Wednesday 9 October 2013

Cloud Monitoring: Mantenimiento en la nube

 Todos conocemos la importancia del mantenimiento predictivo y la necesidad de realizar un buen plan de inspecciones que permita detectar a tiempo los posibles problemas en base a la curva P-F. Para la definición de los periodos de inspección podemos utilizar las bases de las inspecciones basadas en riesgo o programas de fiabilidad.

 Pero podemos aumentar la eficacia de nuestros programas predictivos con la implantación de un programa de monitorización continua, con envió de información en tiempo real a la nube, a estos programas los denominamos Cloud Monitoring.

 Y es que diseñar el plan de inspecciones es la parte crítica de un plan de mantenimiento predictivo, por un lado por la incertidumbre de los cálculos de fiabilidad pero, principalmente, por la dificultad de interpretar la Curva P-F debido a la gran variedad de fallos que puede sufrir un equipo.


Curva P-F
 A esto hay que añadir la dificultad para realizar las mediciones de forma correcta, ya sean mediante ultrasonidos, análisis de lubricantes, análisis de vibraciones, termografías o cualquier otra técnica, y la dificultad de interpretar los resultados.

 Los programas de Cloud Monitoring evita estos problemas, multiplicando la eficacía del mantenimiento predictivo, al proporcionar una información en tiempo real, registrando los resultados de las mediciones de forma continua y permitiendo que puedan ser interpretados y revisados, on-line, por especialistas.

 ¿Cómo lo consigue?

 El Cloud Monitoring se basa en la utilización de una centralita electrónica que recibe información, de forma continua, a través de los sensores que se colocan en los equipos que queremos estudiar.

 Existe una gran variedad de sensores que podemos utilizar, como por ejemplo de diagnóstico eléctrico (ángulo de fase y señales de corriente) que podemos utilizar en motores eléctricos, acelerómetros para detectar desalienaciones y desequilibrios en componentes mecánicos, de ultrasonidos para detectar microfracturas, rugosidades, mala lubricación, derivaciones eléctricas o fugas de fluidos; de vibraciones que detectan desgastes y formación de turbulencias o cavitaciones, de temperaturas o incluso del estado del lubricante.

 Al proporcionar estos sensores una señal continua, es relativamente sencillo colocarlos y ajustarlos para obtener el máximo rendimiento.


Diagrama fractal del funcionamiento de un rodamiento.
 La centraliza transforma la señal procedente de los sensores de manera que se pueda enviar a un sitio web en el que podemos ver, en tiempo real, los resultados de las mediciones así como un histórico de resultados, que podemos revisar todas las veces que haga falta desde cualquier lugar, solo con conectarse a una página web; estos resultados se pueden tratar fácilmente utilizando cualquier hoja de cálculo. También podemos programar el sistema para que envíe señales de alarma, por e-mail o SMS, en caso de alcanzar unos valores límite.

 Esta metodología es aplicable a cualquier tipo de industria y en cualquier localización, ya que no requiere de una instalación compleja y no necesita mantenimiento.

 Los principales beneficios que aporta son la reducción de paradas inexperadas, asegurar que se dispone de repuestos, herramientas y personal cualificado para realizar las tareas de mantenimiento, aumenta la vida útil de los equipos, previenen las falsas alarmas, aumentan la disponibilidad y permiten integrar los datos con programas de gestión de mantenimiento (GMAO).

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