Mantenimiento predictivo vs monitoreo de condición
Mantenimiento predictivo vs monitoreo de condición
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Existen grandes diferencias entre el mantenimiento predictivo y el monitoreo de condiciones, pues en principio el primero se basa en las fallas, mientras que el segundo se enfoca en evitar que la máquina falle.
“Hoy en día el 80% de la industria está trabajando esperando que la máquina esté en el último momento de falla para hacer la reparación, no se concentran en un enfoque proactivo”, lamenta Gerardo Trujillo, director general de Noria Latín America, durante su ponencia en Expo Manufactura 2018, que se realiza en Monterrey, Nuevo León, del 6 al 8 de febrero.
Mientras el monitoreo de condición está centrado en encontrar la causa del problema para poder controlarlo y ampliar la vida de la máquina, pero se busca que esta no falle; en el mantenimiento predictivo, en cambio, pronostica cuándo fallará la máquina, pero no evita que falle.
“En el monitoreo de condición, encontramos la forma de que la máquina dure más tiempo, y está enfocado en medir, procesar la información y gestionar esa información. El mantenimiento predictivo ve los síntomas, pero no se enfoca en las causas”, explica el especialista.
Al implementar el monitoreo de condición se buscan las máquinas críticas, no se aplica a todas porque sería un gasto enorme; entonces se definen las máquinas, se identifican los modos de falla, es decir, causa y síntoma de cada falla; se define el método de monitoreo y la frecuencia.
El principal beneficio del monitoreo de condición es poder identificar primero la causa, y luego el momento en el cual la máquina inicia un comportamiento anormal porque todavía en ese momento se puede corregir; con el mantenimiento predictivo lo único que se puede hacer es programar el cambio, es decir, algo como ´mantenimiento correctivo programado’.
“Mi recomendación es que revisen sus estrategias de mantenimiento predictivo y las conviertan en monitoreo por condición para que cuando incorporen la tecnología de la Industria 4.0, podrán aprovechar el beneficio de la gran cantidad de datos que se puede obtener”, concluyó.
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