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INSTITUTO TECNOLOGICO DE PIEDRAS
NEGRAS
INSTITUTO TECNOLOGICO DE PIEDRAS
NEGRAS
CARRERA: Ingeniería Mecatrónica
MATERIA: Mantenimiento
PROYECTO UNIDAD 4
MANTENIMIENTO PREDICTIVO ALUMNA: Keren Johana Garza Rodríguez 19430087 MAESTRO: Manuel Fernández Pereda Piedras Negras Coahuila FECHA: 06/Noviembre/
CARRERA: Ingeniería Mecatrónica
MATERIA: Mantenimiento
PROYECTO UNIDAD 4
MANTENIMIENTO PREDICTIVO ALUMNA: Keren Johana Garza Rodríguez 19430087 MAESTRO: Manuel Fernández Pereda Piedras Negras Coahuila FECHA: 06/Noviembre/
¿Qué es el Mantenimiento Predictivo?¿Qué es el Mantenimiento Predictivo?
(^) El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza herramientas y técnicas de análisis de datos para detectar anomalías en el funcionamiento y posibles defectos en los equipos y procesos, de modo que puedan solucionarse antes de que sobrevenga el fallo. Al igual que el análisis predictivo permite anticipar, por ejemplo, los movimientos de los mercados o las fluctuaciones en la demanda de energía, el mantenimiento predictivo utiliza el análisis de datos para adelantarse a los fallos de los sistemas y es parte fundamental del Internet Industrial de las Cosas (IIoT). (^) El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza herramientas y técnicas de análisis de datos para detectar anomalías en el funcionamiento y posibles defectos en los equipos y procesos, de modo que puedan solucionarse antes de que sobrevenga el fallo. Al igual que el análisis predictivo permite anticipar, por ejemplo, los movimientos de los mercados o las fluctuaciones en la demanda de energía, el mantenimiento predictivo utiliza el análisis de datos para adelantarse a los fallos de los sistemas y es parte fundamental del Internet Industrial de las Cosas (IIoT).
MANTENIMIENTO PREDICTIVO, PREVENTIVO Y CORRECTIVO: DIFERENCIASMANTENIMIENTO PREDICTIVO, PREVENTIVO Y CORRECTIVO: DIFERENCIAS (^) El mantenimiento predictivo es diferente al preventivo y al correctivo. Pese a ello, todos puede utilizarse simultáneamente en la industria. A continuación, repasamos sus diferencias: (^) Preventivo: consiste en inspeccionar la maquinaria cada cierto tiempo, independientemente de que lo requiera o no, o en hacerlo cuando se detecta algún síntoma (un ruido extraño, por ejemplo). (^) Correctivo: también denominado reactivo o de averías, es el que se ejecuta cuando ya se ha producido el fallo y es necesario reparar el equipo dañado. (^) Predictivo: es un método de mantenimiento proactivo basado en datos y diseñado para analizar el estado de los equipos continuamente y predecir posibles averías. (^) El mantenimiento predictivo es diferente al preventivo y al correctivo. Pese a ello, todos puede utilizarse simultáneamente en la industria. A continuación, repasamos sus diferencias: (^) Preventivo: consiste en inspeccionar la maquinaria cada cierto tiempo, independientemente de que lo requiera o no, o en hacerlo cuando se detecta algún síntoma (un ruido extraño, por ejemplo). (^) Correctivo: también denominado reactivo o de averías, es el que se ejecuta cuando ya se ha producido el fallo y es necesario reparar el equipo dañado. (^) Predictivo: es un método de mantenimiento proactivo basado en datos y diseñado para analizar el estado de los equipos continuamente y predecir posibles averías.
Ventajas y desventajas del mantenimiento predictivoVentajas y desventajas del mantenimiento predictivo (^) El mantenimiento predictivo garantiza que un equipo sólo se apague antes de un fallo inminente. Esto reduce los costes operativos, minimiza el tiempo de inactividad y mejora el rendimiento general de la maquinaria. Sin embargo, la inversión en los equipos de monitorización necesarios para este tipo de mantenimiento suele ser elevada, así como el nivel de conocimiento y la experiencia necesarios para interpretar los datos. (^) Conozcamos otras ventajas específicas que el mantenimiento predictivo puede aportar a tu empresa: (^) Reducción del tiempo de mantenimiento: Informes automáticos para la programación del mantenimiento estratégico y las reparaciones preventivas por sí solas reducen el tiempo de mantenimiento en un 20-50 % y disminuyen los costos generales de mantenimiento en un 5-10 %. Estos datos ahorran al fabricante y a sus clientes tiempo y dinero. (^) El aumento de la eficiencia: los datos basados en el análisis mejoran la eficacia general del equipo al reducir el mantenimiento innecesario, extender la vida útil de los activos y permitir el análisis de la causa raíz de un sistema para descubrir los problemas antes de que se produzca un fallo. (^) El mantenimiento predictivo garantiza que un equipo sólo se apague antes de un fallo inminente. Esto reduce los costes operativos, minimiza el tiempo de inactividad y mejora el rendimiento general de la maquinaria. Sin embargo, la inversión en los equipos de monitorización necesarios para este tipo de mantenimiento suele ser elevada, así como el nivel de conocimiento y la experiencia necesarios para interpretar los datos. (^) Conozcamos otras ventajas específicas que el mantenimiento predictivo puede aportar a tu empresa: (^) Reducción del tiempo de mantenimiento: Informes automáticos para la programación del mantenimiento estratégico y las reparaciones preventivas por sí solas reducen el tiempo de mantenimiento en un 20-50 % y disminuyen los costos generales de mantenimiento en un 5-10 %. Estos datos ahorran al fabricante y a sus clientes tiempo y dinero. (^) El aumento de la eficiencia: los datos basados en el análisis mejoran la eficacia general del equipo al reducir el mantenimiento innecesario, extender la vida útil de los activos y permitir el análisis de la causa raíz de un sistema para descubrir los problemas antes de que se produzca un fallo.
Nuevas fuentes de ingresos: Los fabricantes pueden monetizar el mantenimiento predictivo industrial ofreciendo servicios basados en el análisis para sus clientes, incluyendo cuadros de mando de mantenimiento predictivo, programas de mantenimiento optimizados, o un servicio de envío de técnicos antes de que las piezas necesiten ser reemplazadas. De esta manera, la capacidad de proporcionar servicios digitales a los clientes basados en datos presenta una oportunidad para las corrientes de ingresos recurrentes y un nuevo motor de crecimiento para las empresas. Mejora de la satisfacción del cliente: Enviar a los clientes alertas automatizadas cuando sea necesario sustituir piezas y sugerir servicios de mantenimiento oportunos para aumentar la satisfacción y proporcionar una mayor medida de previsibilidad. Ventaja competitiva: El mantenimiento predictivo refuerza la marca de la empresa y el valor para los clientes, diferenciando sus productos de los de la competencia y permitiéndoles proporcionar un beneficio continuo en el mercado. Entre las desventajas encontramos: -Se requiere una mayor cualificación laboral para analizar los datos. -Implica una gran inversión inicial para diagnóstico. -Requiere alineación en la empresa para realizar la gestión y análisis.
Análisis de Vibraciones:Análisis de Vibraciones: Esta técnica de mantenimiento predictivo se basa en el estudio del funcionamiento de las máquinas rotativas a través del comportamiento de sus vibraciones. Todas las máquinas presentan ciertos niveles de vibración aunque se encuentren operando correctamente, sin embargo cuando se presenta alguna anomalía, estos niveles normales de vibración se ven alterados indicando la necesidad de una revisión del equipo. Para que este método tenga validez, es indispensable conocer ciertos datos de la máquina como lo son: su velocidad de giro, el tipo de cojinetes, de correas, el número de alabes, palas, etc. También es muy importante determinar los puntos de las máquinas en donde se tomaran las mediciones y el equipo analizador más adecuado para la realización del estudio. El Analizador de Vibraciones como se puede observar en la Figura 1, es un equipo especializado que muestra en su pantalla el espectro de la vibración y la medida de algunos de sus parámetros. Esta técnica de mantenimiento predictivo se basa en el estudio del funcionamiento de las máquinas rotativas a través del comportamiento de sus vibraciones. Todas las máquinas presentan ciertos niveles de vibración aunque se encuentren operando correctamente, sin embargo cuando se presenta alguna anomalía, estos niveles normales de vibración se ven alterados indicando la necesidad de una revisión del equipo. Para que este método tenga validez, es indispensable conocer ciertos datos de la máquina como lo son: su velocidad de giro, el tipo de cojinetes, de correas, el número de alabes, palas, etc. También es muy importante determinar los puntos de las máquinas en donde se tomaran las mediciones y el equipo analizador más adecuado para la realización del estudio. El Analizador de Vibraciones como se puede observar en la Figura 1, es un equipo especializado que muestra en su pantalla el espectro de la vibración y la medida de algunos de sus parámetros.
Las vibraciones pueden analizarse midiendo su amplitud o descomponiéndolas de acuerdo a su frecuencia, así cuando la amplitud de la vibración sobrepasa los límites permisibles o cuando el espectro de vibración varía a través del tiempo, significa que algo malo está sucediendo y que el equipo debe ser revisado. Los problemas que se pueden detectar por medio de esta técnica, son:
- Desalineamiento
- Desbalance
- Resonancia
- Solturas mecánicas
- Rodamientos dañados
- Problemas en bombas
- Anormalidades en engranes
- Problemas eléctricos asociados con motores
- Problemas de bandas
Análisis por Ultrasonido El análisis por ultrasonido está basado en el estudio de las ondas de sonido de alta frecuencia producidas por las máquinas cuando presentan algún tipo de problema. El oído humano puede percibir el sonido cuando su frecuencia se encuentra entre 20 Hz y 20 kHz, por tal razón el sonido que se produce cuando alguno de los componentes de una máquina se encuentra afectado, no puede ser captado por el hombre porque su frecuencia es superior a los 20 kHz. Las ondas de ultrasonido tienen la capacidad de atenuarse muy rápido debido a su corta longitud, esto facilita la detección de la fuente que las produce a pesar de que el ambiente sea muy ruidoso. Los instrumentos encargados de convertir las ondas de ultrasonido en ondas audibles se llaman medidores de ultrasonido o detectores ultrasónicos. El análisis de ultrasonido permite:
- Detectar fricción en máquinas rotativas
- Detectar fallas y/o fugas en válvulas
- Detectar fugas en fluidos
- Detectar pérdidas vacío
- Detectar arco eléctrico
- Verificar la integridad de juntas de recintos estancos
Tribología
La tribología es la ciencia que estudia las superficies en movimiento relativo. Se compone de tres aspectos principales: fricción, desgaste y lubricación. Estos tres fenómenos son los principales causantes del deterioro de máquinas y de la consiguiente reducción de la optimización funcional; lo que se traduce en trabajos de calidad inferior, pérdida de productividad y, en último término, averías.
Herramientas de mantenimiento
predictivo
Herramientas de mantenimiento
predictivo
(^) Hay más de 1000 herramientas que permiten el mantenimiento predictivo. La puesta en práctica del mantenimiento predictivo requiere una base de herramientas integradas. Las herramientas de mantenimiento predictivo necesitan una plataforma industrial de IoT para modelar, simular, probar y desplegar la solución de mantenimiento predictivo. En las herramientas se incluyen la integración de datos industriales y algoritmos de análisis de datos para detectar patrones en los datos de las máquinas, y herramientas de análisis de causa raíz para investigar las percepciones derivadas y determinar las medidas correctivas que deben adoptarse. (^) Las herramientas de las distintas categorías se complementan entre sí: (^) Los sensores generan datos (^) Las herramientas de análisis y monitoreo ayudan a mejorar y analizar esos datos (^) Los instrumentos de programación coordinan a los equipos sobre el terreno guiándolos para llevar a cabo actividades de mantenimiento. (^) Hay más de 1000 herramientas que permiten el mantenimiento predictivo. La puesta en práctica del mantenimiento predictivo requiere una base de herramientas integradas. Las herramientas de mantenimiento predictivo necesitan una plataforma industrial de IoT para modelar, simular, probar y desplegar la solución de mantenimiento predictivo. En las herramientas se incluyen la integración de datos industriales y algoritmos de análisis de datos para detectar patrones en los datos de las máquinas, y herramientas de análisis de causa raíz para investigar las percepciones derivadas y determinar las medidas correctivas que deben adoptarse. (^) Las herramientas de las distintas categorías se complementan entre sí: (^) Los sensores generan datos (^) Las herramientas de análisis y monitoreo ayudan a mejorar y analizar esos datos (^) Los instrumentos de programación coordinan a los equipos sobre el terreno guiándolos para llevar a cabo actividades de mantenimiento.
Sensores de IoT Los sensores siempre han sido una parte importante de cualquier plan de mantenimiento porque nos permiten vigilar los cambios leves y hacer los ajustes correspondientes para evitar que los pequeños problemas se conviertan en grandes problemas. Tener múltiples sensores diferentes monitoreando diferentes métricas puede ser clave para obtener un mejor rendimiento de los procesos y prevenir fallas prematuras, así como, el tiempo de inactividad causante. Independientemente del tipo de sensores que una planta de producción requiera para tener éxito, hay algunas prácticas óptimas que deben tenerse en cuenta durante la implementación: -Asegurar la orientación y el objetivo preciso de cualquier dispositivo minimizando las condiciones exteriores que de otra manera podrían llevar a lecturas incorrectas. -Construir un plan de diagnóstico por imágenes a largo plazo basado en factores como las demandas de fiabilidad, los resultados de los componentes específicos, las consideraciones presupuestarias, las recomendaciones de los fabricantes y similares. -Invertir en formación o considerar la posibilidad de recurrir a asistencia externa para garantizar el uso correcto de la herramienta por parte de los empleados -Tomar una lectura de referencia a partir de la cual se pueda comparar los cambios a lo largo del tiempo, lo que en última instancia puede ayudar a justificar su costo inicial para las partes interesadas.
Las vibraciones pueden ocurrir debido a diferentes factores. Los rodamientos o soportes de una máquina pueden empezar a perder su fuerza tangible. Así pues, un componente puede estar cerca del final de su vida útil. Tras el análisis, los técnicos de mantenimiento (si es necesario) o las máquinas de ensayo determinarán el curso de acción apropiado. Algunos usos comunes de estos tipos de análisis incluyen: -Detección de fugas por ultrasonido que puede utilizarse con mayor antelación que la vibración o los infrarrojos. Esta información puede ayudar a los técnicos a encontrar fallos en los sellos de vacío, así como fugas de aire y gas. -Supervisión de las condiciones mediante la detección prematura de la fricción entre los componentes. -En la inspección mecánica, cualquier cambio en los sonidos «normales» puede ser detectado para prevenir fallos posteriores. Sensores de imagen térmica El calor excesivo supone una sentencia de muerte para los metales, los compuestos, la electrónica y los motores eléctricos. A su vez, es una preocupación básica de mantenimiento para las compañías de telecomunicaciones. Las imágenes térmicas utilizan imágenes infrarrojas para monitorear las temperaturas de las partes
Al igual que otros dispositivos de control sensibles a los cambios, activan sistemas de programación que permiten tomar automáticamente las medidas adecuadas para evitar el fallo de los componentes. Los equipos de imágenes térmicas simples son fáciles de conseguir y de manejar. En su forma más simple, los técnicos de mantenimiento pueden tomar lecturas móviles con un dispositivo de mano. No se requiere ningún tiempo de inactividad para un simple escáner de imágenes térmicas manual. Lo positivo de este tipo de sistema de predicción es la simplicidad y la facilidad. La desventaja es que la observación constante es probablemente imposible con un dispositivo de mano. Un sistema más sofisticado y preciso necesitaría herramientas térmicas de diagnóstico con conectividad. Comparado con los datos de referencia, este equipo mostraría rangos de temperatura anormales. En consecuencia, estos sensores rastrearían las máquinas para detectar posibles desviaciones de las temperaturas aceptables. Una vez transmitida, esa información alertaría a los técnicos de cualquier problema. Así pues, este sistema necesitaría una mayor inversión de capital y un personal tecnológicamente competente. Algunos usos comunes de las imágenes térmicas que pueden beneficiar un plan de mantenimiento predictivo incluyen: -Monitoreo de procesos -Equipo electromecánico -Sistemas de distribución de energía eléctrica -Mantenimiento preventivo de instalaciones en sistemas como los de HVAC (climatización y
