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En Omron, ayudamos a las empresas a enfrentar estos desafíos migrando desde el mantenimiento preventivo hasta estrategias de mantenimiento predictivo más eficaces. A diferencia del mantenimiento preventivo, que se realiza según un calendario, el mantenimiento predictivo monitorea el estado de los activos en tiempo real e indica que se realicen intervenciones antes de que las fallas interrumpan la producción.
Gracias a los avances en las tecnologías de los sensores, de los análisis y de las comunicaciones, el mantenimiento predictivo se vuelve cada vez más práctico y asequible para pequeñas, medianas y grandes empresas de manufactura. Veamos cuatro casos que demuestran el valor de este tipo de estrategia.
El desgaste de los componentes es una de las principales causas de fallas de los motores trifásicos. Una empresa de bebidas inspeccionaba manualmente los motores de su línea de embotellado cada 3 y 6 meses, y realizaba una revisión general una vez al año. Si bien los trabajadores reemplazaban las piezas con frecuencia, este enfoque era costoso e insuficiente para eliminar el tiempo de inactividad no planificado.
Mediante la instalación de un sensor de corriente en el motor, una IA de monitoreo puede realizar un análisis de distorsión en tiempo real, detectar anomalías y analizar el modo de falla. Con esta información, la empresa ha podido eliminar las inspecciones, que tomaban mucho tiempo, y, en su lugar, utilizar alertas que indican los servicios que se requieren.
Las bombas de recirculación industriales funcionan casi continuamente. Un fabricarte de semiconductores solía revisar un motor de su planta de tratamiento de agua mediante inspecciones manuales, pero hacer esto con precisión era difícil sin tener que apagar la bomba. El mantenimiento programado era un problema, debido a la necesidad de producción constante.
Mediante la instalación de un sensor de vibración en la bomba de recirculación, una IA de monitoreo puede medir las vibraciones de alta frecuencia, detectar anomalías y analizar el modo de falla. A través de alertas, los ingenieros de mantenimiento pueden monitorear el estado de la bomba en forma remota, evaluar el posible efecto de las anomalías y resolver problemas sin encontrarse in situ.
Las válvulas hidráulicas son fundamentales para el funcionamiento normal de muchas máquinas industriales. Un importante fabricante de automóviles solía monitorear el estado de las válvulas de sus prensas hidráulicas del panel de carrocerías mediante inspecciones térmicas manuales. Dado que los ingenieros de mantenimiento no podían monitorear continuamente la temperatura de las válvulas, se producían tiempos de inactividad que duraban días o semanas.
Mediante la instalación de sensores de imágenes térmicas en las prensas, una IA de monitoreo puede medir continuamente la temperatura de las válvulas, detectar anomalías y analizar el modo de falla. Los aumentos de la temperatura de la superficie generan alertas automáticas que permiten que el personal de mantenimiento tome medidas inmediatas, si es necesario.
Los ingenieros de mantenimiento de un fabricante de automóviles solían revisar si las fuentes de alimentación presentaban estados fuera de las especificaciones mediante voltímetros digitales. Estas inspecciones tomaban mucho tiempo y eran imprecisas, dado que, algunas veces, los componentes se degradaban entre una inspección y otra. Con el fin de limitar el tiempo de inactividad, el fabricante a menudo tenía que reemplazar las fuentes de alimentación, sin importar el estado en que estuvieran.
Mediante la instalación de fuentes de alimentación inteligentes en los paneles de control, la planta de la fábrica adquirió funcionalidad de IA. Cada fuente de alimentación calcula su propio servicio restante y envía un aviso de estado en tiempo real a una pantalla integrada. La conexión en red integrada también permite monitorear varias fuentes de alimentación de forma remota desde una ubicación central.
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