¿Qué son los servicios de mantenimiento predictivo?

Preguntas frecuentes

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

Usos de software de mantenimiento predictivo ciencias de los datos y análisis predictivo para estimar cuándo una pieza de equipo podría fallar para que el mantenimiento correctivo pueda ser programado antes del punto de fallo. El objetivo es programar el mantenimiento en el momento más conveniente y más rentable, permitiendo que la vida útil del equipo se optimice al máximo, pero antes de que el equipo se haya visto comprometido.

El flujo del proceso de mantenimiento predictivo consiste en los siguientes pasos:

Determinar el equipo y el modo de fallo a monitorear.
Establecer la frecuencia.
Estado del monitor.
Informe de emisión.
¿Hay alguna anormalidad? Si no, vuelva al Paso 3. En caso afirmativo, continúe con el paso 6.
Crear orden de trabajo.
Planee una fecha de trabajo.
Asegúrese de que las piezas y el trabajo están disponibles.
Haz la reparación.
Cierre el orden de trabajo y vuelva al Paso 3.

Mantenimiento preventivo vs. predictivo

La diferencia entre mantenimiento preventivo y mantenimiento predictivo radica en los datos que se están analizando. Mientras que un técnico de mantenimiento predictivo se basa en el monitoreo y análisis de datos de la condición actual y real del equipo en funcionamiento, el mantenimiento preventivo se basa en datos históricos, promedios y estadísticas de esperanza de vida para predecir cuándo se necesitarán actividades de mantenimiento.

El mantenimiento correctivo se refiere a la reparación o sustitución real del equipo que ha fallado, roto o desgastado. El tipo de mantenimiento correctivo se conoce como mantenimiento reactivo. El mantenimiento preventivo, predictivo y correctivo es especialmente crucial para las operaciones seguras en las industrias del petróleo y el gas, la fabricación, las telecomunicaciones y el ferrocarril.

La IA en mantenimiento predictivo puede adaptar las rutinas de mantenimiento a las necesidades de cada equipo individual, se puede entrenar para identificar visualmente defectos y patrones en el equipo, puede seguir instrucciones de diseño asistido por ordenador sin programación adicional del sistema, y puede utilizar algoritmos para optimizar las cadenas de suministro en un mercado siempre fluctuante. La detección automática de anomalías reduce el tiempo de inactividad y los costos no planificados al proporcionar rápidamente una estimación de cuándo fallará el equipo.

Los pasos para implementar un programa de mantenimiento predictivo generalmente incluyen: identificar activos críticos, establecer una base de datos para datos históricos, analizar modos de falla, hacer predicciones de fallas, luego implementar la tecnología de mantenimiento predictivo a un grupo de equipos piloto para validar el programa.

Monitoreo basado en la condición vs Mantenimiento predictivo

La monitorización basada en condiciones es un tipo de mantenimiento predictivo que se basa en datos de sensores, como los sistemas de monitoreo de vibraciones, para medir el estado del equipo a lo largo del tiempo mientras está en funcionamiento. El mantenimiento sólo se realiza cuando el conjunto de datos para el mantenimiento predictivo indica que el rendimiento ha disminuido o que es probable que se produzca un fallo.

Por qué es importante el mantenimiento predictivo

Las perspectivas de mantenimiento predictivo son un activo extremadamente valioso para mejorar el mantenimiento general y la fiabilidad de una operación. Las prestaciones incluyen:

minimizar el número de averías imprevistas
maximizar el tiempo de actividad de los activos y mejorar la fiabilidad de los activos
reducir los costes operativos realizando el mantenimiento únicamente cuando sea necesario

¿HEAVY.AI ofrece una solución de mantenimiento predictivo?

Las implementaciones de mantenimiento predictivo son responsables de planificar y predecir eficientemente las fallas de los dispositivos en todo el Sector público , Telecomunicaciones y Petróleo y gas industrias. Ambos sectores consisten en componentes que son altamente adecuados para casos de uso de aprendizaje automático.

Enormes volúmenes de datos se recopilan y almacenan desde dispositivos Telco, dando a los equipos operativos la oportunidad de responder a fallos antes de que ocurran. Las piezas de repuesto se pueden organizar de acuerdo con las predicciones de alarma, y el número real de alarmas se puede mitigar previniendolas antes de que ocurran. Del mismo modo, los grandes datos generados por los dispositivos Oil & Gas se pueden aprovechar para mejorar los rendimientos y reducir los costos en los procesos de planificación, perforación y producción.

Con HEAVY.AI, los operadores pueden visualizar, cruzar filtros e interactuar con estos masivos conjuntos de datos de Telco y Oil & Gas para ofrecer una eficiencia transformadora. Con milisegundos de consulta, filtrado y visualización, la Plataforma HEAVY.AI proporciona a los operadores información instantánea. Con el sofisticado análisis de tendencias de HEAVY.AI, reconocimiento de patrones y funciones cruzadas integración de datos capacidades, científicos de datos y los administradores pueden detectar visualmente anomalías y patrones del equipo, predecir fallos antes de que ocurran, y realizar el mantenimiento correctivo en el momento más eficiente.