Monitorización del estado de las máquinas para mejorar la OEE

El mantenimiento de la maquinaria es un aspecto esencial de cualquier actividad industrial, ya que contribuye a garantizar la durabilidad y la fiabilidad de las máquinas. Una de las mejores formas de garantizar el tiempo de actividad de los equipos y maximizar la productividad es supervisar de forma constante el estado de las máquinas.

La monitorización del estado de las máquinas puede ayudar a prevenir averías inesperadas, mejorar el rendimiento de las máquinas, prolongar su vida útil y reducir al mínimo el tiempo de inactividad. En esta entrada, analizaremos la importancia de la monitorización del estado de las máquinas y los distintos métodos que se utilizan para evaluar su rendimiento.

La monitorización del estado de las máquinas es una técnica que permite hacer un seguimiento del estado y el rendimiento de una máquina a lo largo del tiempo. Mediante la monitorización del estado, los técnicos u operadores miden diversos parámetros, como la temperatura, la corriente, la vibración y las revoluciones por minuto, comparándolos con los umbrales establecidos, con el fin de detectar signos de deterioro.

La monitorización del estado de las máquinas es una herramienta fundamental dentro del conjunto de herramientas de supervisión y mejora continua, y el seguimiento en tiempo real del estado de las máquinas ofrece numerosas ventajas.

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La monitorización del estado de las máquinas es un aspecto fundamental para cualquier fabricante que utilice equipos industriales en sus operaciones. Entre las principales ventajas que ofrece la monitorización del estado de las máquinas se incluyen:

1. Detección temprana de problemas: al supervisar el estado de una máquina, es posible identificar posibles problemas antes de que causen daños importantes. Esto permite realizar reparaciones o tareas de mantenimiento a tiempo, lo que puede suponer un ahorro de dinero y evitar tiempos de inactividad.
2. Mejora del rendimiento de la maquinaria: La supervisión periódica del rendimiento de la maquinaria puede ayudar a identificar aspectos susceptibles de mejora. Esto puede traducirse en una mayor eficiencia, una mayor productividad y un menor consumo energético.
3. Mayor vida útil de la máquina: La supervisión periódica del estado de una máquina puede ayudar a detectar posibles problemas de forma temprana y evitar que causen daños. Esto puede contribuir a prolongar la vida útil de la máquina y reducir la necesidad de costosas sustituciones.
4. Mantenimiento predictivo: La monitorización del estado de las máquinas puede proporcionar información sobre su estado actual y su rendimiento futuro. Esta información puede utilizarse para planificar las actividades de mantenimiento de forma más eficaz, reduciendo la necesidad de reparaciones no programadas y minimizando el tiempo de inactividad.

Una de las razones por las que la monitorización del estado es una técnica tan eficaz es que puede aplicarse a una amplia variedad de situaciones. Lo que se mida dependerá de los activos de sus fábricas y del tipo de datos que resulten más útiles para sus operaciones.

Muchas organizaciones miden la corriente y la tensión que circulan por sus transformadores para conocer la eficiencia con la que sus instalaciones consumen energía.

Otros miden la temperatura del aceite para comprobar si una máquina se enfría correctamente, o miden la temperatura de la superficie exterior para ver si el calor se disipa como es debido.

Las empresas que utilizan motores también pueden medir las vibraciones para asegurarse de que los componentes giratorios estén correctamente equilibrados y no contribuyan al deterioro prematuro de otras piezas.

Esta es una lista parcial, y lo que se mida dependerá de las preguntas que se quieran responder.

Es fácil poner en marcha un programa de monitorización del estado de las máquinas. La mayoría de los parámetros de estado se pueden medir fácilmente mediante sensores asequibles. Estos suelen instalarse directamente en el equipo y conectarse a la infraestructura de recopilación de datos del fabricante para realizar un seguimiento de los parámetros de estado más importantes.

La llegada del Internet industrial de las cosas ha permitido supervisar el estado de las máquinas sin necesidad de estar físicamente presente durante el tiempo de funcionamiento. Gracias IoT, los sensores transmiten los datos que registran a espacios de almacenamiento específicos. Si un parámetro supera un umbral determinado, el sistema puede enviar una alerta al especialista correspondiente.

Además, los paneles de análisis pueden mostrar estos datos en tiempo real, lo que permite a los ingenieros y operarios visualizar aspectos del estado de las instalaciones que antes pasaban desapercibidos.

El verdadero valor de un programa de monitorización de máquinas se pone de manifiesto cuando se pueden supervisar múltiples parámetros al mismo tiempo.

Estos datos le permiten identificar la causa raíz de los problemas y evitan fallos innecesarios al ofrecer una visión completa del estado de los activos a lo largo del tiempo.

No solo puede planificar programas de mantenimiento en función de los umbrales de estado y rendimiento establecidos, sino que también puede revisar dichos umbrales en función del uso que se le da a la máquina en sus operaciones.

Quizás trabajes en unas instalaciones calurosas y húmedas. Es posible que las máquinas se deterioren más rápido y requieran un mantenimiento más frecuente. O tal vez tus máquinas no necesiten mantenimiento con tanta frecuencia como se recomienda. Con la monitorización del estado, puedes adaptar tus programas de mantenimiento al rendimiento real, maximizando el tiempo de actividad y evitando gastos innecesarios (el ejemplo clásico es cambiar el aceite del coche cada 5 000 km en lugar de hacerlo cuando realmente es necesario).

Ya hemos señalado anteriormente que el mantenimiento predictivo —unobjetivo al que aspiran muchas organizaciones en el marco de la Industria 4.0— es imposible sin datos históricos detallados y bien estructurados.

El seguimiento del estado de las instalaciones es un punto de partida fundamental para las organizaciones interesadas en utilizar algoritmos predictivos para optimizar sus programas de formación. Sin datos adecuados —datos que ofrezcan una visión lo suficientemente completa como para que el aprendizaje automático y la IA puedan deducir la causalidad de los problemas—, ni siquiera la IA más sofisticada del mundo podrá ser de ayuda.

Lo importante es empezar pronto y crear una infraestructura sólida que te permita recopilar los datos de las máquinas de la forma más completa posible.

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