ARTÍCULO | Carlos Torres, CEO en Power-MI

Sin embargo, determinar la salud de un activo no es hacer un análisis de vibraciones y obtener su estado a partir de un protocolo de análisis. Esto es como si alguien me preguntara “¿Cómo estás de salud?”, si me remito a mis evaluaciones médicas, no puedo decir que estoy con buena salud si simplemente me baso en mi examen dermatológico. Probablemente una prueba cardiológica pueda determinar que mi salud no es óptima. De la misma manera, para saber la salud de un activo es necesario ejecutar diferentes técnicas predictivas para ver todos los posibles fallos.

La matriz de salud

Una manera óptima de mostrar la salud de un activo es mediante la matriz de salud, tal como lo recomienda la norma ISO 17359. La matriz de salud correlaciona los fallos que puede tener un activo con las diferentes técnicas predictivas. Esta es la forma más rápida y condensada de saber la salud del activo. La matriz de salud se alimenta de los diagnósticos de los analistas de mantenimiento predictivo. Ellos verifican signos y síntomas de los diferentes fallos según la técnica predictiva utilizada. Estos fallos son los modos de fallos o los daños físicos detectables según cómo se haya estructurado el análisis de modos de fallos. Cuando se quiere simplemente mostrar el estado de un activo bajo una sola categoría, la práctica más usual es utilizar la condición más desfavorable.

Figura 1. Matriz de Salud

¿Realmente determinamos la salud con mantenimiento predictivo?

Siempre me gusta hacer este debate con mis alumnos de máster y postgrados porque las opiniones son muy variadas. Esto es como si a alguien le detectaran un “fallo” a partir de una prueba cardiológica, este diagnóstico será necesario verlo en contexto. Es decir, depende de la edad de la persona y del estado de sus órganos. De la misma manera, un diagnóstico de termografía aún y poniéndolo en contexto con otras inspecciones (análisis devibraciones, análisis de aceite,ultrasonido, etc.), lo que nos da es el estado de confiabilidad del activo y no la salud directamente.

Es decir, con mantenimiento predictivo medimos la disponibilidad inherente respecto a la disponibilidad esperada del activo. Para obtener la salud de un activo, aparte de su clasificación de confiabilidad, necesitamos también tomar en cuenta la vida útil, la degradación y los costos de mantenimiento. Estos otros factores de la salud del activo a menudo se obtienen del EAM (Enterprise Asset Management) y son datos que si bien deben ser constantemente actualizados, no requieren mayor análisis técnico o pruebas de campo. Así, los analistas de mantenimiento predictivo, realizan sus diagnósticos y determinan el estado de cada activo a partir de la evaluación de la confiabilidad inherente

Figura 2. Calificación de confiabilidad

Mantenimiento predictivo, ¿para qué?

Fuera del ruido comercial y marketing de los fabricantes y desarrolladores de instrumentos para mantenimiento predictivo, desde un punto de vista operacional, el mantenimiento predictivo sirve para dos cosas: (1) planificar el mantenimiento y (2) tomar decisiones de inversión. La planificación de mantenimiento es el uso más conocido del mantenimiento predictivo hasta llegar a convertirse en mantenimiento basado en la condición, en el cual las tareas de mantenimiento se harán según la condición del activo y no según un calendario programado.

La toma de decisiones de inversión es el uso menos conocido del mantenimiento predictivo y es utilizar todos los análisis hechos dentro del plan de mantenimiento predictivo para hacer presupuestos de capital (CAPEX) y operativos (OPEX). Esto requiere una gestión de datos corporativos y metodología para encajar datos de pie de máquina con datos financieros y relacionados con el ciclo de vida de cada activo. La metodología que resuelve esta gestión de datos para tomar decisiones de CAPEX y OPEX es el Índice de Prioridad de Riesgo (IPR) el cual correlaciona el índice de salud con el índice de impacto. A partir de esta correlación se define el IPR de cada activo

Figura 3. Mapa del índice de prioridad de riesgo

Hoy en día, ya no es necesario tener un equipo financiero o de analistas para obtener el IPR de cada activo de una empresa. Ya existen herramientas de cloud computing que permiten correlacionar datos de diferentes fuentes, integrarlos y tratarlos para obtener los IPR. Este avance tecnológico permite de una forma ágil tomar decisiones corporativas en base a información obtenida a pie de máquina y esto es un rol que los equipos de mantenimiento predictivo no habían tenido antes.

El software Decision-APM (https://decision-apm.com) es el software en la nube que permite combinar los datos del ciclo de vida de los activos con los datos de mantenimiento predictivo para la toma de decisiones CAPEX y OPEX de las empresas.

Figura 2. Etapas sugeridas de implementación

AUTOR:

Carlos Torres, CEO

CEO en Power – MI. Experto en mecatrónica y tecnología de la información aplicada al mantenimiento predictivo en maquinaria industrial.. Ingeniero y director con amplia experiencia en equipos de ventas consultivas B2B industrial ha dado lugar a mejoras inmediatas en eficiencia energética, aumento de la fiabilidad de máquinas, ahorro de costes y creación de valor. General Management Program de Harvard Business School