Se sabe que en la gestión del mantenimiento, el mantenimiento predictivo es el nombre que damos al monitoreo continuo de un o varios activos.
Esta metodología está directamente relacionada con la prevención de posibles fallas que puedan afectar al estado de la máquina. Para prevenirlos, es necesario un control basado en la colecta de datos.
Hay dos métodos de monitorización de activos en el mantenimiento predictivo: el monitoreo offline y online, cada uno con sus diferencias y especificaciones.
En el mantenimiento predictivo offline se utilizan sensores y colectores de datos manuales, que dependen de profesionales especializados para realizar las mediciones. Todo lo contrario sucede en el monitoreo online que cada vez está más presente en las empresas adheridas al movimiento de la Industria 4.0. Los sensores IoT, combinados con la Inteligencia Artificial e instalados en las máquinas, recogen datos automáticamente, las 24 horas del día, todos los días de la semana.
Entender los dos métodos de monitoreo de activos es fundamental para saber cuál elegir, ya que la decisión contribuye directamente a una buena gestión de activos, con estrategias más asertivas que a su vez impactan en los costos de mantenimiento y en la rentabilidad de las empresas.
Por eso, en el siguiente artículo, explicaremos las principales diferencias entre la monitorización offline y online, así como sus ventajas e inconvenientes.
Monitoreo offline
En el método offline, el colector manual, también conocido como Pluma o Lápiz medidor de vibraciones es el más utilizado por los profesionales del sector.
Sus mediciones son realizadas por un técnico especializado, que se desplaza hasta el activo realizando la medición global de las vibraciones por velocidad y/o desplazamiento.
Estas colecta de datos no son frecuentes, realizándose en periodos establecidos en las rutas de inspección no periódicas.
Todo el proceso de recolección y descarga de datos requiere una cantidad de tiempo considerable, por no mencionar que algunos activos pueden ser de difícil acceso, según la planta industrial.
Un buen ejemplo para aclarar las principales diferencias entre los dos tipos de mantenimiento predictivo, podríamos imaginar una situación en la que hay que realizar una medición de las vibraciones en un molino.
Si el responsable de mantenimiento opta por el método offline, es necesario preparar y calibrar con antelación el material de medición, que incluye colector, sensores, cables y soporte, además del material de seguridad (Equipos de protección personal) necesario para acceder al equipo.
Además, en este tipo de mediciones, el técnico debe estar siempre acompañado por un equipo de apoyo, ya que la localización del activo podría presentar riesgos.
El método, aunque sencillo, requiere un alto nivel de conocimientos del técnico para analizar los datos colectados, debiéndose tener cuidado y planificar cuidadosamente la medición.
El proceso de medición podría tener demoras en caso de que el técnico se olvide de algún dispositivo o se da cuenta de que faltó algún dato por recolectar, por lo cual tendría que regresar a la fábrica otra vez. Todos estos contratiempos y la falta de una buena preparación podrían tener un elevado costo de recursos financieros y humanos en el departamento de mantenimiento.
Monitoreo Online
En la monitorización de activos online, la utilización de IoT (Internet de las Cosas) de los sensores acoplados a la máquina hace que los datos sean captados en tiempo real, sin requerir desplazamiento, tiempo o esfuerzo de los empleados.
El gestor de mantenimiento no tendrá que preocuparse de ir hasta la máquina, ya que todo el proceso además de estar automatizado, es remoto. Esto incluye el análisis de los datos recolectados, el cual también es automático y se basa en Inteligencia Artificial.
Un ejemplo de este tipo de sistema predictivo es el de TRACTIAN, que tiene en el mercado, el sensor Smart Trac, y la plataforma de monitorización y gestión de activos. Una vez que la planta haya recibido los sensores, es muy fácil de instalarlos en todos los activos que se van a monitorear, ya que tienen una base magnética. Además, poseen su propia red (no dependen del Wi-Fi industrial).
Al acceder a la plataforma por primera vez, el responsable de mantenimiento debe registrar los datos de cada máquina e inicia el proceso de aprendizaje de los sensores. De esa forma, ya podrá monitorear sus máquinas desde un ordenador, tableta o teléfono móvil, de forma 100% remota y ergonómica.
Con el uso de esta tecnología, resulta más fácil para el equipo de trabajo la toma de decisiones estratégicas para el mantenimiento, ya que no se necesita agendar una fecha (en ocasiones aleatoria) para la colecta de datos.
Los sensores captan los datos en todo momento, los almacenan en la nube y los interpretan en la plataforma, para finalmente, ser enviados a los gestores de mantenimiento en forma de información sobre el estado de la máquina. Así, se facilita y se optimiza la gestión de los activos.
Los datos recolectados por los sistemas de monitorización de activos online pueden dividirse en dos clases: vibración, temperatura y especificaciones de los activos.
Los datos de vibración y temperatura se obtienen desde el momento en que el sensor se instala y se configura en la máquina, comenzando a captar información sobre el comportamiento mecánico y el estado físico de la misma.
Además del análisis de vibraciones y temperatura, es posible observar todas las máquinas en la planta virtual de la plataforma lo que permite comprender plenamente la dinámica de funcionamiento de todos los activos supervisados.
Las especificaciones de los activos, por su parte, son proporcionadas por los gestores o responsables, y tienen por objeto categorizar el funcionamiento de la máquina evaluada y facilitar su consulta y clasificación.
Con esta información, es posible identificar desde las fallas más simples hasta las más complejas, tales como: desgaste, desalineación, desbalance, falta de lubricación, vibración excesiva y otros problemas que pueden aparecer en más de 30 tipos de activos rotativos.
Para conocer más detalles sobre los activos monitoreados por el sensor, lea este artículo.
El seguimiento online de TRACTIAN pretende imitar el comportamiento del analista de campo, pero de forma automatizada y continua, aumentando la precisión y disminuyendo la influencia del azar en el proceso.
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