¿Cuáles son las desventajas del mantenimiento predictivo?

Internet de las cosas dispositivos conectados generan una gran cantidad de datos. El aumento de aprendizaje automático e inteligencia artificial ayudar a dar sentido a los datos, utilizarlos para analizar, hacer mejoras. Una forma de combinar estas fuerzas, especialmente en el sector industrial, es la idea del mantenimiento predictivo. El mantenimiento predictivo aprovecha la generosa producción de datos para determinar dónde surgen pequeños problemas en la maquinaria o los procesos. Esto puede señalar cuestiones menores antes de que se vuelvan serias y costosas. En el pasado, la mayoría de las empresas se vieron obligadas a utilizar un modelo de «correr al fracaso». Es decir, la maquinaria fue desplegada hasta que se rompió o falló. Sólo entonces se podrá abordar la cuestión. Las averías eran impredecibles, difíciles de prevenir y a menudo costosas de arreglar, especialmente si las fallas causaban daños posteriores a otras partes o retraso en la producción. Esta guía explora cómo se puede utilizar el mantenimiento predictivo en el marco del Internet industrial de las cosas.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

Cuando los dispositivos inteligentes conectados a IoT generan datos en tiempo real, las empresas pueden implementar análisis basados en la nube para monitorear la integridad del equipo. Si hay anomalías (como vibraciones adicionales u otras señales), las máquinas pueden ser inspeccionadas y mantenidas antes de que ocurra un fallo catastrófico. Esto puede reducir el tiempo de inactividad y los problemas de seguridad, lo que conduce a la reducción de los costes para la empresa. Los servicios de mantenimiento predictivo de EC-MSP pueden ser útiles para las PYME, ya que hemos estado proporcionando con éxito Asistencia informática externalizada en Londres durante años.

Calendarios de mantenimiento

La maquinaria de larga vida se comporta de manera diferente dependiendo de la edad y el desgaste de la máquina. A menudo, las máquinas más nuevas pueden ser propensas al fracaso y necesitan reparaciones a medida que se realizan los ensayos y el aprendizaje inicial. A medida que la máquina se instala y los trabajadores se familiarizan con sus necesidades de mantenimiento y servicio, se producen menos averías. Esta meseta en el servicio puede permanecer hasta que la máquina se acerca a su final de vida útil. A medida que la maquinaria envejece, puede ser necesario realizar un mantenimiento diferente. Las partes metálicas pueden debilitarse estructuralmente tras el uso repetido, por ejemplo. Estos cambios en los horarios de mantenimiento se pueden modelar mediante el modelado industrial de IoT. El aumento de la vigilancia, la reducción del volumen de trabajo y la sustitución preventiva pueden ayudar a evitar fallos imprevistos.

Híbridos industriales/consumidores

Hay algunos casos en los que tanto la industria como los consumidores pueden beneficiarse de la tecnología de mantenimiento predictivo. Por ejemplo, muchos coches modernos tienen ordenadores a bordo que analizan los datos instantáneamente. Los datos se generan, se analizan, se adoptan y se descartan de manera crucial. Las conexiones de software de IoT industrial tienen el potencial de capturar estos datos en lugar de descartarlos. Si un agregador de datos puede conectarse a Internet mediante una tarjeta SIM, se pueden capturar y utilizar cantidades increíbles de datos para prever problemas de mantenimiento, informes de rendimiento y formas sugeridas de mejorar la eficiencia y la economía. El bucle de retroalimentación se puede acceder por un mecánico de garaje y el consumidor. Cuando un coche se lleva a un mecánico, un lector de datos se puede conectar a la computadora de a bordo para obtener un informe. Cuando esté en casa, el propietario debe poder acceder a un lector de datos a nivel del consumidor. Esto puede ayudar al consumidor a atender a un mantenimiento menor que evita problemas más grandes y puede ayudar al mecánico a gestionar el flujo del cliente alertándoles de las necesidades futuras basadas en informes. Por último, estos datos podrían recopilarse y anonimizarse, y luego remitirse a los fabricantes de automóviles para animarlos a construir mejores automóviles a lo largo del tiempo, y posiblemente detectar tendencias de todo el modelo que no son perceptibles a nivel del garaje o del consumidor.

Tendencias observadas

La forma más significativa en que el análisis de datos de IoT industrial está cambiando la industria está en el campo de la identificación de tendencias. A veces, las máquinas inteligentes generan alertas a sus operadores. Cuando los informes son seguidos a veces no hay causa visible – estas alertas pueden parecer falsas alarmas o ser descartadas como molestas. En un caso por caso, pueden ser nada, sin embargo, si varias máquinas son capaces de informar de la misma falla y la IA y el aprendizaje automático pueden identificar patrones, puede haber un problema más grande que se desarrolla. En este caso, es mucho más fácil desplegar un parche o adaptación o reemplazo o servicio a cada una de las máquinas, en lugar de esperar a que se produzcan errores o daños significativos.

El mantenimiento predictivo puede salvar vidas

El mantenimiento predictivo se puede utilizar en varias industrias. Una empresa de servicios públicos está utilizando tecnología de drones en un esfuerzo por aumentar la seguridad y mejorar la prestación de servicios. Se están desplegando drones para mapear visualmente las líneas eléctricas y las redes. El aprendizaje automático analiza las imágenes y reconoce los árboles que están en peligro de caer en las líneas. Los árboles pueden ser removidos o recortados para reducir el riesgo. Si bien la inversión en equipo y análisis de datos puede ser significativa, ha reducido la cantidad de interrupciones del servicio, los costos del equipo de respuesta de emergencia y la insatisfacción de los clientes.

Desventajas del mantenimiento predictivo

Hay diversos casos de uso para el mantenimiento predictivo utilizando un modelo de IoT industrial. Hay potenciales inconvenientes y problemas que pueden surgir con el uso de esta tecnología, aunque es nuestra posición que son superados por sus beneficios.

Los datos pueden ser malinterpretados, dando lugar a solicitudes de mantenimiento falsas,
Es costoso establecer un completo Sistema IoT con sensores, costes de transmisión y análisis,
El análisis predictivo puede no tener en cuenta la información contextual, como la edad del equipo o el clima,
Las actividades de mantenimiento preventivo pueden ser desencadenadas por cronogramas en lugar de una condición de la máquina genuina.

En general, se ha demostrado que el mantenimiento predictivo basado en la nube reduce regularmente los costos generales. Al igual que en la mayoría de las tecnologías incipientes, puede haber un período de transición, durante el cual puede ser necesario implementar un sistema de mantenimiento dual. Servicios de TI gestionados los proveedores, como EC-MSP, han demostrado ser capaces de hacer esta transición lo más fluida posible para sus clientes. A medida que se establece el modelo IoT, un traspaso de mantenimiento se puede lograr con grandes resultados para los resultados y el resultado final de la empresa.

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