El papel del mantenimiento predictivo para lograr una OEE de clase mundial con IIoT

OEE (overall equipment effectiveness) es una métrica de productividad y rendimiento que ayuda a encontrar nuevas ineficiencias y a liberar todo el potencial de la fabricación. La OEE ayuda a los fabricantes a comprender lo bien que funciona una máquina, un proceso de fabricación o una línea, así como su rendimiento y eficiencia. Al mejorar las puntuaciones de OEE, las organizaciones pueden optimizar la productividad, mejorar la eficiencia y la calidad del producto y aumentar los beneficios.

El mantenimiento predictivo es una tecnología transformadora clave para la OEE, de la que hablaremos más adelante. Ayuda a las organizaciones a prever los fallos de los equipos antes de que se produzcan, minimizar las interrupciones, optimizar el rendimiento de los activos y garantizar la coherencia en la producción. Permite a los fabricantes planificar con eficacia y reducir la variabilidad de los productos y las pérdidas económicas. Al aumentar la disponibilidad, el rendimiento, la calidad y la utilización, el mantenimiento predictivo ayuda a mejorar la puntuación OEE.

El mantenimiento predictivo eficaz no es posible sin tecnologías clave como el Internet industrial de las cosas (IIoT), el análisis en tiempo real y el aprendizaje automático (ML), como veremos a lo largo de este artículo. Estas tecnologías ayudan a recopilar datos de sensores, analizarlos rápidamente, identificar patrones y pronosticar posibles fallos en tiempo real. Pero antes de entrar en detalles, hablaremos de la OEE, sus componentes, desafíos y cómo utilizar InfluxDB 3 para optimizar el rendimiento de la OEE y el mantenimiento predictivo.

Entender la OEE y sus retos

Los principales componentes de la eficacia global de los equipos (OEE) son la disponibilidad, el rendimiento y la calidad.

Disponibilidad: Mide cómo se utiliza el tiempo de producción previsto

Rendimiento: Representa la velocidad de funcionamiento de una operación de fabricación en comparación con su capacidad (velocidad nominal)

Calidad: Trata de determinar qué número de productos, del total producido, cumple las normas de calidad establecidas

La puntuación OEE es el producto de estos tres factores contribuyentes, calculado multiplicando disponibilidad × rendimiento × calidad.

Pero, ¿cuáles son las causas de una baja OEE? Las principales causas de las pérdidas de OEE son

Paradas no planificadas que detienen la producción, averías de los equipos, tiempo de preparación y paradas planificadas debidas a mantenimiento preventivo o cambios.

Ciclos lentos debido a la infrautilización de las máquinas y a las paradas no registradas.

Defectos en el proceso de fabricación que provocan desechos o reprocesamiento del producto, lo que afecta a la calidad y aumenta los costes de producción.

Ineficiencias debidas a un mantenimiento inadecuado, retrasos en la puesta a punto, pequeñas paradas, mala programación y procesos de cambio deficientes.

Las estrategias de mantenimiento tradicionales adoptan un enfoque reactivo o preventivo que ofrece un bajo coste de inversión, pero expone a elevadas pérdidas de producción. Si lo que busca es una OEE de clase mundial, debe implementar estrategias proactivas como el mantenimiento predictivo que le permiten encontrar fallos potenciales y tomar medidas antes de que afecten a la producción.

Cómo transforma el mantenimiento predictivo la OEE

El mantenimiento predictivo (PdM) mejora la OEE transformando sus tres componentes básicos de las siguientes maneras:

Garantizando la disponibilidad: El mantenimiento predictivo reduce el tiempo de inactividad inesperado detectando alertas tempranas de fallos en los equipos antes de que se produzcan. Al detectar los problemas con antelación, el PdM ayuda a reducir los tiempos de inactividad imprevistos y mantiene las líneas de producción en funcionamiento la mayor parte del tiempo.

Optimización del rendimiento: PdM optimiza la eficiencia de los equipos mediante la supervisión en tiempo real y la detección de anomalías. Realiza un seguimiento en tiempo real de la temperatura, velocidad, vibraciones, etc. de la máquina para detectar patrones inusuales que indiquen ineficiencia. A continuación, alerta a los técnicos para que tomen medidas, manteniendo las máquinas funcionando al máximo rendimiento.

Garantizar la calidad: PdM ayuda a detectar en tiempo real desviaciones del proceso que podrían provocar defectos. Corregir los defectos antes de que afecten a la producción reduce el número de reprocesamientos y el desperdicio de productos. Como resultado, un fabricante puede mantener la coherencia en los estándares de calidad y el rendimiento de la producción.

Pasos para implantar el mantenimiento predictivo para mejorar la OEE

• Evalúe su OEE actual y su estrategia de mantenimiento. Analice las puntuaciones actuales de OEE para comprender las causas principales de las ineficiencias. Evalúe los registros de mantenimiento, los registros de tiempo de inactividad y las métricas de producción para comprender los patrones de fallo. Después de esto, defina objetivos de mejora claros, como reducir el tiempo de inactividad, los defectos o aumentar el rendimiento.
• Instale sensores IIoT para supervisar el estado de los equipos en tiempo real. Estos pueden incluir sensores de temperatura, vibración y humedad que capturan indicadores de salud que señalan el desgaste o el fallo inminente, como vibraciones inusuales o sobrecalentamiento del equipo. Dé prioridad a los sensores IIoT con capacidad de computación de borde, que permite el procesamiento local de datos y proporciona conocimientos predictivos casi instantáneos.
• Utilice una base de datos de series temporales para almacenar y analizar los datos. Las bases de datos de series temporales como InfluxDB 3.0 pueden manejar suficientemente los datos de alta velocidad y con marca de tiempo que generan los dispositivos IIoT. Reciben datos en tiempo real a través de protocolos como MQTT. A continuación, organizan los datos con etiquetas para un soporte de alta cardinalidad.
• Entrenar modelos ML en datos históricos para predecir fallos y optimizar el mantenimiento. Los datos históricos contienen patrones basados en fallos anteriores, como el aumento de la temperatura antes de que se cale un motor. Los modelos ML aprenden de estos datos entrenados, ayudando a identificar precursores de fallos y utilizando la detección de anomalías para señalar comportamientos inusuales.
• Implemente alertas automatizadas e integración de flujos de trabajo para desencadenar acciones proactivas. Los flujos de trabajo automatizados cierran el círculo de la información y la acción. Configure activadores de alertas que envíen automáticamente notificaciones cuando se alcance un umbral establecido. Integre estas alertas para activar la automatización del flujo de trabajo. Esto ayudará a asignar tareas a los técnicos y a programar el mantenimiento automáticamente.
• Mejore continuamente su estrategia de mantenimiento predictivo con la toma de decisiones basada en datos. Evalúe periódicamente la precisión de las predicciones de ML frente a los resultados reales. Perfeccione los modelos con nuevos datos para reducir los falsos positivos o negativos. Asimismo, evalúe las intervenciones que producen los mejores resultados y ajuste los umbrales de alerta y los flujos de trabajo en consecuencia.

El mantenimiento predictivo ayuda a las organizaciones a aumentar su puntuación OEE, acercándolas a alcanzar una eficiencia de clase mundial. Está impulsado por IIoT, análisis en tiempo real y tecnologías ML. Como enfoque reactivo, el mantenimiento predictivo tiene muchos beneficios en comparación con el mantenimiento reactivo y preventivo tradicional. Permite supervisar el estado de las máquinas en tiempo real y ayuda a prever los problemas antes de que se produzcan.