UNIDAD 1
MANTENIMIENTO INDUSTRIAL
MANTENIMIENTO INDUSTRIAL
Es el que persigue conocer e informar permanentemente del estado y operatividad de las instalaciones mediante el conocimiento de los valores de determinadas variables, representativas de tal estado y operatividad. Para aplicar este mantenimiento, es necesario identificar variables físicas (temperatura, vibración, consumo de energía, etc.) cuya variación sea indicativa de problemas que puedan estar apareciendo en el equipo. Es el tipo de mantenimiento más tecnológico, pues requiere de medios técnicos avanzados, y en ocasiones, de fuertes conocimientos matemáticos, físicos y/o técnicos.
El mantenimiento predictivo evalúa el estado de un equipo mediante la realización de una monitorización periódica (off-line) y/o continua (on-line) de los datos que los sensores obtienen. El objetivo principal es realizar las labores de mantenimiento de forma que se minimicen los costes, y para ello se utilizan algoritmos de análisis de datos, y la Inteligencia Artificial, en aras a optimizar las labores de mantenimiento, manteniendo una balanza entre los costes y el funcionamiento adecuado de las máquinas.
De esta manera se reducen los costos derivados de una parada no planificada provocada por posibles fallos que antes no podían ser predichos, ahorrando mucho dinero a las empresas.
El componente predictivo tiene como objetivo dar una visión del estado futuro a corto plazo del equipo, y así establecer su condición y realizar el mantenimiento solo cuando sea necesario. Para ello se utilizan algoritmos del área de Inteligencia Artificial, dentro del denominado Aprendizaje Automático (Machine Learning) y técnicas avanzadas de análisis de datos, que incluyen análisis de series temporales para ver la evolución de los componentes de las máquinas.
La mayoría de las inspecciones o recogidas de datos se realizan mientras las máquinas están funcionando, minimizando de esta forma el impacto sobre el funcionamiento del sistema.
El mantenimiento predictivo se realiza de forma computarizada, analizando los datos que las máquinas envían; se utilizan test no intrusivos a la hora de evaluar el estado de las máquinas y determinar los posibles cambios a realizar. Para ello, se utilizan tecnologías de análisis de datos infra-rojos, acústicos, vibraciones, estado del aceite lubricante), etc.