Para las fábricas que desean mejorar su cultura de mantenimiento productivo total, las herramientas basadas en IIoT pueden empoderar a sus trabajadores para tomar decisiones basadas en datos para ayudar a impulsar una mejor eficacia general de los equipos.
En la economía mexicana actual, la preocupación debe centrarse en la productividad de los robots y las máquinas. Sin embargo, en la fábrica moderna la productividad no es solo importante para las máquinas, sino que es también la principal preocupación de muchas personas que gestionan, mantienen y optimizan la productividad de dichas máquinas.
A continuación, veremos cómo la implementación de un mantenimiento productivo total puede mejorar la OEE en la era IIoT.
El mantenimiento productivo total (TPM) es una estrategia que funciona según la idea de que todos los miembros de una instalación deben participar en el mantenimiento, y no solo el equipo de mantenimiento. Este enfoque utiliza las habilidades de todos los empleados y trata de incorporar el mantenimiento en el rendimiento diario de una instalación.
Antes de profundizar en la relación entre el mantenimiento productivo total y la era IIoT, es importante comprender qué es TPM y cómo funciona. El mantenimiento productivo total es una metodología de mantenimiento que se enfoca en mantener las máquinas en las mejores condiciones posibles y se basa en tres pilares:
Según la filosofía del mantenimiento productivo total, todos, desde la alta dirección hasta los operarios de los equipos, deben participar en el mantenimiento. Cada miembro de una organización puede contribuir a su manera:
La dirección de la planta debe implicarse en el mantenimiento productivo total, promoviéndolo como política corporativa. Los ingenieros de fiabilidad también deben participar, ya que pueden interpretar los datos de mantenimiento almacenados en la GMAO de una empresa para encontrar métricas relevantes y generar perspectivas de negocio.
Los operarios son los propietarios de los activos de una instalación, lo que significa que deben responsabilizarse del mantenimiento diario de sus máquinas. Esto incluye la limpieza y la lubricación periódica necesarias para la salud de los equipos. Los operarios también deben detectar los primeros signos de deterioro de los equipos e informar de ellos, así como determinar formas de mejorar su funcionamiento.
Los jefes y técnicos de mantenimiento deben formar y ayudar a los operarios a cumplir sus objetivos y realizar actividades de mantenimiento preventivo más avanzadas. También se espera de ellos que asuman la responsabilidad de las actividades de mejora que repercutirán en los indicadores clave de rendimiento (KPI) establecidos por los ingenieros de fiabilidad.
Cuando todo el mundo en una instalación piensa en el mantenimiento y contribuye a él, muchos aspectos de la instalación cambiarán para mejor. Los equipos que emplean una estrategia de mantenimiento productivo total suelen experimentar lo siguiente:
Cuando los operarios de las máquinas están atentos a los cambios que se producen en sus equipos, es más probable que los grandes problemas se detectan pronto, antes de que se produzca una avería. Esto permite al equipo de mantenimiento controlar su programa de mantenimiento productivo total, en lugar de reaccionar siempre ante averías de emergencia.
Los técnicos son mucho más propensos a correr riesgos cuando se apresuran a reparar una avería, por lo que menos averías suelen significar un lugar de trabajo más seguro. Además, cuando todo el mundo tiene en cuenta el mantenimiento, los problemas pueden detectarse y solucionarse mucho antes de que se conviertan en situaciones potencialmente peligrosas.
Si todo el mundo en una instalación está pendiente del mantenimiento productivo total, los pequeños arreglos dejarán de pasar desapercibidos, lo que ayudará a alejarse del mantenimiento reactivo y a tener el trabajo atrasado bajo control. Además, elimina la presión de los pequeños trabajos para que el equipo de mantenimiento pueda centrarse en los más importantes, lo que aumenta el rendimiento general de sus instalaciones.
El mantenimiento productivo total se construye sobre cinco cimientos.
Cada una de estos cinco elementos debe ponerse en práctica para poner en marcha una estrategia mantenimiento productivo total:
Una vez sentadas las bases, se puede pasar a establecer los ocho pilares del mantenimiento productivo total.
En muchas fábricas, el mantenimiento productivo total se utiliza para medir y gestionar la productividad desde el punto de vista de la cultura humana y organizativa. Este mantenimiento productivo total es una metodología basada en la mejora de procesos que se ocupa de optimizar continuamente la productividad de las máquinas y de la fábrica.
Uno de los principales objetivos del mantenimiento productivo total es aumentar la eficacia global de los equipos (OEE). La OEE es una norma muy extendida para medir y gestionar la productividad de las máquinas en las fábricas. Generalmente se calcula como:
OEE = Disponibilidad x Rendimiento x Calidad
Se mide de 0 a 100%, siendo cuanto más alto, mejor.
Las tecnologías de mantenimiento predictivo (PdM) impulsadas por IIoT pueden contribuir en gran medida a mejorar la OEE al disminuir inmediatamente el tiempo de inactividad en las fábricas. Se ha comprobado que, según el sector y el equipo, las soluciones de monitorización continua pueden mejorar la OEE.
Una solución de mantenimiento predictivo basada en IIoT va más allá de la simple reducción del tiempo de inactividad de las máquinas. También amplifica la eficacia de los proyectos de mejora continua basados en el mantenimiento productivo total, haciendo más visible toda la operación, haciendo más accesibles los datos asociados con los síntomas y las causas raíz, y ofreciendo nuevos modos de análisis operativo y análisis mecánico.
Un caso real es una empresa que producía un artículo de consumo envasado. Antiguamente, el fabricante tenía que parar una máquina importante cada día durante media hora para realizar una inspección manual y determinar si era necesario optimizar los parámetros de la máquina para mejorar su rendimiento.
Tras instalar sensores IIoT en la máquina, el personal de mantenimiento decidió que esta inspección diaria ya no era necesaria porque la máquina se podía supervisar de forma remota utilizando los datos y análisis basados en la nube. Empezaron a parar la máquina sólo cuando se requerían optimizaciones, lo que se determinaba en función de los datos de tendencias de las anomalías detectadas por los sensores.
Esto ahorró a la fábrica unas 50 horas al mes de tiempo humano, aumentando la OEE. De este modo, los operarios de la fábrica podían dedicar más tiempo a actividades de mantenimiento productivo total de mayor envergadura, como la búsqueda de nuevas oportunidades de reducción de residuos en el taller a partir de datos.
La solución es llave en mano y está automatizada, por lo que las fábricas no necesitan recopilar nuevos datos. Los datos pueden integrarse fácilmente con los sistemas de software existentes que ya se utilizan in situ.
El mantenimiento predictivo basado en IIoT mejora incluso la cultura de equipo. A menudo existe una tensión inherente entre los operarios (encargados de hacer funcionar las máquinas) y el personal de mantenimiento (encargado de desconectar las máquinas para repararlas y mantenerlas). Los operarios se centran en cumplir las cuotas de producción y no en reducir los fallos de las máquinas. El personal de mantenimiento y fiabilidad se centra en reducir el tiempo de inactividad total, lo que a veces significa programar proactivamente el tiempo de inactividad planificado para reducir el riesgo de fallo en el futuro.
La monitorización continua de máquinas basadas en IIoT reduce el potencial de opiniones encontradas entre roles y objetivos opuestos en el taller. La decisión sobre si o cuándo desconectar las máquinas se basa en datos, es menos subjetiva y más procesable. Tras la instalación de la IIoT, estas funciones pueden colaborar de forma más eficaz.
En general, este tipo de mantenimiento predictivo bajo demanda es lo que quieren los mejores fabricantes. No quieren seguir ciegamente un libro de instrucciones, ni sentirse obligados a realizar cualquier tarea de mantenimiento que no aumente la productividad general. Priorizan el mantenimiento productivo total y la mejora continua.
Con este espíritu, las tecnologías de mantenimiento predictivo de la IIoT facilitan encontrar nuevas soluciones, antes inaccesibles, a los residuos de la fábrica. Las Soluciones de Monitoreo de Procesos Industriales de ULTATEK permiten la operación eficiente y la competitividad de todo el sistema de producción, a través de la integración del flujo de información en los procesos, evitando los paros de línea por falta de mantenimiento preventivo y predictivo.
Para las fábricas que buscan mejorar su cultura de mantenimiento productivo total y añadir nuevas herramientas para capacitar a sus trabajadores, el IIoT tiene mucho que ofrecer. Aunque no resolverá los problemas por sí solo, facilitará los procesos de mantenimiento productivo total y hará más evidentes las optimizaciones de OEE, al tiempo que mejorará la toma de decisiones basada en datos y reducirá las conjeturas.
En definitiva, el mantenimiento productivo total es una estrategia efectiva para mejorar la eficiencia global del equipo (OEE) en la era de la Industria 4.0. El mantenimiento productivo total se centra en la prevención de fallas, el mantenimiento preventivo y la mejora continua para reducir los costos de mantenimiento y aumentar la producción.
En la era IIoT, la conectividad y la analítica en tiempo real permiten la supervisión y el análisis de los datos de producción y mantenimiento para tomar decisiones informadas y mejorar la eficiencia. La combinación del mantenimiento productivo total y tecnologías IIoT permite una mayor eficiencia y productividad en la producción.
Las soluciones OEE para Plantas Industriales de ULTATEK permiten identificar, reducir e, incluso eliminar, las causas más comunes de pérdida de productividad basada en equipos en la fabricación. De igual forma, ayuda a ser más competitivo y maximizar la fuerza laboral de las fábricas.
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