¿Cuáles son algunos beneficios esperados del mantenimiento predictivo?

Una de las expectativas más importantes de los clientes de un negocio de servicio de campo es el envío de los recursos adecuados en el momento adecuado y cualquier persona incapaz de cumplir con que simplemente se queda corto para cumplir con los requisitos del cliente. En un escenario típico sin IoT, los técnicos no tienen las herramientas para predecir o prevenir fallos de maquinaria. Esto significa que sólo pueden llegar in situ una vez que el problema ha causado un fracaso y un impacto empresarial. Este tiempo de inactividad inesperado puede causar frustración a los clientes, ya que ya no pueden centrarse en su trabajo. Interrumpir sus procesos, maximizar su experiencia laboral y recopilar datos oportunos son algunos de los beneficios clave de un enfoque basado en datos en la gestión del servicio de campo.

El mantenimiento predictivo es una inversión rentable

A Departamento de Energía de los Estados Unidos La investigación indicó que el mantenimiento predictivo es extremadamente rentable. La implementación de un software de mantenimiento predictivo puede ofrecer notables ganancias financieras con un ROI significativo, una reducción del 25%-30% de los costes de mantenimiento, un 70%-75% menos de averías y un 35%-45% de disminución del tiempo de inactividad. El mantenimiento reactivo es una estrategia de mantenimiento, donde la reparación de piezas o equipos se produce sólo después de que el activo se ha descompuesto o se ha utilizado hasta que falla. Sorprendentemente, hasta ahora la mayoría de las empresas están organizando su programa de mantenimiento de forma reactiva. En otras palabras, restauran la funcionalidad del equipo, respondiendo a fallos o averías después de que ocurren. Como resultado, el mantenimiento reactivo puede costar de cuatro a cinco veces en comparación con la sustitución proactiva de piezas dañadas. Cuando no hay indicios previos de un desempeño deficiente, algunos de los costos inmediatos son la pérdida de productividad, la falta de copias de seguridad del inventario y la mala comunicación. Estas son las consecuencias indicativas que se pueden evitar con el mantenimiento predictivo.

Obtenga datos de activos más precisos

El software está diseñado con un conjunto de características que convierten los datos del sensor en predicciones sobre el tiempo medio entre fallas, de ahí que el término mantenimiento predictivo tome su nombre. Tener acceso a estos datos permite a las organizaciones de servicio de campo determinar preventivamente el momento adecuado para reemplazar los componentes desgastados, en lugar de seguir programando costosas tareas de mantenimiento y deteriorar la calidad del equipo a largo plazo. Además, a través de un innovador software de servicio de campo impulsado por IoT, podrá recopilar y analizar datos de diversas fuentes, como IoT o sensores de equipo, para realizar comprobaciones de diagnóstico, garantizando al mismo tiempo la interpretación de los datos en el contexto adecuado. Por ejemplo, una caída de temperatura podría significar simplemente que alguien abrió la ventana. Por otro lado, un ascensor lento podría significar que está muy cargado. A menudo es difícil confiar sólo en una entrada basada en sensores; por lo tanto, para obtener información real es necesario combinar esta entrada con múltiples resultados relacionados con el activo o propiedad monitoreado.

Eliminar los tiempos de inactividad

Cuando se produce una avería, el tiempo de inactividad inesperado del equipo es la consecuencia más temible, junto con el bajo rendimiento en el lugar de trabajo y los gastos no planificados. Debido a la participación temprana y al enfoque de servicio proactivo con la ayuda de sensores IoT, los tiempos de inactividad pueden evitarse o planificarse con anticipación, con un impacto mínimo en el cliente. En otras palabras, al integrar una solución basada en datos en sus operaciones de servicio de campo, optimiza las condiciones del equipo que, en última instancia, reducen el tiempo de inactividad de la máquina e influyen directamente en el resultado final.

Productividad óptima de la mano de obra

Los técnicos y gerentes pueden aumentar su productividad de trabajo ya que tienen más tiempo para centrarse en tareas vitales de mantenimiento. Con un software Field Service Management, que está aprovechando el IoT para leer los datos del sensor, los administradores de mantenimiento ya no están obligados a pasar tiempo valioso recogiéndolos manualmente. Por último, con menos intervenciones de emergencia, los ingenieros y técnicos pueden ser utilizados de manera más eficiente y el trabajo crítico puede ser programado como parte de las actividades regulares.

Impulsar un mayor grado de satisfacción de los clientes

Cuando usted establece las expectativas correctas con respecto al día, la hora, la duración de una intervención, el cliente puede planificar su participación. Las herramientas de análisis predictivo utilizan algoritmos sofisticados para analizar grandes volúmenes de datos históricos y revelar tendencias que no son obvias, o incluso detectables por los seres humanos. Al reconocer estas tendencias de servicio para cada ubicación con la ayuda del software, las intervenciones de emergencia se minimizan de manera efectiva. Al tomar en consideración las necesidades de los clientes es posible diseñar un horario que se ajuste a ellos en función de la información recibida. Por consiguiente, la aplicación de una solución de gestión del servicio móvil basada en datos dará lugar a un aumento del 10-20% en la satisfacción de los clientes y la estabilidad operacional general.

En resumen, el mantenimiento predictivo ayudará a su negocio a destacarse de la competencia y aumentar el valor añadido que puede proporcionar a sus clientes. El valor de una empresa puede medirse por la calidad general del servicio a sus clientes, así como por la forma en que protege sus activos. En ese sentido, el mantenimiento predictivo puede ser un punto de venta único para mostrar a sus clientes cómo puede prolongar la vida del equipo y mejorar la eficiencia de los procesos de mantenimiento.

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