Mantenimiento predictivo: cómo se empieza

El mantenimiento predictivo consiste en intervenir cuando una medición indica que el equipo se está degradando: ni cuando toca por calendario, ni cuando ya ha fallado. Es el que menos horas desperdicia de los tres, y también el que más condiciones exige.

Este artículo va de esas condiciones, porque la mayoría de los proyectos predictivos no fracasan por la tecnología.

Qué se mide

Las variables habituales son pocas y llevan décadas funcionando:

• Vibración, para rodamientos, desequilibrios y desalineaciones en máquina rotativa.
• Temperatura, por termografía o por sonda, para conexiones eléctricas, rodamientos y aislamientos.
• Consumo eléctrico, que delata esfuerzo anómalo antes que el ruido.
• Análisis de aceite, que detecta desgaste interno sin abrir nada.
• Presión diferencial, que dice cuándo un filtro está colmatado de verdad y no cuándo toca cambiarlo por calendario.
• Ruido, que es la más subjetiva y la primera que nota el operario.

La elección no es libre: depende del modo de fallo que quieras anticipar. Si el equipo falla por colmatación, medir vibración no te dirá nada.

De dónde salen los umbrales

Esta es la pregunta que decide si el proyecto sirve, y la respuesta incomoda: de tu propio histórico, no de un catálogo.

Un valor de referencia genérico puede orientarte al principio, pero el punto en que esa bomba concreta, en esa instalación concreta, empieza a degradarse solo lo sabes midiéndola durante un tiempo con ella sana. Sin línea base, cualquier lectura es un número sin contexto.

De ahí se sigue algo poco intuitivo: el predictivo empieza midiendo equipos que funcionan bien. Si solo mides cuando sospechas, nunca tendrás con qué comparar.

No hace falta sensorizar para empezar

Es la idea más útil de todo el artículo. Una ronda de inspección con valores apuntados es ya una serie temporal, y una serie temporal permite ver una tendencia.

En GMAO CLOUD los checklists admiten campos con su tipo, su etiqueta y su valor mínimo y máximo. Cuando una lectura cae fuera de rango queda registrada como anomalía en el momento, no como un comentario al margen que nadie va a releer. Los modelos de comprobación se resuelven en cascada —activo, modelo, subfamilia, familia—, así que la ronda de veinte bombas iguales se define una vez.

Con eso, una persona con un termómetro y un medidor de vibración portátil hace predictivo real sobre los equipos críticos, a coste casi cero. La sensorización continua acelera y automatiza eso; no lo inventa.

Dónde encaja el GMAO

Conviene decirlo con precisión, porque hay proveedores que venden un GMAO como si fuera una plataforma de analítica de señal y no lo es.

Lo que un GMAO aporta al predictivo es el sitio donde vive el histórico y la decisión:

• La ficha del activo con su modelo, su número de serie, su fecha de instalación y sus campos propios con su unidad, en la gestión de activos.
• Las lecturas, capturadas dentro de la orden preventiva, con quién las tomó y cuándo.
• Las anomalías, que se convierten en incidencias con su prioridad y su responsable.
• La intervención resultante, con sus tiempos y su material, y el efecto que tuvo.
• Los indicadores para saber si todo esto está sirviendo.

Las órdenes que se disparan solas al llegar a un umbral

Esta es la pieza que convierte todo lo anterior en algo automático, y conviene explicarla con detalle porque es lo que de verdad diferencia una ronda de inspección de un sistema predictivo.

En GMAO CLOUD un activo puede llevar asociado un contador —kilómetros, horas de funcionamiento, ciclos, unidades producidas— y sobre él se configura un límite: cuántas unidades se espera que aguante ese componente. Además se define un porcentaje de aviso.

Cuando un técnico registra una lectura, el sistema suma lo acumulado, calcula qué porcentaje del límite se ha consumido y, si supera el porcentaje configurado, genera automáticamente la orden de trabajo preventiva. La orden nace con su activo, su dirección, el modelo de checklist que corresponda a ese equipo y una descripción que explica por qué se ha generado.

Es decir: el preventivo no depende solo del calendario. Puede depender del uso real, que es exactamente lo que hace falta en una flota, en una máquina que trabaja a turnos irregulares o en un componente cuyo desgaste va por ciclos y no por meses.

Conviene combinar las dos cosas. La periodicidad por tiempo cubre lo que se degrada esté o no en uso —juntas, aceites, corrosión—; el umbral por contador cubre lo que se degrada al usarse. Un equipo puede tener las dos a la vez.

El aviso por coste acumulado

Hay un segundo automatismo que suele pasar desapercibido y que responde a la pregunta más cara del mantenimiento: cuándo dejar de reparar.

Sobre un activo se puede registrar su coste de reposición y un porcentaje de aviso. El sistema compara periódicamente el coste acumulado de las reparaciones de esa máquina contra ese importe y, cuando lo supera, avisa.

No genera una orden: notifica, porque sustituir un equipo es una decisión de negocio y no una tarea. Pero pone la cifra delante en el momento en que hay que mirarla, en vez de dentro de un informe que nadie abrió.

El paso que mata los proyectos

Que la alerta no se convierta en nada.

Un técnico registra una vibración que ha subido, y no pasa nada. A la tercera vez deja de registrarla, y con razón. A partir de ahí tienes sensores, gráficas y cero predictivo.

Una anomalía tiene que acabar en una de dos cosas: una incidencia con responsable y fecha, o una decisión explícita de no hacer nada. Las dos valen; el silencio no. Y conviene que el sistema de notificaciones avise solo de lo que merece la pena: si avisa de todo, la gente deja de leer los avisos, que es peor que no tenerlos.

Cuándo NO compensa el predictivo

Por simetría, y porque ahorra dinero: hay equipos donde montar todo esto es tirar el esfuerzo.

Cuando el fallo no tiene consecuencia. Si el equipo es redundante, barato y su avería no para nada, el correctivo es la estrategia correcta. No es dejadez: es asignar el esfuerzo donde rinde.

Cuando el fallo no avisa. Hay modos de fallo súbitos —una rotura frágil, un fusible— que no tienen degradación previa que medir. Ahí el predictivo no puede funcionar, por definición, y lo que toca es preventivo o redundancia.

Cuando la medición cuesta más que la avería. Si anticipar el fallo exige parar la máquina para medir, o una hora de técnico cada semana en un equipo que se sustituye por doscientos euros, la cuenta no sale.

Cuando no hay quien interprete el dato. Es la más común y la menos reconocida. Una gráfica de vibración sin alguien que sepa leerla acaba siendo un fichero que nadie abre.

La criticidad de cada activo —que en la gestión de activos es un campo propio— es justo lo que permite decidir esto sin discutirlo caso por caso.

Cómo saber si está funcionando

Con los informes, y sobre los mismos equipos a lo largo del tiempo:

• MTBF del equipo monitorizado: si sube, falla menos.
• Tiempo de parada acumulado: traduce lo anterior a producción perdida.
• Proporción de correctivo: debería bajar en los equipos con ronda y no en los demás. Si baja en todos, el cambio no es por el predictivo.
• Coste acumulado por activo: es el que decide si sigue mereciendo la pena mantenerlo.

Si al cabo de unos meses nada se mueve en los equipos monitorizados, o se está midiendo la variable equivocada o el umbral está mal puesto. Las dos se corrigen; lo que no se corrige es no haberlo medido.

Por dónde empezar

Por tres o cuatro equipos críticos, no por la planta. Para cada uno: qué modo de fallo quieres anticipar, qué variable lo delata, con qué frecuencia se mide y quién actúa cuando se cruza el umbral. Con la ronda dada de alta como preventivo y su checklist con valores, en unos meses tienes línea base.

Y antes de nada, lo aburrido: que las órdenes se cierren con datos reales. El predictivo sobre un histórico vacío no existe.

Si quieres montarlo sobre tus equipos, puedes solicitar una demo.