por Antonio García Saura, Jefe de mantenimiento. SKSOL Lube Base Oils 8 de abril, 2014 Artículos técnicos comentarios Bookmark and Share
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En la industria química cada vez más se apuesta por diferentes técnicas de fiabilidad. Aun siendo positivo su uso, normalmente tienen en común el ser grandes consumidoras de recursos y analizar el fallo una vez ocurrido. El servicio de mantenimiento predictivo, con las tecnologías adecuadas, bien implementadas y organizadas, es posiblemente la herramienta más potente y rentable para mejorar la fiabilidad de nuestras plantas.

En el entorno actual de crisis económica, la competencia entre diferentes empresas, e, incluso, entre diferentes plantas de la misma compañía, por producir al precio/tonelada más bajo, hace que se potencien aún más las estrategias y técnicas de fiabilidad. Se crean grupos específicos de fiabilidad, formados por especialistas de las diferentes disciplinas (equipos dinámicos, estáticos, instrumentación y electricidad), incluso con independencia, en muchas organizaciones, de la función de ejecución del mantenimiento.
Dentro de estas estrategias de fiabilidad, se potencia el análisis de eventos que han producido un alto coste para la planta, principalmente pérdidas de producción y averías repetitivas, mediante técnicas de análisis como el Análisis de Causa Raíz (o RCA, Root Cause Análisis). Para analizar este tipo de eventos, con alto impacto en coste y también “mediático”, ya que suelen causar la mayor atención por parte de la dirección y por descenso en cascada del resto de la organización, se dedican los mayores y más especializados recursos disponibles.                        
En caso de disponer de recursos suficientes, también se aplican metodologías más proactivas, como el Análisis de Modos de Fallo y Efecto (FMEA - Failure Mode and Effect Analysis) o, de manera más profunda, el Mantenimiento Centrado en Fiabilidad (RCM - Reliability Centered Maintenance), siendo estos métodos grandes consumidores de recursos y que, en gran medida, se apoyan en el histórico de fallos.

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