Mantenimiento Predictivo basado en la estimación de la vida útil restante — RUL

Mantenimiento

El mantenimiento predictivo ha transformado la manera en que las industrias gestionan el ciclo de vida de sus activos. Dentro de este enfoque, el concepto de Remaining Useful Life (RUL) o Vida Útil Remanente se destaca como una herramienta esencial para optimizar el rendimiento y reducir costos. En este post, exploraremos qué es el RUL, cómo se calcula y por qué es crucial en la estrategia de mantenimiento predictivo.

Introducción al Mantenimiento Predictivo

El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza datos en tiempo real, algoritmos avanzados y modelos predictivos para anticipar fallos en los equipos antes de que ocurran. A diferencia del mantenimiento correctivo, que actúa después de una falla, o del mantenimiento preventivo, que se basa en programas de servicio regulares, el mantenimiento predictivo busca intervenir solo cuando es necesario, optimizando así los recursos y prolongando la vida útil de los activos.

¿Qué es el RUL (Remaining Useful Life)?

El Remaining Useful Life (RUL) se refiere al tiempo estimado que un activo o componente puede continuar funcionando antes de fallar o requerir una intervención de mantenimiento. Es una métrica clave en el mantenimiento predictivo, ya que permite a los ingenieros y gestores de mantenimiento planificar las intervenciones de manera más eficiente y evitar paradas no planificadas.

Características del RUL:

• Proyección basada en datos: El cálculo del RUL se basa en el análisis de datos históricos, condiciones operativas actuales y modelos predictivos.
• Dinamismo: El RUL se ajusta continuamente a medida que se recopilan más datos sobre el estado del equipo, proporcionando una estimación cada vez más precisa.
• Aplicabilidad: El concepto de RUL se aplica en una amplia gama de industrias, desde la manufactura y la aviación hasta la energía y el transporte.

Metodos para estimar la Vida útil restante

Uno de los aspectos clave del mantenimiento predictivo es la estimación de la Vida Útil Restante (RUL), que nos proporciona información crucial sobre cuánto tiempo puede seguir funcionando un equipo antes de necesitar intervención. Aquí te presentamos tres métodos efectivos para estimar la RUL.

Datos de Vida Útil

• Utilizar datos de vida útil que indiquen el tiempo que llevaron máquinas similares a la falla. Este enfoque se basa en la experiencia pasada, proporcionando una visión valiosa sobre la duración esperada antes de que se produzca una falla. Analizando cómo otras máquinas similares han respondido al desgaste a lo largo del tiempo, podemos ajustar nuestras estrategias de mantenimiento de manera proactiva.

Al finalizar 75 ciclos, la probabilidad de que una batería continúe operando es del 0.1, o 10%.

Historias de Funcionamiento hasta el Fallo

• Examinar historias de funcionamiento hasta el fallo de máquinas similares a la que estamos diagnosticando. Estos datos detallados nos permiten identificar patrones específicos que preceden a la falla. Observar las condiciones y eventos que condujeron al fallo en máquinas comparables puede informar nuestras decisiones de mantenimiento, permitiéndonos abordar problemas antes de que se conviertan en fallas críticas.
  Estos métodos capturan perfiles de degradación y los comparan con los nuevos datos provenientes de la máquina para determinar cuál perfil se ajusta más de cerca a los datos actuales.

Perfiles de degradación (azul) basados en datos de funcionamiento hasta el fallo. La distribución de las estrellas (o puntos finales) de las curvas azules más cercanas proporciona una Vida Útil Restante (RUL) de 65 ciclos.

Umbral de Indicador de Condición Conocido:

• Utilizar un valor de umbral conocido de un indicador de condición que detecta el fallo. Este enfoque se basa en la capacidad de detectar signos tempranos de problemas a través de indicadores específicos. Al establecer un umbral crítico, podemos intervenir antes de que la condición alcance un punto crítico, prolongando así la vida útil del equipo y evitando paradas no planificadas.

Modelo de degradación para un rodamiento de alta velocidad. El rodamiento tiene una Vida Útil Restante estimada de 9.5 días basada en sus datos de condición actual (azul) y el modelo de degradación exponencial (rojo) ajustado a estos datos.

Cómo se Calcula el RUL

El cálculo del RUL involucra el uso de varias técnicas y herramientas, que incluyen:

• Modelos Estadísticos: Métodos como la regresión, análisis de supervivencia o modelos de degradación se utilizan para estimar el RUL basado en datos históricos.
• Aprendizaje Automático: Algoritmos de machine learning entrenados en grandes volúmenes de datos de sensores pueden predecir con mayor precisión cuándo ocurrirá una falla.
• Modelos Físicos: Estos modelos simulan el comportamiento físico del equipo bajo diferentes condiciones para predecir su deterioro y calcular el RUL.

Proceso General de Cálculo:

1. Recopilación de Datos: Recoge datos operativos y de sensores en tiempo real sobre el estado del equipo.
2. Análisis de Datos: Aplica técnicas estadísticas o de machine learning para identificar patrones de desgaste y fallos.
3. Modelado del RUL: Utiliza los datos analizados para alimentar modelos que calculen la vida útil remanente.
4. Revisión y Ajuste: A medida que se recopilan más datos, el modelo se ajusta para mejorar la precisión del RUL estimado.

Aplicación del RUL en Mantenimiento Predictivo

El RUL es esencial para la toma de decisiones en mantenimiento predictivo. Algunas de las aplicaciones más comunes incluyen:

• Programación de Mantenimiento: Permite planificar intervenciones en el momento óptimo, minimizando interrupciones y maximizando la eficiencia operativa.
• Gestión de Inventario: Ayuda a gestionar las piezas de repuesto de manera más efectiva, evitando el exceso de inventario o la falta de componentes críticos.
• Optimización de Recursos: Reduce los costos asociados con el mantenimiento al evitar intervenciones innecesarias y prolongar la vida útil de los activos.

Ejemplo Práctico: En una planta de generación de energía, los generadores están equipados con sensores que monitorean la vibración, temperatura y otros parámetros críticos. Utilizando algoritmos de machine learning, se calcula el RUL de los generadores. Con esta información, el equipo de mantenimiento puede programar intervenciones justo antes de que se anticipe una falla, evitando así costosos tiempos de inactividad.

Ventajas y Desafíos del Uso del RUL

Ventajas:

• Eficiencia Operativa: Mejora la planificación y reduce el tiempo de inactividad no planificado.
• Reducción de Costos: Minimiza los gastos en mantenimiento innecesario y prolonga la vida útil del equipo.
• Mejora en la Seguridad: Al anticipar fallos, se pueden tomar medidas para evitar situaciones peligrosas.

Desafíos:

• Precisión del Modelo: La exactitud del RUL depende de la calidad de los datos y de los modelos predictivos utilizados.
• Costo de Implementación: La implementación de tecnologías para el cálculo del RUL puede ser costosa, especialmente para equipos antiguos.
• Gestión del Cambio: Requiere un cambio cultural en las organizaciones que tradicionalmente han confiado en estrategias de mantenimiento correctivo o preventivo.

Implementación del Mantenimiento Predictivo

Recolección de Datos:

• Descripción: Instalar sensores y sistemas de monitoreo para recopilar datos en tiempo real sobre el rendimiento y el estado del equipo.
• Pasos: Identificar los parámetros críticos a monitorear, instalar los sensores necesarios y establecer un sistema de recopilación y almacenamiento de datos.

Análisis y Modelado:

• Descripción: Utilizar herramientas de análisis de datos y modelos predictivos para estimar la RUL. Esto puede incluir el uso de algoritmos de aprendizaje automático.
• Pasos: Recopilar y preparar datos históricos, seleccionar y entrenar modelos predictivos, y ajustar los modelos en función de los datos actuales.

Integración con Sistemas de Mantenimiento:

• Descripción: Integrar las predicciones de RUL con los sistemas de gestión de mantenimiento para programar y priorizar intervenciones.
• Pasos: Conectar los resultados del análisis de RUL con el software de gestión de mantenimiento, y ajustar los programas de mantenimiento en función de las predicciones.

Monitoreo Continuo y Ajustes:

• Descripción: Realizar un seguimiento continuo del rendimiento del equipo y ajustar los modelos y estrategias de mantenimiento en función de los nuevos datos y resultados.
• Pasos: Revisar regularmente los datos de monitoreo, ajustar los modelos predictivos según sea necesario, y actualizar las estrategias de mantenimiento para mejorar la precisión y la eficiencia.

Ejemplo de Mantenimiento Predictivo

Industria de Aeronáutica: En una planta de mantenimiento de aeronaves, se instala un sistema de sensores en los motores de los aviones para monitorear vibraciones y temperaturas. Los datos recopilados se utilizan para predecir la RUL de componentes críticos como rodamientos y palas del ventilador. Al identificar que un componente está cerca de su vida útil, se programa un mantenimiento preventivo antes de que ocurra un fallo, evitando costosos tiempos de inactividad y garantizando la seguridad del vuelo.

Desafíos y Soluciones

• Gestión de Datos: La cantidad de datos generados puede ser abrumadora. Solución: Implementar soluciones de almacenamiento en la nube y herramientas de análisis de big data para gestionar y procesar grandes volúmenes de información.
• Costos de Implementación: La instalación de tecnologías avanzadas puede ser costosa. Solución: Realizar un análisis de costo-beneficio para justificar la inversión inicial y evaluar el retorno esperado.
• Entrenamiento del Personal: La tecnología y los modelos predictivos requieren habilidades especializadas. Solución: Ofrecer capacitación continua y contratar expertos en análisis de datos para asegurar una implementación efectiva.

Conclusión

El mantenimiento predictivo basado en RUL ofrece una forma avanzada y eficaz de gestionar el mantenimiento de equipos, mejorando la planificación y reduciendo los costos asociados con el tiempo de inactividad. A pesar de los desafíos iniciales, como los costos y la complejidad técnica, su implementación adecuada puede transformar significativamente la gestión de activos, optimizando el rendimiento y prolongando la vida útil de los equipos.

Bibliografía

Three Ways to Estimate Remaining Useful Life for Predictive Maintenance