Mientras que la tendencia de digitalización de la Industria 4.0 extiende su influencia, las estrategias de mantenimiento tradicionales han carecido de una idea real de la condición de un activo.
Esto resulta en que el tiempo y el dinero algunas veces se gasta de una inversión innecesaria de mantenimiento. Sin embargo, las prácticas de mantenimiento disciplinado son necesarias para evitar fallas imprevistas del equipo.
El impacto catastrófico financiero potencial del tiempo de inactividad no planificado de una planta es un riesgo demasiado alto para la mayoría de las organizaciones, especialmente en la edad de 24 × 7 operaciones.
Hoy, gracias a los avances en la capacidad de capturar, consolidar y analizar datos de rendimiento de activos, el monitoreo basado en la condición puede proporcionar a los gerentes de planta e instalación una visión sin precedentes del comportamiento crítico de los activos.
Transición a este nuevo mundo de gestión de activos
Pero; ¿cómo pueden las organizaciones industriales dar el salto adelante y hacer la transición a este nuevo mundo de gestión de activos?
Un primer paso es realizar una autoevaluación de dónde cae su organización en el espectro de mantenimiento actual. Con toda probabilidad, la mayoría de las organizaciones industriales practican una o una combinación de las siguientes metodologías de mantenimiento de activos:
- Mantenimiento Reactivo: A menudo denominado «ejecución hasta la falla», este enfoque solo despliega recursos de mantenimiento después de una falla. Aunque a veces es apropiado para activos pequeños y no críticos, implementar dicha estrategia en activos de alta criticidad puede ser costoso y perjudicial.
- Mantenimiento Preventivo: Este enfoque programa el mantenimiento en función de fechas de calendario preestablecidas, independientemente de si el equipo realmente necesita mantenimiento. El mantenimiento preventivo ha estado en uso durante décadas y ha demostrado ser efectivo, aunque costoso.
- Condición: En este caso, el mantenimiento basado en la condición (CBM) monitorea la condición real de un activo e identifica la naturaleza del mantenimiento requerido. CBM dicta que el mantenimiento solo se debe realizar cuando ciertos indicadores muestran signos de disminución del rendimiento o una falla próxima.
- Mantenimiento Predictivo: este enfoque utiliza análisis avanzados para mitigar el envejecimiento acelerado debido al uso y las condiciones ambientales desafiantes, y optimiza tanto la productividad como la eficacia general del equipo (OEE).
Hoy, muchas organizaciones están yendo más allá del mantenimiento preventivo y adoptando más prácticas de mantenimiento predictivo y basadas en la condición. Sin embargo, la capacidad de someterse a tal migración depende de la capacidad de realizar un monitoreo basado en la condición de los activos críticos.
Las implementaciones de vanguardia están produciendo beneficios cuantificados.
A medida que las empresas adoptan tendencias como la Industria 4.0, comienzan a implementar estrategias de mantenimiento más avanzadas. Los nuevos métodos de monitoreo proporcionan una visión continua de la condición real de un activo donde no existía ninguno en el pasado, y con mucha más precisión.
Como resultado, los costos de mantenimiento e inventario se reducen significativamente a medida que se minimizan los incidentes de tiempo de inactividad no planificado.
El caso de BASF
BASF, la compañía química más grande del mundo, decidió implementar una versión de CBM basada en la nube en uno de sus sitios de fabricación. El servicio CBM monitorea los equipos eléctricos para verificar el estado de una cartera de 56 activos de distribución eléctrica.
Además de identificar anomalías , el servicio CBM también genera una matriz de evaluación de riesgos que ayuda a los usuarios a determinar qué activos tienen un mayor riesgo para la salud en relación con la importancia del proceso.
El algoritmo en línea genera un índice de salud específico para el equipo. El índice de salud marca aquellas áreas que requieren un análisis adicional para que se puedan tomar medidas correctivas para eliminar posibles fallas.
Las herramientas inteligentes de gestión de activos permiten la captura y el análisis de datos.
A medida que la cantidad y la calidad de los datos de los equipos de la planta continúan aumentando, ese valor de los datos de rendimiento y su contribución a las estrategias avanzadas de mantenimiento mejora drásticamente.
Las tecnologías digitales aprovechan las metodologías de aprendizaje automático para mejorar continuamente el conocimiento del rendimiento de los activos y el rendimiento operativo, mejorando así la productividad y la rentabilidad de la planta.
Soluciones como nuestro Ecostruxure Asset Advisor traen un acercamiento proactivo para el manejo de la distribución eléctrica, combinando IoT y tecnologías basadas en la nube con expertos de Schneider Electric y servicios que mejoran la continuidad del negocio.
Estos nuevos servicios ofrecen la habilidad de anticipar y revisar problemas antes de que se vuelvan accidentes críticos, bajando el riesgo de seguridad, evitando tiempos inactivos y pérdidas operacionales e intervenciones de mantenimiento caras.
Para obtener más información sobre cómo el mantenimiento predictivo puede ayudar a reducir los costos y mejorar el tiempo de actividad, descargue nuestro documento técnico «Estrategias para mantener el equipo de distribución eléctrica«.
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