Sin embargo, el retorno de la inversión de estas inversiones iniciales de PdM a menudo fallan de alcanzar las expectativas de la Administración. Muchos de ustedes han visto el uso ineficaz del mantenimiento predictivo donde los fracasos ocurren aunque usted utilice algún tipo de monitoreo de PdM. Viví en este mundo como un supervisor de mantenimiento y me frustré que no podía definir el uso de PdM más efectivamente. Escribí este artículo para compartir mis experiencias con usted basado en mis éxitos y fracasos. Así que veamos las principales 4 razones del por qué PdM ha fallado en alcanzar las expectativas de la Administración en como yo lo he visto.

Para definir por qué el Mantenimiento Predictivo falla, primero debemos comprender las definiciones de "Mantenimiento Predictivo" y "las Tecnologías Predictivas de Mantenimiento" o las Tecnologías de PdM.

El Mantenimiento predictivo es el monitoreo del estado de un activo para anticipar las oportunidades de realizar proactivamente el mantenimiento para preservar un activo del fracaso o para protegerlo en alguna manera. Las Tecnologías de PdM son los instrumentos o las tecnologías utilizadas para recabar los datos del estado de los activos.

El propósito de Mantenimiento Predictivo es de llevar al máximo, en costo óptimo, la probabilidad que un activo dado entregará el desempeño necesario para apoyar los objetivos de negocio de la planta. Por "costo óptimo" nosotros suponemos que es factible, y económicamente sensato realizar una tarea que detecte un fracaso con suficiente antelación para hacer intervención práctica, entonces nosotros habremos evitado los costos mayores de tiempo de inactividad del equipo, de daño secundario, de accidentes de trabajo, de impacto ambiental, de calidad de producción y de otros.

Para utilizar la tecnología de PdM efectivamente uno debe comprender cómo falla el equipo. A través de los estudios, nosotros sabemos que no más del 20 % de las fallas son basadas en tiempo y no menos del 80% de las fallas son de naturaleza aleatoria y no se pueden correlacionar efectivamente al tiempo ni a las horas de operación. El PdM proporciona una de las principales herramientas para predecir la falla de un activo. El uso de PdM para fallas aleatorias debe centrarse en el estado del activo (a través de los indicadores de monitoreo tales como la temperatura, ondas sonoras ultrasónicas, vibración, etc.) para determinar dónde está el activo en la degradación o Curva de PF. El punto "P" es el primer punto en que podemos detectar la degradación. El punto "F", la definición verdadera de la falla, es el punto en que el activo falla en realizar en el nivel funcional necesario. En el pasado, definimos "Falla" como el punto en que el equipo dejo de funcionar. Usted puede ver los puntos P y F y las dos definiciones diferentes de falla en la Figura 1.

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La cantidad de tiempo que pasa entre el descubrimiento de un fracaso potencial (P) y su deterioro al fracaso funcional (F) es conocido como el intervalo P-F. Una organización de mantenimiento necesita conocer la Curva de PF en el equipo crítico para mantener la confiabilidad en el nivel necesario para satisfacer las necesidades de la planta. Sin este conocimiento ¿cómo uno puede comprender sinceramente cómo manejar la confiabilidad del activo?

PdM debe ser utilizado para definir donde se encuentra el estado del activo en el intervalo de PF. PdM puede definir el punto de fracaso en el intervalo de PF con suficiente antelación para que el activo pueda ser planeado y programar el mantenimiento para restaurarlo. Las fallas costosas de equipo, y lo que es más importante, los grandes costos de tiempo de inactividad imprevista pueden ser evitados. Como ahora puede ver, comprender las fallas es muy importante en la comprensión de cómo utilizar las tecnologías de PdM a su máximo potencial.

Veamos ahora las 4 principales razones que PdM ha fallado en entregar el valor esperado.

Razón 1: La recolección de datos de PdM no es vista como parte del proceso total de mantenimiento.

Muchas organizaciones, al menos inicialmente, ven PdM como una actividad separada del papel central de la función de mantenimiento, y por lo tanto no es cubierto en el proceso de mantenimiento. Algunas organizaciones comienzan en el sendero de PdM " probando" en una base de contratos. El papel del contratista es de enviar por correo electrónico o correo normal el resultado de los datos predictivos a la planta. En otras compañías, un recurso de PdM (a menudo visto como el Técnico de Confiabilidad) le es asignado el papel predictivo, o un Equipo de PdM es formado. Cuándo estos individuos o equipos no son vistos como una parte esencial del departamento de mantenimiento, su valor es improbable de que sea tomado en cuenta. También, bastante a menudo los datos predictivos serán entregados a la organización de mantenimiento, pero el técnico que reunió los datos no es consultado en los resultados, así que el potencial para decisiones impulsadas por los datos es limitada. Si PdM es desconectado del proceso de mantenimiento, el programa de PdM es probable que falle porque el valor no puede ser identificado.

Por ejemplo, ¿jamás ha visto un caso donde un empleado de mantenimiento llega a ser el nuevo técnico de PdM? El puede ser el afortunado escogido para operar el completamente nuevo equipo de Termografía con un costo de USD $50.000. En un ambiente inmaduro de confiabilidad, el nuevo papel viene generalmente con un título que incluye la palabra "Confiabilidad". Este nuevo Técnico de Confiabilidad sale y comienza a tomar imágenes de los activos que muestran perfiles interesantes de calor (cuando su único instrumento es un martillo, todo se parece a un clavo). Pero para la mayor parte de estos activos, un análisis de sonido de fallas razonable, si es realizado, no identificaría un sobre calentamiento excesivo como el mejor pronosticador de fracaso. O, potencialmente todavía peor, después de que el fracaso de un activo particular sea determinado a estar "recalentando", el Técnico de Confiabilidad es asignado para producir perfiles de Termografía de cada activo semejante en la planta, sin importar la probabilidad de fracaso, la frecuencia de fracaso, consecuencia del fracaso, etc. ¿Será que por esto que el personal de producción y el del mantenimiento ve valor limitado en los datos del Técnico de Confiabilidad?

Para obtener lo máximo de PdM, yo recomiendo que lo haga una parte esencial de la Identificación del Trabajo y de los elementos de Ejecución de Trabajo en su proceso de mantenimiento (ver Figura 2). Los pasos en la Identificación del Trabajo deben identificar claramente los modos de fracaso, y las mejores técnicas para predecir esos fracasos. Las tareas de PdM son identificadas como parte de un programa completo de mantenimiento de activos, así comprendemos por qué nosotros hacemos el trabajo y no hacemos el trabajo innecesario. La Ejecución del trabajo realiza el trabajo especificado en el programa de mantenimiento de activos en la manera más eficiente posible. Las tareas deben ser agrupadas en rutas y dispositivos portátiles deben ser utilizados donde la tecnología de PdM requiere intervención humana.

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Involucre al departamento de producción, al de mantenimiento y al personal de PdM en el análisis de fallas y la ejecución resultante del trabajo. De esta manera, aseguramos que la prescripción para la gestión de fracaso aplique nuestras capacidades de PdM donde son más valiosas. La participación de estos grupos también asegura que los datos predictivos serán bienvenidos y serán vistos como elementos valiosos en cuanto lleguen.

Razón 2: Los datos recolectados de PdM llegan demasiado tarde para prevenir fallas en el equipo.

En este escenario, el mantenimiento y la administración de operaciones pregunta "¿por qué no vimos que este fracaso de equipo venia?" El técnico de PdM a menudo puede señalar un gráfico o la hoja de cálculo de días atrás y decir "se los dije". La percepción de la Administración es que la información fue recibida demasiado tarde. Todavía, en la realidad, los datos estuvieron allí, pero no fueron visibles cuando eran más valiosos. Las actividades predictivas del mantenimiento generan cantidades masivas de datos relacionados al estado del equipo. Para que sean de verdadero valor al mantenimiento y a las operaciones, los datos deben ser visibles al mantenimiento, ser analizados efectivamente, comparados contra estados que son definidos como "normal" y el análisis debe ser comunicado en una manera de tiempo real.

Sabemos desde un punto de vista de confiabilidad que usted no puede ver ni puede predecir todos los fracasos del equipo. Sin embargo, la mayoría de las degradaciones en el desempeño del equipo pueden ser observadas con bastante anticipación al fracaso con la integración de tecnologías y técnicas de PdM . Utilizando recolectores portátiles de datos, los operarios y demás personal pueden registrar en tiempo real y tener el registro del tiempo de los indicadores del estado y alimentar con los datos al sistema computarizado de confiabilidad. La cantidad de datos recolectados en un turno de 8 horas es probable de que sea agobiante si fuera a ser manejado manualmente. Y todavía con la computarización apropiada, la información normal y no-normal del estado crea la oportunidad de enfocarse selectivamente en sólo un puñado de datos que son relevantes en cada turno– donde la degradación del estado del activo es evidente en los datos. Esta forma de gestión de datos puede llevar al último uso de la capacidad de PdM, donde la administración puede hacer fácilmente las decisiones críticas de intervención de mantenimiento – manejado con los datos en tiempo real, antes de que sea demasiado tarde.

Razón 3: Muchas compañías fallan en tomar ventaja de los datos de PLCs (Controladores Lógicos Programables) y de DCSs (Sistemas Distributivos de Control).

PLC y DCS pueden proporcionar datos importantes de la producción como presión, flujo y temperatura que también pueden ser útiles para valorar el estado del activo. La mayor parte de nosotros pensamos en PdM en el sentido tradicional; esto es, análisis de vibración, análisis de aceite, Termografía, etc. Los datos de la producción disponibles en muchas compañías son bastante extensos. Necesitamos seleccionar en este recurso valioso.

Una palabra preventiva acerca de datos de producción; como otras formas de información de PdM, son sólo valiosas si se utilizan en el contexto de un análisis de fracaso. La mayoría de los Análisis de Fallas señalarán a los datos de producción como apropiados para comprender los indicadores de modos sólo de ciertos fracasos, mientras la mayoría de modos de fracaso dependerá de la recolección de datos por los sentidos humanos. Así que conectando una base de datos ricos de la producción a un CMMS/EAM sólo tendrá como resultado el aumento en la cantidad de datos inútiles para hacer la decisión correcta en el momento oportuno y ayudar a la captura de datos históricos que típicamente no es exacta en la mayoría de las plantas.

Los programas más avanzados de PdM reconocen donde los datos de producción pueden agregar valor, y se aprovechan del hecho de que es fácilmente accesible electrónicamente (para el uso de la producción). Utilizando estos datos, el mantenimiento puede predecir mejor la degradación del desempeño del equipo para determinar el tiempo más oportuno de intervenir con actividades proactivas de mantenimiento.

Por ejemplo, como un supervisor de mantenimiento en un trabajo anterior, tuvimos un DCS (Sistema Distributivo de Control) que supuestamente tenía que monitorear los parámetros de nuestro proceso de producción y al equipo de producción como su principal función. Manejamos nuestro proceso de producción utilizando un Control de Proceso Estadístico. Nuestro DCS manejó muchos datos e hizo un gran trabajo para la producción. Lo que nos falto fue utilizar datos específicos en este sistema para ayudar al mantenimiento hacer decisiones confiables de los activos. Utilizaré nuestra prensa rotatoria como un ejemplo; la prensa rotatoria (sistema de calendario) presiona dos rollos 300 CM para formar un producto fusionado de fibras tejidas por una prensa de tipo de batería en velocidades de más de 500 metros por minuto. La presión de esta prensa rotatoria tiene que mantenerse constante para hacer el producto deseado. Un sistema servomotor hidráulico complejo fue utilizado para mantener que la presión necesaria en esta prensa entregara el producto necesario. Nuestro DCS monitoreo la salida hidráulica de miliamperios de la válvula del servomotor como parte de sus medidas de control de proceso. Diariamente verificamos (inspección visual por un electricista) las señales de miliamperios de todos los servomotores. Pero no graficamos los datos y relacionamos los datos a la Curva de PF, y así las decisiones que hicimos en este sistema fueron ya sea o hechas prematuramente o la mayoría del tiempo demasiado tarde. El software de confiabilidad ahora permite un monitoreo continuo de las señales de miliamperios que vienen de estos servomotores. Estos datos pudieran haber sido reunidos en tiempo real, graficados y utilizados para ayudar a determinar donde en la Curva de PF necesitábamos para tomar una decisión de cambiar una válvula del servomotor (basado en los valores de un controlador de una válvula del servomotor) o el cambio de la bomba hidráulica (basado en los valores de numerosos controladores de válvulas de servomotor) utilizando la tecnología de confiabilidad y la metodología. Con esta nueva tecnología disponible, una señal de miliamperios puede ser conectada del DCS al Software de Confiabilidad donde una decisión puede ser hecha basada en los datos con una alarma al planificador del mantenimiento que planea y programa un cambio de una válvula del servomotor o bomba con suficiente antelación para apartar completamente, o para minimizar por lo menos, los fracasos. Este software de confiabilidad puede ser conectado directamente al CMMS/EAM para que la planeación y la programación del trabajo sea continua y permita que la historia exacta sea documentada en el equipo.

Razón 4: La mayoría de los datos de PdM están dispersos en demasiadas bases de datos no integradas.

Sistemas separados de software son empleados generalmente para manejar las diversas fuentes de datos especializadas de PdM: contratistas tienen sus datos; el equipo de PdM tiene varias bases de datos separadas para cada tecnología de PdM, y el PLC de la producción y también el DCS también almacenan los datos necesarios. Además, los ingenieros de confiabilidad reúnen datos de condición y del estado de una variedad de fuentes (típicamente a consecuencia de un proceso formal de identificación de trabajo como RCM) y aplican reglas y cálculos manualmente (día-tras-día). El personal de mantenimiento y el de operaciones, por sí mismos, reúnen y manejan un número creciente de tareas de condición proactivas basadas en sus propias bases de datos o a menudo todavía en listas de papel. Llega a ser imposible darse cuenta del valor significativo porque es tan difícil de actuar en un modo significativo basado en esta información inconexa que viene de tal variedad de fuentes.

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¿Entonces qué debo hacer?

Con las tecnologías actuales, todas estas fuentes de datos pueden ser integradas para permitir las decisiones oportunas de mantenimiento. Bastante a menudo, el mejor indicador del estado es construido en reglas que utilizan o los cálculos que combinan los datos de múltiples fuentes.

Con una solución bien integrada, el mantenimiento puede utilizar datos de tiempo real para centrarse en definir el trabajo proactivo correcto que va a ser realizado en el momento oportuno.

Para llevar al máximo el valor de los datos, es importante utilizar sistemas que revisen datos normales y no-normales, y muestren los resultados de manera que sean fáciles de comprender, y para utilizar.

Las figuras 4 y 5 son ejemplos de un sistema que elimina la necesidad de examinar pilas de datos. La planta, todos sus activos e indicadores del estado de modo especifico de falla son mostrados en un Panel de Indicador del Estado, una pantalla doble muestra la jerarquía entera de la planta y todos sus activos en el lado izquierdo, y en el lado derecho los indicadores relevantes del estado. Este panel le permite el monitoreo de condición de activos y, en una mirada, ver cualquier indicación de fracasos inminentes – antes de que ocurran. Cuando los valores no-normales son registrados, las alarmas son disparadas y demostradas, poniendo atención a sólo pocos puntos de datos que señalan actualmente el potencial para el fracaso del equipo. Estas alarmas intermitentes son mostradas cuándo los activos se mueven más cerca a una severidad funcional de fracaso y las alarma son muy claras basadas en el tipo de icono mostrado. Aquí, las decisiones correctivas de mantenimiento se pueden hacer basadas en el estado del activo y en el riesgo a la producción y en el negocio. Algunas pautas sencillas le ayudarán a moverse en la dirección correcta:

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1) No pare lo que esté haciendo actualmente en Mantenimiento Predictivo, pero evolucione su estrategia de PdM en su programa de mantenimiento cambiando el trabajo erróneo en el tiempo erróneo por el "el trabajo correcto en el momento oportuno". Haga esto alineando su trabajo de PdM con el proceso de mantenimiento requerido para mantener su equipo seguro.

2) Identifique los activos más críticas (aquellos que pongan en mayor riesgo a su planta) y concéntrese en poner una estrategia de PdM en su lugar dentro del contexto de un programa completo de mantenimiento para estos activos. Si usted quiere hacer su PdM más efectivo, necesita saber cuáles activos son los más importantes para monitorear. Su programa de PdM entonces hará un impacto dentro de la planta lo más rápidamente posible y será un contribuyente verdadero a la confiabilidad de los activos. Cuándo esta nueva estrategia es aplicada usted desea "resultados rápidos" los cuales inmediatamente entusiasmaran al personal acerca de lo que usted hace.

3) Establezca objetivos de desempeño para éstos activos de alto riesgo (enfocarse en un solo activo a la vez) y mida el éxito de su nueva estrategia. Los objetivos del desempeño deben estar en términos de producción: aumento de la capacidad, tiempo de inactividad disminuido, etc. y en términos de mantenimiento como Tiempo Medio Entre Fallas (MTBF por sus siglas en ingles).

4) Trabaje con los operarios, el personal de mantenimiento, y técnicos de PdM para participar en la identificación de los modos conocidos y probables de fracaso en los activos de más alta prioridad. Desarrolle un programa completo de mantenimiento de activos donde PdM sea un elemento integrante.

5) Implemente esta nueva estrategia de PdM dentro del contexto de un programa completo de mantenimiento en un activo a la vez y monitoree los resultados. Si este proceso ha sido seguido apropiadamente usted debe ver resultados en poco tiempo.

Resumen

Un programa efectivo de PdM debe ser integrado en el proceso de confiabilidad de los activos de una compañía para que las decisiones correctas puedan ser hechas en el momento oportuno, utilizando los datos exactos que son alimentados a un software de confiabilidad que es, en cambio, continuamente ligado a un CMMS/EAM efectivo. Puede hacer las decisiones de confiabilidad con suficiente antelación para planear y programar el trabajo de mantenimiento que conducirá a una organización de ser reactiva a proactiva rápidamente, por lo tanto permitiendo así a la compañía cumplir los objetivos de mantenimiento y producción al 100% del tiempo. El tiempo ha venido para un cambio. El mejor tiempo para empezar este nuevo viaje es ahora.

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