Con el mantenimiento previsional, también conocido como mantenimiento predictivo, se puede monitorear el correcto funcionamiento de los equipos en tiempo real. Basado en el análisis continuo de algunos indicadores precisos, este mantenimiento permite detectar cualquier posible desgaste, cambio o incidente antes de que ocurra. Este enfoque de anticipación de averías es una evolución importante para el mantenimiento.
¿En qué se diferencia el mantenimiento predictivo de otros tipos de mantenimiento?
El mantenimiento predictivo y el análisis de datos están ganando terreno en las empresas. Porque al utilizar correctamente los datos, se detectan anomalías antes de que se produzca la avería, y la organización gana flexibilidad.
Y en materia de análisis, el mantenimiento predictivo va más allá que cualquier otra forma de mantenimiento. De hecho, se basa en el estado de una máquina y sus indicadores clave, pero también en su historial, su estado de desgaste y muchos otros parámetros para anticipar posibles averías. Los datos se recopilan directamente en los equipos y se analizan finamente para un mantenimiento a medida.
Por lo tanto, a diferencia del mantenimiento condicional, que consiste en intervenir solo cuando ciertos indicadores precisos (temperatura, vibración, presión) varían de manera anormal, o el mantenimiento preventivo, menos personalizado, el mantenimiento predictivo considera cada equipo individualmente. Las reparaciones son más justas y mejor orientadas, sin pérdida de tiempo ni interrupción de la producción.
¿Cuáles son las ventajas del mantenimiento predictivo?
Esta reducción del tiempo de inactividad es una de las principales ventajas de cualquier estrategia de mantenimiento predictivo. Determinar las fuentes de avería con antelación es, de hecho, intervenir en los equipos mientras siguen funcionando, y así mantener unidades siempre operativas. Pero las ventajas del mantenimiento 4.0 no acaban ahí. Los beneficios afectan a toda la organización: la mano de obra, así como los recursos materiales, se asignan mejor y se mejora el funcionamiento interno.
El mantenimiento predictivo, de hecho, son costos de intervención más bajos – los técnicos solo actúan en caso de necesidad real – y una sustitución menos frecuente de las máquinas – realizadas a tiempo, las reparaciones limitan el desgaste. El impacto económico es importante, especialmente con parques grandes y equipos complejos.
Por último, un parque mejor cuidado es sinónimo de mayor fiabilidad. Fiabilidad de la producción, cuya calidad es más constante, pero también de las condiciones de trabajo. La seguridad de las instalaciones y los agentes, crucial para las organizaciones, está mejor garantizada.
¿Qué tecnologías impulsan el mantenimiento predictivo?
En el corazón del mantenimiento predictivo se encuentra el análisis de datos. Estos se recogen a través de varias tecnologías para optimizar el mantenimiento:
- IoT: los equipos conectados son una valiosa fuente de datos de funcionamiento (presión, temperatura…). Junto con condiciones precisas, permiten identificar anomalías y activar alertas en consecuencia
- Inteligencia Artificial (IA): gracias al Machine Learning, es posible tener en cuenta no solo las características de cada equipo, sino también identificar nuevos tipos de disfunciones. La IA también proporciona un asesoramiento muy personalizado para su resolución.
- Big Data y Smart Data: las fuentes de datos que se multiplican, y con ellas los formatos y la naturaleza de estos datos. El resultado es un análisis rico y más inteligente, especialmente con IA, que aísla y explota instantáneamente los datos más relevantes.
¿Cómo implementar una estrategia de mantenimiento predictivo eficaz?
La implementación del mantenimiento predictivo pasa por una serie de etapas preparatorias. En particular, se prestará atención a:
- Diseñar un programa adaptado, que garantice el seguimiento de los equipos e indicadores adecuados
- Equipar las máquinas con sensores y realizar la conexión
- Integrar los sistemas para que los datos de todo el parque estén centralizados
- Planificar el mantenimiento y afinar la monitorización a través de la experiencia.
En este contexto, una GMAO (software de gestión de mantenimiento asistido por computadora) tiene un papel muy importante que desempeñar. De hecho, la GMAO establece una valiosa conexión entre los equipos de mantenimiento y el parque de máquinas. El nuevo software, denominado GMAO 4.0, integra los datos recopilados por IoT, analiza los indicadores y proporciona informes completos y fiables. De este modo, es posible implementar un mantenimiento predictivo en el sentido exacto del término: se anticipan todos los eventos, incluso los más imprevistos, y la organización del mantenimiento mejora constantemente.
¿Por qué el mantenimiento predictivo es el futuro de la industria?
La explotación inteligente de los datos es una condición sine qua non para el éxito de los actores industriales. Con la detección temprana de anomalías, la organización evoluciona en profundidad. El mantenimiento predictivo garantiza un ahorro de tiempo y equipos más flexibles, pero no solo eso. Las soluciones de mantenimiento 4.0 son también una verdadera ayuda a la toma de decisiones y un apoyo fiable para optimizar el rendimiento de forma continua.
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FAQ
¿Qué tipo de industrias pueden beneficiarse del mantenimiento predictivo?
Cualquier industria que utilice máquinas puede beneficiarse del mantenimiento predictivo. Por ejemplo, la industria aeroespacial utiliza el mantenimiento predictivo para monitorear el estado de los motores de las aeronaves, lo que puede prevenir fallos en el vuelo y mejorar la seguridad.
¿Cómo ayuda el mantenimiento predictivo a reducir los costos operativos?
Al anticiparse a las averías, el mantenimiento predictivo permite evitar tiempos de inactividad imprevistos que pueden costar caro en términos de producción perdida. Por ejemplo, en una planta de fabricación, una avería de la máquina puede provocar el cese de la producción, lo que puede costar miles de dólares por hora.
