César Méndez: Mantenimiento preventivo en la industria manufacturera con automatización, IA y Machine Learning
En un ambiente que requiere alta disponibilidad y muy competitivo como es la industria manufacturera, el mantenimiento preventivo juega un rol esencial para garantizar la seguridad de los equipos, la reducción de tiempos muertos y la rentabilidad del negocio. En los últimos años, el uso de tecnologías como la automatización, la inteligencia artificial (IA) y el machine learning (ML) ha transformado radicalmente la forma en que se ejecutan y gestionan estas tareas esenciales.
Automatización: Precisión y consistencia en cada paso
El monitoreo de parámetros críticos de la maquinaria —golpes por minuto, temperatura, vibración, presión, velocidad— en tiempo real, sin depender exclusivamente de la intervención humana es posible a través de la implementación de sensores y sistemas SCADA. Esto reduce el margen de error, mejora la trazabilidad y permite tomar decisiones rápidas y basadas en datos.
Inteligencia Artificial: Detección anticipada y decisiones inteligentesLa IA es capaz de analizar enormes volúmenes de datos operativos para identificar patrones de desgaste, fallas potenciales y comportamientos anómalos. Así, se pasa de un mantenimiento preventivo calendarizado o reactivo a uno verdaderamente predictivo, actuando con base en evidencia y no en suposiciones.
Un sistema de análisis predictivo puede detectar, por ejemplo, un desbalance en un motor por cambios mínimos en la vibración, o un desgaste en un balero debido a aumentos graduales de temperatura. Estos hallazgos permiten intervenir antes de que ocurra una avería que detenga toda la línea de producción.
Por ejemplo, pensemos en una prensa se utiliza para el estampado continuo de piezas de acero, trabajando en ciclos de alta presión y precisión. Esta prensa probablemente tendrá sensor de presión hidráulica para monitorear la presión durante el ciclo de estampado para detectar sobrepresiones o pérdidas por válvulas defectuosas, sensor de temperatura de aceite hidráulico para identificar problemas de refrigeración o señales de desgaste por fricción, acelerómetros triaxiales: colocados en el bastidor y el cabezal móvil para detectar vibraciones anómalas, desalineaciones o desgaste estructural, micrófonos de ultrasonido direccional: usados para captar cavitación en válvulas o bombas y fricción en cojinetes y medidores de corriente eléctrica y factor de potencia del motor para detectar incrementos en el consumo energético que puedan indicar fallas mecánicas.
Todos estos sensores reportan en tiempo real a una plataforma IA central. La IA podría detectar que durante los últimos 3 turnos se han registrado leves incrementos en la presión hidráulica máxima al final del ciclo y temperaturas ligeramente elevadas en el aceite al iniciar el turno y micro vibraciones verticales sutiles cada vez que se libera el cabezalEl sistema compararía con datos históricos y emitiría una alerta:
“Probable obstrucción parcial en el circuito hidráulico secundario y desgaste inicial en guías de deslizamiento. Riesgo de fallo moderado en menos de 10 días.”
Se generaría automáticamente una orden de mantenimiento prioritaria y se sugierecambio del filtro de retorno, verificación de alineación del cabezal y lubricación de guías, análisis de aceite para detección de partículas metálicas.
Los beneficios serían que el mantenimiento se ejecuta sin detener la producción, en una ventana planificada, se evita una posible avería mayor en el sistema de guías o sobrepresión en el actuador y los datos recolectados alimentan al modelo predictivo, haciéndolo más preciso para futuras detecciones.
Machine Learning: evolución continua del mantenimientoEl machine learning permite que los modelos predictivos se vuelvan más precisos entre mas datos reciben. Con el tiempo, el sistema se adapta a las condiciones específicas de cada planta y cada máquina, optimizando el mantenimiento e incluso recomendando ajustes en la operación para prevenir fallas.
Beneficios tangibles, como la reducción de paros no programados y aumento en la disponibilidad de los equipos, menores costos por reparación de emergencia y repuestos,
Una extensión de la vida útil de activos críticos, tales como mayor seguridad para el personal técnico y mejora continua basada en datos reales
Para concluir, la incorporación de la automatización, IA y machine learning en los procesos de mantenimiento preventivo es una realidad alcanzable que ofrece beneficios concretos y medibles.
La industria manufacturera que adopte estas tecnologías estará mejor preparada para afrontar los retos de la eficiencia, la sostenibilidad y la innovación en los años por venir. En un ambiente altamente competitivo, la clave está en la mayor automatización posible, dejando en manos de la tecnología las tareas rutinarias y dedicando los recursos humanos al análisis y planeación de mejoras del proceso y su seguimiento.