lunes, 23 de septiembre de 2013

Monitorización del nivel de humedad del aceite de transformadores

Los bobinados de los transformadores están aislados con celulosa y rodeados de aceite para garantizar un correcto aislamiento y refrigeración. La entrada de humedad en el aceite refrigerante puede reducir la resistencia dieléctrica y conducir a un fallo del transformador.



La monitorización en continuo del nivel de humedad del aceite permite anticiparse a estos fallos y, por lo tanto, evitar averías catastróficas.





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lunes, 16 de septiembre de 2013

Anglo American amplía su mantenimiento predictivo con la técnica de los ultrasonidos

Françoise du Preez (Reliability Engineer) nos cuenta cómo la compañía minera Anglo American en New Vaal Colliery (Sudáfrica), tras haber obtenido grandes beneficios del mantenimiento predictivo mediante otras técnicas predictivas, ha ampliado su plan de diagnóstico predictivo a la técnica de los ultrasonidos.

Descubra mediante el siguiente vídeo, las aplicaciones donde los técnicos de mantenimiento de Anglo American realizan inspecciones predictivas mediante equipos de ultrasonidos preparados para la realización de rutas predictivas.





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lunes, 9 de septiembre de 2013

¿Cuánto sabemos de análisis de vibraciones?


Durante el último año, Preditec/IRM ha realizado un sondeo para intentar conocer cuánto saben nuestros técnicos e ingenieros de mantenimiento sobre análisis de vibraciones. 

Para ello, se elaboró un examen con 10 sencillas cuestiones, que cualquier integrante de un departamento de mantenimiento predictivo debería conocer. En realidad, la función principal de este cuestionario, es aconsejar a los interesados en realizar los cursos de certificación del Mobius Institute si deberían inscribirse en el curso de Categoría I o en el de Categoría II.

Tras haber registrado más de cien participantes en este sondeo, disponemos de datos más que suficientes para "probar" que la mayoría de quienes se interesan por la formación en análisis de vibraciones, no tiene el nivel mínimo exigido por la norma ISO 18436-2 en la Categoría I. Quedan fuera de este estudio quienes no se interesaron por estos temas, pero nos tememos que no mejorarían los resultados.

Según nuestra estimación sólo un 18% de quienes completaron el sondeo superarían un examen ISO 18436-2 de Categoría I, a pesar de que este es el nivel exigido a quienes realizan las rutas de medición de vibración para inspecciones predictivas y la norma solamente les exige conocer los conceptos básicos del mantenimiento predictivo por análisis de vibraciones.



Formación en análisis de vibraciones.
Sólo el 18% de quienes realizaron el examen, obtuvieron una calificación de aprobado o superior según los conocimientos exigidos por la ISO 18436-2 a los técnicos de inspección predictiva por vibraciones.

La mayoría de participantes obtuvieron 4 aciertos en 10 cuestiones,
mientras que la prueba se supera con 7 respuestas correctas.

Si lo desea, puede participar en la prueba de conocimientos sobre análisis predictivo de maquinaria por vibraciones haciendo clic aquí.


Como conclusión, podemos decir que existen importantes carencias en formación en los técnicos e ingenieros de mantenimiento de nuestra industria. Esto puede mejorarse con los programas formativos que ofrecen instituciones internacionales como el Mobius Institute, líder en formación y certificación de especialistas en mantenimiento predictivo por análisis de vibraciones.

No todos los sistemas didácticos son iguales, pruebe el del Mobius Institute.





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lunes, 2 de septiembre de 2013

Determinación de la periodicidad de las mediciones predictivas

Uno de los parámetros que definen un plan predictivo en una planta industrial es la periodicidad de las mediciones predictivas. Si optimizamos este parámetro en planes predictivos nuevos o ya establecidos tendremos la oportunidad de mejorar globalmente los resultados del programa predictivo.

Colector portátil de datos de vibración y otros parámetros para mediciones en rutas programadas para el diagnóstico predictivo.
Colector portátil de datos de vibración y otros parámetros para mediciones
en rutas programadas para el diagnóstico predictivo.
Llamamos periodicidad de las mediciones predictivas a la frecuencia con la cual se adquieren los datos que sirven al plan predictivo. Esta periodicidad puede variar desde las máquinas monitorizadas en continuo, hasta las máquinas medidas semestral o anualmente.

La revisión de la periodicidad en la toma de datos en cada máquina debe ser una tarea habitual. Cada vez que se sospeche que una revisión de la periodicidad en la toma de datos puede mejorarse, se aconseja estudiar si la periodicidad asignada a cada máquina es la óptima para ese activo.

La experiencia nos indica que en la mayoría de planes predictivos la periodicidad en la toma de datos se establece inicialmente mediante estimaciones y posteriormente se modifica poco o nada. Un tiempo después se dispone de datos para reajustar estas periodicidades de una manera efectiva, pero rara vez se realiza este reajuste, a pesar de la relevancia de este parámetro.

Tras el estudio de optimización de los intervalos entre medidas, obtendremos un conjunto de máquinas en las que se amplían los intervalos entre medidas, otras en las que estos intervalos se recortan y otras que quedan igual.

La optimización de la periodicidad de la toma de datos predictivos reporta dos ventajas principalmente:
  1. La extensión de intervalos entre medidas libera mano de obra que puede aplicarse a otras tareas.
  2. La reducción de los intervalos entre medidas incrementa la fiabilidad en la detección de fallos en desarrollo.
Para determinar el intervalo óptimo entre mediciones es necesario disponer de un histórico de datos predictivos en una máquina y que se haya detectado previamente el modo de fallo que pretendemos detectar. Obviamente esto rara vez podremos conseguirlo, por lo tanto, nos conformamos con establecer aproximaciones. Cuando no se dispone de datos históricos o estos nunca han registrado una avería de la máquina, podemos realizar una estimación del tiempo de desarrollo del fallo basándonos en la experiencia con máquinas similares. Ha de tenerse muy en cuenta que para asimilar máquinas, se han de agrupar por tipo de máquina, velocidad de giro, potencia y disposición.

Contactar con Francisco Ballesteros en LinkedIn.








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