Detectar, diagnosticar y corregir la causa de falla – Metodología para ampliar la vida de los componentes
RESUMEN DE SESIÓN:
Detectar condiciones anormales en las máquinas no es suficiente. El verdadero valor está en traducir esos datos en síntomas confiables que revelen modos de falla, y tomar decisiones que regresen a la máquina a su condición normal. En esta sesión Spark se presentará una metodología aplicada para diseñar estrategias de mantenimiento predictivo utilizando sensores incluidos multiparámetros que capturan variables críticas en tiempo real. A partir del conocimiento de cómo fallan los activos y aplicando herramientas como el análisis de modos de falla y síntomas (FMSA), es posible asociar señales a modos de falla específicos, permitiendo diagnosticar con precisión y anticipar el avance del deterioro mediante síntomas que funcionan como indicadores de pronóstico. La metodología integra los síntomas detectados con la frecuencia de muestreo para identificar de forma anticipada el “Punto P” y ejecutar acciones correctivas antes de alcanzar el “Punto F”. Así, se construye una estrategia verdaderamente proactiva que permite extender la vida útil de los componentes. Aprenderás a transformar datos operacionales en diagnósticos y pronósticos confiables, habilitando una intervención oportuna que mejora significativamente la disponibilidad operativa en entornos industriales donde el tiempo y la confiabilidad son críticos.
