Aplicaciones del mantenimiento predictivo en motores eléctricos

¿Qué vas a encontrar en este artículo?

  1. La corazonada del técnico
  2. Mantenimiento predictivo aplicado a motores eléctricos

Uno de los activos más importantes de toda planta, fábrica o instalación en dónde desarrollamos nuestras actividades de ingeniería y mantenimiento es el motor eléctrico. En no pocas ocasiones, también lo es el generador o grupo electrógeno. Por este motivo, lo más seguro es que ya hayamos implementado una gestión de mantenimiento preventivo para estos activos, así sea uno básico o de mera inspección ocular. 

Tan fundamentales son los motores eléctricos que, aunque los abordemos con sencillas estrategias de mantenimiento, de manera intuitiva nos preguntamos en el proceso cuánto les falta para su falla o reemplazo. Y apenas surge esta pregunta temporal, y si tomamos decisiones en función de ella, aunque sean basadas en la experiencia e intuición, ya estamos dando los primeros pasos de un esquema de mantenimiento predictivo. 

La "corazonada" del técnico

Todo esto significa que la preocupación por la disponibilidad del activo en el futuro está ahí, aunque no sea plasmada de manera formal en los registros de trabajo o históricos. La predicción de la falla no se trata, pues, de una necesidad creada o de una complicada estrategia de mantención, sino de una inquietud que siempre ha estado acompañándonos, toda vez que hemos clasificado a los activos en unos más críticos que otros. De ahí la importancia de los motores eléctricos, pero lo mismo nos sucede tras el «pantallazo azul» cuando utilizamos la computadora —síntoma de un problema en el disco duro— o cuándo el arranque del motor de nuestro vehículo tarda en iniciar. Enseguida surge la pregunta: «¿cuándo tiempo resta antes de que falle por completo?» 

No obstante, dicha aproximación a los eventos futuros no deja de ser una corazonada, fundada en una experiencia respetable, aunque subjetiva, de nuestros años de trabajo. Lo procedente, en tanto medible y conveniente, sería establecer una estrategia formal de mantenimiento predictivo que parta de la ejecución actual del mantenimiento preventivo. O en pocas palabras, dar el paso siguiente. 

Software de mantenimiento predictivo

Mantenimiento predictivo aplicado a motores eléctricos

En la industria, los motores asíncronos jaula de ardilla son los más comunes. Así, la estrategia de mantenimiento para este activo es extrapolable a motores síncronos, servomotores y también para generadores eléctricos. Sea uno u otros, todo empieza por conocer las partes o componentes principales de estos motores, además de sus tipos de conexión, lo que implica un personal mínimamente capacitado para ello. Habría que dar al menos, ese paso inicial.

mantenimiento-predictivo-motor-electrico

Al presente, es probable que verifiquemos de estos equipos si presentan alguna suciedad u obstrucción, revisemos cómo están conectados, cuándo fue el último mantenimiento que se le dio a los cables, ver el estado del terminal, verificar si el motor está operando a la velocidad nominal correcta, entre otros chequeos. Con un buen programa de mantenimiento preventivo, se tomará nota de todas estas variables y se estudiarán, además, las vibraciones y temperaturas del motor.

Con las vibraciones ocurre algo interesante. Está demostrado que si le mostramos un espectro de vibraciones (amplitudes versus frecuencia) a expertos en mantenimiento, la mayoría de ellos sabrá diagnosticar muy bien cuáles son las causas de las anomalías encontradas. Empero, no será así si les preguntamos cuándo ocurrirá la falla en el equipo registrado: el 47% de ellos no aciertan, según Guru Grades, un CXO Advisory Group. 

Esto significa que para implementar una estrategia formal de mantenimiento predictivo, tanto en motores eléctricos como en cualquier otro activo, debemos esperar de la gerencia y del equipo técnico de la organización una cultura de mantenimiento específica que permita: 

  1. Reconocer que la intuición y subjetividad del técnico, aunque basada en su experiencia profesional, es falible; y que esa falibilidad implica de suyo un riesgo en las funciones críticas de las operaciones.

  2. Traducir cuantitativamente los indicadores y anomalías de los activos para poder anticiparse a la falla de los mismos, lo que nos conduce a crear e interpretar curvas de confiabilidad y disponibilidad.

  3. Utilizar una herramienta adecuada para estos fines, fácil de programar y supervisar, que se adapte al nivel profesional de nuestro equipo técnico, sin detrimento del rigor en la lectura e interpretación de los datos. 

Nótese que estas observaciones no dependen de si la empresa es grande o pequeña, ni de pequeños o grandes presupuestos de mantenimiento. Lo más importante es la cultura organizacional, capaz de canalizar en una gestión de cambio la formalización de procesos que responden a una inquietud que siempre ha estado ahí, que es la de proyectar las fallas futuras y ciclos de vida útil de lo que actualmente recibe mantención.

Desde Fracttal resulta evidente recomendar nuestro software de mantenimiento predictivo, Predictto, que cumple suficientemente con estos propósitos. Es un módulo sofisticado y riguroso de predicción, basado en modelos matemáticos y machine learning, pero diseñado para la usabilidad del personal técnico del día a día, sin necesidad de interfaces complicadas, ni de mayores curvas de aprendizaje o especializaciones profesionales.

En este sentido, la implementación de una estrategia predictiva no sólo elimina virtualmente la posibilidad de falla, sino que disminuye el coste de sobremantenimiento debido a la anticipada ejecución del mantenimiento preventivo, muy frecuente cuando se teme por una falla ante la menor desviación en el comportamiento del activo. Por ejemplo, nunca queremos que los motores eléctricos se detengan; y de ahí esa prudente pero costosa prerrogativa de «mejor prevenir que lamentar». Ocurre que aún pudiera quedarle disponibilidad al activo, y con ello, el número de repuestos en stock perdura más, disminuyen los costes de compras, disminuyen las paradas en las operaciones, y se obtienen otros beneficios significativos. 

El paso a paso del camino para complementar el mantenimiento preventivo con el productivo en nuestros cursos de Fracttal Academy, así como en nuestros seminarios webProponemos que este sea el motivante para tomar la decisión correcta, muy lejos de algún fallo potencial que bien pudo haberse previsto.

Si quieres consultar más acerca de nuestros productos, visita www.fracttal.com o agenda una demo con uno de nuestros especialistas en el formulario que verás a continuación.

Ing. Salvador Suniaga | Representante técnico de Ventas en Fracttal

salvador.suniaga@fracttal.com

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Aplicaciones del mantenimiento predictivo en motores eléctricos

¿Qué vas a encontrar en este artículo?

  1. La corazonada del técnico
  2. Mantenimiento predictivo aplicado a motores eléctricos

Uno de los activos más importantes de toda planta, fábrica o instalación en dónde desarrollamos nuestras actividades de ingeniería y mantenimiento es el motor eléctrico. En no pocas ocasiones, también lo es el generador o grupo electrógeno. Por este motivo, lo más seguro es que ya hayamos implementado una gestión de mantenimiento preventivo para estos activos, así sea uno básico o de mera inspección ocular. 

Tan fundamentales son los motores eléctricos que, aunque los abordemos con sencillas estrategias de mantenimiento, de manera intuitiva nos preguntamos en el proceso cuánto les falta para su falla o reemplazo. Y apenas surge esta pregunta temporal, y si tomamos decisiones en función de ella, aunque sean basadas en la experiencia e intuición, ya estamos dando los primeros pasos de un esquema de mantenimiento predictivo. 

La "corazonada" del técnico

Todo esto significa que la preocupación por la disponibilidad del activo en el futuro está ahí, aunque no sea plasmada de manera formal en los registros de trabajo o históricos. La predicción de la falla no se trata, pues, de una necesidad creada o de una complicada estrategia de mantención, sino de una inquietud que siempre ha estado acompañándonos, toda vez que hemos clasificado a los activos en unos más críticos que otros. De ahí la importancia de los motores eléctricos, pero lo mismo nos sucede tras el «pantallazo azul» cuando utilizamos la computadora —síntoma de un problema en el disco duro— o cuándo el arranque del motor de nuestro vehículo tarda en iniciar. Enseguida surge la pregunta: «¿cuándo tiempo resta antes de que falle por completo?» 

No obstante, dicha aproximación a los eventos futuros no deja de ser una corazonada, fundada en una experiencia respetable, aunque subjetiva, de nuestros años de trabajo. Lo procedente, en tanto medible y conveniente, sería establecer una estrategia formal de mantenimiento predictivo que parta de la ejecución actual del mantenimiento preventivo. O en pocas palabras, dar el paso siguiente. 

Software de mantenimiento predictivo

Mantenimiento predictivo aplicado a motores eléctricos

En la industria, los motores asíncronos jaula de ardilla son los más comunes. Así, la estrategia de mantenimiento para este activo es extrapolable a motores síncronos, servomotores y también para generadores eléctricos. Sea uno u otros, todo empieza por conocer las partes o componentes principales de estos motores, además de sus tipos de conexión, lo que implica un personal mínimamente capacitado para ello. Habría que dar al menos, ese paso inicial.

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Al presente, es probable que verifiquemos de estos equipos si presentan alguna suciedad u obstrucción, revisemos cómo están conectados, cuándo fue el último mantenimiento que se le dio a los cables, ver el estado del terminal, verificar si el motor está operando a la velocidad nominal correcta, entre otros chequeos. Con un buen programa de mantenimiento preventivo, se tomará nota de todas estas variables y se estudiarán, además, las vibraciones y temperaturas del motor.

Con las vibraciones ocurre algo interesante. Está demostrado que si le mostramos un espectro de vibraciones (amplitudes versus frecuencia) a expertos en mantenimiento, la mayoría de ellos sabrá diagnosticar muy bien cuáles son las causas de las anomalías encontradas. Empero, no será así si les preguntamos cuándo ocurrirá la falla en el equipo registrado: el 47% de ellos no aciertan, según Guru Grades, un CXO Advisory Group. 

Esto significa que para implementar una estrategia formal de mantenimiento predictivo, tanto en motores eléctricos como en cualquier otro activo, debemos esperar de la gerencia y del equipo técnico de la organización una cultura de mantenimiento específica que permita: 

  1. Reconocer que la intuición y subjetividad del técnico, aunque basada en su experiencia profesional, es falible; y que esa falibilidad implica de suyo un riesgo en las funciones críticas de las operaciones.

  2. Traducir cuantitativamente los indicadores y anomalías de los activos para poder anticiparse a la falla de los mismos, lo que nos conduce a crear e interpretar curvas de confiabilidad y disponibilidad.

  3. Utilizar una herramienta adecuada para estos fines, fácil de programar y supervisar, que se adapte al nivel profesional de nuestro equipo técnico, sin detrimento del rigor en la lectura e interpretación de los datos. 

Nótese que estas observaciones no dependen de si la empresa es grande o pequeña, ni de pequeños o grandes presupuestos de mantenimiento. Lo más importante es la cultura organizacional, capaz de canalizar en una gestión de cambio la formalización de procesos que responden a una inquietud que siempre ha estado ahí, que es la de proyectar las fallas futuras y ciclos de vida útil de lo que actualmente recibe mantención.

Desde Fracttal resulta evidente recomendar nuestro software de mantenimiento predictivo, Predictto, que cumple suficientemente con estos propósitos. Es un módulo sofisticado y riguroso de predicción, basado en modelos matemáticos y machine learning, pero diseñado para la usabilidad del personal técnico del día a día, sin necesidad de interfaces complicadas, ni de mayores curvas de aprendizaje o especializaciones profesionales.

En este sentido, la implementación de una estrategia predictiva no sólo elimina virtualmente la posibilidad de falla, sino que disminuye el coste de sobremantenimiento debido a la anticipada ejecución del mantenimiento preventivo, muy frecuente cuando se teme por una falla ante la menor desviación en el comportamiento del activo. Por ejemplo, nunca queremos que los motores eléctricos se detengan; y de ahí esa prudente pero costosa prerrogativa de «mejor prevenir que lamentar». Ocurre que aún pudiera quedarle disponibilidad al activo, y con ello, el número de repuestos en stock perdura más, disminuyen los costes de compras, disminuyen las paradas en las operaciones, y se obtienen otros beneficios significativos. 

El paso a paso del camino para complementar el mantenimiento preventivo con el productivo en nuestros cursos de Fracttal Academy, así como en nuestros seminarios webProponemos que este sea el motivante para tomar la decisión correcta, muy lejos de algún fallo potencial que bien pudo haberse previsto.

Si quieres consultar más acerca de nuestros productos, visita www.fracttal.com o agenda una demo con uno de nuestros especialistas en el formulario que verás a continuación.

Ing. Salvador Suniaga | Representante técnico de Ventas en Fracttal

salvador.suniaga@fracttal.com