Mantenimiento Predictivo Basado en la Condición en Industria 4.0

La digitalización de los procesos de fabricación proporciona un marco idóneo para impulsar tecnologías concebidas en décadas anteriores, y que son tan útiles y efectivas hoy en día como lo fueron en su concepción. Un adecuado mantenimiento de los activos industriales impactará en la mejora de productividad, reducción de costes y aumento de la calidad de fabricación. Y para llevar a cabo lo anterior, es vital anticiparse a fallos y poder reaccionar con antelación a los problemas que pueden surgir. Elevemos la Predicción de fallos basada en la Condición al lugar que merece ocupar en el marco de una Empresa Conectada.

Desde que se empezaron a implantar modelos y soluciones tecnológicas IT en el entorno industrial OT, se han conectado máquinas y líneas con el resto de la empresa. Nos hemos ocupado igualmente de proteger estos activos conectados ante ciberataques debido a la vulnerabilidad de tanta conectividad (Ciberseguridad). Además, desde hace muchos años nos hemos preocupado de proteger a las personas al hacer máquinas más seguras (Safety). De igual manera, la monitorización del estado de la maquinaria y la anticipación a posibles fallos (Condition Monitoring), supone también un importante elemento para lograr de forma óptima uno de los elementos fundamentales de las fábricas en esta era digital: La Máquina Inteligente.

Desde los inicios del concepto de monitorización basada en la condición (algunas fuentes los sitúan a mediados del s.XIX con una Revolución Industrial ya consolidada), éste se ha ocupado de velar por el estado y rendimiento de los sistemas mecánicos. 'Condition Monitoring' se refiere al proceso de monitorización de parámetros de condición de la maquinaria, con el fin de identificar un cambio significativo en su comportamiento y que pueda desvelar el desarrollo de un fallo.

Muchas fueron las tecnologías de las que se hizo uso para medir aquellas variables que pudieran aportar información sobre el desgaste o deterioro de la maquinaria: toma de muestras del aceite, emisiones acústicas al percutir la mecánica, termografía infrarroja, análisis de la corrosión y análisis por ultrasonidos. Pero la principal medida de la que se han servido los ingenieros de mantenimiento ha sido la vibración. La medida de vibraciones es muy útil para ayudar a detectar irregularidades en los sistemas mecánicos, así como a identificar la causa raíz del problema. Y si se complementan dichas medidas de vibraciones, con la medida de otras variables como la temperatura, velocidad de giro de un eje, aceleraciones, presiones o incluso energías, las conclusiones pueden resultar muy precisas a la hora de predecir fallos en el equipamiento mecánico. Y, sobre todo, elementos mecánicos formados mayormente por componentes rotativos: bombas, ventiladores, compresores, turbinas, extrusoras y servo-accionamientos, maquinaria que habitualmente tiene un coste de adquisición elevado y que justifica la inversión inicial de este tipo de sistemas.

Y hablamos de predicción y anticipación, ya que una detección tardía del fallo provocará que tengamos pérdidas de productividad, costes de repuestos innecesarios y tendrá impacto en la seguridad, fiabilidad y credibilidad de la planta.

Por tanto, la monitorización de vibraciones basada en la condición constituye una pieza clave dentro de las estrategias de Mantenimiento Predictivo, y sin duda ayuda a aumentar el KPI de Eficiencia General del Equipo (OEE), variable siempre presente en cualquier industria que persiga la mejora continua de sus procesos.

Pero no se limita solo a este campo, sino que además cubre otros ámbitos clave dentro de la fabricación: como son la protección de maquinaria ante posibles daños catastróficos, identificación de problemas que eviten paradas de producción, e identificación de problemas que afecten a la calidad del producto fabricado.

El siguiente cuadro resume los cuatro puntos que cubre la monitorización basada en la condición:

• Ayudar a proteger frente a daño catastrófico

El objetivo de un Sistema de protección es mitigar el daño de la máquina

• Identificar problemas antes de que provoquen paradas

El objetivo es minimizar paradas de producción

• Identificar problemas antes de que impacten en la calidad

El objetivo es mejorar la calidad

• Identificar fallos y programar reparaciones para reducir costes de mantenimiento

El objetivo es reducir costes de mantenimiento aplicando Mantenimiento Predictivo

La monitorización basada en la condición, por tanto, se basa en la medida de vibraciones fundamentalmente, para conocer el estado de la máquina y estimar cuándo puede surgir un problema. Esta tecnología aplica a todos aquellos activos electromecánicos que tengan ejes, cojinetes, motores, en definitiva, elementos que vibren, que roten. Y habitualmente dispongan ciertas dimensiones y elevado coste de adquisición. Aunque no solamente es aplicable a gran maquinaria, también es posible medir vibraciones en ejes controlados por accionamientos de menor potencia, como pueden ser los servo-motores de máquinas suministradas por todo tipo de fabricantes de maquinaria u OEMs (empaquetadoras, dosificadoras, taponadoras, encajadoras, etc.). En definitiva, aplicable a todo tipo de máquinas destinadas a estar conectadas en la planta del fabricante final y a las que se va a exigir el más alto rendimiento y productividad.

Dichas medidas de vibración serán monitorizadas para controlar que no superen un umbral peligroso, y poder observar con antelación una desviación de lo que se considera normal, y finalmente poder detener la maquinaria antes de un fallo catastrófico.

El principio utilizado en Condition Monitoring es muy sencillo: todo equipo que rota, vibra, generando una señal con amplitud, frecuencia y fase.

Modelo matemático que representa un movimiento oscilatorio (vibración) perfecto.

Además, dichas vibraciones se acentúan conforme el equipo se deteriora. Pensemos en el símil de una hoja de metal que doblamos en un sentido y en otro repetidamente (que simularía las vibraciones), dicho metal comenzará a sufrir fatiga por la zona por dónde es doblado y que con el tiempo producirá la rotura del metal. Este símil aplica a la manera en que los distintos componentes de una máquina pueden fallar ante repetidos ciclos de trabajo y por estar sometidos a vibración durante mucho tiempo.

Continuando con el símil del metal: tenemos dos maneras de retardar el fallo: doblar menos (amplitud) o doblarlo menos frecuentemente. Por lo que la severidad de la vibración y por tanto del fallo, estará relacionada con amplitud y frecuencia. Siguiendo estos principios, la vibración puede medirse a través de la amplitud y de la frecuencia y por tanto de la velocidad y de la aceleración.

La descomposición de la medida de vibración en señales con distintas amplitudes y distintas frecuencias, describen los diferentes fallos que se pueden manifestar en maquinaria rotativa.

La vibración medida se descompone en señales de distinta frecuencia, cada una de las cuáles irá asociada a un posible defecto:

• Desequilibrios en las partes rotativas
• Desalineación de acoplamientos y rodamientos

• Rodamientos defectuosos directamente
• Ejes doblados
• Engranajes desgastados, excéntricos o dañados
• Correas y cadenas de transmisión defectuosas

  
  

Estas señales se transformarán al espectro de frecuencias para obtener una información más precisa del armónico monitorizado en cada caso, mediante Transformada de Fourier.

La transformación de las señales medidas al espectro de frecuencias ayuda a identificar mejor la naturaleza de los fallos.

Estas señales se transformarán al espectro de frecuencias para obtener una información más precisa del armónico monitorizado en cada caso, mediante Transformada de Fourier.

Por tanto, monitorizando adecuadamente las bandas de frecuencia y estableciendo niveles de detección de fallo y alarma, tendremos controlados los posibles problemas con anticipación suficiente. El tiempo que nos lleve detectar el problema, dependerá de las condiciones dadas: si la maquinaria está sometida a sobre estrés, sobre temperatura, sobre velocidad o si la lubricación es mala. Por este motivo, es necesario asociar a la lectura de vibraciones otras magnitudes del sistema y establecer relaciones y puntos de funcionamiento óptimos o desvíos combinando las distintas magnitudes medidas.

Si nos adentramos en los elementos de medida, la sensórica empleada en sistemas mecánicos con ejes, dependerá del tipo de cojinete empleado.

Los sensores de vibraciones convierten la señal dinámica medida, en señal eléctrica. Las salidas eléctricas de dichos sensores deben ser adecuadamente adaptadas y filtradas para poder acotar lo más posible el dato válido para quedarnos con la información más precisa posible sobre la tendencia en la magnitud de vibración.

Sensores de proximidad y acelerómetros, un extenso catálogo en el mercado disponibles para todo tipo de aplicaciones dentro de la tecnología Condition Monitoring.

La evolución de la tecnología en campos tan clásicos como es el análisis de vibraciones para mantenimiento predictivo ha permitido desarrollar equipos inteligentes, que permiten simplificar la captación, adaptación e integración de las variables medidas en los sistemas de control. Equipos inteligentes de medida de vibraciones que facilitan la conexión de sensores y que además de realizar la conversión analógica-digital de las señales, son capaces de adaptar la señal medida aplicando los filtros adecuados (paso bajo, paso alto, corrección de sesgos para evitar medidas imprecisas, etc.), y de esta manera poder eliminar ruidos y determinar claramente las frecuencias que interesan analizar. Incluso, tras realizar la conversión al espectro de frecuencias, son capaces de determinar las bandas de frecuencia asociadas a cada tipo de anomalía. La configuración de dichos módulos permite determinar los umbrales de alarma según la naturaleza del fallo.

Estas alarmas podrán ser notificadas de inmediato al sistema de control para activar salidas en el propio sistema de adquisición de datos y de esta forma poder detener el funcionamiento de la maquinaria para protegerla. Las alarmas podrán ser consecuencia de una lógica concreta en función de otras condiciones que puedan valorarse teniendo en cuenta todas las variables obtenidas, estas alarmas se denominan alarmas votadas.

Plataforma de medida de vibraciones Dynamix1444 de Rockwell Automation, integrada en el sistema de control Logix y con conectividad a EtherNet IP en topología redundante (anillos).

Facilitar la integración de los datos de todas estas medidas en el sistema de control es clave a la hora de realizar la ingeniería y puesta en marcha de soluciones de mantenimiento predictivo. Disponer de toda la información que se ha obtenido de los sistemas mecánicos de forma rápida y coherente, nos permitirá establecer dos estrategias muy interesantes: la protección de la maquinaria, para poder realizar una parada inmediata ante un fallo inminente y la elaboración de históricos, para posterior análisis de tendencias del estado y comportamiento de los sistemas y ser capaces de tomar decisiones a medio plazo sobre cómo podrán evolucionar nuestras instalaciones industriales.

Los sistemas inteligentes de análisis de vibraciones también son capaces de realizar mediciones más finas aún. Por ejemplo, detectar pequeñas roturas o fisuras en los mismos rodamientos de un cojinete: cuando una estructura metálica es impactada, suena (vibra) a su frecuencia natural. Si el impacto ocurre solo una vez, entonces el timbre se irá apagando lentamente. Pero si el impacto es repetitivo, como el de un rasguño en un rodamiento o cuando un diente de un engranaje está dañado, entonces aparecerán más vibraciones en frecuencias a ambos lados de la frecuencia natural de vibración del sistema mecánico en cuestión.

El algoritmo Spike Energy permite este tipo de predicciones y se basa en detectar e interpretar magnitudes derivadas de las aceleraciones que nos adentran en el mundo de los impactos y las energías. Y funcionalidades tan útiles y avanzadas como Spike Energy, que estén integradas en el sistema de medida y adquisición de vibraciones es un punto a favor muy importante.

Los proveedores de soluciones de Mantenimiento Predictivo también disponen de potentes herramientas de software especializadas en explotar los datos de obtenidos de las vibraciones, y generar diversos informes que permitan analizar de una forma muy completa y precisa la tendencia de los sistemas mecánicos. Permitirán estudiar y comparar distintas formas de onda en el tiempo y espectros de frecuencia obtenidos.

Con dichas herramientas podremos afinar mucho mejor en la predicción de los futuros fallos de los activos de las plantas industriales.

Software Emonitor CMS de Rockwell Automation para análisis completo del sistema de mantenimiento predictivo basado en la condición.

Como conclusión, la tecnología de Monitorización basada en la Condición (Condition Monitoring) continúa aplicándose con éxito hoy día en la industria. Además, dicha tecnología ha evolucionado y permite integrar la adquisición de vibraciones en el sistema de control para disponer de una solución más flexible y uniforme. Las herramientas de software que ofrece el mercado permiten analizar y obtener valiosos informes sobre las tendencias de las máquinas, y combinadas con algoritmos de 'Machine Learning' aportan una potencia sin precedentes dentro de la Era Digital de los procesos de fabricación.

Vladimir Nishnik

Technology Consultant Software&Control

Este artículo aparece publicado en el nº 544 de Automática e Instrumentación págs. 56 a 59.