El mantenimiento predictivo evalúa el estado de un equipo mediante la realización de una monitorización periódica y/o continua de los datos que los sensores obtienen. El objetivo principal es realizar labores de mantenimiento de forma que se minimicen los costes, y para ello se utilizan algoritmos de análisis de datos, Inteligencia Artificial, con el objetivo de optimizar las labores de mantenimiento, manteniendo una balanza entre los costes y el funcionamiento adecuado de las máquinas.
De esta manera se reducen los costos derivados de una parada no planificada provocada por posibles fallos, ahorrando mucho dinero a las empresas.
Funcionamiento del Mantenimiento Predictivo
El componente predictivo tiene como objetivo dar una visión del estado futuro a corto plazo del equipo; de este modo establecer su condición y realizar el mantenimiento solo cuando sea necesario. Para ello se utilizan algoritmos de Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático (Machine Learning) y técnicas de análisis de datos, que incluyen análisis de series temporales para ver la evolución de los componentes de las máquinas.
La mayoría de las inspecciones o recogidas de datos se realizan mientras las máquinas están funcionando, minimizando de esta forma el impacto sobre el funcionamiento del sistema.
El mantenimiento predictivo se realiza de forma computarizada, analizando los datos que las máquinas envían; se utilizan test no intrusivos a la hora de evaluar el estado de las máquinas y determinar los posibles cambios a realizar. Para ello, se utilizan tecnologías de análisis de datos infra-rojos, acústicos, vibraciones, estado del aceite lubricante), etc.
Ahorro de costes con mantenimiento predictivo
En la industria se estima que la identificación temprana y la solución a problemas antes de que ocurran pueden suponer un ahorro de hasta un 40% en costos de mantenimiento. Predecir y prevenir fallos o paradas en la infraestructura, controlar los activos o el equipamiento de manera temprana, no sólo asegura una intervención inmediata con la consiguiente reducción de costes, sino que también genera una mayor eficiencia en el negocio de las empresas.
El mantenimiento predictivo es sinónimo de competitividad dado que se detecta un claro retorno del ROI (Retorno sobre la Inversión). Por esta razón, observamos una evidente tendencia hacia la implementación de las tecnologías que nos permiten realizar un control exhaustivo de los activos industriales.
el mantenimiento predictivo permite alargar la vida útil de la maquinaria, evitando así nuevas compras innecesarias y aprovechando cada uno de los aparatos al máximo. De esta manera, se reducen los costes y la complejidad de las operaciones, mitigamos daños relacionados, asegurándose del cumplimiento de los estándares regulatorios.
Línea de tiempo del mantenimiento predictivo
La irrupción de las nuevas tecnologías en la industria permite la optimización de todos los procesos de producción contribuyendo a la mejora en el mantenimiento de los equipos. Con capacidad de monitorizar y analizar información en tiempo real, es posible anticipar los posibles fallos e incorporar acciones encaminadas a aumentar la disponibilidad, fiabilidad y vida útil de los sistemas; optimizar el rendimiento de los procesos productivos (OEE, en inglés Overall Equipment Efficiency) y reducir los costes de explotación.
La estrategia de mantenimiento define qué, cuándo y cómo actuar. De forma tradicional, se ha abordado desde tres escenarios diferentes.
- Acciones ante un fallo o avería (mantenimiento reactivo),
- Acciones ante un plan de mantenimiento programado al margen del estado concreto de las instalaciones (mantenimiento preventivo)
- o acciones condicionadas a datos obtenidos online (mantenimiento basado en la condición).
Actualmente se incorpora un cuarto estadio que permite optimizar los trabajos de mantenimiento a partir de la monitorización constante de los equipos y el análisis de los datos en tiempo real: Mantenimiento Predictivo.
Este nuevo escenario hace posible anticipar problemas antes de que sucedan mediante la captura y análisis en tiempos real de señales críticas de los procesos y de la condición de los equipos (temperaturas, presiones, vibraciones, velocidades, potencia, entre otras). Una información que ayuda a vigilar de manera permanente la evolución de los equipos y tomar las mejores decisiones para una gestión eficiente de todos los recursos.
Tecnologías habilitadoras para vigilar y predecir posibles fallos
Las tecnologías habilitadoras han sido las que han permitido dar este gran salto en el mantenimiento. Gracias a la aplicación de los avances en Big Data, Internet of Things (IoT) y Cloud Computing, entre otras; ahora es posible disponer de una gran capacidad de computación, señales, almacenamiento de grandes volúmenes de datos y accesibilidad a la información desde cualquier lugar.
Estas tecnologías habilitadoras en combinación con las técnicas avanzadas de modelado y analítica de datos (Data Mining, Machine Learning, inteligencia artificial, redes neuronales, etc.), contribuyen de forma exponencial en la evolución de estrategias de mantenimiento para predecir todo aquello que ayude a solucionar problemas antes de que sucedan: (mantenimiento predictivo o prescriptivo, también denominado “Mantenimiento 4.0”).
La necesidad de una transformación interna
Esta nueva estrategia de mantenimiento predictivo requiere también de una transformación interna en las empresas. Es necesario incorporar nuevas tecnologías como:
- Plataformas digitales
- Adaptación de nuevos procedimientos de gestión de la operación.
- Mantenimiento de los activos
- Transformación de todos los procesos de toma de decisiones
El análisis de situación es un elemento clave para garantizar el éxito de la puesta en marcha de la estrategia de mantenimiento. Este diagnóstico debe ser tanto interno, en torno a las máquinas, componentes y procesos involucrados, como externo, para concretar qué tecnologías serán necesarias incorporar.
El diseño del plan hacia el mantenimiento predictivo es el siguiente paso. Los objetivos de optimización deben ser lo más claros, concretos, medibles y realistas posibles, para facilitar después, la fase de implementación y puesta en marcha.
Entorno para el mantenimiento Predictivo
En todos los procesos industriales es importante señalar la complejidad de crear entornos adecuados para la predicción de fallos. La falta de un histórico de datos procesados hace que sea necesario un proceso de aprendizaje del comportamiento en uso de los activos.
Aumento de rendimiento con mantenimiento Predictivo
Con el mantenimiento predictivo es posible aumentar el rendimiento de las instalaciones, optimizar las operaciones y como consecuencia final, optimizar los resultados del negocio.
En indusoft solutions ponemos a su disposición nuestro conocimiento, experiencia, equipamiento y tecnología para recorrer juntos el camino hacia ese mantenimiento predictivo.
Además de colaborar en el análisis de la situación y en la definición de los objetivos de optimización; Indusoft solutions estará presente desde el desarrollo, implantación y validación, hasta el despliegue de las soluciones de operación y mantenimiento que le permitan cumplir con los objetivos organizacionales.
Si deseas implementar una estrategia de mantenimiento predictivo para mejorar el rendimiento de tus activos industriales, Contáctanos, escríbenos a proyectos@indusoft.pe
