Monitorización de condiciones: Guía de las 5 principales tecnologías

Desde alimentos y agua hasta combustibles, papel y medicinas, innumerables máquinas impulsan procesos industriales críticos que nutren nuestras vidas. Estos activos mecánicos suelen estar sometidos a duras condiciones, cambios en los procesos y simple desgaste. Por eso es importante vigilar el estado real de las máquinas para planificar y programar acciones de mantenimiento adecuadas antes de que se averíen. Aquí es donde diversas tecnologías de monitorización del estado ayudan a los equipos de mantenimiento a evitar paradas imprevistas, optimizar la programación del mantenimiento, ahorrar en costes de mantenimiento y aumentar la fiabilidad de los activos.

¿Qué es el Condition Monitoring?

Como su nombre indica, la monitorización de estado es el nombre de una clase de técnicas que miden uno o más parámetros físicos del estado de los equipos -corriente, tensión, lubricante, temperatura, vibración, ondas de tensión, etc.- para identificar cambios en el comportamiento de una máquina que indiquen un fallo en desarrollo.

Estas técnicas se utilizan para permitir mantenimiento predictivo (también conocido como mantenimiento basado en la condición), donde se intenta estimar el estado real, o incluso futuro, de las máquinas para programar a tiempo las intervenciones de mantenimiento antes de su fallo funcional.

Cuándo utilizar Condition Monitoring

Hoy en día, los equipos de mantenimiento de todos los sectores utilizan diversas estrategias de mantenimiento en su arsenal para garantizar el tiempo de actividad, aumentar la fiabilidad y mejorar la seguridad de los empleados. Algunas de las estrategias de mantenimiento más conocidas son: reactiva, correctiva, preventiva, basada en el tiempo, predictiva y basada en la condición. Algunas de ellas son distintas formas de decir lo mismo, y otras son metaestrategias que agrupan varias otras. Independientemente de los nombres que se utilicen, cada estrategia tiene su lugar. (Pensemos en las bombillas, las baterías y las placas del techo de una instalación).

Entonces, ¿cuándo se debe utilizar la monitorización de la condición?

Las estrategias basadas en la monitorización del estado son útiles para las máquinas más críticas cuyo fallo sería muy costoso. Ese coste puede ser financiero, como la pérdida de ingresos o de mano de obra, o puede ser de reputación, como en el caso de un vertido de aguas residuales. La monitorización basada en el estado proporciona un medio para evitar estas pérdidas.

Junto a la monitorización de la condición, hay otros métodos tradicionales que siguen siendo muy utilizados por los equipos de mantenimiento y que ayudan a evitar averías en los activos más críticos. Uno de ellos es el basado en el tiempo, también conocido como mantenimiento preventivo, y otro es la redundancia de máquinas, unida a una sólida gestión del inventario de piezas. Sin embargo, con el auge de la inteligencia artificial (IA) y el internet industrial de las cosas (IIoT), las soluciones de monitorización de la condición se han convertido en serios contendientes. Su capacidad para recopilar datos de monitorización de estado las 24 horas del día y realizar análisis en tiempo real de los datos de estado de los activos puede proporcionar a veces mejores resultados a un coste mucho menor.

Monitorización del estado y la IIoT

Como ya se ha comentado, las tecnologías de monitorización de estado basadas en IA y el IIoT se han convertido en serios competidores de los métodos de mantenimiento más tradicionales a la hora de evitar fallos catastróficos y costosos en las máquinas más críticas de las plantas. A continuación se enumeran varias ventajas aportadas por la unión entre la inteligencia artificial y el internet industrial de las cosas que distinguen a estos sistemas de monitorización de estado:

Recogida de datos en tiempo real

En lugar de depender de la recopilación manual de datos, en la que un ingeniero de mantenimiento recorre la planta para tomar lecturas en un intervalo de tiempo determinado (mantenimiento basado en el tiempo), ahora se pueden utilizar técnicas de monitorización de estado de eficacia probada para recopilar puntos de datos sobre el estado de los activos no sólo una vez al mes o cada seis semanas, sino miles de veces por segundo, durante todo el día, todos los días. Estos datos sobre el estado de la máquina, como es habitual hoy en día en cualquier programa inteligente de monitorización del estado, se recogen mediante sensores permanentes (inalámbricos en la mayoría de los casos) que captan continuamente señales de alta frecuencia.

Análisis continuo de datos

En cuanto los datos sobre el estado de los activos se capturan y almacenan en la nube o en el perímetro, los algoritmos de aprendizaje automático empiezan a procesar esos datos en tiempo real para detectar automáticamente los fallos en desarrollo y determinar en qué parte de la máquina se producen. Trabajan 24 horas al día, 7 días a la semana, 365 días al año, procesando terabytes de datos sin cesar. Además de un análisis continuo y rápido, los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de detectar pequeños cambios que el observador humano normalmente pasaría por alto. Todo esto significa que los sistemas de monitorización de estado basados en IA se acercan constantemente a la perfección en términos de detección de fallos en desarrollo.

Perspectivas ampliables

Otra ventaja de las tecnologías de monitorización de estado basadas en IA es que mejoran constantemente sus predicciones en función de los nuevos datos que llegan cada segundo, y sus conclusiones se basan siempre en hechos, nunca en intuiciones. Todo esto significa que, con el tiempo, mejoran cada vez más en lo que hacen. A medida que crecen sus bibliotecas de patrones de fallo conocidos (lo que llamamos "huellas dactilares del fallo"), acaban aprendiendo a asociar estos patrones con su causa subyacente, lo que permite un mantenimiento proactivo y no sólo predictivo.

Las ventajas mencionadas anteriormente son las que hacen que los sistemas de monitorización de estado del siglo XXI sean tan escalables. El software de IA hace todo el trabajo pesado, solo alerta cuando hay un fallo inminente real y señala en qué parte de la máquina se está desarrollando. Mediante el uso de sistemas de monitorización de estado en línea basados en IA y el IIoT, los equipos de mantenimiento reciben información basada en hechos en tiempo real sobre sus equipos más críticos que puede ayudarles a tomar mejores decisiones y obtener mejores resultados.

¿Cuáles son las ventajas de la monitorización basada en la condición?

Como hemos estado comentando hasta ahora, las estrategias de monitorización basadas en la condición se utilizan hoy en día para máquinas críticas cuyo fallo sería costoso. El auge de la IA y el IIoT han convertido a los modernos sistemas de monitorización de estado en un serio competidor para las estrategias de mantenimiento más tradicionales, como el mantenimiento basado en el tiempo, ya que pueden proporcionar resultados mejores y más rápidos a un coste menor. Esta visión continua de la monitorización del estado proporciona importantes ventajas a los equipos de mantenimiento y operaciones, como:

Evitar tiempos de inactividad imprevistos

La capacidad de planificar el tiempo de inactividad en un entorno industrial es muy beneficiosa porque el coste real del tiempo de inactividad no planificado debido a una máquina averiada suele subestimarse enormemente. A continuación se indican varios factores de coste que se ignoran habitualmente:

• pérdida de producción con un nivel de calidad especificado
• costes de emergencia para sustituir el bien (entrega, instalación, etc.)
• dependiendo de la gravedad y el tipo de rotura de la máquina, otras máquinas pueden resultar dañadas debido al fallo del equipo
• el coste de tener que almacenar y gestionar un gran número de piezas de recambio en caso de avería
• daños a la reputación (como en el caso de un vertido de aguas residuales o productos químicos)

Al indicar con precisión cuándo se va a romper una máquina, la monitorización del estado no sólo permite a los equipos programar inspecciones, reparaciones o sustituciones mucho antes de que se produzca un fallo funcional, sino que también proporciona los medios para evitar estos costes de mantenimiento paralizantes e innecesarios.

Mejorar la seguridad de los trabajadores

Un fallo inesperado de una máquina puede suponer una grave amenaza para la seguridad de los empleados, especialmente de los que trabajan a su alrededor. Al señalar con precisión un fallo inminente, los responsables de planta pueden garantizar reparaciones y sustituciones a tiempo, y contribuir a facilitar un entorno de trabajo seguro.

Reducir la redundancia y el mantenimiento basado en el tiempo

En el mundo industrial, existen dos tipos de paradas: planificadas y no planificadas. Ya hemos tratado anteriormente el caso del tiempo de inactividad no planificado. Por otro lado, el tiempo de inactividad planificado se produce cuando los empleados de mantenimiento realizan un mantenimiento programado recurrente, normalmente en un intervalo de tiempo fijo. Con la monitorización de estado, los responsables de mantenimiento pueden reducir ambos tipos de tiempo de inactividad y dejar de hacer mantenimiento "por si acaso".

Al supervisar el estado de la máquina, un equipo de mantenimiento puede saber qué equipos están en buen estado y cuáles están fallando, y reparar sólo las máquinas que lo necesitan, lo cual es esencial cuando se trata de dejar atrás el mantenimiento basado en el tiempo. Y al detectar con precisión un fallo inminente, los equipos de mantenimiento pueden programar las reparaciones con mucha antelación a la avería del activo, reduciendo no sólo los tiempos de inactividad imprevistos, sino también la necesidad de redundancia de activos. Esto también permite a los equipos de mantenimiento optimizar su programación de mantenimiento desplegando sus recursos clave en equipos que realmente necesitan ayuda.

Tecnologías de supervisión del estado

Para detectar con precisión los fallos en desarrollo, la monitorización del estado requiere un análisis sofisticado sobre una fuente fiable de datos ricos en información. Existen cinco tecnologías principales, clasificadas por fuente de datos: lubricantes, vibraciones, ondas de tensión, temperatura y señales eléctricas.

Lubricantes

Los lubricantes son indispensables para el correcto funcionamiento de rodamientos, cajas de cambios y sistemas hidráulicos. Existen varias técnicas analíticas que se utilizan de forma rutinaria para analizar la calidad y la composición de los lubricantes con el fin de revelar cualquier presencia de contaminación o envejecimiento, proporcionando a su vez un diagnóstico del estado de la máquina. Históricamente, estas técnicas se han realizado fuera de línea, pero los recientes avances en la tecnología de sensores permiten ahora analizar los lubricantes en tiempo real. A continuación se ofrecen algunos ejemplos de análisis del aceite técnicas:

• Espectroscopia de emisión atómica
• Espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier
• Valoración Karl Fischer
• Ferrografía
• Control en línea del estado del aceite (tecnología de sensores)

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Vibraciones

Al igual que ocurre con el uso cotidiano de la palabra "vibración", todos los equipos industriales producen algunas vibraciones. En Condition Monitoring, análisis de vibraciones es un proceso de recogida, medición y análisis de los patrones de vibración de una máquina para detectar cualquier signo de cambio inusual que pueda indicar un posible fallo. Las mediciones de vibraciones pueden realizarse con un dispositivo portátil o con varios tipos de sensores de vibraciones instalados directamente en el activo. También en este caso existen varias técnicas analíticas que miden diferentes características de las vibraciones:

• Control del pulso de choque
• Medición de la curtosis
• Análisis Cepstrum
• Control de frecuencias discretas

Ondas de tensión

Algunos fallos, como las grietas, las fugas y la rotura de fibras, producen ondas elásticas (u ondas de tensión) dentro del material que se está agrietando, fugando o rompiendo. Esta es la base de análisis de emisiones acústicas. Las ondas acústicas de tensión son una fuente de datos especialmente buena para detectar grietas superficiales y cercanas a la superficie, así como picaduras, delaminación y fatiga por corrosión en hormigón, metal y fibra de vidrio. Al igual que con las otras tecnologías anteriores, las mediciones se recogen mediante tecnología de sensores, normalmente transductores piezoeléctricos.

Las técnicas más comunes son:

• Análisis de ultrasonidos aéreos
• Análisis de ultrasonidos estructurales

Temperatura

Las máquinas averiadas, los cables eléctricos corroídos y otras piezas pueden provocar cambios de temperatura inusuales. En la supervisión de estado, la termografía de infrarrojos se utiliza para medir y analizar la radiación (calor) que emite una máquina o toda una zona con el fin de determinar su estado. Para la medición, los sensores de temperatura van desde simples termopares que miden la temperatura en un lugar hasta cámaras de infrarrojos que pueden capturar el mapa de calor de toda una zona.

Aquí también hay varias técnicas, entre ellas:

• Termografía comparativa
• Termografía absoluta
• Termografía Lock-in

Señales eléctricas

Existe una gran variedad de métodos de control del estado eléctrico, que se dividen en dos categorías básicas: análisis de la firma eléctrica (ESA), que se realiza mientras la máquina funciona normalmente (o "en línea"), y el análisis del circuito del motor (MCA), que se realiza mientras la máquina está sin corriente ("fuera de línea"). Mientras que otros tipos de técnicas de control de estado analizan las vibraciones, los lubricantes o la temperatura, el ESA analiza la corriente y la tensión para determinar el estado de un equipo.

Las técnicas más comunes son:

• Análisis de la firma de corriente del motor
• Análisis de la firma de tensión del motor
• Análisis de la calidad de la energía

Qué hay que tener en cuenta al elegir un sistema de monitorización de estado

Cada una de las 5 fuentes de datos que hemos mencionado en la sección anterior aporta información diferente sobre el estado de una máquina, lo que significa que no hay una opción "mejor" para todas. En condiciones ideales, los equipos de mantenimiento utilizarían combinaciones de varias técnicas de monitorización del estado de sus máquinas críticas para garantizar la máxima información. En la práctica, las limitaciones de coste y accesibilidad les obligarán a elegir. Para encontrar la mejor opción para cada máquina y aplicación, es importante tener en cuenta los siguientes factores:

Conozca sus máquinas críticas

Como hemos mencionado antes, la monitorización de estado se utiliza para máquinas críticas cuyo fallo sería muy costoso en términos de impacto financiero y de reputación. Cada planta y proceso industrial tiene una selecta lista de "malos actores", o lo que es lo mismo, equipos críticos dentro de sistemas clave que son los más propensos a romperse y cuyo fallo acarrearía graves consecuencias.

Para elegir el sistema o sistemas de monitorización de estado adecuados, es importante conocer y priorizar los activos más críticos para la monitorización basada en el estado. Un enfoque habitual es realizar un análisis de criticidadEl análisis de criticidad es un proceso utilizado por los equipos de mantenimiento y fiabilidad para asignar a un activo una clasificación de criticidad basada en los riesgos potenciales que su fallo podría tener en las operaciones. Si su empresa ha realizado un análisis de este tipo, utilícelo como base para elegir la tecnología de monitorización de estado. (Si no, consulte este útil artículo sobre cómo iniciar este proceso.)

Conozca sus modos de fallo

Una vez realizado el análisis de criticidad para determinar los activos y componentes más críticos dentro de los sistemas, el siguiente paso útil sería realizar un Análisis de los modos de fallo, efectos y criticidad (FMECA) en la parte superior 20% de los activos más críticos. Cada modo de fallo tiene un patrón distinto en términos de fuente de datos (vibración, ondas de tensión, corriente, etc.), y algunos de estos patrones son tan pronunciados que un sensor puede detectarlos en cuanto empiezan a desarrollarse, mientras que otros pueden no alcanzar un nivel medible hasta que el sistema se avería. Por eso, determinar la utilidad de cada fuente de datos de monitorización de estado depende de qué modos de fallo es esencial monitorizar en términos de criticidad.

Piense en el entorno de la máquina

Otro factor importante a tener en cuenta al seleccionar un sistema de monitorización de estado es el entorno en el que opera una máquina crítica seleccionada. Como en cualquier programa inteligente de monitorización de estado actual, la mayoría de las veces la recopilación de datos se realiza a través de sensores inalámbricos. Estos sensores de monitorización de estado son piezas delicadas de los equipos, lo que significa que deben estar protegidos de condiciones ambientales extremas como temperaturas muy altas, sustancias corrosivas, etc. Además, puede ser difícil montarlos en la máquina. Además, puede resultar difícil montar los sensores directamente en equipos de difícil acceso, como bombas de sondeo sumergibles. Lo mismo ocurre con los equipos situados en zonas ATEX y otros lugares restringidos.

Adaptar el caso de uso a la fuente de datos

Después de seleccionar las máquinas críticas y los modos de fallo, así como de considerar el entorno en el que operan, el siguiente paso sería obtener más información sobre los distintos proveedores de la solución de monitorización de estado seleccionada. Aquí es donde es importante entender cómo recopila y mide los datos cada sistema, cómo es el proceso de instalación y si la tecnología seleccionada cumple todos los requisitos de conectividad y normativos.

Si está planeando implantar un programa de mantenimiento predictivo y no sabe por dónde empezar, hemos redactado una guía diseñada para guiarle a través de los pasos concretos desde la idea hasta la implantación. Además, hay varias hojas de trabajo de apoyo para ayudarle en cada paso. No deje de consultarla aquí.

Sistema de control de estado basado en ESA "Samotics

Como hemos estado comentando, existen 5 tecnologías principales de monitorización de estado que se clasifican por fuentes de datos. Una de ellas es el análisis de firmas eléctricas (ESA), un método de supervisión eléctrica para determinar el estado de una máquina. Se realiza mientras la máquina funciona en línea, lo que permite conocer en tiempo real el estado de salud de la máquina. El sistema ESA de Samotics, denominado SAM4, utiliza transformadores de corriente y tomas de tensión que se instalan en el armario de control del motor, donde captan las tres fases de la corriente y la tensión a alta frecuencia las 24 horas del día. Pero el sistema va más allá al implementar algoritmos avanzados de aprendizaje automático para analizar los datos en tiempo real y detectar a tiempo cuándo empiezan a producirse daños. Estas capacidades, en suma, proporcionan varias ventajas únicas que no hemos comentado hasta ahora:

Control remoto del estado

Dado que los sensores de SAM4 se instalan dentro de la seguridad del armario de control del motor, permite a los equipos de mantenimiento capturar datos fiables sobre el estado del activo a distancia. Esto resulta especialmente útil cuando resulta difícil y poco práctico montar sensores directamente en equipos de difícil acceso, como bombas sumergidas o motores encapsulados en máquinas más grandes. Las zonas ATEX y otras ubicaciones restringidas también suponen un problema. Además, el armario de control del motor es un lugar barato, seguro y cómodo para instalar los sensores, lo que no suele llevar más de 30 minutos por máquina.

Tecnología fiable de detección de fallos

Es un error común pensar que los sistemas ESA sólo detectan fallos eléctricos. Los sistemas basados en ESA pueden detectar y localizar fallos eléctricos y mecánicos en toda la cadena cinemática. Por ejemplo, fallos mecánicos como un acoplamiento desalineado provocan vibraciones que influyen en el entrehierro entre el estator y el rotor del motor, causando perturbaciones en el campo magnético y, a su vez, afectando a la tensión de alimentación y a la corriente de funcionamiento. Hasta la fecha, la tecnología SAM4 de Samotics detecta más de 90% de fallos, tanto mecánicos como eléctricos, con hasta 5 meses de antelación.

Métricas de rendimiento y energía en tiempo real

Como hemos indicado anteriormente, los sistemas ESA pueden realizar el seguimiento de una serie de parámetros adicionales que le ayudarán a aumentar la eficiencia, reducir los costes y disminuir la huella medioambiental de su empresa. Todas estas métricas requieren información de corriente y tensión; no pueden calcularse a partir de datos de vibración, térmicos, acústicos o basados en aceite. SAM4 ha desarrollado las siguientes herramientas avanzadas para proporcionarle información sobre rendimiento y energía. (No todos los sistemas ESA ofrecen estas funciones, así que asegúrese de compararlas).

Tres de las funciones avanzadas de energía y rendimiento de SAM4:

• un monitor de bombas en tiempo real que le ayuda a reconducir una bomba a su punto de máxima eficiencia, reduciendo la cavitación y aumentando la vida útil de cojinetes y juntas. Con el tiempo, los datos pueden indicarle dónde el rediseño o la sustitución supondrían mayores ganancias de costes y eficiencia.
• un monitor energético para hacer un seguimiento de la eficiencia operativa de un activo. Con el tiempo, los datos pueden indicarle dónde el rediseño o la sustitución supondrían mayores ganancias de costes y eficiencia. (Más información en nuestro libro blanco sobre la industria sostenible.)
• un monitor de calidad eléctrica para identificar y resolver problemas del lado de la alimentación, como desequilibrios de tensión y distorsión armónica.

Más información

Si el análisis de firmas eléctricas está entre su selección de tecnologías de monitorización de estado, estaremos encantados de informarle sobre nuestra solución. Póngase en contacto con nosotros para reservar una demostración sin compromiso a su conveniencia.