¿Cómo se planifica el mantenimiento predictivo?

Mediante el monitoreo basado en condiciones y el aprendizaje automático sofisticado, el mantenimiento predictivo (PdM) permite a los usuarios predecir cuándo un activo fallará antes de que ocurra. Con menos costes y un mayor ROI, las estrategias de mantenimiento predictivo se han convertido en una de las soluciones más eficaces para las organizaciones de activos pesados.

El avance de las tecnologías, como CMMS Software y dispositivos habilitados para IoT, han permitido a las empresas implementar planes de mantenimiento que garantizan una mayor fiabilidad y disponibilidad de equipos.

Con una cuota de mercado de 6 300 millones de libras esterlinas , las soluciones de mantenimiento predictivo proporcionan una variedad de beneficios para todo tipo de industrias y organizaciones. De la reducción del tiempo de inactividad no previsto a la ampliación de la esperanza de vida de los activos esenciales de la misión.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es una forma de mantenimiento que rastrea y supervisa el estado y el rendimiento del equipo durante el funcionamiento normal. Al hacerlo, los gerentes de mantenimiento y los técnicos pueden identificar posibles defectos y repararlos. Esto se traduce en una menor probabilidad de fallo del equipo, lo que conduce a un tiempo de inactividad no previsto.

91% de los fabricantes quien implementó un programa de mantenimiento predictivo vio una reducción en el tiempo de reparación. Además de un Aumento del 9% en el tiempo de funcionamiento de los equipos y una ampliación del 20 % en el ciclo de vida de los activos envejecidos.

Similar a Mantenimiento preventivo (PM) , el mantenimiento predictivo es una estrategia proactiva que tiene como objetivo eliminar averías en equipos y maquinaria. Pero la diferencia es que PdM puede predecir cuándo fallará el equipo con el uso de dispositivos y sensores. Esto permite que la frecuencia de mantenimiento sea lo más baja posible para evitar una costosa estrategia reactiva.

¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo utiliza el monitoreo basado en condiciones para seguir continuamente el rendimiento de un activo en tiempo real, mientras está en funcionamiento. Puede utilizarse para vigilar la mayor parte de los bienes, desde la gran infraestructura sobre el terreno hasta el equipo y la maquinaria.

Para recopilar eficazmente los datos adecuados, los programas de mantenimiento predictivo deben combinarse con la tecnología de monitorización de condiciones adecuada. En particular, a CMMS y múltiples dispositivos habilitados para IoT.

Con el fin 10 mil millones de dispositivos conectados , Internet de las cosas (IoT) desempeña un papel clave en el proceso de formación de una estrategia de mantenimiento predictivo eficiente. Al recopilar los datos necesarios de los sensores de monitoreo de condiciones, los dispositivos IoT pueden tomar esos datos y conectarlos a un sistema de gestión de mantenimiento.

A partir de ahí, los datos se analizan, se comparten y se adoptan medidas a través de la tecnología de aprendizaje automático. Eventualmente llevar la tecnología de máquina a máquina (M2M) al siguiente nivel.

La información capturada por los sistemas de mantenimiento predictivo y los sensores IoT puede variar dependiendo de su equipo y máquinas. Algunos ejemplos son:

Imagen infrarroja

Mediante el uso de cámaras infrarrojas (IR), los técnicos pueden detectar altas temperaturas (puntos calientes) para componentes desgastados como el cableado eléctrico.

Análisis acústico

Visto como una alternativa más barata a las imágenes ultrasónicas, el análisis acústico ayuda a detectar fugas de líquido, gas y vacío.

Análisis de vibración

Los sensores pueden utilizarse para determinar un aumento o disminución de la velocidad de vibración de componentes esenciales como bombas y compresores.

Análisis del aceite

Permite a los ingenieros comprobar constantemente el estado del lubricante de aceite de una máquina y determinar si ha sido comprometido por otras partículas y contaminantes.

¿Cuáles son las ventajas del mantenimiento predictivo?

El proceso de monitoreo eficiente y optimización del rendimiento de los equipos es fundamental para las empresas que dependen de sus activos para generar ingresos. Con el uso de una solución CMMS y varios dispositivos IoT, esto se puede lograr con una estrategia de mantenimiento predictivo. Las ventajas de PdM incluyen:

Minimiza el tiempo de inactividad no previsto de los activos esenciales de la misión
Reduce el tiempo dedicado al mantenimiento
Aumentar la esperanza de vida de las máquinas y equipos, en algunos casos por 20-40%
Mejora la seguridad de los técnicos y operadores en todo el lugar de trabajo

¿Cuáles son las desventajas del mantenimiento predictivo?

Aunque el mantenimiento predictivo permite a las organizaciones de activos pesados lograr un aumento en el tiempo de funcionamiento de los activos y una reducción de los costes de mantenimiento, hay algunas desventajas que pueden disuadir a las empresas de esta estrategia. Las desventajas del mantenimiento predictivo incluyen:

Planificación detallada y que requiere mucho tiempo para asegurar que este enfoque de mantenimiento se despliegue en cada instalación y detalla todos los activos
Adquisición del equipo adecuado de vigilancia de las condiciones que puede dar lugar a costos iniciales elevados
Contratación de personal cualificado o equipos de mantenimiento de formación que pueden ser caros

Una guía paso a paso para implementar un plan de mantenimiento predictivo

Desde identificar activos prioritarios hasta conectar sus dispositivos IoT con un CMMS eficaz, asegurándose de implementar correctamente un efectivo plan de gestión de mantenimiento es crítico. Después de asegurar el buy-in de las partes interesadas, calcular su presupuesto, configurar sus KPI (indicadores de rendimiento clave) y decidir sobre el tipo de software que necesita (que va de basado en la nube y móvil a local), el proceso de implementación puede comenzar.

Paso 1: Identificar activos prioritarios

Para lograr una comprensión precisa de su ROI con mantenimiento predictivo, primero tendrá que identificar los activos que son críticos para sus operaciones. Al observar los registros de averías anteriores y los informes de RCA (Root Cause Analysis), también puedes destacar el equipo con los costos de reparación más altos.

Paso 2: Comenzar a capacitar al personal

El uso de herramientas nuevas y avanzadas que PdM requiere significa que su equipo de mantenimiento tendrá que ser entrenado. Esto no solo significa asegurarse de que los operadores sepan identificar las alertas de mantenimiento, sino también capacitar a sus técnicos e ingenieros sobre cómo mantener y reparar las herramientas de IoT.

Paso 3: Establecer las bases de referencia de las condiciones

Una parte clave del despliegue de mantenimiento predictivo es definir sus líneas de base de mantenimiento. Con una estrategia de mantenimiento preventivo, un objetivo podría ser el servicio de una máquina después de 10.000 horas de uso. Mientras que con un enfoque PdM, sus líneas de base implicarían condiciones y actuaciones en tiempo real. Por ejemplo, si una máquina está produciendo más ruido que los decibelios de referencia que ha establecido, el mantenimiento tendría que realizarse de inmediato.

Paso 4: Instalar dispositivos de IoT y sensores

Una vez que haya identificado los dispositivos y sensores IoT que necesita para cumplir con sus líneas de base establecidas, es hora de instalarlos. Esto podría ser un medidor de vibración, una medición de aceite, o una cámara de imágenes térmicas.

Paso 5: Conecte los dispositivos a un CMMS

El siguiente paso es conectar sus dispositivos y sensores IoT a una herramienta CMMS eficaz. Esto le permite monitorear los datos de activos en tiempo real, así como recopilar, analizar y almacenar información crítica.

Paso 6: Planificación de mantenimiento

Una vez que su programa de mantenimiento predictivo está en su lugar, es hora de ejecutarlo. Una manera eficiente de comenzar su plan es ejecutar una prueba piloto en sólo uno o dos de sus activos más importantes. Esto le ayuda a obtener una comprensión de cómo se recopilarán los datos y a resolver cualquier problema. A medida que comienza a recopilar datos, puede comenzar a analizar el rendimiento de los activos y supervisar las condiciones de la máquina en tiempo real.

¿Cuál es la diferencia entre el mantenimiento preventivo y predictivo?

Aunque las estrategias de mantenimiento preventivo y predictivo están bajo el paraguas del mantenimiento proactivo, son dos enfoques separados que pueden atraer a diferentes organizaciones e industrias.

Mientras que PdM basa el mantenimiento en condiciones y rendimiento en tiempo real, el mantenimiento preventivo se ajusta a una estrategia programada. PM programa el mantenimiento basado en disparadores como el uso y el tiempo. Por ejemplo, un vehículo sólo puede ser atendido una vez que ha alcanzado las 10.000 millas. Aunque este enfoque requiere menos inversión de capital que una estrategia de PdM, la realización de reparaciones de activos, ya sea que lo necesiten o no, puede dar lugar a un riesgo de mantenimiento preventivo excesivo.

A través de estrategias basadas en el disparador, el mantenimiento preventivo le permite determinar el ciclo de vida promedio de cada activo. A diferencia del monitoreo de activos con condiciones predeterminadas y rendimiento en tiempo real como el mantenimiento predictivo. Sin embargo, una estrategia de PdM también requerirá una gran inversión en equipos de mantenimiento, capacitación y equipo.

Otros tipos de estrategias de mantenimiento a considerar

Aunque los beneficios del mantenimiento predictivo incluyen el aumento de la productividad y la reducción de los costos de mantenimiento, es sólo la tercera estrategia más aplicada con 51% del personal de mantenimiento que lo favorezca.

Mantenimiento preventivo/preventivo (PM)

Preferido por el 80% del personal de mantenimiento, Mantenimiento Preventivo/Mantenimiento Preventivo (PM) es el proceso de programación sistemática del mantenimiento, las reparaciones y los servicios para garantizar que los bienes esenciales de la misión se mantengan en óptimas condiciones de trabajo. Además de recopilar datos para comprender el ciclo de vida de un activo y reducir la rotación de equipos, existe un alto riesgo de mantenimiento preventivo excesivo que puede ser costoso a largo plazo.