La cantidad de infografías en el campo del monitoreo de condiciones es asombrosa; aparecen en redes sociales, presentaciones de conferencias, informes técnicos, sitios web y libros. Las infografías son eficaces para ayudar a comprender conceptos complejos que integran diversas variables y factores.
Mi libro, «Inspección 2.0», que se publicará próximamente, abarca diversos métodos de monitorización de condiciones, incluyendo inspecciones sensoriales.
Buscaba una infografía que ilustrara los modos de falla y los métodos de detección en el dominio del tiempo para diferentes tipos de máquinas y aplicaciones, pero no encontré una gráfica que se ajustara a mis necesidades. La necesidad es la madre de la invención. Sin opciones, decidí construir mi propio gráfico, al que llamé Mapeo de Alarmas de Condición (CAM, por sus siglas en inglés). El resultado final se muestra en las figuras de las páginas siguientes. Sin embargo, la cantidad de variaciones y usos del gráfico CAM es extensa y va mucho más allá del alcance de este artículo. A modo de introducción, puedo mostrar y describir qué es, por qué es necesario y cómo se utiliza.
Deconstruyendo la monitorización de condiciones
Me puse el listón muy alto al desarrollar el CAM. No estaba seguro de si era posible. Seguí probando diferentes bocetos y esquemas gráficos, algunos de los cuales eran extraños y rebuscados. Sabía que necesitaba una apariencia poco convencional, pero, al mismo tiempo, me esforcé por mantenerlo simple e intuitivo.
A continuación, describo lo que intenté resumir en el gráfico:
Diferentes tipos de máquinas y aplicaciones: Además de la gran cantidad de tipos de máquinas y aplicaciones, también existen diferentes factores operativos (velocidades, cargas, temperatura, etc.).
Modos de falla clasificados: El Principio de Pareto es un método que se ha utilizado para ilustrar y clasificar los modos de falla. Los métodos de Análisis de Modos de Falla y Efectos (FMEA, por sus siglas en inglés) y Análisis de Causa Raíz (RCA, por sus siglas en inglés) también se aplican ampliamente para comprender mejor los modos de falla específicos de la máquina y su aplicación. Al clasificarlos, los modos de falla se ordenan adecuadamente según su frecuencia y potencial destructivo.
Señales de falla detectables: Durante una falla, se transmiten diferentes señales. Estas pueden estar relacionadas con la causa raíz, el efecto (síntoma) o ambos. Las causas raíz pueden ser holgura mecánica, desalineación, falta de lubricante, contaminación, etc.; los síntomas pueden ser vibración, ruido, calor, desgaste y fallas de funcionamiento. Estas son las señales que el monitoreo de condición busca detectar e interpretar.
Dominio del tiempo hasta la falla: La intensidad (amplitud) de una señal transmitida varía en el dominio del tiempo. El dominio del tiempo comienza con el 100 % de vida útil restante (RUL, por sus siglas en inglés) y termina en cero (falla funcional). Las señales débiles son más difíciles de detectar y discernir. Las señales fuertes suelen ser demasiado avanzadas, lo que se asocia con una RUL limitada de la máquina. La detección temprana es el objetivo del monitoreo de condición, pero también es el mayor desafío para el analista.
Métodos de detección de monitoreo de condiciones: Las tecnologías y los métodos de detección ofrecen numerosas opciones a los propietarios de activos. Optimizar la selección y el uso de estos métodos es fundamental. Para quienes se inician en el sector, resulta difícil saber cómo se compara un método con otros. Los gráficos CAM son particularmente útiles en este sentido.
La tabla de la Figura 1 compara los métodos gráficos convencionales (a la izquierda) con los factores o variables objetivo (mostrados en las columnas de la derecha). Solo el gráfico CAM muestra una integración visual completa.
Figura 1. Cómo se comparan las infografías convencionales utilizadas en
el monitoreo de condiciones con el mapeo de alarmas de condición
Estructura del gráfico CAM
La Figura 2 muestra la estructura básica del gráfico CAM utilizando la holgura mecánica como único modo de falla. El gráfico es básicamente un semicírculo, cuyo punto central representa el dominio proactivo (PaD, por sus siglas en inglés). Este punto central representa el 100 % del RUL. El inicio de la falla (I) ocurre en el dominio proactivo. Si el problema no se detecta y elimina rápidamente, la falla progresará hacia el primer anillo. Cada anillo sucesivo en el dominio predictivo (PdD, por sus siglas en inglés), después del 80 %, reduce el RUL en un 50 % hasta alcanzar la falla funcional (F) (el último anillo externo).
Los picos de colores se refieren a los métodos de monitoreo de condición y a las señales de falla que (potencialmente) pueden detectar. En sentido horario desde la izquierda, se puede ver el conteo de partículas, la ferrografía analítica, la densidad ferrosa, el análisis de elementos, etc. La punta de estos picos se aproxima al punto de detección más temprana (P) en el dominio del tiempo. El diámetro de los picos representa la intensidad de la señal (amplitud) en ese punto del dominio del tiempo. La intensidad de la señal aumenta a medida que progresa la falla.
El gráfico CAM permite obtener una idea de los métodos de monitoreo de condición más prometedores para la detección temprana. Tenga en cuenta que la ubicación y la forma de los picos pueden variar según diversos factores, como la habilidad, la tecnología, la frecuencia de uso, el tipo de máquina, etc. Por lo tanto, el gráfico CAM puede ajustarse para que se adapte con mayor precisión a la aplicación.
Si bien este CAM representa la holgura mecánica como modo de falla, se construirían otros CAM similares para cada modo de falla de alto rango, como aceite contaminado, aceite incorrecto, desalineación, etc.
Figura 2. Gráfico CAM de soltura mecánica (FM)
Gráfico CAM basado en detección
Mientras que la Figura 2 presenta un único modo de falla (soltura mecánica) frente a múltiples métodos de detección, la Figura 3 presenta el gráfico en forma inversa. Específicamente, muestra un único método de detección (inspección por mirilla) frente a múltiples modos de falla.
Cada pico tiene el mismo significado que el descrito anteriormente. La detección temprana y la eficacia de la detección se caracterizan por la longitud y el ancho del pico. Se podrían construir gráficos CAM similares para cada uno de los demás métodos de detección considerados, como vibración, ultrasonido, etc.
Figura 3. Diferentes modos de falla detectados mediante la inspección visual
con mirilla con tapón magnético e indicador de corrosión integrado.
Gráfico CAM basado en Pareto
El Principio de Pareto proporciona una clasificación práctica de los modos de falla según su probabilidad de ocurrencia y sus consecuencias. Esta clasificación se basa en la experiencia y en métodos RCM como el Análisis de Modos de Falla y Efectos (FMEA). El Análisis de Causa Raíz (RCA) también puede ser de gran utilidad.
El gráfico CAM de la Figura 4 muestra los modos de falla de los rodamientos ordenados de izquierda a derecha (en sentido horario). Esto se puede adaptar a la aplicación. Cada gráfico representa el método de detección único. El gráfico CAM muestra un ejemplo de análisis de vibraciones. Como se puede apreciar rápidamente en los picos, vibraciones es muy eficaz en algunos modos de falla (desalineación, desbalanceo, resonancia) y mucho menos efectiva en otros (contaminación con partículas, aceite degradado, deficiencia de viscosidad).
Figura 4. Rodamiento: Diez modos de falla detectados mediante análisis de vibraciones
Visto de esta manera, es evidente que un único método de monitoreo de condición (vibración) es inadecuado para proteger los rodamientos de la máquina de todos los modos de falla de alto rango.
Al combinar los mejores métodos de detección con los modos de falla clasificados en Pareto, se logra el nivel más completo de cobertura y protección, como se ilustra en el gráfico CAM de la Figura 5. Los picos están codificados por colores para representar los diferentes métodos de detección, como se muestra en la leyenda (esquina inferior derecha). A diferencia de la Figura 4, cada pico alcanza o se encuentra cerca del dominio proactivo (región central del gráfico CAM).
Las figuras 4 y 5 representan la misma máquina o componente (rodamiento). La figura 4 aplica solo un método de detección (vibración), mientras que la figura 5 aplica cinco métodos. La selección final optimizada de los métodos de detección y la frecuencia de uso ahora se pueden racionalizar fácilmente para obtener los mejores resultados.
Figura 5. Rodamiento: Detección optimizada en múltiples modos de falla y
múltiples métodos de detección por monitoreo de condición
En suma
El Mapeo de Alarmas de Condición es una representación gráfica del monitoreo de condición en múltiples tipos de máquinas, aplicaciones y métodos de detección. Destaca la importancia de mostrar el dominio del tiempo desde el inicio de la falla y la capacidad de los métodos de detección para obtener buenos resultados.
Utilizando este método, el usuario puede lograr:
- Mejor detección temprana de fallas o problemas
- Intervalo PF prolongado
- La selección optimizada de métodos de monitoreo de condiciones (incluida la inspección)
- La priorización de recursos, según modos de falla clasificados para máquinas y aplicaciones individuales
Jim Fitch, Noria Corporation. Traducción por Roberto Trujillo Corona, Noria Latín América