Mantenimiento industrial: unir tradición y tecnología

Debido a la situación económica global de los últimos años, muchos sectores industriales han sufrido, en cierta manera, un tipo de reconversión de su modelo de negocio.

Si bien la transformación de materias sigue siendo parte activa de la cadena industrial, un alto porcentaje tanto de fondos como de empresas han desviado su atención al mantenimiento de activos en servicio, campo que ha visto un crecimiento permanente en los últimos años.

Por definición, mantenimiento son todas aquellas acciones necesarias que tienen como objetivo preservar o restituir el estado de un activo para que éste cumpla su función deseada.

Desde el inicio de la revolución industrial hasta el estado más avanzado de producción a día de hoy, el mantenimiento ha tenido y tendrá un papel altamente crítico, ya que de éste depende la actividad de negocio industrial.

La industria posee una larga lista de acciones orientadas a mantener el estado de sus activos, las mismas fueron modificándose en la medida que lo hacía el diseño de nuevos y más modernos componentes y con el avance propio de las herramientas disponibles. A pesar de esto, así como la disponibilidad tecnológica actual, muchas acciones de mantenimiento aún se realizan dentro del umbral del desconocimiento y sin lograr aporte alguno a la actividad empresarial ni con la orientación enfocada a la maximización de resultados.

Dichas acciones requieren hoy más que nunca una visión holística entre el activo, su entorno y la integración con tecnología de comunicación, análisis y tratamiento de datos. Este último concepto está enmarcado dentro de la línea de Smart Asset Management (SAM) de IK4-TEKNIKER.

Transferencia al sector industrial y el rol de IK4-TEKNIKER

IK4-TEKNIKER es, desde hace mucho tiempo, referente internacional en muchos ámbitos relacionados con tareas de mantenimiento tales como análisis de aceites y fluidos industriales, confiabilidad de producto, monitorización y adquisición de información y el soporte a la toma de decisiones y gestión entre otros.

La integración tecnológica de estos ámbitos en concordancia con objetivos de alta especialización y a la vez con los de mercado, representan un reto significativo para cualquier empresa. Este es el nuevo rol de la línea SAM de IK4-TEKNIKER, lograr la integración completa entre el mantenimiento tradicional y las herramientas tecnológicas disponibles actualmente. Para conseguir una mejor productividad y eficiencia en los procesos de fabricación basados en evitar sustituciones de equipos de acuerdo con el informe “Industria 4.0”.

El alcance de esta visión del mantenimiento es amplio, pudiendo adaptarse fácilmente tanto a equipos críticos únicos en una planta hasta llegar al análisis y tratamiento de datos de flotas.

Casos de éxito:

Tratamiento de flotas

Tratamiento de datos de operación y mantenimiento de flotas con el objetivo de determinar patrones comunes de fallo a lo largo del tiempo, teniendo como resultado la maximización de las labores de mantenimiento en función del estado de los componentes.

Integración de sensores online y análisis de aceite

Es cada vez más común que equipos ubicados en zonas remotas o altamente críticos tengan al menos un tipo de sensor de monitoreo de condición. La tecnología actual ha permitido que una nueva y potente familia de sensores de aceite en línea (Atten2) tenga cabida dentro de este marco, permitiendo la disponibilidad inmediata de ciertos indicadores del estado del aceite o del componente. En este sentido, ni el sensor reemplaza al laboratorio ni viceversa, sino que ambos, de manera integrada maximizan la información permitiendo márgenes más precisos de programación y planificación de tareas asociadas al mantenimiento.

Análisis de datos de operación y mantenimiento

Un alto porcentaje de los equipos en zonas remotas o altamente críticos generan una cantidad ingente de información; en muchos casos disponer de toda esta información representa un problema más que una ventaja para una adecuada explotación. Un tratamiento conveniente de la misma, utilizando las herramientas de análisis adecuadas a cada fase de detección, diagnóstico o predicción, permite alinear el tratamiento de datos con la optimización de la operación y mantenimiento de los equipos.

Las herramientas del SAM permiten no sólo optimizar el diagnóstico global de los equipos si no que por medio de la aplicación de metodologías como machine learning o clustering se han obtenido datos orientados a la prognosis de situaciones previas al fallo.