“El mantenimiento basado en la condición permite realizar un diagnóstico durante el propio funcionamiento de la máquina”

José Barriga, ingeniero de aplicaciones de MathWorks, nos explica a lo largo de esta entrevista en qué consiste exactamente el mantenimiento basado en la condición, en cierto modo, un tipo de mantenimiento predictivo, pero con matices. Precisamente de ellos hablamos a continuación.

Automática e Instrumentación: Para empezar, ¿cómo definirías Mantenimiento Basado en la Condición?

José Barriga: El Mantenimiento Basado en la Condición consiste en conocer el estado en el que está funcionando una máquina. Para ello, lo que se hace es realizar un análisis de las señales que generan los sensores que están instalados en la máquina.

AeI: Cuando dices “estado en el que está funcionando una máquina”, ¿a qué te refieres?

J.B.: Me refería a saber si la máquina está funcionando correctamente o si, por el contrario, la máquina presenta algún tipo de anomalía. Con el Mantenimiento Basado en la Condición, lo que realmente se pretende es conocer exactamente qué está causando la anomalía.

AeI: Pues yo siempre había supuesto que este tipo de mantenimiento estaba dentro de lo que se conoce como Mantenimiento Predictivo…

J.B.: En cierto modo, es un tipo de mantenimiento predictivo. Si una máquina no está funcionando bien, se deben realizar una serie de tareas de diagnóstico. En ocasiones, el diagnóstico no es acertado y se llevan a cabo medidas correctivas innecesarias e ineficaces. Por no hablar de aquellos casos en los que una anomalía no impide el funcionamiento normal de la máquina a costa de estresar otros componentes de la propia máquina. Al final consigues una doble avería por no haber detectado la causa del problema a tiempo.

AeI: Parece entonces que el Mantenimiento Basado en la Condición es algo así como la automatización de las tareas de diagnóstico que se hacen sobre una máquina averiada…

J.B.: Sí pero no. El objetivo final del mantenimiento basado en la condición es realizar un diagnóstico preciso de la máquina. Esta es la parte del ‘Sí’ de mi respuesta. Lo que existen son unas cuantas diferencias muy claras respecto al cómo, que es la parte del ‘No’ de mi respuesta. La clave está en comprender que el mantenimiento basado en la condición permite a los operarios o equipo de mantenimiento realizar un diagnóstico durante el propio funcionamiento de la máquina. De esta manera, podemos responder rápidamente ante cualquier fallo y minimizar el impacto que tiene tanto en la propia máquina como en la producción del producto en curso.

AeI: Creo que lo voy entendiendo. Lo que ahora mismo me cuesta ver es cómo se podría llegar a implementar una política de Mantenimiento Basado en la Condición en una empresa. ¿Podrías ayudarnos a entender mejor este proceso de adaptación?

J.B.: Este proceso consta de tres etapas. La primera etapa consiste en capturar señales generadas por los sensores instalados en las máquinas en diferentes estados de funcionamiento. La segunda etapa consiste en extraer toda la información posible de estas señales. Esta información que se extrae se conoce como ‘características’. La tercera etapa consiste en generar un modelo matemático capaz de aprender las relaciones que existen entre las características extraídas y los estados de funcionamiento. Este modelo es lo que se conoce como Inteligencia Artificial.

AeI: Creo que has dicho “… para cada uno de los diferentes estados de funcionamiento …”, ¿eso es posible?

J.B.: Quizá no sea posible en todos los casos. Nos encontramos situaciones en las que se dispone de un histórico de datos extenso que se puede usar como punto de partida. En otras ocasiones, se inicia una campaña de adquisición de datos exprofeso. Como alternativa a este proceso deliberado de adquisición, se pueden crear modelos físicos de las máquinas, o de algunos componentes que las integran, y mediante simulaciones, crear datos sintéticos.

AeI: Si no he entendido mal, una empresa que no tiene datos y que quiere iniciarse en el Mantenimiento Basado en Condición va a tener dificultades. La generación de datos sintéticos puede paliar este obstáculo pero, ¿esto es algo que se hace en la industria?

J.B.: ¡Si, claro! Tenemos como un ejemplo bastante ilustrativo la historia de IKERLAN. Consiguieron diseñar en Simulink®, un sistema hidráulico de control de pitch de un aerogenerador. Con ese modelo, realizaron simulaciones en diferentes condiciones de funcionamiento y generaron un conjunto de datos con el que pueden trabajar en el Mantenimiento Basado en la Condición.

Pueden ver la historia completa en este enlace: http://bit.ly/3YWiXWI

Esta entrevista aparece publicada en el nº 544 de Automática e Instrumentación págs. 44 a 45.