Definiciones:

Mantenimiento Proactivo: Un tipo de mantenimiento basado en condición (CBM) que enfatiza la detección y corrección rutinaria de las condiciones que son la causa raíz de fallos potenciales.  Entre las causas raíz más críticas se incluyen la alta contaminación del lubricante, la alineación y el balanceo.

Mantenimiento Predictivo: Un tipo de mantenimiento basado en condición (CBM) que pone énfasis en la predicción temprana de fallos utilizando técnicas no destructivas como el análisis de vibraciones, la termografía y el análisis de partículas desgastadas.

La eficiente operación de maquinaria industrial depende de dos estrategias críticas de mantenimiento: el Mantenimiento Proactivo y el Mantenimiento Predictivo. Aunque ambos enfoques se encuentran dentro del marco más amplio del mantenimiento basado en condición, sus metodologías y efectos son distintos y complementarios.

Este artículo tiene como objetivo desmitificar estos conceptos, comprendiendo claramente cómo funciona cada estrategia, su importancia en el ámbito del mantenimiento y cómo juntas representan una sólida defensa contra las fallas de los equipos y las ineficiencias operativas. Ofrecemos información sobre la optimización de las prácticas de mantenimiento para aumentar la longevidad y la confiabilidad de las máquinas al explorar sus roles, beneficios y desafíos.

Mantenimiento Predictivo: Detección de Fallas (Señales Tempranas)

En la vida cotidiana de una típica máquina lubricada, puede existir un desgaste sutil que aumenta silenciosamente, sin que los operadores y los equipos de mantenimiento lo sepan. Al comienzo de este tipo de falla, el inicio de la falla (I) es prácticamente imperceptible. Pero a medida que continúa y el desgaste progresa gradualmente, los síntomas se vuelven medibles y se alcanza el punto de Detección de Falla (P).

Con la estrategia adecuada que incluye el monitoreo de condiciones con una cierta frecuencia, la detección de fallas se acerca más al inicio de la falla. Este es un objetivo crucial del mantenimiento predictivo: detectar los signos de falla lo más temprano posible.

Sin embargo, si la falla no se detecta correctamente, eventualmente la máquina experimentará suficiente desgaste y deterioro de modo que ya no podrá realizar su trabajo, y se alcanzará el punto de Falla Funcional (F), con un impacto en la producción. La falta de detección podría deberse a diversas razones, pero con mayor frecuencia se debe a un monitoreo poco frecuente, herramientas inadecuadas o falta de capacitación. Cuando no se controla, esto es seguido por una Falla Catastrófica (Defunción), en la cual la máquina puede bloquearse y causar daños colaterales en el proceso.

Las etapas que se describen aquí se ilustran mediante la Curva P-F en la figura a continuación. Tradicionalmente, la curva P-F recibe su nombre por el monitoreo de condiciones asociadas a modos de falla conocidos entre la detección de la falla (P) y la falla funcional (F). La predicción de la falla con detección temprana requiere la estrategia adecuada de mantenimiento predictivo. Cada modo de falla puede tener una curva P-F corta o larga.

A medida que la curva desciende de izquierda a derecha, el rendimiento de la máquina (eje y) se ve afectado negativamente. La falla de la máquina se vuelve más grave a medida que avanza el tiempo (eje x) y los síntomas de la falla de la máquina son más fácilmente detectables. Pero, aunque esta mayor detección suena como algo positivo, desafortunadamente coincide con un tiempo de inactividad inminente y costos crecientes, ya que el daño es irreparable.

Mantenimiento proactivo – Detección previa a la falla (Causa raíz)

Toda falla de una máquina es una consecuencia de las acciones que la precedieron. En otras palabras, es lo que hacemos o no hacemos en el mantenimiento y las operaciones lo que finalmente lleva a la Iniciación de la Falla. Aquí es donde se pone a prueba la confiabilidad de la máquina. ¿Confiamos en la robustez de la máquina o configuramos cuidadosamente nuestras máquinas para que tengan éxito? ¿Estamos realmente haciendo todo lo que podemos para retrasar el inicio de la falla tanto como sea posible, al menos hasta el punto en que los costos lo justifiquen?

El veredicto de décadas de estudios realizados por grupos de usuarios, fabricantes originales (OEM) e institutos de investigación sobre las razones más comunes por las que fallan los rodamientos y otros componentes de las máquinas, es que existe consenso en que la mala lubricación y el control insuficiente de la contaminación ocupan el primer lugar en la lista de causas raíz. Su introducción está marcada por el punto de Iniciación de la Causa Raíz (R). La brecha entre la Iniciación de la Causa Raíz y la Iniciación de la Falla es un factor de la gravedad de la causa raíz, la sensibilidad del componente y el tiempo de gestación.

Este es el objetivo crucial del mantenimiento proactivo: detectar y corregir las condiciones de causa raíz que de otra manera llevarían a la falla.

Adopción de Estrategias de Mantenimiento Basado en Condiciones

La adopción de estrategias de mantenimiento predictivo se ha vuelto más común en instalaciones industriales gracias a la implementación de tecnologías de monitoreo de condiciones, como el análisis de vibraciones, la termografía y el monitoreo de desgaste de partículas. Esto ha sido especialmente impulsado por la tecnología de sensores en tiempo real y la infraestructura de Internet de las cosas (IoT). Las mejores estrategias de mantenimiento predictivo son aquellas en las que se monitorea la detección incipiente de fallas.

Cuando se toma una acción rápida de corrección, se puede minimizar el impacto que la falla tiene en los costos de reparación y en la duración del tiempo de inactividad.

El mantenimiento proactivo también ha recibido mayor atención, centrándose en estrategias de control de contaminación y el monitoreo de contaminantes y propiedades de fluidos mediante análisis de aceite. Esto se debe en parte a una mejor educación que ha revelado el impacto oculto que tienen los contaminantes y las deficiencias leves en la lubricación y en la confiabilidad de las máquinas. Cuando se toma acción correctiva en este ámbito, se reduce el número de fallas y se prolonga la vida útil de las máquinas.

Por lo tanto, las mejores estrategias se enfocan en el monitoreo de condiciones lo más temprano posible en la curva P-F; aquí es donde se logran los mayores ahorros de costos. Sin embargo, esto a menudo se ve desafiado por el dilema de la acción correctiva. Cuando se detectan síntomas de falla en una etapa temprana en el dominio predictivo, a menudo se cuestionan y la acción correctiva se retrasa debido a una señal débil.

Este es a menudo el caso con el desgaste incipiente detectado mediante análisis de aceite. Si bien es efectivo en la detección temprana de esta señal tenue, la máquina parece funcionar normalmente en otros aspectos, y la acción correctiva puede retrasarse mientras se solicita una mayor confirmación de los modos de falla. Pero a medida que la señal se vuelve más fuerte y evidente, también aumenta la proximidad a una falla funcional o catastrófica.

Esto se vuelve aún más evidente en el dominio proactivo, donde el monitoreo de condiciones detecta un problema con la contaminación o las propiedades del lubricante. Sin que realmente ocurra una falla (todavía), surgen preguntas y la acción se pospone, a pesar de acciones correctivas relativamente simples, como la filtración o el cambio de lubricante.

Todo esto puede abordarse mediante una educación adecuada para crear conciencia sobre las estrategias de mantenimiento proactivo como un complemento cohesivo al mantenimiento predictivo, junto con evidencia de primera mano.

En la práctica, tanto el Mantenimiento Proactivo como el Mantenimiento Predictivo pueden llevarse a cabo de manera simultánea como una Estrategia de Mantenimiento Basado en Condición, o CBM por sus siglas en inglés. No se debe asumir que el mantenimiento proactivo es la solución por sí solo.

De hecho, hay muchas causas raíz que pasarán desapercibidas con enfoques típicos de mantenimiento proactivo. En cambio, está diseñado para abordar el 20% de las causas raíz de falla responsables del 80% de las ocurrencias de falla (regla 80:20).

Dicho esto, el Mantenimiento Predictivo puede ayudar a detectar la mayoría del 20% restante. Y dado que tanto el Mantenimiento Proactivo como el Mantenimiento Predictivo se centran en la monitorización de condiciones, pueden ser rastreados con gráficos adyacentes e Indicadores Clave de Rendimiento (KPI).

Para máquinas individuales, las condiciones proactivas de causas raíz pueden ser “indicadores líderes” (indicando lo que sucederá) junto con los síntomas de falla predictiva que pueden considerarse “indicadores rezagados” (indicando lo que acaba de suceder). De la misma manera, el cumplimiento del mantenimiento proactivo puede ser un indicador líder y el tiempo de inactividad programado/no programado puede ser indicadores rezagados como un KPI a nivel de toda la planta.

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