Mantenimiento Predictivo y Lubricación: Monitoreo de condiciones y sistemas basados en datos

Mantenimiento Predictivo y Lubricación: Monitoreo de condiciones y sistemas basados en datos

Mantenimiento predictivo y lubricación

Entre las diversas opciones disponibles para las labores de mantenimiento predictivo, conocer el estado del lubricante es una de las más comunes en el sector. El análisis del mantenimiento predictivo y lubricación proporciona más información sobre el estado de los equipos más de lo que imaginas.

Esta información es claramente beneficiosa para el cliente. Conoce aquí junto a wgmlubricantes.com más información al respecto.

¿Por qué es importante el análisis de lubricantes para el mantenimiento predictivo?

Entre los muchos parámetros que pueden medirse para establecer operaciones de mantenimiento predictivo se encuentran los relacionados con las propiedades del aceite lubricante del equipo.

El análisis de aceite mantenimiento predictivo puede determinar varios aspectos importantes:

  • Grado de deterioro
  • Grado de desgaste de las piezas de la máquina
  • Presencia de contaminantes

Los lubricantes deteriorados son aquellos que ya no son óptimos para su función. Esta situación aumenta la fricción y hace que los equipos sean susceptibles de avería debido al desgaste de los componentes (engranajes, cojinetes, rodamientos, pistones, etc.).

Cuando hay desgaste, una investigación del estado del lubricante detectará la presencia de elementos metálicos y no metálicos en el fluido. Esto es un claro indicio de que es necesario tomar medidas para evitar un mayor desgaste.

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Monitoreo de condiciones para predecir necesidades de lubricación en maquinarias industriales

El monitoreo de condiciones (CM) es un método de mantenimiento predictivo basado en la recopilación de datos en tiempo real para supervisar el estado de los activos y sistemas, y detectar fallos y anomalías como la falta de lubricación en la maquinaria.

Las organizaciones que recurren a la monitorización del estado utilizan este enfoque para identificar posibles problemas antes de que fallen los activos críticos, minimizando así los tiempos de inactividad imprevistos y maximizando la vida útil de los activos.

Normalmente, el proceso de monitorización implica la recogida continua de datos de una serie de sensores e instrumentos de alta tecnología instalados en el activo que el departamento de mantenimiento desea controlar. Los sensores pueden proporcionar una serie de diagnósticos, incluidos parámetros como niveles de vibración, temperatura, presión y acústica.

Una vez que el personal de mantenimiento dispone de los datos, puede analizarlos e interpretarlos mediante una (o varias) de las numerosas técnicas y herramientas informáticas disponibles. Los dos usos más comunes de los datos de Condition Monitoring son:

Seguimiento de tendencias

La monitorización de tendencias implica la medición y el análisis continuos de datos para identificar tendencias que indiquen el deterioro de los activos.

Verificación del estado de condiciones

A diferencia del seguimiento de tendencias, la verificación del estado se basa en mediciones periódicas de los activos en funcionamiento, de esta manera se pueden diagnosticar posibles fallas de lubricación.

Independientemente de cómo se utilicen los datos de monitorización de condiciones, las herramientas de análisis de datos pueden programarse para generar una alerta o notificación cuando se produce un problema. Estas alertas permiten al personal de mantenimiento o técnico necesario abordar el fallo.

Las técnicas de monitoreo de condiciones se utilizan sobre todo para el mantenimiento predictivo industria 4.0 y de equipos rotativos (por ejemplo, cajas de engranajes, centrifugadoras o máquinas alternativas).

Ayudan a optimizar las operaciones de mantenimiento, sobre todo en los sectores de fabricación industrial, generación de energía y transporte, donde la maquinaria y los equipos forman parte integral de las operaciones diarias.

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Sistemas de mantenimiento predictivo basados en datos

Aunque las tecnologías de mantenimiento predictivo llevan años utilizándose con buenos resultados, las industrias clave han decidido dar un paso más para mejorar el mantenimiento predictivo. Para ello, están adoptando las innovaciones más disruptivas. En este caso, están relacionadas con la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y el Internet de las Cosas (IoT).

Estas permiten recopilar y procesar mayores cantidades de datos que con los métodos tradicionales, y facilitan la automatización; los sensores IoT se encargan de recopilar información y alimentar con ella a los sistemas de inteligencia artificial.

La inteligencia artificial genera un modelo de datos en el que se recogen las relaciones entre las distintas variables. Basándose en este modelo de mantenimiento predictivo inteligencia artificial, los datos recogidos regularmente permiten a los algoritmos de la IA predecir fallos en los equipos.

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Pasos para la implementación de lubricación basada en inteligencia artificial

Para que tu empresa implante un sistema de mantenimiento predictivo basado en inteligencia artificial, debes seguir el proceso que se resume a continuación:

  • Conocer el problema en profundidad y entender el contexto. Para ofrecer la mejor solución, primero hay que analizar a fondo todos los aspectos relevantes
  • Trabajar con los datos recogidos. Aquí hay que responder a preguntas sobre el tipo de datos que se van a manejar, si están estructurados o hay que pretransformarlos, la distribución, la existencia de límites, el valor de los datos históricos, la evolución del desgaste de la máquina, etc.
  • Generación de datos y modelos predictivos. Es el momento de probar qué algoritmo se adapta mejor al problema. Para ello, se obtienen unos datos de entrenamiento, los resultados de aplicar modelos a los mismos y otros datos de validación. De esta forma, el sistema aprenderá continuamente y mejorará su capacidad predictiva
  • Pasos hacia el mantenimiento predictivo. Muchos procesos de mantenimiento predictivo se detienen en el tercer paso, pero se puede dar un paso más haciendo que el sistema esté orientado al mantenimiento predictivo. Esto significa que el propio sistema puede generar nuevos conocimientos para aconsejar el mejor curso de acción para la situación

No cabe duda de que los datos son el corazón de la empresa. La intervención de los datos en la puesta en marcha de actividades de mantenimiento predictivo industrial siempre ha sido clave. Hoy lo es aún más con la intervención de tecnologías como la inteligencia artificial.

Disponer de ellas como lo hace WGM lubricantes y alcanzar los niveles que ya han alcanzado empresas líderes en sus respectivos campos está al alcance de cualquier entorno industrial. No dudes en comunicarte con nosotros.

Tener los medios para hacerlo posible no es una inversión tan costosa como pueda parecer, ya que es posible utilizar sistemas ya implantados. Conoce en WGM Lubricantes los mejores servicios en mantenimiento predictivo y lubricación.

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Carlos Luis Aranguren

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