Promocione sus productos o servicios con nosotros
Octubre de 2020 Página 4 de 4

Reflexiones acerca del mantenimiento industrial

*El siguiente texto hace parte del artículo -Mantenimiento, y COVID y no COVID- escrito por Jorge Granada, director de Desarrollo de Nuevos Negocios en Knar Global, del Vol.88 ed.5 / Octubre – Noviembre 2020 de la revista impresa de Reportero industrial

Alrededor de los 80s se hizo popular una técnica denominada “Modelamiento y Simulación de Confiabilidad, Mantenibilidad y Disponibilidad”(o Modelamiento y Simulación RAM). Se hizo popular debido a que,si tengo 10 o 20 equipos, quizás un cuadro de Excel pueda ayudarme a entender el efecto de las demandas de mantenimiento planeado de un equipo, combinadas con las demandas de mantenimiento no planeado de aquellos que fallan siguiendo algún patrón ya identificado. Ahora bien, cuando escalamos este conteo a los cientos de equipos, o a los miles de equipos, no es solo cuestión de contratar más técnico o ingenieros para que decidan cuando desean intervenir un equipo. El activo es uno, y el negocio es uno. Se requiere, por lo tanto, de un recurso computacional que me permita cruzar todas las posibilidades de fallas, los recursos de mantenimiento, la logística de desplazamiento, los turnos de trabajo, aspectos climáticos, aspectos de mercado y todo lo que puede interferir con una adecuada planeación y programación de mantenimiento. Esta clase de recursos computacionales hacen que sea posible demostrar que el plan propuesto es el plan que más le conviene a la empresa, tanto por sus costos directos como indirectos.  

Herramientas como el Modelamiento y Simulación RAM pueden no ser necesarias para todos los lectores, pero las cito acá porque existe cierta tendencia a pensar en los grupos de mantenimiento que Excel es una herramienta omnipotente en toda posible situación de control y planeación de planta. Esto lleva a que a veces, al no aplicar recursos especializados de planeación o programación de mantenimiento, simplemente aseguramos la continuidad de condiciones difíciles preexistentes en la planta como los ya conocidos problemas de disponibilidad de personal, oportunidad en disponibilidad de repuestos, o conflictos de programación entre equipos de operación  y mantenimiento.  

Ahora, individualizar lo que se sabe del equipo y automatizar aprendizaje para darle paso a la modernidad

Ya en los 90s se popularizó la aplicación de técnicas de medición de variables para discernir la condición de un equipo o un componente. Si bien el análisis de vibraciones de equipos venía de años atrás, por esta época se logró extender este modelo de pensamiento que propone el medir variables físicas o químicas, como un método útil para la definición del momento óptimo de intervención, salvando así tanto horas de uso de repuesto como fallas no programadas. 

Condimentando estas señales de equipo (vibración, temperatura) con señales de proceso (tipo de materia prima procesada, volúmenes o flujos, consumos energéticos, calidades) y adicionando a esto los registros históricos del negocio (cambios de producto, fechas de salidas de servicios planeadas y no planeadas, ordenes de trabajo, etc.) se llega al momento actual donde es posible combinar los voluminosos registros históricos provenientes de múltiples sistemas de información, con señales historizadas provenientes de los sistemas de control de procesos o los sistemas de seguridad y alarma, para así alimentar “agentes inteligentes” que exploran literalmente millones de datos y los combinan con el propósito de generar señales predictivas que evitan fallas. Esto nos ubica en el mundo de la Inteligencia Artificial aplicada a la Gestión del Mantenimiento. 

 

Fin.

Palabras relacionadas:
Gestión del Mantenimiento, confiabilidad, Inteligencia Artificial, modos de fallas, procesos industriales, ecosistema productor de tecnología.
x

Sección patrocinada por

Otras noticias de Mantenimiento de planta - Gestión de activos

Documentos relacionados