Después de trabajar con minas de todo el mundo durante más de 25 años, hemos escuchado algunas preocupaciones, y percepciones erróneas, sobre el mantenimiento predictivo. Para ayudarlo a comprender la verdad sobre el mantenimiento predictivo, hemos abordado cuatro de los mitos principales de este artículo.

Mito # 1: «Ni siquiera podemos hacer bien el mantenimiento básico, así que no hay manera de que podamos hacer un mantenimiento predictivo».

La implementación del mantenimiento predictivo no se basa en hacer bien el mantenimiento preventivo tradicional, en absoluto. El objetivo de DINGO es asumir todo el trabajo pesado y maximizar sus procesos actuales, para que su equipo pueda concentrarse en sus tareas mientras implementamos el mantenimiento predictivo para usted.

El mantenimiento de rutina generalmente se desencadena por fallas y factores fijos como el tiempo, la antigüedad, las recomendaciones de servicio y las lecturas de los medidores. La desventaja del mantenimiento preventivo es que es fácil no darse cuenta de algo si ocurre fuera del tiempo del mantenimiento programado. Por el contrario, el mantenimiento predictivo se basa en la condición de operación real de su equipo, por lo que está evaluando continuamente si todo está funcionando bien.

El software de salud de activos de DINGO, Trakka®, captura información de salud predictiva automáticamente de cada una de sus máquinas, informa sobre el rendimiento y, si se encuentran problemas, programa una solicitud de servicio con antelación para evitar fallas en los equipos. Maximizamos los datos que ya tiene, incluidos los datos de mantenimiento preventivo, por lo que se puede abordar una situación antes de que se convierta en un problema.

Mito # 2: «Ya intentamos algo como el mantenimiento predictivo, y no funciona».

Existen diferentes enfoques para el mantenimiento predictivo y, honestamente, muchos no funcionan bien. Algunas minas dependen de los datos de los sensores para comprender que equipo necesita atención. El inconveniente es que los datos de los sensores son solo una parte de la historia: según los expertos en mantenimiento de Dingo, más del 80% de todos los problemas se encuentran a través de otras fuentes de monitoreo de condición.

Otro desafío es que la cantidad de datos recopilados suele ser abrumadora y casi imposible de analizar manualmente. En promedio, se está utilizando menos del 1% de los datos disponibles en la industria minera; si esos datos se utilizan de manera inteligente, podrían evitar averías costosas y lentas de los equipos.

Trakka 4.5 de DINGO ingiere, cura y analiza datos de casi cualquier fuente, al mismo tiempo que recomienda acciones para solucionar problemas. Al utilizar el análisis predictivo y el aprendizaje automático, Trakka puede «aprender» de los patrones y hacer predicciones inteligentes basadas en los datos.

El software de mantenimiento predictivo TRAKKA facilita el análisis de todos los datos de condición, incluidas las imágenes y los documentos, en una plataforma centralizada para mejorar la información, las acciones correctivas y los resultados.

DINGO también cree que el análisis de datos por sí solo no es suficiente, la experiencia humana también debe aplicarse para solucionar problemas y diagnosticar problemas. Nuestro equipo de expertos en inteligencia de la condición tiene más de 800 años de experiencia en mantenimiento combinado y administra la condición de más de 150,000 componentes vitales. Revisarán sus datos de monitoreo de condición diariamente para identificar proactivamente los problemas y recomendar acciones correctivas. También continuarán supervisando los problemas abiertos hasta que su equipo vuelva a un estado de funcionamiento normal.

Mito # 3: «Ya lo estamos haciendo lo suficientemente bien».

Descubrimos que la mayoría de las minas no se dan cuenta de lo bien que podrían funcionar si tuvieran la tecnología adecuada. Casi todas las minas tienen margen de mejora: según los datos compilados de más de 50 operaciones mineras en todo el mundo, el 33% de los componentes principales funcionan regularmente en estado de advertencia y más del 11% se encuentran en condición crítica.

Dentro de cada una de sus máquinas hay una gran cantidad de información. El mantenimiento predictivo y el software de mantenimiento de activos se trata de escuchar, buscar, localizar y actuar para solucionar problemas inminentes antes de que se conviertan en problemas importantes.

Un buen ejemplo es una pequeña mina de superficie con la que trabajamos en Nevada. Querían reducir su presupuesto de mantenimiento en un 15%. Al monitorear sus equipos a través de Trakka, redujimos ese objetivo en un 24% en el primer año. Esto no es inusual: en promedio, los clientes de DINGO logran un ROI de 4: 1 solo con partes.

DINGO ha ayudado a cientos de empresas mineras, por lo que tenemos una amplia experiencia en el mundo real en lo que se considera «bien». Hemos compilado el conjunto de datos de rendimiento más grande del mundo sobre componentes de equipos de minería; Esta información se basa en datos operativos del mundo real, por lo que proporciona una imagen precisa del rendimiento de su equipo. Podemos usar estos datos para ayudarlo a comparar el desempeño actual de su mina y definir objetivos razonables para mejorar.

Mito # 4: «Un sistema de mantenimiento predictivo me hará quedar mal».

En realidad, nuestro objetivo es hacer que se vea bien y convertirse en su asesor de confianza. Trabajamos como socios para brindarle las herramientas que su mina necesita para aumentar la disponibilidad, extender la vida útil de los componentes y reducir los costos de mantenimiento, para que pueda obtener el crédito y la palmada en la espalda.

Entendemos que necesita una ganancia rápida, por lo que nuestros programas están orientados a llevar la condición general de su flota a un estado de salud ideal dentro de los primeros tres meses. El reembolso típico con DINGO es mayor que 4 a 1 en 12 meses.

Figura 1: Un retorno en el mundo real en un año por usar DINGO a $6 millones ahorrados debido a la mejora de la salud de los activos.

Un cliente de minería dijo esto acerca de cómo DINGO lo ayudó a lograr sus objetivos,

«Con Trakka, puedo entender, administrar y reducir el costo por cada hora de funcionamiento en una pieza del equipo. Tener todos nuestros datos de condición en un solo lugar también ayuda a administrar el riesgo. Al comprender mi nivel de riesgo, puedo hacer una mejor trabajo de administrar mi presupuesto y estirar las cosas con confianza «.

Próximos pasos

No permita que las percepciones erróneas sobre el mantenimiento predictivo le impidan a su mina implementar un programa de salud de activos de clase mundial. Al combinar la tecnología de mantenimiento predictivo con la experiencia humana, DINGO puede ayudar a su mina a lograr una mayor disponibilidad al mismo tiempo que extiende la vida útil de los componentes y reduce los costos operativos.

Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para averiguar cómo su mina puede implementar de manera rápida y rentable un programa de mantenimiento predictivo líder en la industria que reducirá sus costos de mantenimiento en millones.

Información de contacto

Ing. Felipe Esquivel Rico
Teléfono:+52 (493) 878 8552 ext. 108
fesquivel@dingo.com