En el mundo de la ingeniería de mantenimiento, la prevención es la clave para maximizar la eficiencia y minimizar los costos. A menudo, el mantenimiento predictivo por vibraciones es percibido como un gasto. Sin embargo, esta visión a corto plazo pasa por alto los beneficios a largo plazo y los ahorros significativos que esta práctica puede ofrecer.
El mantenimiento predictivo por vibraciones no es un costo, sino una inversión inteligente. A través del análisis detallado de las vibraciones de las máquinas, los ingenieros pueden detectar problemas antes de que se conviertan en fallas costosas. Esta anticipación permite planificar las reparaciones durante los periodos de inactividad programados, evitando paradas no programadas que pueden resultar en pérdidas de producción y mayores gastos de reparación.
Las ventajas del mantenimiento predictivo son numerosas, entre ellas están:
- Reducción de fallas inesperadas: hasta un 55%, lo que significa menos interrupciones en la producción.
- Extensión de la vida útil de los equipos: al detectar y corregir problemas a tiempo, se evita el desgaste acelerado y se prolonga la operatividad de las máquinas.
- Disminución de los costos de mantenimiento: al evitar reparaciones de emergencia, se reducen gastos asociados con piezas de repuesto y mano de obra.
- Mejora de la seguridad laboral: al prevenir fallas mecánicas, se protege a los trabajadores de posibles accidentes relacionados con el equipo.
El retorno de la inversión en mantenimiento predictivo es claro. Además, la implementación de estas prácticas refleja un compromiso con la innovación y la sostenibilidad, valores cada vez más importantes en la industria moderna. Para explicar mejor citaremos un caso de estudio acerca de la Confiabilidad en Equipos Rotativos publicado en el Repositorio digital de la UCV, Lima 2017.
En una empresa metalmecánica de Lima, se implementó un plan de mantenimiento predictivo por análisis de vibraciones con el objetivo de mejorar la confiabilidad de los equipos rotativos del área de galvanizado. El estudio fue de tipo cuantitativo y cuasi experimental, y se pudieron obtener resultados significativos.
Situación Inicial:
- Confiabilidad de los equipos: 92%
- Disponibilidad de los equipos: 91%
- Tiempo medio entre fallas (MTBF): 100 horas
- Tiempo medio de reparación (MTTR): 5 horas
Se implemento para un estudio de 24 semanas una rutina de mantenimiento predictivo en la cual se llevaba a cabo medición de vibraciones semanalmente. La inversión inicial en el sistema de análisis de vibraciones y la formación del personal fue de $40,000. Se obtuvieron los siguientes resultados una vez implementadas las rutinas de mantenimiento predictivo:
- La confiabilidad de los equipos aumentó en 5%, alcanzando un 97%.
- La disponibilidad de los equipos mejoró en 7%, llegando a un 98%.
- El tiempo medio entre fallas (MTBF) mejoró en 65%, incrementándose a 165 horas.
- El tiempo medio de reparación (MTTR) se redujo en 44.2%, disminuyendo a 2.8 horas.
Habiendo mejorado los indicadores, el impacto económico que se pudo lograr fue:
- Reducción de paradas no programadas, estimando un ahorro de $50,000 anuales en pérdidas de producción.
- Extensión de la vida útil de los equipos, con un ahorro estimado en reemplazos y reparaciones de $30,000 anuales.
- Disminución en el tiempo de reparación, lo que se traduce en una reducción de costos laborales de aproximadamente $20,000 anuales.
Si bien la inversión inicial para llevar a cabo el mantenimiento predictivo por vibraciones fue de $40,000, los ahorros anuales totales estimados fueron de $100,000, lo que claramente supera la inversión inicial. Esto demuestra que el mantenimiento predictivo por vibraciones no solo se paga por sí mismo, sino que también contribuye a una mayor rentabilidad y eficiencia operativa.
Es hora de que los ingenieros de mantenimiento reconozcan el mantenimiento predictivo por vibraciones no como un gasto, sino como una estrategia esencial para la optimización de recursos y la maximización de la rentabilidad.
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Referencia
Pasache, J. (2017, octubre). Plan de mantenimiento predictivo por análisis de vibraciones para mejorar la confiabilidad de los equipos rotativos del área de galvanizado en una empresa metalmecánica. Universidad César Vallejo – Repositorio Digital Institucional. https://repositorio.ucv.edu.pe/handle/20.500.12692/13025
