El Futuro del Mantenimiento Predictivo
Por Elsa K Anzalone y Jack R Nicholas, Jr.
Estamos al borde de otro cambio de paradigma en las organizaciones
de la manera en que manejan sus programas de Mantenimiento
Predictivo (PdM, por sus siglas en ingles). Este sigue de los dos
cambios mayores anteriores en los programas de PdM: el primero,
cuándo el equipo fue de paquetes pesados transportables en carrito
para la recolección de datos y algún análisis (los 80’s) a los
paquetes de mano basados en microprocesadores portátiles; y el
segundo, cuando las computadoras portátiles y las computadoras
personales de escritorio con programas robustos de software y
capacidad substancial de memoria entraron en uso (los 90’s). Juntos
transformaron la recolección, el almacenamiento y el análisis de
datos y, como resultado, el mantenimiento predictivo cambio
fundamentalmente.
Los originales "Sistema de Granja de PdM" en las plantas, donde
técnicos veteranos enseñaban a los aprendices a hacer vibración y
otras pruebas relacionadas de condición, están desapareciendo. En
algunas plantas, estos grupos han sido disueltos enteramente. A
menudo el experto es compartido entre otras plantas o se recurre a
terceros, y ya no es un residente. En otros lugares, menos pero
especialistas más hábiles y formalmente entrenados en PdM comienzan
a aplicar múltiples tecnologías para el análisis predictivo de
monitoreo de condición. Ellos llegan a ser "trabajadores de
conocimiento," una frase acuñada y definida por el Dr. Peter F.
Drucker, en su libro titulado Señales del Mañana.
¿Cuales son las opciones para proporcionar la misma o una mejor
calidad, de información para el personal que ha venido a depender de
esta información para llevar al máximo la producción? ¿Cómo podemos
vencer nosotros el continuo tiempo-espacio y estar en dos, tres o
cuatro lugares al mismo tiempo? Las respuestas a estas preguntas
caen, como tan a menudo lo hacen, en la rápidamente desarrollada
nueva tecnología.
Programas de PdM Tradicionales
El
Mantenimiento Predictivo y el Monitoreo de Condición ha estado
presente cerca de 50 años, pero ya podemos distinguir 5 programas de
mantenimiento predictivo "tradicionales de los viejos tiempos" de
los programas más modernos. Para la mayor parte de esos 50 años, la
recolección de datos rutinaria fue realizada utilizando equipo
"portátil". En los primeros días de casi todas las tecnologías, como
el análisis de vibración y la termografía infrarroja, "portátil"
significaba que un equipo arrastraría o acarrearía varios
componentes de una serie de monitoreo que pesaba de 30 a 50 libras
cada una en las áreas de la planta donde el monitoreo era requerido.
Esto era incómodo y consumía mucho tiempo aún antes que la
recolección de datos pudiera ser realizada. La llegada de los
microprocesadores en los 80's, redujo estos instrumentos de
recolección de datos a "portátiles". Los datos podrían ser reunidos
y podrían ser analizados, por lo menos hasta cierto punto, en la
máquina.
En
los 90's, la introducción de sensores electrónicamente enfriados
permitió a los termografistas infrarrojos jubilar su equipo enfriado
por Nitrógeno líquido. Este desarrollo, combinado con circuitos
integrados cada vez más capaces y tecnología digital, permitió a los
practicantes de PdM a crear imágenes intuitivamente interpretadas
mucho más vívidas que hasta un principiante podía comprender.
La
introducción de computadoras personales a finales de los años 80 y a
las computadoras portátiles operadas por batería con memoria
suficiente a inicio de los 90's aumentaron aún más la habilidad de
los técnicos de PdM' la capacidad de realizar (con la ayuda de
software cada vez más sofisticado) el análisis detallado en el
campo. Más recientemente, los desarrollos en capacidades
radiofónicas de comunicación han hecho la cobertura del campo, ya
sea por humanos o por máquinas, aún más fácil.
Hoy, para la mayoría de las tecnologías, como las utilizadas en la
prueba de motor, el análisis ultrasónico y el conteo de partícula en
lubricantes y líquidos hidráulicos (en el sitio), el uso de un
paquete de monitoreo electrónico combinado con una computadora
personal portátil (laptop) o un microprocesador constituyen los
"últimos adelantos". El conjunto de aplicaciones es "empacado" en un
portafolio o mochila y es capaz de la operación de campo con batería
para cuatro a ocho horas cada vez. El software más sofisticado puede
ser residente en una computadora de escritorio para el uso por el
analista de PdM para realizar el análisis más detallado,
conclusiones de informe o en organizaciones más avanzadas inicia
órdenes de trabajo basado en las conclusiones.
El
equipo más crítico, como un generador de turbina en una planta de
Servicios, tendrá instalado un sistema de monitoreo que siente
múltiples indicadores de condición incluyendo vibración, espacios
libres, temperaturas y muchos otros parámetros. Estos sistemas
instalados generalmente son cableados en red para proporcionar
datos de análisis y alarma al operarios para la toma de decisiones.
El costo de tales sistemas puede exceder fácilmente los USD
$100,000. El rendimiento de la inversión, sin embargo, teniendo en
cuenta los valores de los activos para ser monitoreados,
invariablemente vale la pena. Parte del regreso continuo son los
ahorros en el costo de mano de obra que de otro modo sería requerido
para reunir manualmente suficientes datos en activos de valor para
hacer decisiones útiles.
Uno
puede ver que ha habido un cambio en la asignación de tiempo.
Equipos de conjuntos de aplicaciones más ligeros operados por
baterías puede ser posicionado tan rápidamente como una persona
pueda llegar al sitio. Los datos pueden ser tomados en la máquina
para el análisis local. También hoy, redes de comunicaciones
radiofónicas pueden transmitir (por ejemplo, Asistente Personal de
Datos - PDA, por sus siglas en ingles) informes urgentes u ordenes
de trabajo justo del mismo lugar de la máquina, un ahorro adicional
de tiempo.
Así, el programa tradicional de PdM ha evolucionado en lo que
podemos llamar un enfoque "moderno" basado en combinaciones
disponibles comercialmente de sensores, microprocesadores,
computadoras y software, y permanentemente cableado de sistemas
instalados de monitoreo.
El
profesional de PdM ha evolucionado en un "trabajador de
conocimiento". Tales trabajadores no son "baratos", ni son fáciles
de retener. Los costos de capacitación pueden promediar nos USD
$6,000 por trabajador por año, si un régimen de la mejora constante
en habilidades es seguido. Aparte de la capacitación, un trabajador
en un programa interno puede costar de USD$80,000 a $90.000 por año,
incluyendo todos los costos. La inversión de capital en las
tecnologías finales superiores (vibración, termografía infrarroja,
prueba de motor) pueden costar USD $50,000 cada una y requerir
gastos de actualizaciones y ayuda técnica de ~15% del costo de la
inversión de capital anualmente. Algunas tecnologías muy útiles como
el análisis ultrasónico y el equipo portátil de conteo de partícula
del lubricante tienen costos más bajos de inversión de capital, pero
casi igualan los costos anuales para el personal y la capacitación.
Los
que entran el campo del mantenimiento predictivo y del monitoreo de
condición están entre los mejor y más brillantes en cualquier
organización. Su retención es generalmente una alta prioridad, pero
no es excepcional para ellos poder pasar a supervisión o inclusive a
posiciones gerenciales. Así, ellos pueden salir detrás de las
condiciones calientes y sudorosas en las que están la mayoría de los
profesionales actuales de PdM. Además, ellos pueden salir de parte
de los aspectos más frustrantes de su campo como el que ignoren sus
informes y los resultados del análisis, y ser visto como el portador
constante de malas noticias con respecto a las máquinas que
necesitan reparación y que Producción tiene que interrumpir su
trabajo.
Algunas compañías, enteradas de los costos de los programas de PdM,
pero no dispuestas a prescindir de estos, comienzan a contratar
terceros para su PdM. Así, aún en USD $75-$150, cuando se requiere
un especialista de PdM menos de tiempo completo, el recurso externo
llega a ser atractivo. Especialistas equipados en múltiples
tecnología de guardia llegan a estar disponibles por todos los EEUU
(aún en vacaciones, y fines de semana cuando la mayoría de las
emergencias parecen ocurrir) de compañías como Allied Reliability,
una nueva compañía que opera en este campo desde hace ocho años.
Los
siguientes Programas de PdM
Lo
que nosotros acabamos de describir suena completamente moderno, y lo
es. Pero esta cambiando - y rápidamente. El cambio será como aquel
que lo fue en los 80's y en los 90's.
En
un editorial en la Revista Sound and Vibration, Nelson Baxter hizo
los siguientes puntos con respecto al futuro del Mantenimiento
Predictivo y al Monitoreo de Condición:
• Habrá menos personas recolectando datos y realizando el análisis,
debido a la competencia global, elevando los precios de la
asistencia médica, la desregulación y otros factores.
• Donde es posible, los datos serán traídos al analista, no al
revés.
• Los Datos de máquinas semejantes serán archivados y simplificaran
la identificación de problema a través de una flota de maquinas
semejantes donde sea posible.
• La combinación de redes inalámbricas y el Internet permitirá el
movimiento fácil de datos de la planta al analista.
• Las grandes organizaciones de manufactura tendrán programas
híbridos donde el equipo más crítico es monitoreado diario o con más
frecuencia y menos crítico menos a menudo.
Además de estas predicciones, enfocadas principalmente en la
aplicación del monitoreo del sonido y de la vibración, lo siguiente
sucede realmente o comienza a suceder en el campo del monitoreo de
condición predictivo (PCM, por sus siglas en ingles) :
•
Sensores nuevos y diferentes son desarrollados que tendrán
aplicación en el mercado de PCM, aunque actualmente estos sensores
no estén destinados específicamente para ese mercado.
•
Plataformas Móviles, plantas de manufactura, edificios comerciales,
plantas de servicios y sus redes de distribución asociadas, así como
la infraestructura para muchas otras aplicaciones, serán monitoreada
en maneras significativamente diferente y más extensamente de como
se hace actualmente.
•
Los sistemas de monitoreo serán más baratos, más rápidos, más
capaces y más fáciles de utilizar, reubicar y configurar que los
sistemas actuales.
•
Mientras la intensidad de trabajo requerida para el monitoreo de
máquinas en unas instalaciones o plataforma disminuirá a causa del
aumento de la productividad de los instrumentos de apoyo y los
sistemas de PCM, el número de aplicaciones que requerirán monitoreo
aumentará por una gran variedad de razones (principalmente
económicas).
•
Mientras el número de individuos involucrados en PCM por sitio o por
flota de vehículos disminuirá, el número de "trabajadores con
conocimiento" de PCM aumentará mientras el valor de PCM llega a ser
conocido por los directores, la intención a competir efectivamente
en el mercado global.
Lo que esta ocurriendo en el mercado es que varias tecnologías que
pueden afectar PdM convergen al mismo tiempo y en el mismo lugar. La
convergencia de estas tecnologías ya crea un impacto tremendo en
cómo manejamos e interactuamos con nuestros activos, productos y
entornos físicos. Por ejemplo, hasta nuestra comprensión del
Internet esta cambiando.
Las Naciones Unidas publico recientemente un papel que llamó "El
Internet de las cosas". Este es un término de marketing que salió
del MIT, donde futuristas ven que el Internet no consistirá
básicamente en una telaraña para publicar y transmitir información.
Será un Internet compuesto de máquinas, lugares, objetos y cosas.
Una vendedora automática, un refrigerador, una "bomba inteligente" y
otras máquinas que serán conectadas al Internet. Estas máquinas
conectadas interactuarán una con la otra y los humanos para entregar
nuevos servicios y crear nuevos mercados de servicio. Otro término
de marketing que es asociado con esto es llamado "M2M" o
comunicaciones de Máquina a Máquina y Máquina a Hombre. En la
actualidad, el Internet es el medio de comunicación estándar capaz
del manejo de todos estos datos, y lo hace de una manera costo
efectiva para todos. Un "Internet de las cosas" inalámbrico parece
destinado a convergir con las mejores prácticas industriales de
administración de activos ahora y en el futuro.
Métodos de análisis y herramientas de soporte del futuro
Nuevas maneras de analizar para el monitoreo predictivo y de
condición de máquinas también entra en uso. Nos estamos alejando de
la intuición y el conocimiento humano adquirido en el trabajo o en
los cursos de la formación profesional o a través de textos, hacia
una fusión basada en la inteligencia humana y la computadora. Muchas
veces en el pasado, los vendedores de hardware de PCM han
recomendado nuevo software "integrado completamente" de múltiples
tecnologías en un solo paquete de software. Lo que resultó
realmente fueron solo plataformas de software con múltiples módulos
que trataron con almacenamiento y el análisis de datos de varias
tecnologías. Sin embargo, en muchos casos, los resultados de datos y
análisis todavía fueron contenidos en "silos" relativamente
aislados. Había poca, si es que había, integración de resultados de
las tecnologías diferentes que utilizan alguna cantidad
significativa de análisis correlativo o de correlación. 3
Por
ejemplo, un sistema llamado el Sistema Integrado de Condición de
Evaluación (ICAS por sus siglas en ingles) esta ahora en uso en más
de 110 barcos de la Marina de los EE.UU. y muchas aplicaciones
comerciales. Con sus "reglas" de interfase lógica grafica de usuario
programable para poner sobre aviso a la maquinaria degradada, el
sistema puede ser considerado discutiblemente representante de los
últimos adelantos actuales en el análisis, diagnóstico y pronóstico
de sistemas operativos mayores en plataformas móviles, y plantas
industriales y de servicios. ICAS ahora es sostenido por General
Electric Corporation, que recientemente compró todos los derechos
sobre la propiedad intelectual del software. Junto con su
adquisición de IDAX, Inc. (Productor del software de ICAS), General
Electric también adquirió parte de Bentley Nevada, un fabricante
internacionalmente reconocido de hardware de monitoreo de condición
instalado y portátil, y de software de monitoreo de condición, mas
notablemente su Sistema 1® package. Una fusión reciente de
los equipos responsables de ICAS y del Sistema 1® bajo un solo
director podría llevar a la creación de la próxima generación de
software de monitoreo predictivo de condición que contiene las
mejores características de ambos sistemas, junto con otras
capacidades como las descritas abajo.
La compañía que primero originó ICAS bajo los contratos con la
marina de los EEUU., Dundics Enterprises (ahora llamada DEI Group)
recientemente hizo equipo con una organización en el exterior para
desarrollar y aplicar, en una base de prueba, un enfoque aún más
sofisticado de análisis en una de las aplicaciones más difíciles –
los motores eléctricos y los trenes de impulsión 4. El Sistema de
Sensor de Monitoreo de Condición del Motor (MCM por sus siglas en
ingles), descrito por su fabricante como un "detective multímetro",
es el resultado de la colaboración por dos compañías, Artesis, Inc,
y Inter Electric Electronic, ambas situadas en Turquía. El pequeño
paquete de MCM, que puede ser sostenido fácilmente en la palma de la
mano, es instalado permanentemente en el panel de la puerta
principal de un centro de control motriz. Sus sensores (SOCs) son
conectados a los circuitos dentro del panel. El MCM aplica el
monitoreo de condición del modelo basado en la planta y avisos
prematuros de los algoritmos predictivos originalmente desarrollados
para la industria aeroespacial en EEUU bajo el patrocinio de la
Administración del Espacio y Aeronáutica nacional de los EEUU. El
dispositivo utiliza sólo las tres fases de corrientes, voltajes y
las líneas de señales (formas de onda) que son alimentadas al motor
como entradas para el análisis. Las salidas son transmitidas por un
transmisor radiofónico separado a una red ligada a una computadora
de análisis que contiene el software del análisis.
5
El motor clave del análisis es una Red Bayesiana de Creencia (BBN
por sus siglas en ingles) para el motor eléctrico y los componentes
conducidos de la carga que utilizan información del MCM. La lógica
del BBN fue derivada de parámetros de MCM (8 eléctricos y 12
mecánicos), todo el resultado de interpretar la corriente y los
valores del voltaje y de las formas de ondas. Estos son organizados
en hojas de cálculo de modos de fracaso e indicadores relacionados,
eléctricos y mecánicos. Los parámetros de MCM son medidos y son
disponibles al BBN. La red entonces calcula la probabilidad de un
Modo de Falla que es VERDADERO o FALSO. Muchos productos de software
de BBN sólo pueden calcular en una dirección. El Motor basado en
Diagnostico de Razonamiento de BBN desarrollado colectivamente con
otro socio, Quantum Leap Innovations, pueden calcular en ambas
direcciones. Esta solución predictiva
de
maquinaria soporta:
•
Monitoreo de Condición y detección continúa de anomalías de modos de
falla de equipo dominante dinámico;
•
Estimación del estado actual del equipo relacionado como vida útil
residual y pronostico de la probabilidad de la falla
•
Opciones de recomendaciones de planificación y programación basadas
en la utilización proyectada de la demanda y la disponibilidad del
recurso
El
software es poblado con el conocimiento específico de la operación
aplicable del equipo de la planta y reconocimiento de síntomas
desarrollados por el personal de ingeniería de DEI Group. Cuándo
aplicado, por ejemplo, a un conjunto de ventiladores de torre de
refrigeración conducidos por cajas de engranes, el sistema
reconocerá anomalías de equipo que surgen de: la degradación del
ventilador, los problemas eléctricos de la línea, la degradación
motriz, desgaste excesivo de la caja y del cojinete, desbalanceo y
desalineación entre equipo empatados.
El
sistema pondrá sobre aviso al personal utilizando notificaciones
visuales o de correo electrónico. El sistema proporciona estimación
del estado actual del equipo y pronostica la probabilidad de falla.
Así, la última promesa del mantenimiento "predictivo" puede ser
cumplida por este desarrollo, que es el resultado de un esfuerzo
cooperativo internacional.
El
estado del equipo, como lo relacionado a la vida útil residual, es
representado como un cálculo del daño cumulativo, o de
envejecimiento, que el equipo ha acumulado desde nuevo, o desde la
última revisión. Los sistemas predictivos propuestos de
administración de maquinaria utilizarán los resultados de la función
del descubrimiento de anomalía y el motor de protocolización de
riesgo para estimar un valor instantáneo del estado general del
equipo combinando la condición de modos de falla de todo el equipo
en una sola representación del estado.
Dado el estado actual del equipo, y de la utilización proyectada del
equipo como definido por ciclos de trabajo (las cargas durante
períodos de tiempo), el sistema estima la futura conducta del equipo
relativa a la degradación que lleva a la falla o estructural. Aquí
la falla es definida como el punto de la degradación donde el equipo
no sostiene más los requisitos del sistema. La información es
demostrada como probabilidad de la falla del equipo relativa a una
escala de tiempo.
La
combinación de las capacidades diagnósticas y pronosticas de los
sistemas predictivos de administración de maquinaria es una
plataforma poderosa para ligar los problemas de equipo a la causa
raíz específica. Proporciona recomendaciones avanzadas basadas en
riesgo de mantenimiento relativas a la resolución de la anomalía
reconocida. Los diagnósticos pre-procesados y los algoritmos
pronosticados almacenarán información computada en el historiador de
datos incluido. Esto permite utilizar las funciones incorporadas
para construir la interfase del usuario y demostrar la condición y
futuro riesgo de los modos pre-procesados de falla de la maquinaria.
La
integración con el CMMS permite la iniciación automatizada de la
planificación logística anticipada y programación para apoyar los
requisitos operacionales de la planta. El componente de Apoyo de
Decisión del Mantenimiento valora lo Siguiente:
•
Proyección de riesgo de la falla del equipo,
•
Disponibilidad de recursos necesarios de material y personal, •
Requisitos operacionales planeados, y los horarios planeados de la
falla para recomendar el mantenimiento necesario o las actividades
operacionales asociados con manejar el riesgo predicho del equipo.
Es también capaz de valorar el impacto de diferimiento de
mantenimiento o cambios en demandas operacionales del ciclo de
trabajo
Un
BBN simplificado se ilustra en el diagrama de la Figura 1.
Figura 1 - BBN Simplificado para fallas de Motor -
El
resumen de todo el análisis es una mesa completa de decisiones y
probabilidades, basado en la historia de la máquina de modos de
falla y atado a datos actuales de la condición, que rinde una "más
probable" causa raíz de la degradación, como es ilustrado. El
concepto total para este muy avanzado programa de PdM, es ilustrado
por un conjunto de ocho ventiladores en una torre de refrigeración
en la Figura 2.
Figura 2- Conceptos del motor
Note que la primera columna de recolección de datos en la Figura 2
es el cable de alimentación entre los motores de una torre de
refrigeración de agua al control motriz central resistente a la
intemperie. El vinculo inalámbrico está entre el MCMs o los
"multímetros detectives" que reciben la corriente, el voltaje y los
datos de forma de onda de los sensores del cable de energía
eléctrica y la computadora que analiza en tiempo era el monitoreo de
condición en un edificio a varios cientos de metros de distancia.
Los datos de MCM son dirigidos por un acceso inalámbrico a la red de
Ethernet de fibra ligada a las computadoras que contienen el
software BBN y otros lazos de comunicaciones a personas que toman
las decisiones internas, en casa o en otras ubicaciones. Los
informes proporcionados incluyen el diagnóstico del problema y un
pronóstico del riesgo de falla. Con estos informes, la persona que
toma las decisiones puede hacer una determinación más informada
teniendo en cuenta la importancia de la producción que se esta
produciendo en ese momento así como las consecuencias de
interrumpirla para hacer una reparación.
Este sistema ya se encuentra en uso en el sitio Koch Primary Energy
monitoreando ventiladores y bombas de alimentación. Koch,
históricamente una de las compañías más progresivas en la aplicación
de tecnología predictiva de vanguardia, de monitoreo de condición y
métodos de análisis, piensa aplicar este método de análisis a sus
generadores utilizando la salida de los sensores en los cables de
salida para monitorear los datos de la descarga parcial (PD por sus
siglas en ingles), un indicador clave de aislamiento de generador y
empeoramiento interno del componente. Actualmente, el monitoreo de
PD se hace cada seis meses utilizando un sistema portátil de
monitoreo diseñado y vendido por una compañía filial subsidiaria de
Koch, Iris Power Engineering de Ontario, Canadá.
Un
acercamiento diferente al Futuro
Otro método de Monitoreo Predictivo de Condición es el de
proporcionar un grupo de expertos en varios tipos de industrias y
maquinaria. Estos expertos están disponibles para proporcionar un
análisis de vanguardia cuando un sensor de una red inalámbrica
indica el comienzo de las condiciones que pueden llevar a la falla.
La clave a este enfoque es el uso de la conexión de Internet de alta
velocidad entre la máquina monitoreada y el sitio central del
análisis.
Azima Inc., hace sensores de dispositivos inalámbricos de estándares
industriales conectándose a una interfase en-sitio y un paquete de
comunicaciones. Estos sensores son conectados a hubs alámbricos o
inalámbricos, que entonces son conectados a una red troncal de
comunicaciones (que puede ser alámbrico, fibra o una combinación de
ambos, y contiene al servidor del sitio, cualquier sensor de datos o
de video conectado alambricamente al hub). Esta red, en cambio, se
conecta vía Internet a las computadoras y monitores del análisis.
Estos pueden estar dondequiera, incluyendo el sitio del análisis y/o
consulta local, en casa para observación por empleados claves de la
planta, en el escritorio de un vendedor analista experto de
maquinaria a miles de kilómetro, o en una oficina de Azima donde
expertos también pueden ser situados, atendiendo a múltiples a
clientes. Los datos están disponibles por cualquier navegador de
Internet estándar, y el acceso al portal de Internet es controlado
por el cliente.
El
concepto de una instalación típica de Azima es ilustrada en la
Figura 3.
Figura 3 - Concepto de AZIMA para monitorear una
variedad de componentes en la planta
La
Fuerza Impulsora para el Futuro del Mantenimiento Predictivo
El
principio de la fuerza impulsora en el futuro para el mantenimiento
predictivo es la economía. Los programas autónomos e internos se
beneficiarán porque los requisitos de la inversión de capital serán
más bajos de lo que son actualmente. En una planta nuclear de
generación de energía el costo de un sensor conectado por cable o
fibra óptica puede ser de USD $ 2-3,000. El precio en otras
instalaciones comerciales puede ser de USD $ 1,000 o más. Un paquete
de instalación inalámbrica de sensor para un solo parámetro puede
ser la tercera parte de ese valor.
Además, el costo de la mano de obra para realizar un esfuerzo
potencialmente mucho mayor de recolección de datos es reducido a una
fracción de lo que es ahora. El costo de mano de obra, programado a
la función del análisis, ya sea con personal interno o por medio de
terceros, aumentará la productividad del programa general.
Otro elemento económico es el consentimiento de las compañías de
"asociarse" con las organizaciones que instalan, mantienen las redes
de sensores y proporcionan los servicios completos o parciales del
análisis y el apoyo por una cuota mensual. Así, el requisito de la
inversión de capital del cliente es reducido mucho o es eliminado.
Esto permite la decisión con respecto a la implementación de un
sistema inalámbrico descansar más en el requerimiento para el
Monitoreo Predictivo de Condición para aumentar la confiabilidad del
equipo, el rendimiento y productividad y menos en la necesidad de
procesar una petición de inversión de capital, que en muchas
compañías puede tomar años.
En
la planta Covanta Energy Haverhill de desecho a energía de la
Estación de Recuperación de recursos de 48 Megawatt al norte de
Boston, Massachusetts, Azima instaló equipo sensible inalámbrico en
una grúa crítica para la operación y seis ventiladores clave, de
difícil acceso. Los ahorros a la Planta son entregados por un mejor
conocimiento y más reciente de la condición crítica del componente,
que ha tenido como resultado una mejor planeación para los cierres
programados y menos tiempo de inactividad no planeado y gastos de
reparaciones de emergencia. Esto coloca el control de cuando
realizar una reparación en las manos del personal y lo quita de los
caprichos de fracasos aleatorios de la maquinaria de la producción o
el servicio.
Para organizaciones implicadas en o afectadas por el comercio
internacional, el mayor estímulo económico para adoptar sistemas de
PCM del futuro será su capacidad mejorada para competir y sobrevivir
verdaderamente en el mercado global.
De
un punto de vista más práctico cualquier organización que aplica PCM,
ya sea con personal de la planta o por medio de terceros, será
forzado a considerar el uso de sistemas como los descritos en este
articulo. Esto es porque puede ser los única alternativa disponible
ya que los vendedores abandona el apoyo para el legado del hardware
y/o el software, un hecho frecuente en los ciclos vitales del
producto de PCM que dura cerca de diez años. En términos de
software, los vendedores de PCM a menudo son forzados a hacer esto
porque el hardware de la computadora y los vendedores del sistema
operativo cambian su línea de productos con la misma frecuencia. Lo
bueno de esto es que la productividad de uso del producto casi
siempre es mejorada por estos cambios.
Manteniendo las manos en la Maquinaria
Mientras todos estos pronósticos con respecto al futuro del
mantenimiento predictivo parecen quitar a los humanos de las
máquinas, uno debe ser realista y apreciar que las decisiones
finales con respecto a si se deben de cerrar para reparaciones y las
decisiones finales del post-mantenimiento a volverlos a la
producción no pueden, y no deben, ser hechas sin "las manos
puestas," y a un encuentro cercano por seres humanos. El hardware
que ellos pueden utilizar puede ser sólo algunos instrumentos de
diagnostico portátiles "anticuados", pero también estarán trayendo
la mayoría de los instrumentos importantes, el software de su propia
experiencia y la inteligencia, que siempre se quedará como una parte
esencial del proceso de diagnóstico y pronóstico.
Conclusiones
Los
Sistemas de Monitoreo Predictivo de Condición del futuro serán más
sofisticados que aquellos utilizados actualmente, e implicará más
tipos de sensores para detectar más indicadores de la degradación de
la máquina y el sistema. Al mismo tiempo serán más baratos, más
fáciles de instalar y utilizar, y de conectarse internamente y/o
ligados vía Internet con motores de análisis que pueden estar
situados a miles de kilometros.
El
vinculo entre la participación humana y la participación del
microprocesador y/o maquinas basadas en el analisis de computadoras
que hacen la promesa del mantenimiento predictivo llegaran a ser una
realidad.
En
el 2003, el reconocido inventor y futurista, Ray Kurzweil publicó su
último libro titulado La Singularidad está Cerca. Este es el último
libro de más de tres décadas y cinco libros llenos de proyecciones
de la unión entre la vida y la salud de los humanos y las máquinas
que ellos han creado. En La Singularidad está Cerca, Kurzweil
examina el próximo paso en este proceso de la unificación, que él
contiende es inexorable. Ese paso es la unión entre el humano y la
máquina en la que el conocimiento y las habilidades incorporadas en
los cerebros humanos serán combinados con la capacidad bastamente
más grande, velocidad y la habilidad de conocimiento-compartiendo de
nuestras propias creaciones.
La
singularidad esta tan verdaderamente cerca como se aplica al futuro
del mantenimiento predictivo.
Agradecimiento
Los autores reconocen con gratitud la ayuda
inapreciable en forma de tiempo invertido discutiendo el futuro de
PdM y la provisión del contenido para la inclusión en este artículo
que fue proporcionado generosamente por Marton Dundics, Presidente
deDEI Group, Millersville, MD (mdundics@dei-group.com) y de Alex
Warner Presidente de Pedigree Technologies, Fargo, Dakota del Norte
(alex.warner@pedigreetechnolgies.com)
Elsa K. Anzalone
es Gerente General de Contabilidad de Azima, Inc. Puede ser
contactada en: telefono: 781-938-0707 x751, FAX:
781-935-0179, Mobil: 713-825-1076, e-mail: eanzalone@azimainc.com
Jack R. Nicholas, Jr., P.E., CMRP es el
Director General de
Maintenance Quality Systems LLC de Millersville,MD. Puede ser
contactado via: Telefono 717-338-9166, FAX: 717-338-9168,
Mobil: 240-463-6440, e-mail:
jdnicholas@supernet.com
Referencias
1.
Baxter, Nelson Sound and Vibration Magazine May 2004 editorial
2.
Warner, Alex, President of Pedigree Technologies, Fargo, ND from an
unpublished paper on products and services of his company prepared
in support of this presentation
3. A
description of correlation analysis, along with five other of the
most common analysis techniques used in PCM is found in the text
Predictive Maintenance Management, 1st Edition, September 2005 by J.
R. Nicholas & R. K. Young ISBN 0-97199801-3-6
4.
Most of the data on ICAS and MCM was provided by Morton Dundics,
President of the DEI Group. Mr. Dundics was the originator of the
ICAS concept. Marton can be contacted via the company web site
www.dei-group.com
5.
Artesis is a privately held company headquartered near Istanbul,
Turkey. For more details on the company and the array of products it
has patented and sells world-wide, visit the website a
www.artesis.com
