Gracias a los avances tecnológicos, la IA y la automatización, el mantenimiento predictivo es cada vez más utilizado, y en los equipos de envasado es crucial para asegurar la continuidad de la producción.
El mantenimiento en equipos de envasado es crucial para evitar el tiempo de inactividad, que se perfila como una de las grandes amenazas para la productividad. ¿Por qué decimos esto? Porque la industria de envasado necesita ser versátil, adaptable y, especialmente, rápida, para responder en tiempo y forma a las exigencias de los clientes.
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Para evitar el tiempo de inactividad es imprescindible contar con un plan de mantenimiento. Como sabemos, hay básicamente tres tipos de mantenimiento:
- Preventivo. Se basa en un programa y tareas rutinarias en plazos establecidos.
- Mantenimiento predictivo. Se realiza cuando suenan las alertas acerca de posibles fallos.
- Correctivo. ¡La más temida de las técnicas de mantenimiento! Se realiza cuando se produjo el fallo y la máquina entró en tiempo de inactividad.
El mantenimiento preventivo es uno de los más utilizados. Según una estadística publicada por Infraspeak, una plataforma especializada en mantenimiento industrial, es aplicado por el 88% de las empresas. Sin embargo, frente a los avances tecnológicos, la automatización y la irrupción de la inteligencia artificial, el mantenimiento predictivo se está convirtiendo en la nueva estrella del mantenimiento industrial. Analizá estos datos:
- El 48 % de las fábricas ya utiliza dispositivos conectados para capturar, analizar y mejorar el mantenimiento.
- El 91 % de las empresas reduce el tiempo de reparación y el tiempo de inactividad no planeado tras la implementación del mantenimiento predictivo.
- El mantenimiento predictivo disminuye los costos de mantenimiento en un 12 %
- La disponibilidad mejora en un 9 %.
- Prolonga en un 20 % la vida útil de los activos con cierta antigüedad.
- Reduce los riesgos de seguridad, salud, ambiente y calidad en un 14%.
Los avances tecnológicos, la automatización y la Inteligencia Artificial aplicada a la industria están impulsando el mantenimiento predictivo por sobre el preventivo.
De hecho, la inclusión de diferentes tipos de sensores y el monitoreo en tiempo real de las líneas de envasado proveen información útil para el mantenimiento de los equipos.
Además, la digitalización lleva a la incorporación de sistemas de gestión de mantenimiento modernos, que integran tecnologías de Internet de las Cosas y análisis predictivo que ayudan a un mantenimiento más oportuno y eficiente. Así, el mantenimiento predictivo se integra perfectamente con los dispositivos tecnológicos incorporados a la línea de envasado, como sensores, visión artificial, entre otros:
Un sistema de mantenimiento predictivo en una planta de envasado funcionaría de esta manera:
- Implementación de sensores. Los sensores instalados en equipos críticos como mezcladores, transportadores, máquinas envasadoras y sistemas de refrigeración proveen datos que permiten predecir fallas y tiempo de inactividad.
- Alimentación de datos en tiempo real. Los sensores transmiten datos continuamente a una plataforma centralizada.
- Procesamiento y análisis de datos. La plataforma utiliza software especializado para analizar los datos entrantes y detectar patrones y tendencias inusuales.
- Aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático se entrenan con datos históricos del equipo, lo que les permite aprender comportamientos operativos típicos e identificar desviaciones que indican problemas potenciales.
- Alertas y notificaciones. Cuando se detecta una anomalía, el sistema envía automáticamente alertas a los equipos de mantenimiento, indicando el equipo y la naturaleza del problema.
- Programación de mantenimiento. Provistos con información específica sobre posibles fallas, los equipos de mantenimiento pueden programar reparaciones o reemplazos preventivos sin provocar tiempo de inactividad.
Para enfocarse de manera práctica en el mantenimiento predictivo de equipos de envasado es necesario tener una visión estratégica y encontrar la combinación exacta de los distintos tipos de mantenimiento.
De hecho, el mantenimiento predictivo no reemplaza al mantenimiento preventivo ni al mantenimiento básico que deben realizar los operadores de las máquinas de manera diaria, como limpieza o engrasado.
Sin embargo, puede ayudar a ahorrar costos evitando tareas de mantenimiento innecesarias, o espaciar más las tareas de mantenimiento preventivo al resolver problemas en el momento en que se presentan. Por otra parte, muchas veces los software de mantenimiento preventivo pueden presentar inexactitudes. En cambio, la lectura e interpretación de datos aporta una mayor precisión sobre las necesidades de mantenimiento.
Un plan de mantenimiento predictivo puede incluir las siguientes técnicas:
- Identificación de equipos críticos. Centrarse en los equipos de envasado que tienen mayor impacto y mayor riesgo de tiempo de inactividad.
- Invertir en tecnología de sensores. Los sensores son clave para el mantenimiento predictivo.
- Utilizar una plataforma de análisis de datos diseñada para el mantenimiento predictivo.
- Capacitar al equipo. El personal de mantenimiento debe estar preparado para utilizar las nuevas tecnologías y procedimientos de manera eficaz.
- Comenzar con un programa piloto. Esto ayudará a adquirir experiencia y confianza. A medida que se mejora, se puede ir ampliando la cantidad de máquinas bajo mantenimiento predictivo.
Como hemos visto, en la actualidad el mantenimiento predictivo está ligado a la recopilación, almacenamiento y análisis de datos recogidos por sensores y otros dispositivos conectados a Internet.
Esto plantea un problema nuevo, que es la seguridad en el almacenamiento de datos. En realidad, muchas empresas del sector de envasado no están familiarizadas con las exigencias del tratamiento de datos.
Sin embargo, es importante actualizarse y tomar nuevas medidas para proteger los datos almacenados. Además de los ya conocidos, como datos financieros, de empleados o proveedores, en los procesos de envasado pueden aparecer otros como:
- Datos de propiedad intelectual. Incluyen fórmulas, recetas, diseños y patentes.
- Protocolos de seguridad. Referidos a los productos que se utilizan para el envasado o que se envasan.
- Planes de producción.
- Inventario de materias primas y productos terminados.
De hecho, los delitos cibernéticos provocan pérdidas millonarias a las empresas, pero lo peor es que afectan la reputación y la confianza de clientes y usuarios. Según un informe de Fortinet, en 2023 la Argentina sufrió 2.000 millones de intentos de ciberataques, que son cada vez más sofisticados y con mayor probabilidad de éxito.
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Para proteger adecuadamente los datos relacionados con el mantenimiento predictivo, se recomienda:
- Asegurarse de que los datos transmitidos entre el sensor y la plataforma estén cifrados.
- Utilizar métodos de autenticación de dos o tres factores.
- Establecer controles de acceso tanto al software como a los equipos físicos.
- Mantener el software actualizado.
- Instalar sistemas de monitoreo y detección de amenazas.
- Capacitar al personal sobre prácticas de ciberseguridad.
Como hemos visto, el concepto de mantenimiento predictivo es programar el mantenimiento según las condiciones detectadas o las alertas dadas por los distintos dispositivos.
Sin embargo, una de las técnicas más utilizadas es la de los ensayos no destructivos para diagnosticar fallas, preferentemente mientras el equipo está en funcionamiento.
En equipos de envasado, los ensayos no destructivos más utilizados consisten en análisis de vibraciones, acústicos, infrarrojo, imagen térmica y circuitos de motor.
Aplican a diversos sistemas como:
- Conexiones y sistemas eléctricos.
- Sistemas de calefacción.
- Detección de desgaste o corrosión.
- Mapeo de temperaturas. Permite evaluar el estado de motores y componentes mecánicos y eléctricos.
- Alineación de motores, aislamiento, engranajes.
- Detección de anomalías en motores eléctricos.
- Análisis de aceite en turbinas, sistemas hidráulicos. Comprueba viscosidad, cantidad de agua y detección de metales.
- Análisis de vibraciones para comprobar alineación, detectar desequilibrios y problemas en compresores, bombas de agua y motores.
- Análisis acústico de tuberías, conductos, sistemas de vacío, compresores de aire.
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Hasta aquí llegamos con la nota “Técnicas de Mantenimiento Predictivo para Equipos de Envasado”. Recordá que en Full Pack SA solucionamos los procesos de envasamiento para que los productos lleguen a destino con los más altos niveles de eficiencia. Además, somos distribuidores oficiales de las marcas más importantes del mercado.
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