40 Industria Química Septiembre 2018

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José María Borda ElejabarrietaVicepresidente Ejecutivo de Sisteplant

La transformación hacia un mantenimiento 4.0

La adaptación del mantenimiento al paradigma Industria 4.0 parece uno de los retos fundamentales que se plantea el sector . En este sentido, el autor establece en este trabajo las pautas, retos y transformaciones que suponen las nuevas tecnologías en la búsqueda para conseguir la “fábrica del futuro”.

Palabras clave: Fabricación avanzada, Mantenimiento 4.0, Full Detection, EAKM

The adaptation of maintenance to the Industry 4.0 paradigm seems one of the fundamental challenges that the sector faces. In this sense, the author establishes in this work the guidelines, challenges and transformations that new technologies entail in the quest to achieve the “factory of the future”.

Keywords: Advanced Manufacturing, Maintenance 4.0, Full Detection, EAKM

SEGÚN AVANZA EL TIEMPO, la realidad va perfilando de una manera más nítida lo que hace unos años denominábamos “la fábrica del futuro”. La industria de todos los sectores y continentes está implementando de manera progre-siva nuevas tecnologías en sus máquinas y en sus procesos, lo que acelera la necesidad de establecer planes directores de transformación 4.0 también en mantenimiento. No me gusta hablar de “transformación digital”, porque es una parte del todo y, si se focaliza el cambio solo en este aspecto, nos encontramos con situaciones a medio camino donde predomina “lo espectacular” pero hay carencia de ciencia aplicada.

LOS RETOS DE LA INDUSTRIA 4.0 La fabricación avanzada se caracteriza, entre otros aspectos, por ser intensiva en tecnología y conectividad. Necesitamos plantas flexibles, ágiles, armoniosas, transparentes, interconectadas y fiables y, además, inteligentes y humanas. Sin embargo, fábricas que para algunos rozan la perfección en su diseño no son sostenibles con los parámetros clásicos de mantenimiento.

Hay que alinear las capacidades de mantenimiento con unos objetivos indus-triales de versatilidad, tiempos de respuesta y calidad de producto (con máqui-nas que aspiran a ofrecer 6 sigma de manera intrínseca) mucho más ambiciosos y en un entorno interconectado y dotado de inteligencia.

Un ejemplo de estas plantas puede verse en la ASF (Automotive Smart Fac-tory) en el AIC Automotive Intelligent Center cerca de Bilbao, en la que están implantadas las tecnologías que conforman una “fábrica del futuro física y vir-tual (Figura 1).

A favor de lograr nuestros objetivos tendremos avances tecnológicos a los que luego me referiré, pero también habrá que tener precaución con muchos aspectos como la interconectividad a través de IIoT (Industrial Internet of the Things) que, además, afecta a la ciberseguridad.

LOS RETOS DEL MANTENIMIENTO 4.0.Mantenimiento sigue persiguiendo su propio sueño constantemente, y me gus-ta expresarlo en cuatro grandes retos:

- Que nada falle (fiabilidad 100 %).

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- Predecir lo impredecible.- Diagnosticar lo desconocido.- Gestionar el conocimiento y mejorar la performance.

Para ayudar a la consecución de estos retos, las tecnologías habilitadoras y, más concretamente, en algunos aspectos de la tecnología digital, son de gran ayuda, pero la transformación requiere también mejorar en el ámbito científico y técnico de mantenimiento: crear y distribuir el conocimiento, organizar la función de una manera diferente y, sobre todo, centrarse en las personas porque es lo que creará la diferencia (Figura 2).

QUE NADA FALLE“Suena el politono “4 minutes for save the world” de Madon-na. Es un nuevo aviso de la fábrica, lo que significa que una instalación lleva más de media hora parada y, en este caso, es uno de los nuevos centros de trabajo dotado de robots co-laborativos. Lleva parada media hora y nos vemos obligados a operar de forma manual la línea de empaquetado. Vamos, que, por buscarle el lado cómico, el cobot, “no colabora” y de-bo acudir a la planta porque la instalación no puede pararse”.

Uno de los principales objetivos de mantenimiento está en lograr altos niveles de disponibilidad de las instalaciones, y una fiabilidad 100 % de su comportamiento a costes com-petitivos. Esto va a implicar cada vez más un conocimiento profundo de los equipos y su interconexión.

Las fábricas avanzadas suponen:

•Inversionesintensivasy,comoconsecuencia,unamayorcriticidad de los activos y mayor dependencia tecnológica.

•Unamayorcomplejidadinformáticaymecatrónica.•Procesosmásflexiblesypolivalentesquecomplicanla

robustez.•Menorfiabilidadpotencialporlafuerteintegraciónde

automatismos complejos.

Por ello, para mantenimiento, se generan nuevas necesi-dades debido a los cambios provocados por:

•Lasnuevastecnologíasdefabricacióncadavezmásflexibles y polivalentes, de diseños más complejos y fuerte readaptabilidad.

•Losequiposproductivos,detransportes,demedida,etc. Todos van a experimentar una evolución que permita su adaptación al entorno, incorporando inteligencia y una mayor complejidad que será, sin embargo, manifestada co-mo una simplicidad de uso.

•Irrupcióndelarobóticacolaborativayhumanoide:me-nos mano de obra directa, pero elementos que requieren más mantenimiento.

•BigDataysistemasdetelegobierno.•IIoT,unmundoabsolutamenteintercomunicado.•Monitorizaciónyoptimizacióndelaeficienciadefabri-

cación y energética (OEEe).

Debemos trabajar en ese sentido en varios planos que son trascendentes:

- Instalaciones más fiables con objetivos de 6 sigma.- Mejoras en mantenibilidad (entendida como la cualidad

de hacer más simple el mantenimiento).- Sensórica masiva.- Diagnósticos y predicción embebidos y/o remotos (como

servicio postventa en su componente de “Servitización”).

FIGURA 1. Las fábricas inteligentes son una realidad. En la imagen la Automotive Smart Factory instalada en el Automotive Intelligent Center (iniciativa de AIC y Sisteplant)

FIGURA 2. En industria 4.0 parece que todo es tecnlógico digital pero hay más planos.

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La transformación hacia un mantenimiento 4.0

Por lo tanto, se está intentando que “viaje el dato”, no las personas, y, en ese sentido, aún con cuestiones de ciberse-guridad a resolver, estamos avanzando mucho.

PREDECIR LO IMPREDECIBLELas políticas y técnicas clave de mantenimiento son reparar, prevenir, predecir y mejorar. El Condition Based Maintenance, en su sentido más amplio, desde la termografía hasta el análisis de vibraciones, han evolucionado mucho en cuanto a progno-sis (conocimiento anticipado de un suceso) se refiere, gracias a la sensórica y la lógica de los modelos matemáticos apoyados de inteligencia artificial de los sistemas Machine Learning-APM como Promind, que, enlazados con sistemas avanzados de mantenimiento, tienen un campo de acción muy interesante en la industria química, para optimizar mantenimiento, calidad y producción. Pueden funcionar de modo independiente, o mediante la conexión con el sistema GMAO. Se basan en la definición de modos de fallo y una exhaustiva comparación con patrones (gemelo digital), permitiendo:

- Generación de modelos de detección de fallos a través de modelos matemáticos.

- Recogida de variables endógenas y exógenas a un siste-ma: componente, equipo, útil, etc.

- Diagnóstico ante situaciones de fallo.- Predicción de fallos para corregir planes de manteni-

miento (CBM).- Ajuste de ciclos de preventivo.- Pronóstico de vida de los activos y/o útiles.- Recomendaciones y autorregulación de parámetros de

operación.

Estas funciones permiten, en la práctica, grandes logros para mantenimiento:

- Fiabiliza máquinas e instalaciones complejas, al regular el proceso de manera automatizada, aprendiendo de la expe-riencia y de los eventos en tiempo real, enviando consignas hacia adelante y hacia atrás del proceso para garantizar el mayor OEEe.

- Entender los fenómenos físicos asociados con cada mo-do de fallo, teniendo en cuenta la interacción de los mismos.

- Encontrar los límites tecnológicos que minimicen la apa-rición del modo de fallo.

- Monitorizar y pronosticar la aparición del modo de fallo. - Predecir a corto, medio y largo plazo el comportamiento

de un sistema complejo, aportando esta información al sis-tema de gestión del mantenimiento.

- Determinar la salud de las máquinas.

La gran aportación, en este ámbito es Full Detection.

DIAGNOSTICAR LO DESCONOCIDOEl avance científico y tecnológico nos ha permitido evolu-

cionar mediante la sensórica, los modelos matemáticos, IIot, Big Data y Data Analytics, en una secuencia que aporta cada vez más precisión. Si las aportaciones clásicas permitían pre-decir a partir de acontecimientos conocidos con una proba-bilidad de ocurrencia también conocida, Machine Learning-APM permite la anticipación sobre acontecimientos conoci-dos con probabilidad de ocurrencia desconocida y, lo que es más importante, sobre acontecimientos desconocidos.

Un sistema como Promind combinado con Prisma, es de-cir, un sistema Machine Learning y un GMAO avanzado tra-bajando conjuntamente, permiten el diagnóstico mediante árboles de fallo, RCM multivariable y sistemas expertos de averías en tiempo real para determinar conjuntamente la probabilidad de aparición de modos de fallo y, por ende, su diagnóstico previo o a post.

La gran aportación de esta tecnología es Full Diagnostic y, combinada con la predicción y el pronóstico inteligentes, obtenemos FDD (Full Detection & Diagnostic).

GESTIONAR EL CONOCIMIENTO Y MEJORAR LA PERFORMANCEDesde el ámbito de las TICs los avances son incuestionables. Los clásicos sistemas GMAO, absolutamente imprescindibles y rentables, se han visto superados por aplicaciones EAKM (Enterprise Asset Knowledge Management), como Prisma4, que incorporan funciones de fiabilidad mediante RCM, in-teligencia artificial para diagnóstico y optimización, tiempo real, realidad virtual y aumentada o streaming support. Y son 100 % móviles.

Mirando al futuro, no es razonable invertir en sistemas obsoletos que no puedan soportar entornos 4.0.

Los sistemas EAKM permiten disponer de:

•Informaciónencualquiermomento.•Informaciónencualquierlugar.•Informaciónparatodaslaspersonas.

FIGURA 3. Los robots y la realidad aumentada forman parte de la realidad cotidiana

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•ConocimientoCompartidoen:•Tecnologías.•Fiabilidadycausasraíz.•Predictibilidad.•Resolucióndeproblemas.

Todos ellos son elementos necesarios para potenciar el papel de las personas en la nueva organización.

¿MÁQUINAS QUE REPARAN MÁQUINAS?Si lo consideramos globalmente, es algo que ya existe: software que analiza problemas y se autocorrige, aplicaciones Machine Learning que diagnostican y envían consignas en tiempo real al proceso, los cobots que se aplican en tareas de mantenimiento (hay varias aplicaciones en servicios post venta), o los robots humanoides que se ensayan en tareas de mantenimiento en espacios confinados. Por tanto, unos como otros requieren ser concebidos y mantenidos por personas, y nadie puede, hoy por hoy, dudar de su relevancia: tendremos más máquinas y robots, y serán más fiables, pero el conjunto requerirá más manteni-miento (Figura 3). Las personas son la clave.

LA TRANSFORMACIÓN EN MANTENIMIENTOComo decía al principio del artículo, a menudo se asocia la transformación 4.0 al ámbito digital, pero si realmente queremos lograr un salto disruptivo para alinearnos con la fábrica avanzada, tenemos que tener en cuenta que:

- La digitalización en sí ayuda en los ámbitos de informa-tización y conectividad, pero sus logros son limitados

- El salto a un mantenimiento 4.0 requiere dotar a man-tenimiento de visibilidad, conocimiento, capacidad de diag-nóstico, predicción e inteligencia, y todo esto depende de las personas.

Por todo ello, el mantenimiento industrial está sufriendo transformaciones en varios planos:

- La concepción de mantenimiento: para dar servicio a ac-tivos más flexibles, precisos, inteligentes e interconectados.

- Diseño de políticas de mantenimiento preventivo y pre-dictivo, contando con las nuevas tecnologías y las posibili-dades de optimización y rediseño,

- Los procesos de trabajo (cadenas de valor y optimización de la Supply Chain).

- Los recursos (desde la organización operativa a sus ca-pacidades y dimensión).

- El empleo de tecnologías habilitadoras.- En la renovación de los sistemas de gestión, implantan-

do aplicaciones avanzadas EAKM.

El modelo de mantenimiento industrial Tecnoimant, ali-neado con las ISO 55.000, analiza el estado inicial de la fun-ción mantenimiento de una organización, sus necesidades y proyección de futuro, y establece un plan tutelado para alcanzar los objetivos propuestos de manera equilibrada, te-niendo en cuenta todos los extremos a vigilar, organizativos, tecnológicos y de personas

PERSONAS QUE DISFRUTAN MANTENIENDOLas personas inventan las máquinas y las tecnologías más sofisticadas, diseñan los sistemas que las gobiernan, anali-zan y diagnostican (Figura 4).

Los requerimientos de las nuevas fábricas avanzan de ma-nera acelerada, y las personas no pueden quedarse atrás. Los grandes problemas que estamos observando como inge-niería de mantenimiento tienen que ver con la definición de requerimientos futuros y la definición del perfil de recursos necesario, así como el plan para alinear al colectivo y reclu-tar nuevos profesionales.

Las tecnologías 4.0 suponen un gran reto para manteni-miento, pero, simultáneamente, aportan herramientas que hacen que nuestro día a día sea más interesante, incluso me atrevería a decir que más divertido, empleando sistemas que nos ayudan en nuestro trabajo y objetivos, permitiendo que adquiramos un conocimiento más profundo de las máquinas, sus condiciones de trabajo ideales y cómo evitar que fallen.

CONCLUSIONESLas fábricas evolucionan aceleradamente, y el mantenimien-to necesita evolucionar y liderar la incorporación tecnológi-ca, pues de otro modo le rebasará.

El proceso de la transformación 4.0 para llegar de mane-ra armónica al modelo idóneo que precisa cada compañía debe ser muy elaborado. Muchos de los problemas que se están dando en este ámbito tienen su origen en que no existe una estrategia y objetivos previamente definidos, y se van “haciendo pinitos” que no garantizan el futuro.

Existe un gran futuro para el mantenimiento como profe-sión retadora y altamente tecnificada, lejos de que la imagen que antaño teníamos, pero tenemos que prepararnos desde el presente.

FIGURA 4. En el futuro habrá muchos más robots pero no son humanos