Sin embargo, muchas organizaciones no procuran documentar sus ahorros con esta herramienta de monitoreo de condición establecida hace mucho tiempo. En la mayoría de los casos, parece intuitivamente obvio que los ahorros son acumulados, incluso si no están completamente cuantificados. Así, incluso si los resultados no son documentados completamente, es casi completamente "correcto" de embarcarse en un programa de análisis de aceite con la esperanza razonable de que algo "bueno" sucederá inmediatamente, y continuará sucediendo en el futuro.

Maximizando el desempeño de un Programa de Análisis de Aceite

También es más probable que los usuarios del análisis del aceite dejan dinero sobre la mesa al no ponerse a su disposición toda la información y los ahorros potenciales que se pudieran tener. Algunas de las razones para esto incluyen:

Diligencia mínima en la Parte del Cliente – no hay manera de demostrar esto, pero la opinión de este autor es que esta es el razón número uno del por qué el valor total del programa a menudo no se realiza. Muchas muestras son sometidas sin información suficiente en la etiqueta del contenedor, o en su nota adjunta de información. Tal perdida de información incluye tiempo/distancia del lubricante o componente, la reacción en cuanto a observaciones locales como ruido, vibración, calor o humo, la falla para notar adición excepcionalmente alta de maquillaje en el aceite. O reparaciones pertinentes no reportadas, ya sea advertida a través del servicio de análisis de aceite o no. Lo peor de todo, (a pesar de que la industria distribuya consistentemente información de los procedimientos apropiados para el muestreo) una muestra groseramente no-representativa puede haber sido sometida.

No obstante… si usted es responsable del cuidado y muestreo del equipo y usted no está dispuesto a asegurarse de que las muestras sean de calidad y estén acompañadas de la información y sean proporcionadas a las Instalaciones que analizan y/o al evaluador, el resto de los puntos en esto no tendrán ningún valor para usted.

Falta de comprensión en Términos de Expectativas – la mayoría de los laboratorios que proporciona servicios de análisis de aceite hace un trabajo competente al probar, evaluar, reportar y, a veces, proporcionar periódicamente resúmenes de datos de prueba y comparaciones bajo el titulo general de "informes de gestión". Si ese laboratorio es interno, tanto mejor porque las unidades críticas generalmente pueden ser un blanco de mayor atención. ¿Pero cómo sabe el supervisor de mantenimiento (o su gerente financiero) que un ahorro cercano a máximo ha sido alcanzado en función de evitar tiempo de inactividad, extensión segura de la vida de lubricante, administración de las partes de inventario o, simplemente, una evaluación más alta de la calidad de los datos de pruebas para una mejor toma de decisiones? Bien, él/ella probable no lo sabe. A menos que uno tenga una hoja de cálculo razonablemente compleja con información y acontecimientos significativos, incluyendo el impacto financiero estimado, tales omisiones nunca son identificadas, y, por lo tanto, nunca advertidas.

La falta de Motivación para Explorar el Punto Anterior - otra vez, la noción de que los ahorros vía el análisis de aceite es intuitivo a menudo y lleva a la iniciación del programa mientras se despunta cualquier iniciativa para investigar completamente tal potencial.

La falta del Personal para Llevar al máximo el Potencial del Programa – Control de costos significa menos personal y más automatización. A veces esto es para mejorar, a veces no. No es razonable esperar que un gerente de mantenimiento, que es multi-funciones en varios niveles estos días, para poder examinar completamente todos los datos de prueba del programa. Aún más no hay razón de anticipar que tal pericia existe en el sitio en primer lugar. Esto proviene del punto anterior que instalando un programa de análisis de aceite a menudo es logrado con la premisa audaz de que se "manejará solo" o 'el laboratorio' cuidará de las cosas. En muchos casos, el tiempo y los recursos no son asignados al programa en la cantidad necesaria. ¿La consecuencia? El dinero dejado sobre la mesa, varias veces mucho más que suficiente para pagar por los recursos del programa que no fueron asignados.

Hay más puntos de enlistar, pero son principalmente subpuntos de lo mencionado arriba. El atenderlos permitirá un mantenimiento progresivo-pensado y a los gerentes financieros escoger toda la fruta de las ramas más bajas, así como la mayor parte de la fruta más alta, teniendo como resultado programas llevados al máximo. Aquí están algunas ideas básicas:

  • Establezca el hecho que el programa no sólo será implementado, sino que también será implementado como una herramienta total en el esquema de la Administración del Mantenimiento, incluyendo lo financiero.
  • Demande muestreo bueno y oportuno, pruebas, evaluación (interpretación de datos) y el seguimiento (retroalimentación). Si cualquiera de esto no se cumple, el valor es vulnerable
  • Institucionalice el seguimiento de los datos del análisis para calcular los ahorros; esto siempre es el parámetro principal para la eficacia del programa
  • Proporcione al departamento de operaciones una distribución adecuada de la información y de las necesidades del personal para asegurar que las expectativas de su lado puedan ser totalmente cubiertas. Es un camino de dos sentidos.
  • No asuma que el laboratorio "manejará" las cosas, o que los asuntos se asentarán por sí mismos. Cumpla con las responsabilidades, los parámetros, expectativas y las asignaciones del personal. ¡PÓNGALO POR ESCRITO!
  • Mantenga a todos los participantes responsables para el desempeño de programa. Los programas necesitan ser revisado y ajustados periódicamente, o renovados, basado en las conclusiones de la Gerencia.
  • Considere involucrar a un consultor o compañía calificada para guiar este proceso, o inclúyase para ayudar a manejar el proceso, quizás aún el programa mismo.

El alcance del Programa de Análisis del Aceite

Esto puede ser sincero, pero muchas veces faltan aspectos importantes en el Programa al principio. No puede doler tener un partidario experimentado revisando este importante conjunto de parámetro.

Evaluación de los Datos

La mayoría de los que reciben los informes de análisis de aceite no saben el nombre de la persona que evaluó los datos para el componente bajo revisión. A veces el nombre de esta persona es impreso en el informe para la consideración de reclamación cuando se tengan dudas.

Todavía, esto es equivalente a recibir un diagnóstico médico sin jamás haber hablando con el médico que lo diagnostico. No se le ha dado la suficiente atención a este aspecto crítico del análisis del aceite. Los laboratorios proporcionan los datos y a veces un comentario, a veces no. La mayoría de los laboratorios tienen límites preestablecidos para los resultados de la prueba; algunos realizan tendencias también.

Hay más al análisis de datos que límites y tendencias… y, existe la pregunta de cómo esos límites y tendencias son determinados. Existen los estándares ASTM y de facto (industriales) para las pruebas; pero no hay estándares para la evaluación de datos. Tristemente la etiqueta "Análisis de Aceite" ha reducido un mayor énfasis últimamente.

Guardando la Documentación

Tenemos la capacidad de examinar matemáticamente los datos en una manera muy sofisticada. Esta capacidad puede tener como resultado una evaluación exacta de los ahorros del programa, todos los parámetros pertinentes son considerados, son valorados apropiadamente y son colocados en el esquema de cálculo de ahorros.

Interpretación de los Datos y Comentarios (Avisos de Mantenimiento)

Un informe del análisis del aceite consiste en datos y, quizás, un comentario. Es interesante notar que, para prácticamente todos los programas comerciales de análisis de aceite, los honorarios son basados por las pruebas realizadas. El comentario es añadido como parte del paquete. La mayoría de los laboratorios entretendrán llamadas que piden clarificación del informe y que no cobren por el tiempo de opinión consumido o por algún comentario posterior que pudiera ser ofrecido. Los comentarios son, es decir, "GRATIS". A veces, desafortunadamente, eso es lo que valen. Otras veces, comentarios pensativos e intuitivos son incluidos (ver Figura 1).

mina 1

Hay dos aspectos primarios de la evaluación de datos: Clasificación de los datos y los Avisos de Mantenimiento.

La Clasificación de los Datos es el proceso de clasificar un resultado de prueba como Normal, Notable, Anormal, Alto y Severo (usted puede sustituir otros términos o calificaciones numéricas, si lo prefiere). Para cada dato de prueba los datos recorren cada una de estas calificaciones que es expresada típicamente usando el análisis estadístico estándar. Los aspectos de la Clasificación de los Datos deben considerar:

  • En un mínimo el componente debe ser conocido (caja de engranaje, hidráulico, turbina de gas). Aún, "hidráulico" no puede ser suficiente a causa de los diferentes subtipos de bomba: engranaje, axialradial, veletas, etc. Sin este conocimiento mínimo ninguna evaluación sensata puede ser rendida.
  • Los Componentes deben ser identificados por fabricante y modelo donde sea posible.
  • La Aplicación (Planta, fuera de la Carretera, en la Carretera, Marina, Petróleo y Gas, etc.) debe ser considerada separadamente. El mismo componente se desempeñará de forma distinta, por lo tanto rindiendo resultados apreciablemente diferentes de las pruebas, de aplicación en aplicación.
  • La población de resultados estadísticamente analizada tiene que ser suficiente para rendir la validación estadística.
  • Tendencione, especialmente bajo los límites actuales, es común en muchas situaciones; sin embargo, el cambio de porcentajes sin ninguna consideración para la clasificación estadística del resultado de la prueba, pueden ser un problema.
  • La Normalización (margen para el lubricante y el tiempo/distancia del componente) de datos debe ser realizada idealmente; sin embargo, esto depende de información coherente y válida de tiempo y distancia en cada muestra en la sucesión de la Normalización, que sin esta, el proceso se rompe.

Avisos de Mantenimiento son el propósito principal del envío de muestras.

Las anomalías en los datos son indicadores de problemas potenciales dentro de un pieza de maquinaria o de sus componentes. El propósito final del muestreo, sin embargo, no son los datos, sino una evaluación exacta de la condición del componente. Un objetivo secundario puede ser la valoración del lubricante para su uso continuo, pero esto aun apunta a la necesidad para una evaluación de los resultados de la prueba en términos de condición de la maquinaria, simplemente porque el estado de la maquinaria significa aumento de los ahorros de costos. Es aquí donde muchos proveedores de análisis de aceite se quedan cortos.

Cuándo las conclusiones son sinceras, o donde sólo una conclusión es plausible, la mayoría de los Complejos Industriales ven bien el proceso de evaluación. Pero hay muchos escenarios complejos de datos en los que algunos laboratorios ya sea que fallan de entregar el análisis o lo hacen en una manera marginado. Por ejemplo, tal vez clasificando la severidad del contaminante, entonces informando al receptor del informe que "X es alto" o "Y es muy bajo", proporcionando ninguna sugerencia en cuanto a la fuente posible, o la razón (razones) para tales conclusiones, dejando solo lo que una acción razonable quizás fuera tomada para investigar aún más o para mitigar la situación. (Vea ejemplo 1 en la Figura 1)

La mayoría de los usuarios de análisis de aceite ni son educados ni especialmente hábiles en la evaluación de datos en función de traducirlos para una acción práctica en el taller. Esto está perfectamente bien siempre que el usuario sepa en donde ir para obtener un análisis más detallado. Los escenarios de datos complejos representan el punto más importante de llevar al máximo el valor de los programas de análisis de aceite porque tales escenarios a menudo representan situaciones donde una máxima exposición y riesgo ocurren. También son los escenarios que están mas altamente expuestos en el proceso de evaluación, en términos de una evaluación óptima.

No es razonable esperar que una persona, o incluso un grupo de personal altamente capacitado y experimentado, pudiera valorar cada escenario posible que quizás pudiera desarrollarse para cada muestra analizada; mas esto es lo que últimamente es preguntado por la sumisión sencilla de una muestra de aceite a un laboratorio. El software inteligente, tal como quizás pudiera esperarse actualmente, es una parte grande de la solución a este acertijo, pero debe ser tanto que pueda "aprender" y poder crecer, manejando patrones de datos cada vez más complejos tal y como esos patrones van surgiendo. Mientras algunos Complejos poseen software con "experiencia", estos programas son alimentados generalmente por el conocimiento de un solo individuo, o de un pequeño grupo a lo más. Esto trabaja bien cuándo la situación se repite, pero significa un problema cuándo surgen nuevas pautas. Con tantas como ochenta variables en un paquete de serie de pruebas, uno es asegurado que nuevas pautas surgirán continuamente, y necesitarán ser valoradas y descifradas. Nuevas capacidades desarrolladas originalmente para la comunidad nacional de inteligencia han sido aplicadas al problema del análisis del aceite. Los agentes inteligentes del análisis utilizado están basados en memorias asociativas que utilizan un motor analítico propietario. Primero imaginado al final de los año 40 (imparmente casual con el nacimiento del "Análisis del Aceite"), las memorias asociativas proporcionan conocimiento de las maquinas y funciones de reconocimiento de formas que son análogas a las capacidades humanas, pero más consistentes. Las memorias asociativas "aprenden" almacenando los datos – y las relaciones entre elementos de datos – en un formato comprimido que facilita el reconocimiento de las formas. A diferencia de tecnologías más viejas como las redes neurales, las memorias asociativas son diseñadas para manejar grandes conjuntos de datos. Esto, a cambio, permite el poder de reconocimiento de formas para ser fuerte al efecto total.

La complejidad y el potencial del análisis de aceite demandan más que tan solo un "enfoque computarizado". La combinación de un sistema sofisticado para la clasificación de los datos, acoplada con un sistema experto y con aplicaciones asociativas de memoria, proporciona un nuevo escalón de la penetración y la seriedad en la evaluación de datos de prueba de análisis de aceite. Los resultados de la vibración y otros datos del Monitoreo de la Condición también puede ser integrada, donde sea apropiado.

Con el Análisis de Aceite proporcionado, los usuario hacen su parte para suministrar muestras buenas e información necesaria, e inyectar la buena disposición y los recursos para apoyar apropiadamente el programa de análisis de aceite, los datos recolectados pueden ser minados completamente para rendir informes de gestión después de las pruebas que sean confiables y que incluyan los ahorros, el aislamiento de los componentes con un desempeño pobre, evaluaciones de lubricantes y filtros, inventario de repuestos; y así sucesivamente. Cuándo los programas de análisis de aceite son implementados apropiadamente, verdaderamente son, una mina de oro negro de ahorros.

Jack Poley es fundador y Socio Administrador de CMI (Condition Monitoring International), una consultoría de monitoreo de condición y compañía de productos, y es un veterano con 47 años de experiencia en la industria del Análisis del Aceite, habiendo manejado varias entidades comerciales, y fundo también Lubricon, una empresa comercial de análisis de Aceite adquirida por Cummins Engine Co en1988. El puede ser contactado en jpoley@cmiglobal.biz.

Próximos Eventos

Ver más Eventos
banner
Nuestra nueva publicación, Estudio de Mejores Prácticas de CMMS.
Con este estudio ustedes tendrán una amplia comprensión del uso de los sistemas computarizados de gestión del mantenimiento (CMMS), qué oportunidades de crecimiento a future tienen y qué mejoras pueden hacerse.
Regístrate y Descarga
Three Things You Need to Know About Capital Project Prioritization

“Why do you think these two projects rank so much higher in this method than the first method?” the facilitator asked the director of reliability.

What Is Industrial Maintenance as a Service?

Industrial maintenance as a service (#imaas) transfers the digital and/or manual management of maintenance and industrial operations from machine users to machine manufacturers (OEMs), while improving it considerably.

Three Things You Need to Know About Criticality Analysis

When it comes to criticality analysis, there are three key factors must be emphasized.

Turning the Oil Tanker

This article highlights the hidden trap of performance management systems.

Optimizing Value From Physical Assets

There are ever-increasing opportunities to create new and sustainable value in asset-intensive organizations through enhanced use of technology.

Conducting Asset Criticality Assessment for Better Maintenance Strategy and Techniques

Conducting an asset criticality assessment (ACA) is the first step in maintaining the assets properly. This article addresses the best maintenance strategy for assets by using ACA techniques.

Harmonizing PMs

Maintenance reliability is, of course, an essential part of any successful business that wants to remain successful. It includes the three PMs: predictive, preventive and proactive maintenance.

How an Edge IoT Platform Increases Efficiency, Availability and Productivity

Within four years, more than 30 per cent of businesses and organizations will include edge computing in their cloud deployments to address bandwidth bottlenecks, reduce latency, and process data for decision support in real-time.

MaximoWorld 2022

The world's largest conference for IBM Maximo users, IBM Executives, IBM Maximo Partners and Services with Uptime Elements Reliability Framework and Asset Management System is being held Aug 8-11, 2022

6 Signs Your Maintenance Team Needs to Improve Its Safety Culture

When it comes to people and safety in industrial plants, maintenance teams are the ones who are most often in the line of fire and at risk for injury or death.