Dos estrategias para evitar el tiempo de paro
Según un estudio de Information Technology Intelligence Consulting (ITIC por sus siglas en inglés), el costo promedio de una sola hora de inactividad es de $100,000 USD. Inevitablemente, el precio real depende de varias variantes, como la hora del día y la industria. El tiempo de inactividad no planificado es la principal causa individual de pérdida de tiempo de producción para los fabricantes en el procesamiento, que incluye la producción de alimentos, bebidas, farmacéutica, química, del petróleo y gas. Las paradas de producción en estos sectores se pueden atribuir a varias causas, incluida la falta de ingredientes para el lote requerido o la escasez de operadores para administrar el equipo. Sin embargo, la causa más común de tiempo de inactividad en el procesamiento son las averías del equipo.
En última instancia, el tiempo es dinero. Si la línea de producción está inactiva y los productos no se procesan, la demora dañará los resultados de la empresa. Sin embargo, no es solo el tiempo de producción perdido lo que puede causar estragos financieros para un fabricante. De hecho, el tiempo de inactividad de las industrias de procesamiento puede generar muchos más daños colaterales.
Monitoreo de condición
Como sugiere su nombre, el monitoreo de condición describe la supervisión de la maquinaria para monitorear su estado y desempeño. El proceso se utiliza para identificar cambios significativos en la condición de la máquina. Por ejemplo, esto podría implicar monitorear la temperatura de un equipo para evaluar si muestra signos de sobrecalentamiento mientras está en funcionamiento.
Para mantener el tiempo de inactividad al mínimo, se deben realizar periódicamente controles de vibración e inspecciones visuales. También hay formas de automatizar este proceso mediante el uso de sensores y software. El software de control inteligente, por ejemplo, podría adquirir automáticamente datos de rendimiento de los sensores del equipo. Luego, el software procesará estos datos y proporcionará análisis predictivos sobre la maquinaria. El análisis predictivo describe el análisis automatizado de los datos operativos para detectar cuándo es probable que una máquina se averíe.
El análisis predictivo también permite el reconocimiento de patrones. Esto puede decodificar las relaciones entre ciertos procesos y fallas del producto, lo que permite a los fabricantes identificar rápidamente la causa de la falla de una máquina.
Considere el siguiente ejemplo. Una fábrica que productos farmacéuticos tiene un problema recurrente con el tiempo de inactividad inesperado. Uno de los alimentadores de tazones vibratorios de la instalación, un sistema que separa automáticamente las pastillas en un transportador se ha averiado varias veces, pero el operador aún tiene que determinar la causa. Usando software, el reconocimiento de patrones puede identificar una correlación entre las fallas y un lote de producción específico.
Digamos que el software encuentra que el tamaño del producto en un lote específico es demasiado grande para la velocidad a la que la máquina está alimentando pastillas al transportador. Este bloqueo menor hace que la máquina se sobrecaliente, lo que provoca múltiples averías. Al saber esto, el fabricante puede realizar cambios en la línea de producción para garantizar que esto no vuelva a suceder, minimizando el tiempo de inactividad y optimizando la producción. El diagnóstico rápido de problemas como este permite a los fabricantes evitar problemas mucho mayores en sus instalaciones.
Además, a menudo hay un retraso en el tiempo entre el comienzo de una falla y el punto en el que realmente se puede detectar la falla. Durante este período, la condición del equipo comenzará a deteriorarse. Si el problema no se detecta lo antes posible, la condición continuará declinando hasta el punto de falla. Esto podría ser semanas o meses después de que comenzó el problema.
Cuando una máquina opera en este estado de deterioro, puede dañar otros equipos a su alrededor, particularmente si es parte de una línea de producción conectada. Esto podría provocar daños irreversibles, que a veces requieren un reemplazo, o incluso períodos más largos de tiempo de inactividad no planificado si el equipo está obsoleto y resulta difícil de reemplazar.
Gestión de Obsolescencia
Cuando una pieza de una máquina se daña, una pieza de repuesto puede obtenerse y ajustarse con relativa facilidad en algunas industrias. Sin embargo, no siempre es tan simple para los equipos en los sectores de procesamiento. Esto es evidente para aquellos que dependen en gran medida de los sistemas heredados, como en la fabricación de alimentos y productos farmacéuticos, el procesamiento químico y la industria del petróleo y el gas. Debido a la naturaleza delicada de estos sectores, los equipos a menudo están sujetos a regulaciones estrictas. Esto significa que no existe tal cosa como una actualización rápida.
La Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) reconoció recientemente que a veces se interpone en el camino de la adopción de nuevos equipos debido a sus estrictas regulaciones. La consecuencia es que la maquinaria en estos sectores tiende a estar anticuada, con una gran dependencia de piezas obsoletas para hacer posibles las reparaciones. Pero esto no es lo ideal cuando el tiempo de inactividad está en marcha.
El procesamiento químico ofrece un ejemplo de este problema. Una turbina en una planta de procesamiento químico puede requerir un apoyo considerable de varias bombas para garantizar que los sistemas de refrigeración y agua de condensación se mantengan adecuadamente. La mayoría de estas bombas estarán alimentadas por motores de alto voltaje, pero algunos de estos motores podrían tener más de 20 años. Cuando el motor finalmente se daña, es muy poco probable que haya disponible un reemplazo exacto. En este caso, ¿cuáles son las opciones?
Comprar un motor nuevo puede parecer la opción más rápida, pero no siempre es así. Una pieza nueva requerirá comprobaciones de compatibilidad con el resto del sistema, sin mencionar la molestia de asegurarse de que cumple con las normas asociadas con el procesamiento químico. Luego, existe el costo adicional de actualizar otros elementos del sistema que pueden necesitar ser adaptados como resultado de cambiar el motor.
Sin embargo, el hecho de que una pieza esté obsoleta no significa que no se pueda encontrar un reemplazo. Los fabricantes pueden forjar una relación con un proveedor de piezas obsoletas para asegurarse de que pueden obtener y reemplazar la maquinaria rota rápidamente, incluso si la pieza está obsoleta. De lo contrario, cuando una máquina se descompone, podría resultar en un tiempo de inactividad costoso y prolongado.
Por supuesto, hay algunos casos de tiempo de inactividad que no se pueden evitar. Sin embargo, al usar técnicas de monitoreo de condición, los fabricantes pueden minimizar la probabilidad de paradas no planificadas. Del mismo modo, al implementar una estrategia clara de obsolescencia, los fabricantes no deben preocuparse por obtener reemplazos para sus equipos heredados raros en caso de que falle o se averíe.
Pocos fabricantes pueden darse el lujo de perder $100,000 USD y, en realidad, el tiempo de inactividad en los sectores de procesamiento puede costar mucho más. Para minimizar los riesgos, los fabricantes deben comprometerse con el monitoreo de condiciones y la gestión de la obsolescencia.
Jonathan Wilkins, EU Automation
Traducción por Luis Manuel Sánchez González, Noria Latín América
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