Cuando un corte de energía en 2021 cerró una fábrica durante seis horas, afectó a 30 000 placas de semiconductores y costó a la empresa unos 33,85 millones de dólares, o 5,64 millones por hora. Este tiempo de interrupción no planificado no fue el resultado de una falla en el equipo y el costo en que se incurrió fue exclusivo a causa de las placas que se perdieron en la producción. Pero también explica por qué, aunque los costos de estas interrupciones varíen según los distintos tipos de operaciones de manufactura, las organizaciones están dispuestas a evitar los tiempos de inactividad no planificados.
¿Es suficiente el mantenimiento preventivo?
El mantenimiento preventivo para evitar fallas es como llevar un automóvil de manera regular al centro de servicio. El programa de mantenimiento se basa en un intervalo de tiempo regular, por lo general un año, o mejor aún, en la cantidad de kilómetros que ha recorrido el vehículo. El mantenimiento preventivo tradicional tiene sin duda muchas ventajas sobre el mantenimiento reactivo, reparar los equipos cuando se averían o cuando se detecta humo, lo que ahorra gastos tanto en equipos como en tiempo de inactividad. El mantenimiento regular implica mayores costos iniciales y más tiempo de planificación y elaboración de presupuestos, pero la previsibilidad derivada ayuda a aumentar la eficiencia de la producción, reduce las pérdidas a causa de las interrupciones no planificadas durante los procesos sensibles al tiempo, aumenta la vida útil de los equipos y permite a las empresas gestionar los costos y la rentabilidad necesaria.
A primera vista, el mantenimiento preventivo puede parecer suficiente, pero deja mucho que desear. Siguiendo con la analogía de los vehículos, los requisitos de mantenimiento establecidos por el fabricante son, en el mejor de los casos, promedios de las condiciones de conducción previstas. No se tiene en cuenta cómo se conduce un vehículo, la cantidad de detenciones y arranques bruscos, ni la carga que suele llevar el vehículo. Al igual que las medias, cubren todo sin cumplir nada, ninguna condición, específica de un vehículo. Por eso, los equipos de fabricación, al igual que los vehículos, siguen fallando a lo largo del proceso de manufactura. En el mejor de los casos, la programación establecida para el mantenimiento preventivo puede conducir a una revisión innecesaria de los equipos y, por consiguiente, a costos y tiempos de inactividad previstos, pero innecesarios.
Mantenimiento anticipado con monitoreo de condiciones
Esta estrategia de mantenimiento reactivo utiliza micrófonos, sensores de calor y detectores de humo para alertar a las empresas cuando la falla es inminente y la respuesta es urgente, por más que perturbe los procesos y cronogramas de producción. El mantenimiento en esta fase suele exigir también la sustitución y reparación de piezas más costosas.
Una mejor comprensión del ciclo de vida de los equipos ha llevado a mejorar este concepto y a añadir otros parámetros para su seguimiento (Figura 1). Dado que los equipos industriales propensos a fallar suelen incluir piezas móviles, motores y bombas que se utilizan en cintas transportadoras, robots y suministro de fluidos, las etapas de vida útil estimadas de los equipos hasta la falla que se muestran en la Figura 1 se relacionan de manera estrecha con dichos equipos.
Las organizaciones pueden conocer antes las condiciones de las fallas con el monitoreo de parámetros adicionales y abordar el mantenimiento preventivo o incluso predictivo. Entre los sensores que más se utilizan para este tipo de monitoreo de condiciones se encuentran los siguientes.
Sensores/cámaras IR: los sensores IR son el núcleo de los equipos de termografía que se utilizan para comprobar de forma continua o frecuente la temperatura de los equipos. Esto permite detectar los “puntos calientes” que resultan de fallas, tales como fusibles cercanos a la falla y chispas provenientes de terminaciones eléctricas incorrectas o corroídas. Las implementaciones de menor costo pueden utilizar RTD y termopares.
Contadores de partículas: los aceites se utilizan no solo en los sistemas hidráulicos, sino también como lubricantes en cajas de cambios, transmisiones y cojinetes de motores en casi todos los procesos industriales. Los contadores de partículas ayudan a determinar la contaminación que se produce cuando los aceites se descomponen o acumulan detritus que atenúan el movimiento durante el trayecto. Así, los datos de recuento de partículas informan sobre el estado del equipo, como el desgaste por abrasión de los cojinetes.
Los contadores ópticos automáticos de partículas se encuentran entre los métodos más utilizados y se valen de luz blanca o láseres para detectar las sombras o la dispersión de la luz para el recuento. El equipo suele estar certificado según la norma ISO 11500 y la codificación de los datos de recuento de partículas la determina la norma ISO 4406:99, de modo que se obtienen evaluaciones coherentes.
Monitoreo de la energía: la variación de la corriente, la velocidad y la potencia del motor es el resultado de los variadores de velocidad que se utilizan en la industria para mejorar la eficiencia eléctrica en los sistemas HVAC, la robótica, las cintas transportadoras y otras aplicaciones en las que predomina el movimiento.
El monitoreo de la energía y el análisis de las tendencias, en varios puntos de un proceso o en un equipo en particular, pueden revelar información importante sobre el estado de los equipos. Los patrones de consumo de energía anómalos suelen indicar condiciones de funcionamiento inseguras o un estado de falla en curso, por ejemplo, debido a cojinetes desgastados o problemas de cableado eléctrico. Incluso la corriente del motor de medición directa, más económica, puede informar sobre rotores excéntricos, problemas en la barra del rotor, inconvenientes en el bobinado y en los cojinetes.
Sensores de vibración: el análisis de datos de vibración y de asistencia ofrece información fundamental sobre el estado de los cojinetes, los conjuntos de engranaje, la cavitación de la bomba, la desalineación del rotor y el estado de la carga. Los acelerómetros y módulos de sensores piezoeléctricos o de sistemas microelectromecánicos (MEMS), como el módulo MEMS ADcmXL3021 de tres ejes, se añaden con facilidad a los equipos. La información que extraen se relaciona tan de cerca con los problemas subyacentes y en una fase tan temprana del desarrollo de las fallas (Figura 1), que la vida útil de los equipos se puede prolongar sin que se produzcan gastos generales significativos.
La detección y evaluación de las vibraciones se rige por varias normas, como la ISO 5348 para el montaje mecánico de acelerómetros, la ISO 10816 para la evaluación de las vibraciones de las máquinas mediante mediciones en piezas no giratorias y la ISO 7919 para la evaluación de las vibraciones de las máquinas mediante mediciones en ejes giratorios.
Sensores/micrófonos ultrasónicos: los sensores acústicos para la gama de ultrasonidos pueden detectar fugas de presión apenas perceptibles, problemas de cojinetes, conjuntos de engranajes y cavitación de bombas. Se consideran la primera línea de defensa, ya que advierten con mucha antelación un problema potencial, por ejemplo, al detectar ligeros aumentos de la fricción en los equipos giratorios.
Tanto los micrófonos MEMS como los electroestáticos están disponibles para su uso en condiciones de relativa normalidad e industriales adversas, respectivamente.
Analizar los datos de los sensores para hacer predicciones
Aunque las mediciones proporcionadas por los sensores son útiles para diagnosticar problemas, establecer umbrales de alerta automatizados es un desafío. Por ejemplo, cualquier variación en la naturaleza del proceso o de la receta de producción, e incluso los cambios en las condiciones medioambientales a causa de las fluctuaciones meteorológicas con las estaciones del año, pueden causar falsas alarmas. Por ello, la industria utiliza múltiples sensores no solo para hacer un seguimiento de los equipos a lo largo de toda su vida útil, sino también para garantizar que no existan lagunas informativas en el monitoreo del estado.
Los sensores y las alertas de umbral se centran en el estado del equipo en el momento de la medición. El mantenimiento predictivo, en cambio, se centra en la detección de fallas antes de que sean evidentes y, con un análisis exhaustivo, incluso antes de que se inicie dicha falla, para poder evitarla por completo.
Por ejemplo, plataformas como iCOMOX aprovechan una serie de tecnologías para ayudar a elaborar una estrategia de mantenimiento predictivo. La plataforma utiliza la MCU de bajo consumo ADuCM4050 ARM Cortex M4, el acelerómetro de tres ejes ADXL356 de bajo ruido como sensor de vibración, el acelerómetro ADXL362 como activador de baja g, el sensor de temperatura ADT7410 con una precisión de ±0,5 °C, un sensor de campo magnético de tres ejes Bosch BMM150 y un micrófono MEMS digital de doble placa posterior IM69D130.
La inteligencia artificial (IA) integrada en iCOMOX prioriza y racionaliza los datos de los sensores, de modo que se consigue un menor flujo de datos y un menor consumo de energía desde el borde hasta la nube, donde se suele realizar el trabajo pesado del análisis.
Cuando el análisis multivariado se aplica a los datos históricos combinados de procesos y condiciones, se incrementa la precisión de la predicción de fallas y del mantenimiento predictivo. El empleo de algoritmos de aprendizaje profundo puede ayudar a crear y reunir modelos de procesos con modelos de estado y vida útil de los equipos para tener en cuenta las condiciones cambiantes de las máquinas, los procesos y el entorno. Esto permite a los fabricantes predecir y planificar el mantenimiento cuando menos afecta a la productividad.
¿Avanzar hacia el automantenimiento?
A pesar de que el mantenimiento predictivo se esté imponiendo, las principales empresas de equipos ya contemplan el automonitoreo de las máquinas, así como niveles moderados de automantenimiento. Por ejemplo, en la industria de equipos de grabado de semiconductores, las herramientas pueden detectar la presencia del plato electrostático en el que se colocan las placas, comprobar su alineación y calibración, y determinar su estado. Sustituir el plato por uno nuevo a partir del almacenamiento integrado es una cuestión de automatización más o menos sencilla, que se utiliza si se tienen en cuenta los procesos en curso y las próximas oportunidades para un tiempo de inactividad planificado.
Los especialistas de Arrow son los encargados de marcar el rumbo de este futuro, al asesorar a los ingenieros sobre los sensores, las plataformas informáticas y los servicios en la nube, así como de aprovechar un amplio ecosistema de socios que apoyan la optimización de las operaciones al permitir el mantenimiento predictivo.
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