¿Cuáles son los cinco pasos principales para un programa de mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es un tema candente entre los ejecutivos, desde la fabricación hasta el transporte público, pasando por la minería y la logística. Mantenimiento predictivo - también conocido como mantenimiento basado en condiciones- puede aprovechar el poder de IoT, datos y algoritmos de análisis avanzados para monitorear y medir el estado de los activos de una empresa (como máquinas de producción, aviones, trenes, camiones y grúas) de forma continua, predecir con precisión cuándo estos activos necesitarán mantenimiento, y recomendar la ventana de tiempo óptima para programar y realizar actividades de mantenimiento.

Un número creciente de empresas están descubriendo que la planificación y las operaciones basadas en el mantenimiento predictivo pueden permitirles minimizar el tiempo de inactividad de los activos y los costos de mantenimiento. Muchas de estas empresas están interesadas en implementar estrategias de mantenimiento predictivo, herramientas y tecnologías, pero no saben cómo hacerlo realidad.

Estos son cinco pasos para cosechar los beneficios de la planificación y las operaciones de mantenimiento basadas en la predicción:

1. Determine exactamente lo que quiere predecir

Como es el caso al iniciar cualquier proyecto, es imperativo definir de manera clara y precisa el alcance de la aplicación del sistema de planificación del mantenimiento basado en la predicción, así como los objetivos de la iniciativa. Uno de los escollos comunes de este tipo de proyectos es que las empresas no determinan exactamente lo que quieren predecir, y en su lugar sólo tienen un objetivo vago y general de querer predecir y prevenir las fallas de activos.

2. Asegure qué datos necesita y evalúe la calidad de estos datos

El siguiente paso en la implementación de un sistema basado en mantenimiento predictivo es recopilar datos históricos y en tiempo real de diversas fuentes relevantes y de la más alta calidad – incluyendo dispositivos IoT, sistemas de back-office (como ERP, Excel y MES) y servicios web – sobre el rendimiento pasado, el historial de fallas y mantenimiento, y las condiciones actuales de sus activos.

3. Extraer información de los datos

Después de recopilar datos relevantes sobre el desempeño pasado y presente de sus activos, tendrá que alimentar estos datos en un sistema automatizado de planificación y optimización basado en algoritmos, como ICRON, que tiene un motor de análisis avanzado robusto para convertirlos en información, proyecciones y planes accionables.

Más allá de ser capaz de crear planes y horarios de mantenimiento optimizados, el objetivo de implementar un sistema de planificación y optimización algorítmica es capacitar a los planificadores y a las partes interesadas clave de su empresa para que tomen decisiones optimizadas sobre la frecuencia y duración del mantenimiento futuro.

Además, cuando ocurran averías inesperadas de activos (como inevitablemente ocurrirán) y sea necesario un mantenimiento correctivo, sus planificadores y otras partes interesadas clave podrán revisar sus planes de forma instantánea y óptima y tomar las decisiones adecuadas para mitigar el impacto potencial de estas interrupciones en sus operaciones.

ICRON puede ayudar a su empresa a adoptar la excelencia de mantenimiento predictivo para sacar el máximo provecho de sus activos al tiempo que reduce el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento de los activos y mejora la satisfacción del cliente.

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