¿Cómo Altona aumentó la confiabilidad de sus equipos

Falla en la Mira es una serie de artículos sobre historias de empresas como Embraer, Ahlstrom Munksjo, AmstedMaxion, BHS Corrugated, entre otras, que implementaron nuestra solución y evitaron roturas repentinas y máquinas paradas. 

Electro Altona es una empresa de referencia global en fundición y mecanizado. Con una larga historia de casi un siglo, se encuentra entre las mayores empresas brasileñas de esta rama, exportando para más de 25 países. 

Como proveedora nacional e internacional de piezas fundamentales para diversos sectores, Altona invierte recursos y esfuerzos en mantenimiento predictivo para garantizar que esta operación ocurra conforme a lo esperado. Sin embargo, el equipo de mantenimiento tardó un poco para encontrar una solución que satisficiera todas las necesidades de su gestión de máquinas.

Según Fabián Oderbrecht, gerente de mantenimiento, el equipo tenía varios problemas con el análisis de la vibración antes de conocer a la TRACTIAN. Esto se debía a que las recolectas eran realizadas de forma manual, resultando en datos muy poco confiables, y por consiguiente en análisis y estrategias de mantenimiento poco efectivas.

Felipe Lunelli, analista de mantenimiento en Altona, nos relata cómo solía ser la rutina predictiva. El especialista iba a la planta una vez al mes, recopilaba los datos en las máquinas y se los enviaba a él y a su equipo. A partir de ese momento, ellos anexaban esas informaciones en una planilla de Excel y analizaban los cambios en función de aquellos datos. 

Pero era imposible hacer eso con todas las máquinas, sobre todo porque su estado puede variar mucho de un día para otro. En el caso de los extractores de aire, por ejemplo, con sólo cambiar un peso al día siguiente, ya se desbalancea. El técnico sólo podría tener acceso a ese dato al mes siguiente, y durante ese entretiempo la máquina se iba a romper.

Así regido por el método offline, el mantenimiento de la empresa quedaba a merced del mantenimiento predictivo de un tercero y de análisis de vibración espaciadas, además de sufrir la ausencia de un banco de datos accesible para vigilar el comportamiento de las máquinas y definir las estrategias más adecuadas. 

Mantenimiento predictivo Online vs Offline, ¿cuál es la diferencia?

Fabian recuerda que él buscaba en el mercado algo que facilitara el día a día del equipo de Altona e hiciera más confiable el proceso de mantenimiento. Fue de esta manera que, en busca de soluciones de monitoreo online, encontró a TRACTIAN y decidió probar. 

En un principio, adquirieron los sensores Smart Trac para concentrar en las mezcladoras, que eran las más críticas del parque industrial. Sin embargo, los ingenieros de mantenimiento sospechaban un poco de la precisión de nuestros dispositivos.  

“Queríamos ver si la solución era realmente efectiva, así que no prestamos mucha atención a varios insights en un primer momento. Si no veíamos nada anormal en la máquina, lo íbamos dejando a pesar de las alertas… Hasta que nos llevamos una sorpresa con la primera avería de un equipo crítico y que había sido detectada a tiempo por la plataforma”, relata Adán Juliano, líder del equipo de mantenimiento. 

El equipo en cuestión era una máquina de alta criticidad, un mezclador de arena IMF que es una de las máquinas principales del proceso de moldeo. Después de recibir un insight de desbalance en el eje principal de la máquina, los técnicos fueron a revisarla y comprobaron que realmente había una holgura en el acoplamiento entre el eje y el motor.

Siendo así, programaron la intervención para un horario que no afectaría la producción, pues la parada de una máquina como ésta representaría la pérdida de cuatro a cinco horas productivas. De esta forma evitaron la rotura inesperada, así como el tiempo de inactividad en la operación. 

Adánnos cuenta que ese episodio dejó claro ante los técnicos que los sensores eran precisos y eficientes. “Nos dimos cuenta de que la solución era fiable y daba resultados, por lo que tendríamos que aprender a confiar en el análisis que realizaba el sistema”, afirma. 

Fue tan grande la confianza que decidieron doblar la flota de sensores en la planta. Fabian afirma que después del episodio con el mezclador de arena, ellos extrajeron los datos de la plataforma y los presentaron ante el consejo administrativo de Altona para convencer a los responsables de aumentar la inversión.

Algunos de los equipos monitoreados son: 

• Compresores de aire;
• Mezcladores de arena;
• Colectores de polvo;
• Rodamientos delanteros;
• Manipulador;
• Extractores;
• Motores;
• Sopladora;
• Correa.

Los líderes de mantenimiento llegaron incluso a probar otros sensores de monitoreo online. No obstante, Felipe sostiene que ninguno tenía una plataforma full-time como la de TRACTIAN, que permite el acceso a la base de datos, los análisis y dictámenes desde cualquier lugar y a cualquier hora del día. 

El analista de mantenimiento explica que, antes, no había nunca datos suficientes para entregar al gerente en las reuniones, debido a que las recolectas eran mensuales. Por otro lado, nunca lograba identificar a tiempo las posibles fallas, sino cuando ya el equipo estaba a punto de detenerse. 

Hoy, Felipe Lunelli puede monitorear diariamente lo que sucede con cada máquina a través de la plataforma, aportando datos precisos al gerente y mostrándole por qué es necesario intervenir en uno u otro equipo en un momento determinado. 

Cuando llegó a Altona, una de las primeras cosas que hago es abrir TRACTIAN y ver cómo se están comportando las máquinas, si habrá alguna rotura o algo parecido. Para mí como analista, esta plataforma se ha convertido en una herramienta básica para mis propios análisis y como medio para mostrárselos a los gerentes.

Con estas palabras, Felipe hace referencia al hábito del equipo de mantenimiento de Altona de monitorear todo el tiempo la salud y el comportamiento de las máquinas, en vez de simplemente esperar por los insights del sistema. Él analiza, una por una, todas las máquinas a través de la pestaña Analytics de la plataforma y compara el día de hoy con los anteriores. Cuando encuentra alguna alteración, el técnico analiza los datos considerando una posible intervención.    

Adán concuerda con su colega en que es muy importante saber todo lo que sucede con la maquinaria, algo que, para él, resulta mucho más fácil con la TRACTIAN App. 

Para el líder del equipo de mantenimiento, la gestión de la maquinaria es mucho más práctica con esta aplicación, pues cabe en su celular y lo acompaña a cualquier lugar. Nos cuenta que muchas veces se encuentra en el parque industrial o en otro lugar, a veces incluso durante el almuerzo, y la plataforma le avisa constantemente sobre las alteraciones en los indicadores y las posibles fallas. 

Y lo mejor de todo, para Adán, es que el equipo puede responder inmediatamente, colocando alguna observación o programando un mantenimiento, todo a través de la aplicación. 

Más allá de los insights y los análisis automáticos, los técnicos de la Electro Altona encontraron en el sistema predictivo de TRACTIAN, una forma de estar siempre en contacto con su maquinaria, conociendo a fondo su comportamiento sin depender de la recolección de vibraciones espaciadas e imprecisas. 

Para Fabian, gerente de la Altona, el resultado es más que satisfactorio, pues gracias a la supervisión constante a través de la plataforma, fueron detectadas innumerables paradas y averías en fase potencial, lo que evitó elevados costos por paros en la producción. 

Al igual que la gigante de fundición y mecanizado, tu empresa también puede multiplicar sus resultados de mantenimiento con la herramienta apropiada. Ponte en contacto con uno de nuestros especialistas y conoce cómo el sistema de gestión y monitoreo online de equipos de TRACTIAN te dará total control sobre tus máquinas y procesos.