Para cualquier fabricante industrial que administre equipos y procesos complejos todos los días el mantenimiento es crucial. No se trata solo de administrar la empresa de manera eficiente y segura, sino también de cumplir o superar el resultado final del negocio. Con el inicio del Internet Industrial de las Cosas (IIoT) y la digitalización en los últimos años, muchas organizaciones industriales han tenido que esforzarse para mantener al día la cantidad de datos que generan sus activos. No obstante, últimamente el esfuerzo se ha centrado en cómo conseguir pasar de un mantenimiento basado en el estado de los equipos a una estrategia de mantenimiento predictivo que se anticipe a las necesidades.

Estrategias de mantenimiento predictivo

¿Qué son las estrategias de mantenimiento predictivo?

Las estrategias de mantenimiento predictivo ayudan a determinar las condiciones de un equipo para predecir cuándo se deberá realizar el mantenimiento. De esta forma, el mantenimiento conlleva ahorros de costes en comparación con el mantenimiento preventivo rutinario, porque el mantenimiento solo se realiza cuando está justificado.

Asimismo, si trabajas en la fabricación, ya sabes que cuando se rompe la maquinaria se producen paradas y reparaciones costosas. Al implementar estrategias de mantenimiento predictivo, puedes realizar el mantenimiento del equipo antes de que se rompa, lo que ahorra tiempo de inactividad y costes. Esto permite un mantenimiento óptimo de los activos y mejora aún más el rendimiento, la eficiencia, la calidad y la seguridad de una planta.

Mantenimiento predictivo inteligente

Un paso más allá con el mantenimiento predictivo inteligente

El mantenimiento predictivo inteligente es una técnica de mantenimiento moderna que aprovecha múltiples tecnologías y enfoques de mantenimiento, incluido el mantenimiento predictivo. Va más allá del mantenimiento preventivo y predictivo tradicional en tres sentidos:

• Monitoriza una red de activos conectados.

• Automatiza una serie de tareas de mantenimiento.

• Se integra con otros sistemas de gestión de mantenimiento (CMMS, ERP, MES).

Cinco pasos para alcanzar un mantenimiento predictivo inteligente

La tecnología puede transformar tu programa de mantenimiento, sí. Pero hay que tener en cuenta que los mejores programas de mantenimiento no se crean en un solo día. Hay que considerar una serie de etapas. Así es cómo lo puedes conseguir:  

Paso 1: Comienza con un pequeño piloto  

Un piloto generalmente debería tomar entre tres y cuatro semanas en uno o dos activos críticos. Este esfuerzo inicial incluye la implementación de los sensores y las conexiones de transmisión de datos, así como los cuadros de mando de visualización del rendimiento inicial.  

Paso 2: Monitoriza la salud de los activos  

Se necesita tiempo para recopilar datos de rendimiento, por lo que la paciencia es clave. Vas a querer esta información, así como cualquier dato de fallos de activos para generar mejores predicciones.  

Paso 3: Optimiza los límites del fallo  

Una vez que los datos se pueden conectar de forma segura y remota y un activo ha proporcionado suficientes datos de fallos, los límites de fallo se pueden optimizar.  

Paso 4: Aprovecha el machine learning

Ahora, con la ayuda de un data scientist puedes crear modelos predictivos implementando machine learning para actualizar algoritmos. De esta manera, aumentas las capacidades predictivas con cada fallo hasta que se pueda eliminar el tiempo de inactividad no planificado.  

Paso 5: Alcanza el mantenimiento predictivo inteligente  

Para aquellos con visión a largo plazo, lograr los pasos 1 a 4 os puede llevar a un mantenimiento predictivo inteligente, ayudando a la empresa a mantener una ventaja competitiva.  

No importa el punto en qué te encuentres en tu camino de mantenimiento, el mantenimiento predictivo inteligente acelera tu transformación digital.

Artículo originalmente publicado por GE Digital