El mantenimiento predictivo (PdM) es una forma de evitar que los equipos y los procesos se averíen. Utiliza herramientas y técnicas de análisis de datos para descubrir las cosas comunes que suceden en su operación y los posibles problemas. Este artículo habla sobre técnicas y software de mantenimiento predictivo de aprendizaje automático. También analiza el mantenimiento predictivo frente al mantenimiento preventivo.
¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo analiza los datos operativos del pasado y del presente para predecir y detener posibles averías. Su negocio se ve afectado por el siguiente mantenimiento predictivo de tres formas principales:
- El proceso de realizar un seguimiento de qué tan bien y qué tan saludable es un activo.
- Las solicitudes de servicio se extraen de los datos.
- Usando el inventario MRO como guía.
- Obtener ayuda y apoyo de los jugadores clave educándolos.
- Hacer un seguimiento de todo el equipo y juzgarlo cuidadosamente.
- Elija el equipo para la prueba de funcionamiento del programa.
- Reunir información sobre un sistema dividiéndola en sus partes.
El mantenimiento predictivo depende de muchas cosas, pero una de las más importantes es el uso de nuevas tecnologías y el software adecuado. IoT, AI y los sistemas integrados, en particular, hacen posible que los activos y los sistemas que no están conectados entre sí se comuniquen entre sí, coordinen su trabajo y actúen sobre los resultados del análisis de datos compartidos. La recopilación de datos se realiza con la ayuda de sensores de mantenimiento predictivo, controles de fábrica y sistemas empresariales (como el software EAM y el software ERP).
Las áreas problemáticas se encuentran mirando la información y analizándola. Con sensores hechos para ese propósito, puede realizar mantenimiento predictivo como análisis de aceite, análisis de vibraciones, imágenes térmicas y observación de equipos.
Software de mantenimiento predictivo
Mediante el uso de potentes herramientas de monitoreo de equipos y análisis de datos, el software de mantenimiento predictivo analiza el rendimiento de los activos y predice cuándo podrían averiarse. Con esta información, las empresas pueden idear planes de mantenimiento preventivo, que reducirán el tiempo de inactividad no planificado. El software de mantenimiento predictivo automatiza el proceso de mantenimiento configurando el mantenimiento a la primera señal de un posible problema con un equipo, en lugar de esperar hasta que se rompa para solucionarlo.
Mantenimiento Pronóstico El software analiza las máquinas que ya están en uso y le dice exactamente cuándo y cuánto mantenimiento se debe realizar. Su objetivo es asegurarse de que la maquinaria reciba controles de mantenimiento regulares en lugar de esperar hasta que se averíe. Esto evita que la empresa tenga que arreglar las cosas rápidamente durante el cierre.
El software creado para la planificación del mantenimiento realiza un seguimiento de la salud y el rendimiento de los equipos a lo largo del tiempo para que se puedan planificar las averías y realizar las reparaciones.
El software de mantenimiento predictivo utiliza sensores y medidores que se colocan en las máquinas para rastrear y registrar cosas como la frecuencia con la que vibran, el volumen que emiten y la temperatura a la que funcionan. Luego, el software utiliza análisis para el mantenimiento preventivo para determinar si el problema debe solucionarse. Al detectar las primeras señales de que una pieza de maquinaria se va a averiar, el software de mantenimiento predictivo permite a las empresas evitar el mantenimiento reactivo. La siguiente es una lista de los mejores programas de mantenimiento predictivo.
#1. La esfera mental de Siemens
Siemens MindSphere es un sistema operativo IoT que es abierto y se ejecuta en la nube. Conecta los mundos digital y físico mediante la recopilación y el análisis de grandes cantidades de datos de una red de miles de millones de dispositivos inteligentes. MindSphere también tiene poderosas aplicaciones industriales y servicios digitales que pueden liberar más recursos al reducir el tiempo de inactividad, aumentar la producción y hacer un mejor uso de los activos.
#2. Predicción de GE
GE Predix es una plataforma industrial de Internet de las cosas (IoT) que combina modelado de activos avanzado, procesamiento de big data, análisis y aplicaciones para construir la columna vertebral tecnológica de las operaciones de fabricación del futuro. Con GE Predix, es posible generar nuevas ideas rápidamente, mejorar el rendimiento de los activos, invertir sabiamente y planificar el futuro de forma estratégica.
#3. presenso
Los sistemas heredados basados en reglas no pueden limitar el tiempo de inactividad de la producción porque son reactivos y tienen una potencia informática limitada. Esto cuesta a los fabricantes y operadores de plantas millones de dólares cada año. Presenso es una solución de software basada en la nube que fue una de las primeras en utilizar IA para la gestión predictiva de activos en tiempo real. Presenso aumenta la producción y los ingresos al brindar conocimientos semánticos profundos e inteligencia operativa que nunca antes se habían visto.
Técnicas de mantenimiento predictivo
Los sensores son una parte común de las herramientas y métodos para el monitoreo de condiciones, y deben instalarse en los activos para que los datos se recopilen y envíen a los programas CMMS. El programa combina datos de sensores en tiempo real, datos históricos y algoritmos de predicción para brindar a los equipos de mantenimiento una imagen completa de lo que pueden esperar.
Para realizar el mantenimiento preventivo, los datos del sensor son esenciales. IoT Al colocar sensores en la maquinaria, puede controlar la temperatura, la vibración, la presión, el sonido y otras cosas. Elija las tecnologías y los métodos PdM adecuados para su plan de mantenimiento si desea aprovecharlo al máximo. Las siguientes son las técnicas para el mantenimiento predictivo:
#1. Monitoreo de Análisis Acústico
Este método escucha las frecuencias en las que las máquinas hacen ruido para encontrar problemas técnicos y descubrir por qué ocurren. Aunque no podemos escucharlos, la mayoría de las máquinas siguen emitiendo sonidos. Los trabajadores de mantenimiento pueden encontrar desgaste y roturas en el engranaje giratorio antes de que cause daños mediante el uso de sensores acústicos. Los equipos que realizan el mantenimiento pueden usar tecnologías acústicas para escuchar los silbidos o sonidos metálicos de gas, líquido o vacío que se escapan de la maquinaria rota.
#2. Análisis de Circuitos de Motor
En el análisis de circuitos de motores, el análisis de firma electrónica (ESA) se utiliza para predecir problemas con los motores eléctricos antes de que sucedan. El análisis de la firma electrónica analiza el voltaje de suministro y la corriente de funcionamiento de un motor para averiguar qué es lo que está mal.
#3. Análisis de vibraciones
El monitoreo de vibraciones es un tipo de mantenimiento preventivo que se puede realizar con un sensor conectado permanentemente o con un analizador portátil. Este tipo de mantenimiento preventivo se usa a menudo en equipos rotativos de alta velocidad. Sin embargo, con el análisis de vibraciones, se pueden encontrar problemas como desalineación, ejes doblados, piezas que no están en equilibrio, piezas mecánicas sueltas y problemas del motor.
#4. Análisis de aceite Pdm
El análisis de aceite es otro método no invasivo de PdM que funciona bien. Las muestras de aceite se utilizan para buscar piezas desgastadas en la maquinaria. También analiza la cantidad y el tamaño de las muestras de aceite para determinar cómo está funcionando la maquinaria.
Mantenimiento predictivo de aprendizaje automático
Mantenimiento predictivo Con la ayuda del mantenimiento predictivo de Machine Learning, ahora puede usar un conjunto de datos de muestra o sus propios datos para procesarlos automáticamente. El modelo ML que se ha agregado puede predecir cuándo se averiará el equipo y sugerir cómo solucionarlo. Mantenimiento Pronóstico Podemos usar un modelo de aprendizaje automático (ML) y datos de una simulación de la degradación de un turboventilador para averiguar cuándo las máquinas pueden fallar.
Con este Consejo, se puede encontrar automáticamente la posible falla de un equipo y se pueden sugerir los siguientes pasos. Es fácil de configurar y viene con un conjunto de datos de muestra, pero el código se puede cambiar fácilmente para que funcione con otros tipos de datos. Usando el aprendizaje automático, hay dos formas principales de realizar el mantenimiento predictivo:
#1. Enfoque de clasificación
Al usar este método en el mantenimiento predictivo de aprendizaje automático, puede predecir si los siguientes n pasos funcionarán o no. También nos permite saber si es probable que alguno de los otros pasos falle.
#2. El método de regresión
Con este método, puede predecir cuándo fallará un sistema. Esta idea es como la que está detrás de Vida útil sobrante (RUL). La regresión requiere más datos para pronosticar fallas que la clasificación, pero proporciona más información. Hoy en día, el mantenimiento predictivo basado en el aprendizaje automático se utiliza para detectar fallas en el sistema y prevenirlas.
Mantenimiento Predictivo vs Mantenimiento Preventivo
En el mantenimiento predictivo frente al preventivo, el mantenimiento preventivo se programa con regularidad, pero no siempre. Por otro lado, el mantenimiento predictivo se programa solo cuando es necesario según la condición del activo.
El mantenimiento preventivo se planifica y realiza en las máquinas para reducir la posibilidad de averías y hacerlas menos graves cuando sucedan. Estas tareas regulares deben realizarse independientemente de si la máquina funciona correctamente o no.
El mantenimiento predictivo, a diferencia del mantenimiento preventivo, se basa en el rendimiento de los activos en lugar de datos o programas. En la misma investigación, el Departamento de Energía de EE. UU. afirma que puede ahorrar entre un 25 y un 30 % con respecto al mantenimiento reactivo.
Pero, los gerentes de mantenimiento predictivo consideran cómo se usa el activo y su estado actual para determinar cuándo realizar el mantenimiento. Los siguientes son más mantenimiento predictivo versus mantenimiento preventivo.
- El mantenimiento preventivo se puede realizar en cualquier momento, pero el mantenimiento predictivo debe comenzar con la recopilación de información.
- En el mantenimiento predictivo frente al mantenimiento preventivo, durante el mantenimiento preventivo, las máquinas deben apagarse para realizar inspecciones y comprobaciones de rutina, pero el mantenimiento predictivo se puede realizar mientras están en funcionamiento.
- Para el mantenimiento preventivo, las empresas deben comprar piezas de repuesto con anticipación y organizar su inventario, pero para el mantenimiento predictivo, solo necesita comprar las piezas que su sistema realmente necesita.
¿Qué tipos de mantenimiento predictivo existen?
El mantenimiento predictivo se puede clasificar en algunos grupos diferentes, como:
#1. Análisis de vibraciones
En este tipo de mantenimiento preventivo, los sensores se utilizan para rastrear las vibraciones de la maquinaria y encontrar cualquier cambio que pueda significar que hay un problema. El análisis de vibraciones se puede utilizar para encontrar desgaste, desalineación y desnivel en el equipo.
#2. La evaluación infrarroja
Este mantenimiento implica monitorear las temperaturas del equipo en busca de problemas. Dado que los cambios de temperatura son generalmente el primer síntoma de un problema, las empresas pueden emplear imágenes térmicas para monitorear sus activos.
#3. Análisis de Sonido
Este método de mantenimiento preventivo implica escuchar los cambios en el nivel de ruido de los equipos o activos. Los sensores ultrasónicos utilizados en el mantenimiento predictivo pueden detectar pequeños cambios en el sonido que los trabajadores no pueden escuchar. Esto puede ser una señal de que el equipo necesita ser reparado. Tanto las soluciones de mantenimiento predictivo independientes como las combinadas se pueden utilizar para tener una buena idea del estado de salud de una máquina. Las empresas pueden usar esta información para averiguar el estado de sus activos y decidir si necesitan ser reparados.
Los pros y los contras del mantenimiento predictivo
Los siguientes son los pros y los contras del mantenimiento predictivo:
El análisis predictivo ayuda a ahorrar dinero, razón por la cual se utiliza cada vez más en el sector de la fabricación (Immerman, “The Effect of Predictive Maintenance on Manufacturing”). El mantenimiento predictivo tiene muchos otros beneficios, pero también puede cambiar los departamentos de mantenimiento y las empresas en general al ayudar a los administradores de activos a alcanzar sus objetivos y encontrar un mejor equilibrio entre cosas como las ganancias y el tiempo de actividad, que a menudo están en desacuerdo entre sí.
Uno de los mayores problemas con PdM es que lleva mucho tiempo evaluar y establecer un cronograma. El mantenimiento predictivo es una tarea difícil que requiere mucha capacitación tanto para usar el equipo como para comprender los análisis (o los datos).
Los contratistas de monitoreo de condiciones son expertos en hacer el trabajo y descubrir qué significa todo para un edificio. Sin embargo, muchas empresas optan por enseñar a sus empleados actuales sobre el análisis predictivo. El mantenimiento predictivo requiere que se gaste dinero en herramientas y sistemas de mantenimiento, así como dinero para capacitar a los empleados sobre cómo usarlos. Desde que apareció la computación en la nube, este costo ha disminuido lentamente.
¿Qué es el mantenimiento predictivo, por ejemplo?
Con el análisis predictivo, los activos se pueden verificar todo el tiempo, lo que brinda información que se puede usar para hacer un plan de análisis para cada activo. Este método ayuda a extender la vida útil de un activo mientras reduce los costos de mantenimiento cada año.
¿Cuáles son los tres tipos de mantenimiento predictivo?
Los siguientes son;
- Mantenimiento correctivo.
- Mantenimiento preventivo.
- El mantenimiento se basa en el riesgo.
- Mantenimiento bajo condiciones.
- Mantenimiento predeterminado.
¿Qué es el mantenimiento predictivo en la industria?
El mantenimiento predictivo (PdM) es una forma de ahorrar dinero en reparaciones de emergencia y tiempo de inactividad al determinar qué reparaciones deben realizarse en el futuro. Conectarse a los dispositivos y mirar los datos que envían puede ayudar a descubrir por qué no funcionan. El análisis predictivo emplea técnicas de monitoreo de condición para monitorear qué tan bien funciona una estructura o equipo mientras está en uso.
¿Qué son PM y CM en el mantenimiento?
El mantenimiento correctivo (CM) es lo que hacen los técnicos para solucionar problemas y hacer que las herramientas y máquinas rotas vuelvan a funcionar. Las tareas de mantenimiento correctivo, por otro lado, se pueden planificar o realizar en el lugar. Las tareas de mantenimiento predictivo se centran en prevenir averías inesperadas. Todos sus activos y máquinas deben recibir mantenimiento preventivo (PM) regular para evitar costosos tiempos de inactividad no planificados causados por fallas inesperadas del equipo.
¿Cuáles son las 5 estrategias de mantenimiento?
Hay cinco formas principales de realizar el mantenimiento, y cada una tiene sus propias ventajas y desventajas: planificado (o preventivo), reactivo, predictivo, basado en condiciones y basado en confiabilidad.
Conclusión
Con el mantenimiento predictivo, las reparaciones se pueden realizar con la menor frecuencia posible sin tener que pagar demasiado por el mantenimiento preventivo. Esto evita que se produzca un mantenimiento reactivo no planificado. Lo mejor es hablar con las personas que fabricaron el equipo y los expertos en monitoreo de condición para descubrir la mejor manera de realizar el monitoreo de condición.
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Referencias
