/s por semana o °C por mes.

Calcularla con solo dos puntos la hace muy sensible al ruido de una medición. Es preferible obtenerla como la pendiente de una regresión lineal por mínimos cuadrados ordinarios (Montgomery et al., 2012), aplicada sobre las últimas n mediciones:

donde r es la tasa de degradación, ti el tiempo de cada medición y Vi su valor.

Paso 5. Estimar el tiempo hasta los límites de alerta y alarma

Con la tasa de degradación, el tiempo disponible antes de alcanzar el límite de alerta se estima así:

La expresión solo es válida cuando la pendiente r es distinta de cero, la tendencia avanza hacia el límite y el resultado es positivo. Un resultado negativo indica que el límite ya se superó; una pendiente prácticamente nula indica que no hay tendencia que proyectar.

La misma expresión, usando el límite de alarma en lugar del de alerta, estima el tiempo hasta la condición de riesgo inaceptable. El período que va desde hoy hasta ese momento es la ventana de intervención, en la que la acción puede programarse sin improvisar; el tiempo hasta la alerta indica cuándo debería estar ejecutada, y la criticidad del activo puede justificar adelantarla. Debe recordarse, además, que ambos resultados estiman el cruce de un umbral de condición. La falla funcional llega después, a una distancia que depende del modo de falla.

Nomenclatura

n Número de mediciones usadas en la regresión. r Tasa de degradación, en unidades del parámetro por unidad de tiempo (por ejemplo, mm/s por semana). ti Tiempo de la medición i. ¯t Promedio de los tiempos de medición. Vi Valor del parámetro en la medición i. ¯V Promedio de los valores medidos.

Vactual Valor más reciente del parámetro. Lalerta Límite de alerta del parámetro. Lalarma Límite de alarma o peligro del parámetro. Test Tiempo estimado hasta alcanzar un límite. Talerta, Talarma Tiempo estimado hasta el límite de alerta y hasta el de alarma.

Tres reglas prácticas acompañan este cálculo:

• Parámetros que disminuyen con el deterioro: para variables como el espesor o la presión se usa el valor absoluto de la diferencia y de la tasa, siempre que la tendencia avance efectivamente hacia el límite. Si se aleja de él, la expresión no tiene sentido y no debe aplicarse.

• Recálculo continuo: la estimación se recalcula con cada nueva medición.

• Intervalo de medición: como regla inicial, el intervalo entre mediciones no debe superar la mitad del tiempo estimado hasta la alerta, y debe ser más corto cuando las consecuencias de la falla o la incertidumbre lo exijan. Si quedan cuatro semanas, medir cada mes significa llegar tarde. El criterio es análogo al de Moubray (1997), que propone ejecutar las tareas a condición a intervalos de la mitad del intervalo P-F. La norma SAE JA1011 (SAE International, 2009) refuerza esta lógica: solo considera técnicamente factible una tarea a condición cuando su intervalo es menor que el intervalo P-F y el tiempo que resta tras la detección basta para actuar.

Paso 6. Prescribir la solución

La prescripción convierte el diagnóstico y el tiempo estimado en acciones concretas, cada una con responsable, recursos y fecha. Se ordena en tres niveles:

1. Contener: mantener el activo operando con seguridad mientras llega la intervención, por ejemplo aumentando la frecuencia de medición o limitando la carga.

2. Corregir: ejecutar la intervención dentro de la ventana estimada, con repuestos, mano de obra y tiempo de parada coordinados.

3. Eliminar la causa: actuar sobre lo que encontraron los 5 porqués para que el modo de falla no se repita en ese activo ni en la flota.

Si la prescripción solo incluye el segundo nivel, el programa reemplazará el mismo componente una y otra vez, solo que con más anticipación.

Paso 7. Retroalimentar con la ejecución

La intervención es la única oportunidad de comprobar la predicción contra la realidad. Al ejecutarla se registran cuatro hallazgos: si el componente y el modo de falla coinciden con el diagnóstico, si la causa se confirmó, cuál era el estado real frente al estimado, y si la acción prescrita resolvió la condición en las mediciones posteriores.

Tabla 2. Análisis de los 5 porqués del caso ilustrativo

Con esa información se ajustan los límites, la tasa de degradación esperada para ese modo de falla, la frecuencia de medición y el plan de mantenimiento en el CMMS. Sin este paso, el programa no aprende: repite los mismos errores de estimación con cada activo.

4. Caso ilustrativo, reductor de izaje de una grúa RTG

El siguiente caso es ilustrativo: los valores se construyeron para mostrar la aplicación del ciclo y no corresponden a un activo específico. El escenario sí es habitual en terminales de contenedores: un reductor de izaje de grúa RTG que opera en ambiente marino, con alta humedad y ciclos térmicos diarios.

Medir y comparar

Se mide velocidad de vibración global (mm/s RMS) cada semana en el rodamiento del eje intermedio, con la grúa en el mismo ciclo de izaje con carga. La línea base es 2,1 mm/s. Se usan como límites absolutos 4,5 mm/s para alerta y 7,1 mm/s para alarma, y como límite relativo un incremento del 50 % sobre la línea base (3,15 mm/s). Estos valores son ilustrativos y no aplican directamente las zonas de la ISO 20816-3 (ISO, 2022), que dependen de la potencia, la velocidad, el tipo de montaje y la categoría de la máquina. Para reductores, la evaluación específica corresponde a la ISO 20816-9 (ISO, 2020), que trata las unidades de engranajes; en una aplicación real, los límites deben ajustarse a esa parte de la norma o a los criterios del fabricante.

En la semana 6 la medición es 3,3 mm/s. Contra el límite absoluto, el reductor está «bien»: un programa de monitoreo de condición lo archivaría en verde. Contra el límite relativo de 3,15 mm/s, en cambio, el valor ya lo superó: el incremento sobre la línea base es del 57 %, y ese cruce dispara el diagnóstico. A partir de aquí, lo que se proyecta es el tiempo hasta los límites absolutos, que todavía no se alcanzan.

Diagnosticar

El espectro muestra picos en la frecuencia de defecto de pista externa del rodamiento del eje intermedio y sus armónicos, confirmados por el análisis de envolvente. El análisis de aceite reporta 1.200 ppm de agua frente a un límite de 500 ppm. Con el modo de falla acotado, se aplican los 5 porqués (Tabla 2):

Predecir y estimar

Las mediciones de las semanas 1 a 6 fueron 2,1; 2,2; 2,4; 2,7; 3,0 y 3,3 mm/s. La regresión sobre las seis da una tasa de 0,25 mm/s por semana. Sin embargo, la regresión sobre las últimas cuatro mediciones da 0,30 mm/s por semana, una pendiente mayor que la de la serie completa, lo que sugiere una posible aceleración de la degradación que debe confirmarse con las mediciones siguientes. Por prudencia se elige esta tasa, la más conservadora para planificar, sin suponer que vaya a mantenerse. La Figura 2 muestra la tendencia y su proyección hasta el límite absoluto de alerta.

Si la tasa reciente se mantiene, el reductor alcanzaría el límite absoluto de alerta en unas 4 semanas y el de alarma en unas 12,7. Con 4 semanas disponibles, la medición semanal ya cumple la regla de no superar la mitad del tiempo estimado hasta la alerta, por lo que se mantiene y se refuerza con una muestra de aceite a las 2 semanas.

Prescribir

La Tabla 3 ordena la prescripción en los tres niveles descritos en el paso 6.

Tabla 3. Prescripción por niveles para el reductor de izaje

Retroalimentar

Al desmontar, el técnico registra lo encontrado frente a lo diagnosticado: daño en la pista externa en etapa temprana y oxidación en la jaula, consistentes con contaminación por agua. Tras la intervención, la vibración vuelve a 2,0 mm/s, que se adopta como línea base provisional hasta confirmarla con las mediciones siguientes en condiciones comparables.

Con ese cierre se actualizan tres elementos: la tasa de degradación de referencia para este modo de falla en la flota, el límite relativo como disparador formal de diagnóstico y la tarea de inspección del respiradero en el plan de mantenimiento. La tasa de referencia es un valor inicial que se afinará a medida que se acumulen casos. La próxima predicción en un reductor similar partirá de datos propios de la flota.

5. Discusión y limitaciones

La expresión del tiempo estimado es deliberadamente simple, y esa simplicidad es su fortaleza y su límite. Su fortaleza: cualquier técnico puede calcularla en campo y la decisión queda explicada en una línea. Su límite: supone que la degradación avanza a ritmo constante.

Muchos modos de falla no se comportan así. Un defecto de rodamiento, por ejemplo, suele acelerarse en sus etapas finales, por lo que una tasa lineal tiende a ser optimista. Por eso el paso 5 exige recalcular con cada medición y preferir la tasa de las mediciones más recientes cuando se observa aceleración. Cuando exista suficiente historial, la tendencia puede ajustarse con modelos no lineales, como el exponencial, y complementarse con distribuciones de Weibull de los tiempos hasta la falla o con modelos de vida remanente más elaborados, incluidos los basados en datos (ISO, 2015; Jardine et al., 2006; Lei et al., 2018; Zio, 2022), sin cambiar la lógica del ciclo.

El tiempo estimado es, además, un valor puntual sujeto a incertidumbre, porque la pendiente se calcula con pocas mediciones afectadas por ruido. En el caso ilustrativo, la tasa de las seis mediciones (0,25 mm/s por semana) daría unas 4,8 semanas hasta el límite absoluto de alerta, frente a las 4 semanas obtenidas con la tasa de las últimas cuatro. Para la alarma, los valores serían de unas 15,2 y 12,7 semanas, respectivamente. Esa diferencia expresa la sensibilidad del resultado a la ventana de datos elegida. No es un intervalo de confianza estadístico, pero permite comunicar la incertidumbre y decidir con el extremo más conservador. Cuando el historial lo permita, esa incertidumbre puede formalizarse con el intervalo de confianza de la pendiente (Montgomery et al., 2012). Ignorar esta incertidumbre expone a dos errores: intervenir demasiado pronto, con costo de mantenimiento innecesario, o demasiado tarde, cuando la falla funcional ya ocurrió.

Hay otras tres limitaciones que deben considerarse:

• Calidad de la medición. Una tendencia construida con mediciones en condiciones distintas refleja la variación operativa más que la degradación. Por eso el registro del contexto operativo es obligatorio.

• Profundidad de los 5 porqués. La técnica es eficaz para causas de una sola línea, pero puede quedarse corta cuando intervienen varias causas simultáneas. En esos casos es recomendable escalar a un análisis de causa raíz formal, como un árbol lógico.

• Disciplina de cierre. El paso 7 es el primero que se abandona cuando hay presión operativa. Sin él, el programa no ajusta sus límites ni sus tasas, y la calidad de sus predicciones no mejora con el tiempo.

Para saber si el programa está realmente prediciendo, se sugieren cuatro indicadores: el porcentaje de intervenciones predictivas en las que se confirmó el defecto, el tiempo promedio de anticipación entre la primera detección y la intervención, el error entre el estado estimado y el encontrado, y el porcentaje de prescripciones que incluyeron una acción de eliminación de causa.

6. Conclusiones

Dos organizaciones con el mismo analizador de vibraciones pueden estar en etapas distintas: una compara contra límites y la otra estima cuánto tiempo le queda al activo y actúa con fecha. Lo que las separa es la decisión que se toma con el dato.

Medir y comparar es monitoreo de condición, una base necesaria que solo responde si el activo está bien hoy. El mantenimiento predictivo empieza cuando se diagnostica la causa, se calcula la tasa de degradación y se estima el tiempo hasta el límite.

Para dar ese paso basta una expresión sencilla. El cociente entre la distancia al límite y la tasa de degradación convierte una tendencia en una ventana de intervención planificable, siempre que se recalcule con cada medición y se use la tasa más reciente cuando la pendiente aumente.

Anticipar el cambio de componente resuelve solo una parte del problema. Si la prescripción omite la eliminación de la causa, el programa vuelve más eficiente la repetición de la misma falla.

Por último, el ciclo se cierra en campo. Lo que el técnico encuentra al desmontar valida el diagnóstico, calibra la tasa de degradación y mejora la próxima predicción. Un programa que no registra ese hallazgo acumula datos, pero no aprende.

Referencias bibliográficas

• International Organization for Standardization. (2012). Condition monitoring and diagnostics of machines — Data interpretation and diagnostics techniques — Part 1: General guidelines (ISO 13379-1:2012).

• International Organization for Standardization. (2015). Condition monitoring and diagnostics of machines — Prognostics — Part 1: General guidelines (ISO 13381-1:2015).

• International Organization for Standardization. (2018). Condition monitoring and diagnostics of machines — General guidelines (ISO 17359:2018).

• International Organization for Standardization. (2020). Mechanical vibration — Measurement and evaluation of machine vibration — Part 9: Gear units (ISO 20816-9:2020).

• International Organization for Standardization. (2022). Mechanical vibration — Measurement and evaluation of machine vibration — Part 3: Industrial machinery with a power rating above 15 kW and operating speeds between 120 r/min and 30 000 r/min (ISO 20816-3:2022).

• Jardine, A. K. S., Lin, D., & Banjevic, D. (2006). A review on machinery diagnostics and prognostics implementing condition-based maintenance. Mechanical Systems and Signal Processing, 20(7), 1483–1510. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2005.09.012

• Lei, Y., Li, N., Guo, L., Li, N., Yan, T., & Lin, J. (2018). Machinery health prognostics: A systematic review from data acquisition to RUL prediction. Mechanical Systems and Signal Processing, 104, 799–834. https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2017.11.016

• Mobley, R. K. (2002). An introduction to predictive maintenance (2.a ed.). Butterworth-Heinemann.

• Montgomery, D. C., Peck, E. A., & Vining, G. G. (2012). Introduction to linear regression analysis (5.a ed.). Wiley.

• Moubray, J. (1997). Reliability-centered maintenance (2.a ed.). Industrial Press.

• Nowlan, F. S., & Heap, H. F. (1978). Reliability-centered maintenance (Informe n.º AD-A066579). United Airlines; U.S. Department of Defense.

• Ohno, T. (1988). Toyota production system: Beyond large-scale production. Productivity Press.

• SAE International. (2009). Evaluation criteria for reliability-centered maintenance (RCM) processes (SAE JA1011_200908).

• Zio, E. (2022). Prognostics and health management (PHM): Where are we and where do we (need to) go in theory and practice. Reliability Engineering & System Safety, 218, Artículo 108119. https://doi.org/10.1016/j.ress.2021.108119