Monitoreo de condiciones: mantenimiento basado en condiciones y mantenimiento predictivo

La monitorización de las condiciones es el requisito previo de las medidas modernas de mantenimiento en los procesos industriales inteligentes

Especialmente en la era de la Industria 4.0, es más importante que nunca confiar en sistemas inteligentes que permitan actuar de forma proactiva y contribuyan a aumentar la eficiencia de la producción.

Para que los términos "monitoreo de condiciones", "mantenimiento basado en condiciones" y "mantenimiento predictivo" no sean sólo palabras de moda abstractas para usted, esta guía de Automation24 le explica cómo funcionan estos conceptos en términos concretos, cómo puede beneficiarse de ellos y por qué no debe esperar más para optimizar sus procesos industriales y llevarlos al siguiente nivel.

¿Qué es el monitoreo de condiciones?

El monitoreo de condiciones, también conocida como "Condition Monitoring", abarca la supervisión del estado de máquinas y sistemas y es una base esencial de la Industria 4.0.

Aquí se utiliza la llamada "sombra digital", que permite visualizar virtualmente el estado actual de un sistema. Y es que la sombra digital son datos de proceso que generan las máquinas mientras están en funcionamiento. Pueden ser parámetros físicos como temperatura, vibración, oscilación, presión, humedad y señales eléctricas o incluso la calidad del aceite. Esto significa que el estado real de estas máquinas puede comprobarse y analizarse en cualquier momento. Normalmente, el análisis se realiza en tiempo real o a intervalos determinados.

De este modo, es posible detectar a tiempo situaciones potencialmente críticas y tomar las medidas adecuadas para evitar sistemáticamente averías y tiempos de inactividad. El monitoreo de condiciones es, por tanto, un elemento central de las modernas estrategias de mantenimiento.

¿De qué componentes consta la monitorización de la condición?

Lo más probable es que todos los componentes esenciales para la monitorización de condiciones sólidas ya estén en sus sistemas actuales. Por ejemplo, esto puede tener este aspecto:

1. Registro de datos: los sensores registran datos relevantes de la máquina y del proceso. Por ejemplo, pueden ser los siguientes

• Sensor de vibración: avisa de las vibraciones de la máquina que se desvían de la norma.
• Sensor inductivo: detecta cambios en las distancias entre componentes utilizando el rango de detección para la detección temprana del desgaste de los rodamientos.
• Sensor ultrasónico: Indica fallos en el proceso si no hay reflexión del sonido.

2. transmisión de datos: IO-Link y protocolos similares garantizan una comunicación continua.

3. controlador lógico programable (PLC): proporciona los datos de los sensores a la red.

¿Qué ventajas ofrece la monitorización de condiciones?

Una monitorización de estado eficaz le ofrece numerosas ventajas para su empresa, entre ellas

• Detección precoz de los problemas de la máquina: Los daños o el desgaste se reconocen antes de que provoquen costosas averías.
• Eliminación preventiva de la causa: una pieza defectuosa puede repararse o sustituirse antes de que se produzca el daño.
• Reducción del desgaste: la intervención proactiva también evita el desgaste de otras piezas de la máquina.
• Mayor eficacia: los intervalos de mantenimiento optimizados evitan trabajos de mantenimiento innecesarios y aumentan la disponibilidad de la máquina.
• Reducción de costes: las medidas específicas minimizan las reparaciones costosas y las paradas de producción, reducen los costes de funcionamiento y mantenimiento.
• Mayor seguridad: la supervisión de componentes sensibles del sistema reduce el riesgo de accidentes.

Resumen práctico de los parámetros más comunes para la supervisión del estado

¿Qué es el mantenimiento predictivo (MP)?

Mientras que la monitorización basada en la condición (MBC) ya proporciona una base eficaz para supervisar el estado de las máquinas, el mantenimiento predictivo (MP) va un paso más allá y utiliza los datos recopilados por la MBC en combinación con métodos de análisis más avanzados para predecir con precisión el momento óptimo de mantenimiento.

"Mantenimiento Predictivo" (MP) son las siglas de "mantenimiento predictivo" y su objetivo es predecir cuándo será necesario realizar tareas de mantenimiento, antes de que se produzca una avería grave y se paralice el proceso industrial.

Con el mantenimiento periódico, el mantenimiento se lleva a cabo en momentos fijos independientemente del estado del sistema, lo que suele provocar tiempos de inactividad innecesarios. Mientras que con el mantenimiento reactivo solo se actúa cuando se han detectado desviaciones de parámetros críticos o ya se han producido deficiencias apreciables, el mantenimiento predictivo comienza antes y, por tanto, previene proactivamente anomalías o incluso fallos.

En comparación con las estrategias de mantenimiento tradicionales, el mantenimiento predictivo se centra en las medidas de mantenimiento preventivo más que en las periódicas o reactivas.

¿Qué ventajas ofrece el mantenimiento predictivo?

Como el mantenimiento predictivo es una variante avanzada de las estrategias modernas de mantenimiento, se dedica un capítulo aparte a las numerosas ventajas a corto y largo plazo.

• Gestión optimizada del mantenimiento: el tiempo, un recurso valioso, se utiliza ahora exclusivamente para los intervalos de mantenimiento necesarios y planificables; se eliminan los fallos inesperados. Si un sensor está defectuoso, puede incluso sustituirse durante el funcionamiento gracias a modernas tecnologías de comunicación como IO-Link, siempre que ocupe su lugar un sensor idéntico.
• Maximización de la eficacia de la producción y el rendimiento de las máquinas: la detección anticipada de la disminución del rendimiento de las máquinas y el mantenimiento proactivo optimizan el rendimiento y la vida útil de las máquinas, las que a su vez reducen al mínimo los tiempos de inactividad. La disponibilidad de la planta aumenta y el resultado del proceso se mantiene constantemente a un alto nivel de calidad.
• Mayor eficiencia: ya no se incurre en costes de mantenimiento en caso de averías repentinas, sino sólo para un mantenimiento planificado y rentable. Las paradas innecesarias y costosas de los procesos son cosa del pasado.
• Mayor seguridad: la reparación temprana de componentes del sistema defectuosos evita averías potencialmente peligrosas en las máquinas, previniendo así situaciones críticas para la seguridad y protegiendo tanto a las máquinas como a las aplicaciones.

Los datos de los parámetros se transmiten a dispositivos informáticos de borde locales o a sistemas centralizados basados en la nube, donde se recopilan y procesan mediante herramientas de análisis innovadoras como moneo. Esto permite predecir fallos en una fase temprana y planificar las medidas de mantenimiento adecuadas.

Mediante el uso de big data, aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA), las herramientas de análisis "aprenden" continuamente de los datos recopilados y ofrecen previsiones cada vez más precisas. Con la ayuda de la modelización avanzada de datos, se derivan patrones y correlaciones de estos grandes volúmenes de datos a lo largo del tiempo, lo que permite identificar fallos y requisitos de mantenimiento en una fase temprana. Como resultado, las probabilidades de fallo calculadas inicialmente por el algoritmo se adaptan a las condiciones cambiantes y se recalculan en consecuencia. De este modo , las predicciones se basan siempre en las condiciones reales imperantes.

Los usuarios también pueden contribuir activamente a "enseñar" la herramienta de análisis enriqueciendo los modelos de análisis y previsión con datos anotados y comentarios específicos. Los datos anotados contienen información adicional importante, como tiempos de inactividad o estados de funcionamiento, que ayudan a aumentar aún más la precisión del modelo.

Para que las medidas de mantenimiento sean realmente "predictivas", es imprescindible que los datos se transmitan en tiempo real. Aquí es donde entran en juego tecnologías avanzadas como IO-Link, que permiten una comunicación sin fisuras entre sensores, actuadores y controladores. De este modo se garantiza que todos los datos relevantes se procesen de forma rápida y fiable para que el mantenimiento pueda llevarse a cabo incluso antes de que se produzcan fallos.

Además de la predicción de fallos, que se basa en los parámetros procesados por las herramientas de análisis, también pueden utilizarse "gemelos digitales", imágenes o modelos virtuales de máquinas y sistemas que simulan su estado y funcionalidad en tiempo real.

El uso de un sistema informatizado de gestión del mantenimiento (GMAO) es adecuado para gestionar y planificar las medidas de mantenimiento derivadas de las previsiones y simulaciones. Con este sistema, las acciones de mantenimiento pueden planificarse, priorizarse y documentarse eficazmente, optimizando la manipulación y la transparencia de todo el proceso de mantenimiento.

Diferencia entre monitorización de la condición, mantenimiento basado en condiciones y mantenimiento predictivo

A menudo se pregunta por las diferencias entre "monitoreo de condiciones", "mantenimiento basado en condiciones" y "mantenimiento predictivo".

"monitoreo de condiciones" es puramente la supervisión del estado de las máquinas. Las estrategias de mantenimiento "mantenimiento basado en condiciones" y "mantenimiento predictivo" utilizan estos datos. Las estrategias difieren en función de si el mantenimiento se planifica posteriormente basándose en estos datos (MBC) o si los datos se procesan mediante software, algoritmos o IA. El objetivo de ambos enfoques es reaccionar antes de que se produzca un problema.

Para ilustrarlo, a continuación encontrará una comparación de las dos estrategias de mantenimiento:

¿Cómo se utiliza el monitoreo de condiciones?

Para garantizar una supervisión sin problemas de sus máquinas e instalaciones, son necesarios una serie de requisitos técnicos que, en muchos casos, pueden aplicarse fácilmente. A menudo, los componentes ya instalados disponen de las funcionalidades requeridas y simplemente no se utilizan como es debido. Si este no es el caso, Automation24 le explica desde el principio los fundamentos técnicos del monitoreo de condiciones.

¿Cuáles son los fundamentos técnicos del monitoreo de condiciones?

1. Sensores: toda solución de monitorización de estado se basa en sensores de alta calidad que miden en tiempo real parámetros clave como la temperatura, las vibraciones, la presión o la humedad. Los sensores de vibración, por ejemplo, pueden detectar desviaciones mínimas de los valores objetivo que indican desequilibrios, problemas en los rodamientos o el inicio de la fatiga de los materiales. A ellos se suman los sensores de temperatura. Éstos detectan sobrecalentamientos repentinos y daños en motores o cajas de engranajes y, por tanto, pueden prevenirlos.
2. Análisis de datos: los datos registrados se transfieren directamente a una plataforma central de análisis de datos, donde se analizan mediante modernos algoritmos. Estos algoritmos identifican patrones y anomalías que serían apenas reconocibles para un observador humano. Así se crea una imagen completa del estado de la máquina, lo que permite un mantenimiento predictivo y minimiza los fallos inesperados.

IoT, digitalización y transmisión de datos en tiempo real

La digitalización ha llevado la monitorización de condiciones a un nivel completamente nuevo. Gracias a la integración del Internet de las Cosas (IoT ), los datos de diversas fuentes pueden fusionarse y analizarse en tiempo real. Un ejemplo: Los sensores de vibración habilitados para IoT se utilizan para transmitir los valores medidos directamente a una unidad de control central a través de una red local o la nube. Allí, los datos están disponibles inmediatamente para su posterior procesamiento.

La transmisión de datos en tiempo real es un aspecto clave de los modernos sistemas de monitorización de estado. Garantiza que los operarios de las máquinas estén informados en todo momento del estado actual de sus sistemas. Para ello se utilizan tecnologías como las redes 5G y LPWAN (Low Power Wide Area Networks), que permiten una comunicación fiable incluso con un gran número de sensores y a largas distancias.

Análisis de datos: cómo funciona la vigilancia inteligente

El análisis de datos es la pieza central de un sistema de monitorización de estado. Aquí es donde se reúne toda la información recogida por los sensores. Pero, ¿cómo funciona exactamente este proceso?

En primer lugar, se registran y preprocesan los datos. Los datos brutos se filtran y normalizan para garantizar que son adecuados para el análisis posterior. Los sensores de vibración, por ejemplo, pueden proporcionar miles de puntos de medición por segundo. El preprocesamiento elimina los datos irrelevantes, como el ruido ambiental, para que sólo se transmita la información verdaderamente relevante.

En el siguiente paso, los datos depurados se analizan mediante inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (AM). Los algoritmos identifican patrones que indican un posible error. Por ejemplo, un modelo asistido por IA podría reconocer que una vibración en continuo aumento indica un defecto en un rodamiento, ¡incluso semanas antes de que el defecto se produzca realmente! De este modo, el mantenimiento predictivo le ofrece una asistencia fiable y le protege de los fallos de las máquinas con mucho tiempo de antelación.