¿Cuál es el valor principal del mantenimiento predictivo?
DATABERG
¿Qué es el mantenimiento predictivo?
Mantenimiento predictivo es cuando las empresas utilizan análisis aumentados y aprendizaje automático que evalúan el estado de la maquinaria sobre la base de los datos de sensores disponibles, sugiriendo operaciones de mantenimiento que se pueden realizar con una interrupción mínima en el negocio.
El mantenimiento predictivo es una forma de mantenimiento proactivo, lo que significa que actúas sobre algo antes de que ocurra. Esto es lo contrario del mantenimiento reactivo, que sólo reacciona cuando un problema ya ha ocurrido. Al implementar el mantenimiento predictivo, una estrategia proactiva, puede ahorrar hasta un 30% en costes evitando interrupciones durante la fase de procesamiento .
Con la aplicación de la Internet de las cosas (IoT) , se capturan datos en vivo de máquinas y sensores. Mantenimiento predictivo algoritmos a continuación, evaluar los datos y anticipar futuras fallas. Sobre la base de esta información, las empresas pueden realizar el mantenimiento antes de que se produzca un error real, evitando un tiempo de inactividad inesperado causado, por ejemplo, por el tiempo de entrega de un componente crítico.
Con el evolución de IoT , mantenimiento predictivo es visto como uno de los conductores detrás Industria 4.0 , acercándonos un paso más a la información y análisis de datos en tiempo real.
Mantenimiento predictivo vs. mantenimiento preventivo
El mantenimiento predictivo es cuando las empresas utilizan análisis aumentados y aprendizaje automático que evalúan el estado de la maquinaria sobre la base de los datos de sensores disponibles, sugiriendo operaciones de mantenimiento que se pueden realizar con una interrupción mínima en el negocio.
El mantenimiento predictivo es una forma de mantenimiento proactivo, lo que significa que actúas sobre algo antes de que ocurra. Esto es lo contrario del mantenimiento reactivo, que sólo reacciona cuando un problema ya ha ocurrido. Mediante la aplicación mantenimiento predictivo , una estrategia proactiva, puede ahorrar hasta un 30% en costes evitando interrupciones durante la fase de procesamiento.
Con la aplicación de la Internet de las cosas (IoT) , se capturan datos en vivo de máquinas y sensores. Mantenimiento predictivo algoritmos a continuación, evaluar los datos y anticipar futuras fallas. Sobre la base de esta información, las empresas pueden realizar el mantenimiento antes de que se produzca un error real, evitando un tiempo de inactividad inesperado causado, por ejemplo, por el tiempo de entrega de un componente crítico.
Con el evolución de IoT , mantenimiento predictivo es visto como uno de los conductores detrás Industria 4.0 , acercándonos un paso más a la información y análisis de datos en tiempo real.
Mantenimiento preventivo se basa en las estadísticas medias de la esperanza de vida de los componentes o subsistemas. Es el trabajo que está programado en función del tiempo de calendario, tiempo de ejecución de activos, o algún otro período de tiempo. Por lo tanto, no se basa en percepciones en tiempo real, y el tiempo de inactividad inesperado todavía podría ocurrir debido a desviaciones estadísticas.
Por el contrario, el mantenimiento predictivo se basa en datos en tiempo real que se analizan y utilizan para predecir fallos o mantenimiento correctivo. Se programa según sea necesario, sobre la base de las condiciones recogidas en tiempo real de los activos. Tiene una ventaja sobre el mantenimiento preventivo porque sólo se activa cuando es necesario, eliminando las posibilidades de trabajar en un problema cuando no hay ninguno.
Objetivos de mantenimiento predictivo
Minimizar el tiempo de inactividad de la máquina y reducir los costos son los principales objetivos del mantenimiento predictivo . Al maximizar el tiempo de actividad de los activos y minimizar errores inesperados, la fiabilidad de la máquina mejorará. Al saber cuándo sus activos necesitan apoyo de mantenimiento, puede eliminar el tiempo que puede perder en controles de mantenimiento innecesarios. Eventualmente, esto reducirá los costos de mantenimiento a largo plazo y maximizará las horas de producción, reflejando positivamente los ingresos netos.
Reunión de datos
El primer paso en mantenimiento predictivo está recopilando datos de todas sus fuentes de datos. Como IoT se está haciendo más avanzado, hay muchos niveles diferentes disponibles para usted a recopilar datos de la máquina desde, incluyendo sistemas de control, sistemas operativos, routers de red y sensores integrados. Todas estas fuentes son de valor para mantenimiento predictivo .
Vigilancia de las condiciones del equipo
Después de recopilar datos de múltiples fuentes, un proceso llamado Vigilancia de las condiciones del equipo empieza. Controla el estado de las máquinas con monitorización periódica y continua.
El monitoreo de las condiciones del equipo le ofrece tres perspectivas:
En primer lugar, le da una advertencia anticipada de que algunos de sus activos se romperán.
En segundo lugar, indica el modo de fallo esperado. Esto es especialmente beneficioso porque saber dónde se encuentra el problema dentro de la máquina le permitirá eliminar el tiempo dedicado a inspeccionar el activo para determinar el problema, que a menudo toma la mayor parte del tiempo dedicado a reparar los activos. Esto también permite la pre-ordenación de los componentes de reemplazo derecho.
Por último, le da una predicción sobre la cantidad de tiempo que tiene para solucionarlo antes de que el activo realmente se descompone y causa tiempo de inactividad de la producción.
Vigilancia de las condiciones del equipo se basa en variables como vibraciones, temperaturas, presión, niveles de aceite y ruido generado. Si cualquiera de estos se desvía de lo normal, el algoritmo puede entonces determinar un modo de fallo inminente potencial.
Análisis de datos
La clave para usar mantenimiento predictivo ahorrar en costes de mantenimiento radica en la capacidad de analizar los datos disponibles. Los datos recogidos anteriormente se analizan mediante algoritmos predictivos que identifican tendencias con el objetivo de detectar cuándo un activo requerirá reparación, mantenimiento o reemplazo.
Estos algoritmos siguen un conjunto de reglas predeterminadas o incluso el aprendizaje automático que comparan el comportamiento actual del activo con su comportamiento esperado. Las desviaciones son un indicio de un deterioro gradual que conducirá al fracaso de los activos. Los técnicos de servicio pueden entonces intervenir según sea necesario, con un calendario de su elección, para evitar averías.
Beneficios del mantenimiento predictivo
Al reducir el tiempo de inactividad gracias a mantenimiento predictivo , la empresa será capaz de maximizar las horas de producción. Cada industria tiene una tasa de avería de la máquina establecida expresada generalmente en términos de porcentaje. Un robusto mantenimiento predictivo programa puede dirigir y enfocar las reparaciones al punto de fallo adecuado o automatizar ajustes.
Además, al introducir una respuesta más centrada a las fallas del equipo, esos números de averías pueden reducirse, ahorrando dinero para toda la operación mediante una mayor eficiencia y manteniendo una producción de alta calidad.
Para mejorar la interoperabilidad entre las diferentes tecnologías de IoT, será necesario seleccionar la plataforma adecuada para analizar los datos y proporcionar un mantenimiento en tiempo real procesable.
Con una plataforma así en su lugar, la imagen del mecánico que arrastra su caja de herramientas hacia una avería con poco o ningún conocimiento de lo que encontrarán puede ser reemplazada por directrices de flujo de trabajo enfocadas basadas en información en tiempo real. Esto elimina el tiempo innecesario dedicado a buscar la causa del problema, lo que hace que este proceso sea mucho más eficiente.
El mantenimiento preventivo exitoso tendrá un impacto positivo en sus márgenes. No sólo tiene un efecto positivo en su beneficio neto eventual, sino también en el retorno-en-inversión (ROI).
Para resumir, la implementación de mantenimiento predictivo:
- Reducir los costos de mantenimiento.
- Reduzca el tiempo de avería.
- Aumentar las horas de producción.
- Eliminar el tiempo dedicado a buscar el problema.
- Tener un efecto positivo en los márgenes.
Invertir en herramientas de mantenimiento predictivo resultará en beneficios tangibles para su empresa, recuperando la inversión inicial necesaria para establecer dicho sistema.
Isabel es una joven profesional de negocios con un interés especial en los datos y el marketing. Ahora trabaja en Datumize como pasante de marketing como parte de su programa de estudios. Fuera del trabajo, puedes encontrarla en la playa o en el parque, disfrutando de la naturaleza.
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