¿Que es mantenimiento industrial?
El mantenimiento industrial es el conjunto de operaciones necesarias para que las instalaciones, los procesos y la maquinaria de una fábrica estén en sus condiciones óptimas de funcionamiento, lo que contribuye a alargar su vida útil.
En toda empresa es absolutamente imprescindible contar con un plan de mantenimiento, pero cada organización decide qué recursos le asigna a cada uno de los tipos que existen (correctivo, preventivo y predictivo) según sus necesidades y sus posibilidades. No obstante, pese a que llevamos años hablando de la evolución hacia la Industria 4.0 e, incluso, hacia la Industria 5.0, el mantenimiento correctivo sigue siendo el más común, lo que nos indica que el tejido industrial del país no ha apostado decididamente por la adopción de los sistemas clave para las fabricas inteligentes (como el mantenimiento predictivo). Sin embargo, no invertir en mantenimiento preventivo y, sobre todo, en mantenimiento predictivo supone graves perjuicios para la actividad de una empresa, ya que el mantenimiento correctivo busca solucionar el error una vez se ha producido, por lo que no impide, por ejemplo, fallos catastróficos, la pérdida de producto o los accidentes derivados de esos defectos.
En cualquier caso, antes de explicar en qué consiste el mantenimiento predictivo y su importancia para el sector del frío industrial, veremos cuáles son las principales diferencias entre los tipos de mantenimiento de una fabrica y explicaremos por qué el mantenimiento preventivo en fábrica sigue siendo fundamental para el tejido empresarial.
Diferencias entre mantenimiento predictivo, preventivo y correctivo
Mantenimiento Correctivo
- El fallo ya se ha producido.
- No impide:
- Fallos de la máquina
- Paradas de producción
- Potenciales peligros para el ser humano
- No utiliza big data.
- No necesita herramientas tecnológicas avanzadas.
- El principal actor es el/la supervisor/a.
Mantenimiento Preventivo
- El fallo aún no se ha producido. El mantenimiento se hace por protocolo.
- No impide:
- Fallos relacionados con elementos externos a la máquina.
- Paradas de producción imprevistas.
- Potenciales peligros para el ser humano derivados de esos fallos.
- No utiliza big data (de forma intensiva)
- No necesita las herramientas tecnológicas más avanzadas, aunque sí precisa sensores.
- Los principales actores son el/la supervisor/a y los sistemas de monitorización.
- Aumenta:
- La vida útil del equipo.
- Los estándares de calidad del proceso productive en el que interviene la máquina objeto del mantenimiento.
- El rendimiento y la eficiencia de ese proceso.
Mantenimiento Predictivo
- El fallo aún no se ha producido. El mantenimiento se hace porque se sabe que va a haber un fallo, las causas/variables relacionadas y los tiempos con los que se ha de actuar.
- Impide:
- Fallos (aunque estén relacionados con elementos externos a la máquina).
- Ineficiencias
- Faltas de coordinación entre el stock y el proceso productivo
- Utiliza big data de forma intensiva
- Necesita las herramientas tecnológicas de análisis predictivo más avanzadas, así como sensores, autómatas, etc…
- Los principales actores son el/la supervisor/a, toda la inmótica disponible y software de inteligencia artificial y mantenimiento predictivo.
- Aumenta:
- La vida útil del equipo. También la optimiza
- Los estándares de calidad de los procesos productivos.
- El rendimiento y la eficiencia de los procesos productivos.
¿Por qué es importante el mantenimiento preventivo en fábrica?
Una vez analizadas las similitudes y las diferencias entre las clases de mantenimiento industrial, es posible afirmar que estas no son excluyentes. Dicho esto, tampoco se puede negar que la cantidad de recursos (materiales, económicos y humanos) dedicados a cada una de ellas revela el compromiso de la fábrica con su proceso de modernización, lo que atañe también a su adaptación a los requisitos normativos, comerciales y medioambientales actuales.
El mantenimiento preventivo, en este sentido, es el paso intermedio entre una perspectiva correctiva y la predictiva. Concretamente, este consiste en la revisión rutinaria y regular (‘programada’) de las instalaciones para evitar cualquier imprevisto o fallo que implique un parón prolongado de la actividad.
Evidentemente, esta clase de mantenimiento también obliga a detener el funcionamiento de la máquina, pero, a diferencia de lo que ocurre en el caso de una acción correctiva, esta pausa está totalmente planificada, por lo que se minimizan sus efectos adversos sobre la producción. Aparte de la inspección, el mantenimiento preventivo fabrica incluye acciones tales como los cambios de aceite, ajustes/sustitución de componentes, etc.
Así mismo, el hecho de actuar antes de que se produzca el fallo permite saber el estado del aparato, lo que facilita planear su sustitución en función de su vida útil estimada. Por este motivo, es crucial mantener un registro actualizado de las inspecciones realizadas para lograr un mantenimiento óptimo. Poseer toda esta información, además, contribuirá a reducir los riesgos y a ahorrarse los gastos imprevistos a los que sí se deberá hacer frente si se opta por un mantenimiento correctivo. Aun así, el mantenimiento preventivo no aprovecha el máximo potencial que ofrece la gestión integral del big data generado por las instalaciones, por lo que aquellas directivas decididas a transformar su negocio en fabricas inteligentes optarán por dedicar un mayor porcentaje de su presupuesto de mantenimiento al predictivo.
Mantenimiento frio industrial predictivo
Cuando hablamos de análisis predictivo en la industria mencionamos que una de las principales ventajas de aplicarlo era identificar relaciones de dependencia entre variables para poder predecir su evolución de cara al futuro y que, para ello, era necesario recurrir a datos en tiempo real e históricos, así como a modelos algorítmicos y estadísticos que implementen técnicas de machine learning. Pues bien, la implementación de esta base metodológica en el ámbito del mantenimiento industrial es lo que se conoce como mantenimiento industrial predictivo. Este tipo es uno de los menos utilizados en la actualidad, pero es el más importante en las fabricas inteligentes, dado que aporta una serie de beneficios únicos para este ámbito y, especialmente, para el del frio industrial.
Las empresas de frío industrial ofrecen soluciones de refrigeración a un amplio abanico de sectores como el agroalimentario, el logístico o la industria farmacéutica. Las necesidades de cada una de estas actividades empresariales son muy diferentes y, en consonancia, también lo son sus procesos de mantenimiento y los efectos adversos derivados de su ineficacia. Así, un fallo en el ámbito logístico puede provocar retrasos, pérdidas de producto e insatisfacción entre los clientes (entre otros problemas), mientras que una supervisión poco eficaz de la instalación de frío de un laboratorio puede echar a perder una vacuna, un medicamento o, directamente, los avances en una investigación. Por consiguiente, el objetivo del mantenimiento frio industrial predictivo es ofrecer soluciones adaptativas a los problemas más inmediatos, pero, sobre todo, adelantarse a los requisitos de mantenimiento de las instalaciones en el medio y largo plazo.
Para conseguirlo, el mantenimiento frio industrial predictivo precisa obtener grandes cantidades de datos de la fábrica (instalaciones, maquinaria, stock, flujos de trabajo, etc.) y procesarlos para crear conexiones entre los diferentes elementos que intervienen en el proceso productivo. De este modo, se puede extraer la información clave para anticiparse a los fallos, pero también para perfeccionar las acciones de mantenimiento. Esto es así puesto que la monitorización industrial y el IoT amplían su rango de acción mediante el cotejo de estos datos con otras variables externas e internas (con respecto a la máquina) para optimizar el funcionamiento de toda la planta, para decidir cuál es el momento idóneo para reemplazar los componentes críticos o para programar una parada técnica, entre otras ventajas.
No obstante, el concepto mantenimiento frio industrial predictivo solo describe el modo en el que se realiza dicha supervisión, por lo que en el siguiente apartado de este artículo introduciremos brevemente algunas de las técnicas de mantenimiento predictivo más innovadoras.
Soluciones innovadoras de mantenimiento
En otros de nuestros artículos ya exploramos con detenimiento las técnicas de mantenimiento predictivo más consolidadas en el panorama del frio industrial, pero, a continuación, os ofrecemos una lista con aquellas que se pueden aplicar de forma general a cualquier instalación de frío.
- Análisis de vibración. Tiene en cuenta aquellas características de las máquinas que puedan afectar a las vibraciones (como la velocidad de rotación, el tipo de apoyo o el tipo de engranajes) para detectar anomalías y diagnosticarlas.
- Comprobación de temperatura. Al igual que los productos, los componentes de una instalación necesitan mantenerse en unas franjas de temperatura óptimas y, de no hacerlo, puede que se produzcan daños irreparables.
- Radiografías. En muchas ocasiones, los errores se localizan en el interior de las máquinas (soldaduras, tornillos, piezas pequeñas, etc.), por lo que se pueden utilizar radiografías para detectarlos más fácilmente.
- Reconocimiento visual. Es una técnica sumamente sencilla, pero no por ello menos necesaria, que consiste en la inspección visual en búsqueda de desgastes, grietas, etc., por parte de la persona encargada de la supervisión.
- Velocidad de choque. Se utilizan impulsos para comprobar la velocidad de choque entre las pistas de las rodaduras y los elementos rodantes.
- Infrarrojos. Se recurre a cámaras termográficas para identificar puntos calientes que se puedan estar produciendo por fallos en los circuitos o en algún componente electrónico o mecánico.
- Controles de presión. Permite detectar fugas u obstrucciones, las cuales pueden derivar en problemas mucho mayores, como una inundación.
- Ultrasonidos. La detección de sonidos tiene múltiples aplicaciones como la localización de fugas o de problemas en el circuito eléctrico, así como la identificación de fallos mecánicos o de estanqueidad.