¿Qué es el mantenimiento predictivo en la industria?

El porqué y cómo del mantenimiento predictivo para la fabricación

El mantenimiento predictivo tiene como objetivo revolucionar la industria manufacturera aprovechando los datos clave de los procesos de fabricación para tomar decisiones proactivas en lugar de decisiones reactivas relacionadas con procesos clave.

Si su organización está descartando cantidades significativas de datos críticos o no es capaz de evaluar la importancia de los datos que alojan en repositorios, el mantenimiento predictivo puede proporcionar la mejora necesaria a una estrategia de fabricación existente para aprovechar datos críticos y usarlos para limitar los desafíos que sofocan procesos empresariales críticos.

Mantenimiento predictivo: una breve introducción

Cualquiera que pertenezca o provenga de un ecosistema manufacturero siempre responderá que no hay un solo día en este campo que no sea testigo de fracasos y averías. Como campo que se ocupa exclusivamente de equipos y maquinaria programada para llevar a cabo una tarea repetitiva, el alcance del mal funcionamiento es inevitable. Por lo tanto, el objetivo de la mayoría de las industrias manufactureras no es eliminar este margen de error, sino minimizarlo hasta tal punto que les ayude a lograr estándares de alta eficiencia y entregar productos de calidad en el proceso.

Gracias a la rápida evolución de la ciencia y la tecnología, las empresas ya no necesitan recurrir a técnicas rudimentarias como la importación de datos a hojas de cálculo y el análisis manual de los conocimientos para seguir el progreso de sus operaciones. Con el surgimiento de herramientas como la Internet de las cosas y el Big Data , las organizaciones ahora tienen la capacidad de aprovechar los datos de la máquina para limitar los costos y los impactos del tiempo de inactividad impar, independientemente de si está previsto o no. Este protocolo de gestión de crisis se conoce, en pocas palabras, como mantenimiento predictivo.

Industria e industria 4.0

En términos más técnicos, mantenimiento predictivo se refiere a la realización de mantenimiento para mantener a raya los problemas previstos. Puede considerarse como un método proactivo para prever los requisitos de mantenimiento en un piso de fábrica y atenderlo inmediatamente, en lugar de atenerse a la forma tradicional de «mantenimiento basado en condiciones», que consiste en llevar a cabo el mantenimiento siguiendo un calendario fijo o sólo para combatir un problema nuevo. El mantenimiento predictivo implica analizar los datos operativos de las máquinas, dando lugar posteriormente a una serie de patrones indicativos y perspectivas. Estos patrones son entonces tenidos en cuenta por los operadores, que los utilizan para predecir el programa de mantenimiento de una unidad determinada dentro del sistema.

Antes de la llegada del mantenimiento predictivo, los fabricantes tenían que confiar en el modelo de mantenimiento reactivo para fijar una unidad en particular sólo después de que se convirtió en mal funcionamiento. Con este modelo al timón, la industria manufacturera no sólo incurrió en altos costos de mantenimiento, sino que también se vio paralizada por largos períodos de inactividad no planificados. Todos estos factores provocaron inevitablemente una degradación de la calidad de la producción que se estaba produciendo. Por el contrario, con IoT e IIoT integrados modelos de mantenimiento predictivo a su disposición, la industria podría reducir costos sustanciales al eliminar la necesidad de mantenimiento frecuente innecesario. Es un método extremadamente intuitivo que considera la información específica extraída de cada unidad para detectar y predecir posibles problemas, manteniendo así la salud general de la industria manufacturera en el proceso.

¿Por qué es importante el mantenimiento predictivo?

En industrias como la manufactura, donde la depreciación es un costo vital y el equipo avanzado es de alto precio, garantizar una buena gestión de los activos se convierte en algo crítico para garantizar la sostenibilidad y la longevidad de la unidad de fabricación en cuestión. La implementación del modelo de mantenimiento predictivo en estas configuraciones permite ahorrar costos sustanciales en múltiples extremos. A pesar de que hay protocolos como la gestión magra y seis sigma , cuyo único propósito es mejorar la eficiencia de una unidad, su relevancia está bajo el escáner en el esquema actual de las cosas.

En un día y una época en que la tecnología ha llegado a dictar casi todos los aspectos tangibles de nuestras vidas, se ha vuelto imperativo contar con protocolos de eficiencia impulsados por tecnología de vanguardia. En esencia, el mantenimiento predictivo tiene como objetivo elevar la metodología de gestión de activos respaldada por Tecnología IoT habilitada . Según un informe de PwC, la implementación de la fabricación predictiva en mantenimiento redujo los costos en un 12 por ciento y mejoró el tiempo de actividad en un factor de 9 por ciento. Además, también extiende la vida útil de activos envejecidos en un 20 por ciento, derribando la seguridad , el medio ambiente, la calidad y los riesgos para la salud en hasta un 14 por ciento.

¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?

Si bien la construcción general de mantenimiento predictivo es principalmente intuitiva, tiene en cuenta una gran cantidad de datos de sensores para monitorear el estado de la máquina en todo momento con eficacia. Estos sensores incluyen: presión, velocidades de rotación, temperatura, corriente, vibración y propiedades químicas.

Dependiendo de la unidad considerada, el modelo de mantenimiento predictivo considera las lecturas generadas por estos sensores para predecir riesgos potenciales y posteriormente emitir órdenes de trabajo de mantenimiento. Cada uno de estos sensores es responsable de monitorear un aspecto diferente de la unidad. Por lo tanto, los valores de sus lecturas son directamente indicativos del estado de la maquinaria en cuestión. Por ejemplo, el análisis de vibraciones proporciona Perspectivas sobre posibles desgloses y puede tratarse como los primeros signos de un fallo inminente del componente. Del mismo modo, las altas lecturas del sensor de temperatura pueden indicar que un componente en particular se aproxima a una posible fusión en breve. Por lo general, el protocolo se invoca siempre que las lecturas estén por debajo o por encima del valor medio o «normal» designado.

Ventajas de mantenimiento predictivo

Ayuda a limitar el tiempo de inactividad no planificado

Nada juega tanto un papel en causar la ruina de una unidad de fabricación como el de tiempo de inactividad no previsto . Según un artículo del Wall Street Journal, se estima que los fabricantes industriales incurren anualmente en unos 50.000 millones de dólares en gastos imprevistos de inactividad. Por lo tanto, estas unidades deben limitar el tiempo de inactividad no planificado a un mínimo. Una de las mejores maneras de lograr este objetivo es utilizar el mantenimiento predictivo para tener programas de mantenimiento proactivos. El mantenimiento predictivo tiene en cuenta los datos históricos para detectar patrones que ayudan a identificar las máquinas que corren el riesgo de sufrir un corte en breve.

Ayuda a optimizar el equipo durante toda la vida

Al eliminar eficazmente las prácticas de mantenimiento programado y mantenimiento basado en condiciones, el mantenimiento predictivo facilita la optimización de la vida útil del equipo mediante la supervisión de su producción, eficiencia y calidad en todo momento. Dependiendo de su vida útil y de su frecuencia de uso, el modelo asigna diferentes horarios a todos los componentes operativos de la unidad.

Aplicaciones

Coches conectados

La implementación de mantenimiento predictivo en automóviles conectados en la industria automotriz es tal vez uno de los casos de mantenimiento predictivo más convincentes por ahí. Estos coches conectados crean y transmiten una cantidad significativa de datos de rendimiento generados a partir de todos los sensores constituyentes. En consecuencia, contar con un mantenimiento predictivo permite al concesionario y al fabricante fijar los horarios de servicio y mantenimiento para sus clientes, ahorrándoles el problema de inconvenientes imprevistos y mejorando su experiencia de usuario en el proceso.

Proveedores de servicios públicos

En estos días, los proveedores de servicios públicos utilizan cada vez más el mantenimiento y el análisis predictivos para detectar señales de alerta temprana de problemas de oferta y demanda en la red y posteriormente abordarlos antes de que se conviertan en posibles interrupciones del servicio.

Investigación

Los gigantes de la investigación como el CERN utilizan los grandes volúmenes de datos generados por sus millones de sensores para asegurar que todos sus equipos y maquinaria estén operando al máximo potencial. Posteriormente, esto también les da el cojín para identificar y abordar posibles mal funcionamientos con bastante antelación.