La monitorización de estado (CM) es un enfoque de mantenimiento predictivo que se basa en la recopilación de datos en tiempo real para monitorizar el estado de los activos/sistemas y detectar fallos y anomalías. Las organizaciones que utilizan la monitorización de condiciones utilizan el enfoque para identificar posibles problemas antes de que fallen los activos críticos, minimizando el tiempo de inactividad no planificado y maximizando la vida útil de los activos.
Normalmente, el proceso de monitorización implica la recopilación continua de datos de varios sensores e instrumentos de alta tecnología instalados en los activos que el departamento de mantenimiento desea rastrear. Los sensores pueden proporcionar una gama de diagnósticos, incluidos los niveles de vibración, la temperatura, la presión y el sonido, entre otros parámetros.
Una vez que el mantenimiento tiene los datos, pueden analizarlos e interpretarlos utilizando una (o varias) de las innumerables técnicas y herramientas de software disponibles. Los dos usos más comunes de los datos de monitorización de estado son:
- Monitorización de tendencias. La monitorización de tendencias utiliza medidas continuas y análisis de datos para identificar tendencias que apuntan al deterioro de los activos. Más específicamente, la organización decide qué medida es el mejor indicador del estado del equipo y utiliza esa medida para evaluar las tendencias en el rendimiento de los activos, y finalmente anticipar cuándo se deteriorará el activo más allá del límite crítico. La monitorización de tendencias se utiliza con frecuencia para rastrear el rendimiento del motor.
- Comprobación de estado. A diferencia de la monitorización de tendencias, la verificación del estado se basa en la medida periódica de los activos mientras están en funcionamiento. Después, el mantenimiento utiliza los datos para evaluar la condición actual del activo. Comprobar la calidad del lubricante de una máquina utilizando un cristal de visión de aceite es un ejemplo de comprobación de condiciones.
Independientemente de cómo utilice los datos de monitorización de estado, puede programar sus herramientas de análisis de datos para generar alertas o notificaciones cuando surjan posibles problemas. Las alertas activarán el equipo de mantenimiento o el técnico necesario para solucionar el fallo.
Las técnicas de monitorización de estado se utilizan más comúnmente para mantener los equipos giratorios (por ejemplo, cajas de engranajes, centrífugas, máquinas alternativas, etc.). Ayudan a las organizaciones a optimizar las operaciones de mantenimiento, especialmente en sectores como la fabricación, la generación de energía y el transporte, donde las máquinas y los equipos son fundamentales para las operaciones diarias.
En estos sectores, incluso un pequeño mal funcionamiento puede provocar pérdidas financieras significativas y caídas en la productividad. Por ejemplo, en una planta de fabricación, una máquina defectuosa puede provocar retrasos en la producción, incumplimiento de plazos, lagunas en el cumplimiento de la normativa y aumento de los costes. En el sector del transporte, el mal funcionamiento de un motor de avión puede provocar cancelaciones de vuelos, pérdidas de ingresos e incluso problemas de seguridad.
En última instancia, la monitorización de estado puede ayudar a los equipos de mantenimiento a adoptar un enfoque más proactivo para el mantenimiento, ahorrando dinero a las empresas y maximizando la eficiencia operativa.
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Implementar un programa de monitorización de estado es un proceso relativamente sencillo que implica tres pasos principales.
El primer paso para implementar un programa CM es recopilar la mayor cantidad posible de datos de activos. Esto debe incluir datos históricos (es decir, historial de mantenimiento) y cualquier documentación del fabricante o de las agencias reguladoras.
Los sensores son la fuerza impulsora detrás de cualquier programa de monitorización de estado, por lo que el primer paso para implementar un programa es instalar los sensores que recopilarán los datos necesarios. Los distintos activos requerirán distintos tipos de sensores y distintos enfoques para la instalación de sensores, así que asegúrese de tener en cuenta las necesidades de todos sus activos críticos.
En cuanto haya instalado todos los sensores de monitorización de estado, empezarán a recopilar datos sobre el estado de la máquina, como vibraciones y posición, velocidad del rotor, mediciones de temperatura y sensores de procesos operativos. Estos datos le permitirán establecer mediciones iniciales para los activos y descifrar lo que es y no es normal para un equipo.
Suponiendo que su departamento de mantenimiento haya instalado el software de monitorización del estado de la máquina, asignarán recopiladores de datos de mantenimiento para monitorizar y analizar continuamente los datos de los sensores para evaluar el estado de los activos y anticiparse a posibles fallos de la máquina.
Su organización y/o equipo de mantenimiento pueden emplear diversas técnicas y herramientas para implementar un programa de monitorización de estado. Los enfoques más comunes incluyen:
Monitorización electromagnética
La monitorización electromagnética mide las distorsiones de campo y los cambios de corriente de eddy para localizar corrosión, grietas, debilidades y otras fallas. El técnico aplica campos magnéticos a las paredes superficiales y tubos del activo para identificar fallas en los materiales y características de la superficie.
Termografía infrarroja
La termografía infrarroja es un tipo de prueba no destructiva que utiliza imágenes térmicas para detectar sobrecalentamiento y otros problemas relacionados con la temperatura. Utiliza cámaras termográficas para capturar la radiación infrarroja emitida por un objeto/superficie y convertirla en una imagen visual (o termograma). Las organizaciones utilizan principalmente este tipo de CBM para monitorizar motores, inspeccionar cojinetes y comprobar los niveles de gas, lodo o líquido.
Interferometría láser
La interferometría láser utiliza longitudes de onda de luz generadas por láser para medir las variaciones del desplazamiento de onda de referencia de un activo. Usando un interferómetro, el técnico de mantenimiento mide los patrones de interferencia que indican defectos, como corrosión y cavidades, en materiales superficiales y subterráneos.
Análisis del petróleo
El análisis del petróleo evalúa las propiedades del aceite (p. ej., viscosidad, acidez, etc.) en un activo para detectar contaminantes o partículas de desgaste. Suele consistir en recoger una muestra de aceite lubricante del equipo y enviarla a un laboratorio para su análisis. El análisis de aceite puede ser útil para monitorizar activos como motores, cajas de cambios y sistemas hidráulicos.
Monitorización de vibraciones
La monitorización de vibraciones (o el análisis de vibraciones) utiliza sensores de vibración para medir las frecuencias de vibración en un activo y detectar anomalías que pueden indicar un problema. Dado que los activos giratorios (por ejemplo, motores y bombas), por ejemplo, tienden a vibrar más intensamente y con más fuerza a medida que envejecen, medir los cambios en la vibración puede ayudar a identificar el desgaste y los daños antes de que falle el activo. Los datos de vibración se pueden utilizar para detectar una amplia gama de problemas, incluida la desalineación, el desequilibrio, el desgaste o fallo de los rodamientos, ejes doblados y componentes sueltos, entre otras fallas.
Pruebas de emisiones acústicas
Las pruebas de emisiones acústicas son un tipo de análisis de vibración, pero implica el uso de sonidos de mayor frecuencia para encontrar choques y grietas. Los patrones de sonido revelan la presencia de ruidos o vibraciones inusuales que pueden indicar un problema o una avería inminente. Esta técnica es especialmente útil para detectar fallos en equipos rotatorios como motores, bombas y ventiladores.
Análisis ultrasónico
El análisis ultrasónico (también llamado prueba ultrasónica) utiliza ondas sonoras de alta frecuencia para detectar fugas, grietas o defectos en un equipo. Depende de las técnicas de recopilación de datos de contacto (transmitidos por estructuras) y no de contacto (aéreos) para determinar la deserción de activos. Los métodos de contacto suelen utilizarse para detectar problemas mecánicos, como problemas de lubricación, daños en los engranajes y rotura de las barras del rotor, que generan sonidos de alta frecuencia. Los métodos sin contacto pueden detectar problemas, como fugas de presión y vacío en sistemas de gas comprimido, que tienden a generar sonidos de baja frecuencia.
Análisis del circuito del motor (MCA)
El análisis del circuito del motor, también conocido como prueba del motor, utiliza evaluaciones basadas en la tensión o la corriente para detectar desequilibrios eléctricos y medir la degradación del aislamiento, dos factores que pueden provocar fallos en el motor. MCA se utiliza principalmente para monitorizar motores eléctricos.
También se pueden utilizar otros métodos, como la inspección visual y las pruebas de rendimiento, para la monitorización de estado. Naturalmente, cada técnica tiene sus fortalezas y debilidades, por lo que la mejor opción para su departamento dependerá de sus recursos, equipos, entorno y necesidades organizativas.
La monitorización de estado y el IIoT son dos conceptos estrechamente relacionados que, utilizados juntos, pueden mejorar la eficiencia y confiabilidad de los sistemas de gestión de mantenimiento.
La monitorización de estado se basa en la recopilación continua de datos de sensores y otras fuentes para prevenir o mitigar problemas. El Internet industrial de las cosas, por otro lado, es una red de dispositivos interconectados y sensores de equipos que se comunican entre sí y con la nube para recopilar y compartir datos.
El uso de la monitorización de estado e IIoT en conjunto permite una monitorización más completa y precisa, y una comunicación más eficiente sobre tareas y problemas de mantenimiento. No solo permite que los activos inteligentes conectados a Internet se comuniquen y compartan datos de diagnóstico, lo que permite comparaciones instantáneas de sistemas y activos, sino que también ayuda a los equipos a tomar decisiones más informadas sobre toda la operación de producción. Además, IIoT permite recopilar y transmitir datos y monitorizar sistemas de forma remota, lo que puede ser particularmente útil para sistemas ubicados en ubicaciones remotas o peligrosas.
Estas características proporcionan a los departamentos de mantenimiento análisis más sofisticados, les permiten utilizar datos de múltiples máquinas simultáneamente y les ayudan a automatizar procesos que normalmente requerirían técnicos de mantenimiento (y sus costos asociados). En última instancia, los sistemas de monitorización de estado y el IIoT permiten transformar la forma en que las organizaciones mantienen y monitorizan los activos, procesos y sistemas clave, mejorando la fiabilidad, eficiencia y seguridad de su operación de mantenimiento.
Uno de los beneficios clave de la monitorización del estado es que permite a los equipos de mantenimiento implementar la gestión preventiva del mantenimiento y la monitorización del estado de la máquina. Al identificar los problemas potenciales antes de que provoquen fallos en los equipos, los equipos de mantenimiento pueden programar las actividades de mantenimiento en el momento más conveniente, reduciendo el impacto en la producción y minimizando el tiempo de inactividad por paradas inesperadas.
La monitorización de estado ofrece varias otras ventajas con respecto a los enfoques de mantenimiento tradicionales, entre las que se incluyen:
La monitorización de estado proporciona datos en tiempo real sobre el rendimiento de un sistema o componente, que se pueden utilizar para optimizar la planificación y programación del mantenimiento. Esto ayuda a reducir la frecuencia de las actividades de mantenimiento, al tiempo que garantiza que solo se ejecuten necesarias, basándose en el rendimiento real del sistema.
Detectando y abordando los problemas de forma preventiva, la monitorización del estado ayuda a ampliar la vida útil del equipo y los componentes, reduciendo la necesidad de costosas sustituciones o reparaciones, y maximizando el ROI de los activos.
La monitorización de estado puede ayudar a identificar ineficiencias en un sistema o componente, como el consumo excesivo de energía o el desgaste innecesario. Al abordar estos problemas, se puede mejorar la eficiencia operativa, lo que reduce los costes y mejora la productividad.
La monitorización de estado puede ayudar a identificar posibles peligros para la seguridad, como componentes desgastados o dañados, antes de que causen daños al personal o al equipo. Esto ayuda a mejorar la seguridad general y reducir el riesgo de accidentes y lesiones.
Si bien la monitorización de estado realmente puede ayudar a una organización a optimizar sus sistemas de gestión de mantenimiento (especialmente en el caso del monitorización de estado habilitado para IoT), tiene desventajas que las organizaciones deberían considerar, que incluyen:
La implementación de un programa de monitorización de estado puede ser bastante costosa, ya que generalmente requiere la instalación de sensores y otros equipos de monitorización, así como una inversión en software de análisis de datos y personal para administrar el programa y el equipo. El coste de ejecutar un programa de monitorización de estado puede ser prohibitivo para algunas organizaciones, especialmente para las más pequeñas.
La monitorización de estado puede ser compleja y requerir conocimientos y experiencia especializados para configurarlo y administrarlo. Es posible que algunas organizaciones no dispongan de suficiente personal formado para gestionar el sistema con eficacia y, por tanto, necesiten contratar personal especializado o consultores externos. Además, los sistemas de monitorización de estado se basan en sensores de alta tecnología para realizar diagnósticos de los activos de la organización. Las instalaciones más antiguas sin infraestructura adecuada pueden requerir una modernización extensa.
Los sistemas de monitorización de estado pueden generar una gran cantidad de datos, cuya administración y análisis pueden resultar abrumadores. Puede ser difícil para los equipos de mantenimiento clasificar los datos e identificar los puntos de datos y las tendencias más importantes.
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