¿Qué es el mantenimiento predictivo?

Gracias al IoT, los responsables de mantenimiento son capaces de anticipar cuándo se producirá un fallo en sus activos. Esto sólo es posible con la llegada de nuevas tecnologías, como los sensores, que controlan la performance y el desgaste de los activos a lo largo del tiempo. De este modo, los responsables de mantenimiento pueden seguir el estado de los equipos basándose en los datos de supervisión e inspección. Este tipo de mantenimiento se denomina mantenimiento predictivo.

 

En este sentido, el mantenimiento predictivo es un tipo de mantenimiento que utiliza técnicas de análisis de datos para detectar anomalías en el funcionamiento de los equipos y posibles defectos, de modo que puedan resolverse antes de que se produzca una avería.

 

A continuación, destacamos las técnicas de mantenimiento predictivo más utilizadas.

 

  • Análisis de vibraciones: analiza las propiedades del lubricante, su composición y los indicios de contaminación en activos y maquinaria rotativa como compresores, bombas de agua y motores.
  • Análisis de aceite: comprueba la viscosidad, la cantidad de agua y la presencia de otros materiales, incluidos los metales, para determinar el desgaste de los equipos.
  • Análisis acústico: detectar problemas en el rendimiento técnico a través de las diferencias en las frecuencias sonoras.
  • Análisis termográfico y de infrarrojos: ayuda a identificar y medir los cambios de temperatura en los equipos para conservarlos mejor.

 

¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?

 

El mantenimiento predictivo reúne información sobre el estado de los equipos, basada en datos históricos y en tiempo real, lo que permite prever los fallos y calcular cuándo es necesario actuar. Hay varios elementos clave para el éxito de una estrategia de mantenimiento predictivo, como el IoT, la inteligencia artificial y otros sistemas integrados que permiten que diferentes sistemas y activos se conecten entre sí para compartir/analizar datos.

 

Sensores

 

Los sensores instalados en las máquinas permiten enviar datos sobre el estado y la performance de los equipos en tiempo real gracias a las tecnologías IoT, que permiten la comunicación entre las máquinas y los sistemas de análisis. Los datos que estos sensores deben medir y recoger están relacionados con las técnicas utilizadas, como el control de las vibraciones, la temperatura, la presión o el nivel de ruido, entre otros.

 

Soluciones en la nube

 

Los sistemas de almacenamiento en la nube permiten aplicar el data mining y recompilar/analizar grandes cantidades de datos mediante la tecnología de Big Data.

 

Machine Learning

 

Los modelos predictivos utilizan tecnologías de machine learning para establecer perfiles y comparaciones, preparar análisis predictivos de defectos y programar intervenciones de mantenimiento antes de que se produzcan fallos. Uno de los elementos más diferenciadores del mantenimiento predictivo es construir y aplicar algoritmos que ofrezcan un pronóstico.

 

¿Cuáles son las ventajas del mantenimiento predictivo?

 

Las técnicas de mantenimiento predictivo tienen como objetivo mejorar la fiabilidad de los equipos mediante la tecnología y las mejores prácticas para aumentar la productividad.

 

La principal ventaja de este tipo de mantenimiento es actuar a tiempo, lo que reduce el tiempo de inactividad y aumenta la disponibilidad de los activos. Por otro lado, optimiza al máximo la vida útil de los equipos, ya que el mantenimiento se programa en función de las necesidades, evita el desperdicio de stock y de mano de obra en operaciones de mantenimiento que son innecesarias.

 

El impacto del mantenimiento predictivo en las organizaciones

 

El mantenimiento predictivo tiene como objetivo definir el mejor momento para realizar el mantenimiento de los equipos, de manera que la productividad y la fiabilidad de los mismos sea la máxima posible, sin costes superfluos.

 

De este modo, el uso de la IoT es fundamental para el éxito de una estrategia de mantenimiento predictivo, así como el uso de sensores y otras técnicas de mantenimiento predictivo anteriormente mencionadas (análisis de vibraciones, análisis de aceite, análisis termográfico, entre otros).

 

Aunque el mantenimiento predictivo tenga algunas desventajas (costes elevados, necesidad de conocimientos especializados, limitaciones de algunos equipos), este tipo de mantenimiento permite a los responsables realizar intervenciones sólo cuando son necesarias, lo que ayuda a las empresas a reducir costes, ahorrar tiempo y maximizar recursos.

 

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