Mantenimiento predictivo

Mantenimiento predictivo y monitoreo por condición

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¿Mantenimiento predictivo que es?

Que es lo que hace este mantenimiento predictivo en la actualidad, lo que hace es predecir fallas, consta en utilizar diferentes tecnologías de las cuales nos permitirán hacer, monitoreo por condición (otros los llaman monitoreo de ruido)y conocer el estado real de la maquinaria rotativa, es por esto que nos permite detectar fallas en etapa inicial y que nos permitirá tomar decisiones muy tempranas antes de que la maquina falle.

Mantenimiento predictivo técnicas

Las principales técnicas que se utilizan para el mantenimiento predictivo son:

• Análisis de vibraciones
• Termografía infrarroja
• Análisis de aceite
• Ultrasonido acústico

El análisis de vibraciones y termografía son los más común que es el más recomendable para aprender

Mantenimiento predictivo ventajas

1. Detección temprana e identificación de defectos sin necesidad de parar la maquinaria.
2. Seguimiento de la evolución del defecto en el tiempo hasta que se convierta en peligro.
3. Programación, suficiente tiempo para el suministro de repuesto a tiempo.
4. Programación de una parada del equipo para la corrección a su condición inicial dentro del tiempo sin afectar el proceso productivo.
5. Reducir los tiempos de reparación.
6. Reducción de los costos de paradas no programadas.
7. Aumenta la confiabilidad del equipo.

Mantenimiento predictivo desventajas

1. Su aplicación resulta costosa, requiere de un equipo especializado y personal capacitado.
2. Es de vital importancia tener al frente del equipo de trabajo un líder con visión de implementación y cuente con experiencia necesaria durante el proceso.

¿Dónde se aplica?

Aprender este conocimiento es muy versatil no basta con realizar un curso de análisis de vibraciones gratis, al dominar este tema podrás hacer mantenimiento predictivo a un motor eléctrico, mantenimiento predictivo de un torno, mantenimiento predictivo a rodamientos, mantenimiento predictivo a bombas centrifugas, mantenimiento predictivo a motores diesel, mantenimiento predictivo reductor, mantenimiento predictivo de maquinaria pesada en realidad a cualquier maquinaría según la clasificación a la norma.

Mantenimiento predictivo características

El mantenimiento predictivo es una estrategia que utiliza datos, análisis y técnicas de monitoreo para predecir cuándo es probable que ocurra una falla o un problema en un equipo o sistema. Algunas de sus características principales son:

1. Monitoreo continuo: Implica la recopilación constante de datos mediante sensores, inspecciones, pruebas no destructivas, etc., para obtener información en tiempo real sobre el estado de los equipos.
2. Análisis de datos avanzado: Se utilizan algoritmos, inteligencia artificial, aprendizaje automático y otras técnicas analíticas para procesar grandes cantidades de datos y detectar patrones, tendencias o anomalías que puedan indicar posibles fallos.
3. Predicción de fallas: Basado en la información recopilada y los análisis realizados, el mantenimiento predictivo intenta prever cuándo es probable que ocurra una falla, permitiendo la planificación de intervenciones preventivas antes de que el problema se materialice.
4. Reducción de tiempos de inactividad: Al predecir las fallas potenciales, se pueden programar intervenciones de mantenimiento en momentos convenientes, evitando así tiempos de inactividad no planificados y costosos.
5. Optimización de recursos: Permite utilizar los recursos de manera más eficiente al evitar mantenimientos innecesarios o prematuros, al tiempo que garantiza que las reparaciones necesarias se realicen antes de que ocurran problemas graves.
6. Costos reducidos: Al minimizar las intervenciones de mantenimiento no planificadas y maximizar la vida útil de los equipos, el mantenimiento predictivo puede reducir los costos operativos y de mantenimiento a largo plazo.
7. Mayor seguridad: Al anticipar y prevenir fallas potenciales, se reduce el riesgo de accidentes en el lugar de trabajo, lo que contribuye a un entorno más seguro para los trabajadores.
8. Mejora continua: Al recopilar datos y aprender de los resultados de las intervenciones de mantenimiento, se puede ajustar y mejorar continuamente el proceso predictivo, optimizando aún más su efectividad con el tiempo.

Mantenimiento predictivo herramientas que se usan

El mantenimiento predictivo se apoya en una variedad de herramientas y tecnologías para recopilar datos, analizar el estado de los equipos y predecir posibles fallas. Algunas de las herramientas más comunes incluyen:

1. Sensores y dispositivos de monitoreo: Son utilizados para recopilar datos en tiempo real sobre diversas variables, como vibración, temperatura, presión, flujo, nivel de líquidos, entre otros. Estos sensores pueden ser acelerómetros, termografía infrarroja, medidores de ultrasonido, termómetros, entre otros.
2. Sistemas de adquisición de datos (SCADA): Permiten recopilar, supervisar y analizar datos operativos en tiempo real. Estos sistemas monitorean y controlan procesos industriales y pueden integrarse con otros sistemas para recopilar información relevante.
3. Análisis de vibraciones: Se utilizan para monitorear la vibración de maquinaria y detectar posibles problemas en rodamientos, engranajes u otros componentes mecánicos. Los análisis de vibraciones pueden identificar patrones anómalos que podrían indicar un desgaste o falla inminente.
4. Termografía infrarroja: Esta técnica utiliza cámaras infrarrojas para medir la temperatura de equipos y componentes. Puede identificar sobrecalentamientos, puntos calientes o problemas de aislamiento térmico que podrían llevar a fallos.
5. Análisis de aceite: Se realizan pruebas y análisis periódicos del aceite de maquinaria para detectar contaminantes, partículas metálicas o señales de desgaste anormal que podrían indicar problemas inminentes.
6. Inspección por ultrasonido: Detecta fugas, fricción o problemas en los componentes mediante la emisión y recepción de ondas ultrasónicas, lo que permite identificar anomalías en equipos en funcionamiento.
7. Técnicas de inspección no destructiva (IND): Incluyen métodos como radiografía, ultrasonido, inspección por corrientes inducidas, entre otros, que permiten examinar la integridad de los equipos sin causar daños.
8. Inteligencia artificial y análisis de datos: Herramientas de análisis avanzado, como algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales, análisis predictivo y procesamiento de grandes cantidades de datos, son utilizadas para identificar patrones, correlaciones y anomalías en los datos recopilados.

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