¿Cómo iniciar un negocio de mantenimiento predictivo?

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OPORTUNIDAD

Las organizaciones están sometidas a presión para optimizar las operaciones y reducir los costes de mantenimiento de activos. Las técnicas de mantenimiento predictivo determinan el estado del equipo en servicio para predecir cuándo debe realizarse el mantenimiento, minimizando así la interrupción de las operaciones normales del sistema. Esto conduce a una reducción de los tiempos y, por lo tanto, a un ahorro sustancial de costes y a una mayor fiabilidad del sistema. Debido a las ventajas que ofrece sobre el mantenimiento preventivo rutinario o basado en el tiempo, está ganando importancia en varios sectores, incluyendo aeroespacial y defensa, energía y servicios públicos, fabricación, gobierno, salud, así como transporte y logística.

Las nuevas tecnologías prometen un impulso para el mantenimiento predictivo en varias áreas. El aprendizaje automático y el Internet Industrial de las Cosas son la columna vertebral del mantenimiento predictivo eficiente. La explotación de datos basados en el espacio en combinación con esas tecnologías puede ser de gran valor y abrir nuevas oportunidades para desarrollar aplicaciones relacionadas con el mantenimiento predictivo.

TEMAS DE PERTINENCIA

El mantenimiento predictivo tiene un enorme potencial para su uso en una amplia variedad de diferentes sectores y formas de aplicaciones. Los temas identificados a continuación se consideran ejemplos representativos de una esfera mucho más amplia. El mantenimiento predictivo es cada vez más importante para muchas otras industrias, como el sector de la energía, el mantenimiento de buques en el sector marítimo, la aeroespacial, la construcción, la industria de maquinaria pesada y la supervisión de infraestructuras críticas.

Mantenimiento predictivo en la fabricación . La industria manufacturera tiene la mayor presencia en el mercado de mantenimiento predictivo. Los fabricantes ven el mantenimiento como una función estratégica de negocio - la reducción del costo de mantenimiento se espera que ayude a aumentar la rentabilidad. La detección temprana de fallas y el diagnóstico desempeñan un papel importante. Esto se puede alcanzar mediante la recopilación de big data de Internet de las Cosas (IoT), sensores en las fábricas y productos. Se pueden aplicar diferentes algoritmos para analizar los datos recopilados a fin de detectar señales de advertencia de fallos costosos antes de que surjan.

Mantenimiento predictivo en ferrocarriles . En el sector ferroviario, el conocimiento sobre el estado de los activos móviles, así como la infraestructura para detectar problemas antes de que causen un tiempo de inactividad, es clave. El control de las condiciones ya se practica para las infraestructuras, por ejemplo. la detección de cualquier fallo en la pista a través de la medición de vibraciones en el vehículo, o el seguimiento y diagnóstico remotos de activos. Las advertencias mucho antes de los posibles acontecimientos para prevenir el fallo de los activos y las interrupciones de los servicios son de suma importancia. Entre los ejemplos de economías alcanzables cabe mencionar una planificación más precisa gracias a la mejora de las previsiones sobre las piezas de repuesto y la mano de obra necesarias para las labores de mantenimiento.

Mantenimiento predictivo en petróleo y gas . Las empresas de petróleo y gas a menudo carecen de visibilidad en las condiciones de su equipo, especialmente en lugares remotos de alta mar y aguas profundas. Los Big Data ya se recopilan en varias áreas. Esta industria puede beneficiarse del concepto de gemelos digitales de sus equipos offshore, que permite la resolución de problemas, seguimiento y control de impacto antes de realizar trabajos de mantenimiento real o formación de trabajadores.

Mantenimiento predictivo para automóviles y coches conectados . El mantenimiento predictivo puede permitir la optimización del tiempo de actividad, así como el rendimiento. El tiempo y la mano de obra necesarios para las inspecciones y reparaciones de automóviles pueden reducirse. Permite información sobre el desgaste y los patrones de uso de piezas de automoción, lo que es especialmente beneficioso con respecto a la gestión de flotas. La cantidad de datos recogidos por cada coche está aumentando constantemente. El mantenimiento predictivo aplicado a los coches conectados y las flotas de vehículos hará posibles nuevos escenarios de aplicación.

Mantenimiento predictivo en otros sectores . El mantenimiento predictivo es cada vez más importante para muchos segmentos de otras industrias, como el sector de la energía, el mantenimiento de buques en el sector marítimo, aeroespacial, la construcción y la maquinaria pesada.

VALOR DEL ESPACIO

Las nuevas tecnologías prometen un impulso para el mantenimiento predictivo en varias áreas. Los sensores IoT permiten la monitorización automatizada de las condiciones mientras que el aprendizaje automático optimiza los modelos de mantenimiento predictivo. El espacio puede ser de gran valor para varios componentes de la cadena de mantenimiento. La explotación de los bienes espaciales será fundamental para la actividad propuesta de Kick-Start.

Navegación por satélite (Satnav)

Los sistemas mundiales de navegación por satélite (GNSS) desempeñan un papel fundamental en la vigilancia de las condiciones, especialmente de los bienes móviles. La combinación de los datos de los sensores con la información de posición basada en GNSS y el sello de tiempo puede proporcionar información de antecedentes sobre las circunstancias de la condición actual, o permitir una planificación optimizada de las actividades de mantenimiento asignando el equipo de servicio más cercano a las tareas de mantenimiento. El uso de GNSS en combinación con sensores (por ejemplo: El control de las vibraciones de aceleración de los activos móviles, como trenes o automóviles, permite el control indirecto de las condiciones de las infraestructuras (por ejemplo: vías férreas o carreteras).

Comunicaciones por satélite (Satcom)

Las comunicaciones por satélite pueden desempeñar un papel fundamental en la recopilación de información sobre las condiciones de los bienes situados en zonas geográficas con infraestructuras de comunicaciones terrestres limitadas o nulas.

Observación de la Tierra por Satélite (EO)

Los datos de observación de la Tierra por satélite pueden proporcionar información importante para la vigilancia de las condiciones o como aportación adicional a la modelización predictiva del mantenimiento, por ejemplo. observaciones sobre el medio ambiente de un activo para ayudar a la evaluación de posibles daños.

Lo que buscamos

Las actividades Kick-Start elaboran la oportunidad de negocio y la viabilidad técnica de nuevas aplicaciones y servicios que explotan uno o más activos espaciales (por ejemplo: Comunicaciones por satélite, navegación por satélite, observación de la Tierra). Esta convocatoria de actividades Kick-Start está dedicada al tema "Mantenimiento Predictivo", lo que significa que la convocatoria está abierta a empresas que pretenden desarrollar aplicaciones y servicios de mantenimiento predictivo habilitados para el espacio.

AUTORIZACIÓN DE FINANCIACIÓN

Actualmente, Austria, Alemania, Luxemburgo, Noruega, Irlanda y el Reino Unido han aprobado previamente la financiación de esta actividad de Kick-start. Las solicitudes de cualquier otro Estado miembro requerirán una carta de aprobación de su Delegación Nacional. Suiza no apoya las actividades de puesta en marcha.