Mantenimiento Industrial en la Industria 4.0

Para conocer y entender la relación entre Mantenimiento Industrial y la Industria 4.0 primero es importante entender primero la base de todo: ¿Qué es el Mantenimiento? La definición más aceptada y simple apunta al conjunto de actividades y acciones que tienen como objetivo preservar o restaurar un activo a un estado en el cual lleve a cabo su función requerida.

El mantenimiento ha sufrido transformaciones tecnológicas a lo largo del tiempo. En su comienzo era sólo considerado como actividades correctivas para solucionar fallas, las tareas de mantenimiento eran realizadas por los mismos operarios. Luego, con la complejidad de la maquinaria y procesos se comenzaron a formar los Departamentos de Mantenimiento; con personal dedicado no sólo a la reparación de fallas sino de prevenirlas, es decir, actuar antes de que éstas se produzcan. La finalidad es prevenirlas y garantizar la eficiencia de los activos para evitar gastos por avería o pérdidas de producción.

En la actualidad, el mantenimiento busca aumentar, garantizar y obtener la producción dentro de índices de confiabilidad deseados. En términos simples; garantizar que los activos cumplirán sus funciones en el momento que se les exija.

Existen diversos tipos de mantenimiento entre los más conocidos figuran: el Reactivo (como reacción a una falla), Correctivo (restaurar un activo a su condición disponible para la producción), Preventivo (anticiparse para evitar fallas inesperadas) y Predictivo (sinónimo del Mantenimiento según condición o el Mantenimiento Preventivo según Condición).

El modelo, plan o estrategia de mantenimiento a aplicar dependerá del balance entre rentabilidad y confiabilidad. Tema que, por supuesto, amerita un artículo por sí mismo.

Luego de las definiciones anteriores, la siguiente pregunta a realizarnos sería; ¿a qué activos aplico estrategias de mantenimiento? Para responder esto, debemos saber que en el ámbito industrial existen los activos Críticos y los No Críticos.

Los No Críticos, también denominados BOP (Balance of Plant) son los que de fallar no afectan alguno de los siguientes puntos:

          - Seguridad de las personas                           - Integridad de las instalaciones y el mismo activo

          - Medio ambiente                                             - Calidad de la producción

Creo que a esta altura ya se intuye la relación; al tener mis activos “conectados” de alguna manera ya conozco su condición y, por ende, podría definir qué estrategia de mantenimiento debo o puedo aplicar. De preferencia será el Mantenimiento Predictivo.

Los conceptos de Industria 4.0, IIoT, Big Data y Mantenimiento Predictivo (PdM) están íntimamente relacionados. El PdM se apoya en el monitoreo de la maquinaria para optimizar las tareas de mantenimiento de manera que las tareas de reparación se realizan sólo cuando son estrictamente necesarias. En un ambiente donde las máquinas se instrumentan (sensorizan) con tecnologías IIoT (Industrial Internet of Things), los datos monitoreados se analizan mediante sistemas automáticos para generar diagnósticos. El principal valor de este sistema son las notificaciones sobre anomalías o fallas en desarrollo que permitan programar las tareas de mantenimiento, de esta manera, se minimizan los riesgos y costos de averías inesperadas.

Algunos beneficios que aporta la Industria 4.0 a los sistemas de monitoreo de maquinaria son:

• Se comienza a valorar y confiar en los sistemas de diagnóstico automático
• No hace mucho tiempo, un sensor de un determinado fabricante sólo era compatible con un sistema de medición propio y por supuesto su sistema de registro y análisis. Hoy, esto ha cambiado y hay una conciencia sobre la necesidad de compatibilidad entre los sistemas.
• Se aceptan y se aplican mejor los sistemas Cloud Computing, por ende, los servicios SaaS (Software as a Service) se adaptan perfectamente a las necesidades de la industria actual.
• La industria tiene una mayor conciencia de la posibilidad de optimizar la operación y el mantenimiento de sus activos a partir de los datos sobre su estado actual o pronosticado, su operación o de la calidad del producto fabricado
• Existen cúmulos y cúmulos de datos esperando convertirse en información

Finalmente, incluyo un concepto y crítica (que personalmente comparto) muy utilizado últimamente:

El IIoT va a revolucionar todo….

 “IIot es sólo una palabra de moda para denominar los sensores instalados en activos industriales” (Rajiv Anand, Artificial Intelligence: A primer for the reliability community). Hace muchos años que las máquinas están instrumentadas con sensores de todo tipo y estos se conectaron a DCS, SCADA, CMS… Instrumentar máquinas no es una revolución, la revolución es que las máquinas se diagnostiquen en forma autónoma y acierten en este diagnóstico automático.

La oportunidad está en el uso y procesamiento que hagamos a partir de ahora de los datos que éstas nos brindan.