¿Qué es el mantenimiento predictivo? El mantenimiento predictivo es un método que utiliza las tecnologías de la Industria 4.0 para monitorizar el estado de las máquinas y predecir posibles fallos.
Resumen
El Predictive Maintenance, también conocido como mantenimiento predictivo o conservación predictiva, es una estrategia de mantenimiento innovadora cuyo objetivo es minimizar los tiempos de inactividad y prolongar la vida útil de las máquinas en la industria y la fabricación de maquinaria. El uso de análisis de datos y tecnologías predictivas hace que el mantenimiento sea más eficaz y rentable.
El mantenimiento predictivo reduce los tiempos de parada
Ámbitos de aplicación del mantenimiento predictivo
Los ámbitos de aplicación del mantenimiento predictivo son diversos y de gran alcance. Abarcan desde grandes plantas industriales hasta la industria automovilística y la producción electrónica. Allí donde los tiempos de inactividad imprevistos pueden ocasionar costes elevados, el mantenimiento predictivo ofrece una ventaja decisiva.
El mantenimiento predictivo implica la monitorización constante de los datos
¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo funciona mediante la monitorización constante de los estados de las máquinas a través de los sensores instalados. Para detectar tendencias o anomalías, estos sensores recogen datos sobre el funcionamiento, que luego se analizan. Los modelos de aprendizaje automático se utilizan para predecir cuándo y qué parte de una máquina puede fallar.
Fundamentos técnicos
Los fundamentos técnicos del mantenimiento predictivo incluyen una tecnología de sensores avanzada, Cloud Computing y procesos de análisis de datos de alto rendimiento. Los datos recopilados se procesan en tiempo real para que las empresas estén informadas de inmediato sobre el estado de sus instalaciones y puedan tomar las medidas oportunas en caso necesario.
Las tecnologías predictivas garantizan una mayor disponibilidad de la planta
Ejemplos de la práctica
Muchas industrias, entre ellas la industria manufacturera y la fabricación de maquinaria, ya han empezado a aplicar el mantenimiento predictivo. Un ejemplo es la industria automovilística, donde el mantenimiento predictivo ha contribuido a optimizar los intervalos de mantenimiento de las máquinas de producción, aumentando así significativamente tanto la eficiencia operativa como el rendimiento de la producción. En la industria aeronáutica, las tecnologías predictivas contribuyen a aumentar la seguridad de los aviones al facilitar la planificación de los trabajos de mantenimiento y evitar fallos inesperados.
Ventajas
- Reducción de los costes de mantenimiento: un mantenimiento específico basado en datos reales puede evitar trabajos de mantenimiento innecesarios y costes elevados.
- Minimización de fallos imprevistos: la detección precoz de posibles problemas permite reducir considerablemente los tiempos de inactividad imprevistos.
- Prolongación de la vida útil de las máquinas: un mantenimiento periódico y adaptado a las necesidades prolonga la vida útil de las máquinas.
- Mayor eficiencia y productividad: al evitar los tiempos de inactividad, las operaciones de producción permanecen ininterrumpidas, lo que se traduce en una mayor productividad.
Mantenimiento predictivo y preventivo
Mientras que el mantenimiento preventivo se basa en tareas de mantenimiento periódicas y planificadas de antemano en las que se sustituyen o revisan piezas independientemente de si hay desgaste, el mantenimiento predictivo se lleva a cabo en función del estado real de la máquina. Solo se interviene si un análisis indica que es probable que se produzca un fallo.
Las estrategias de mantenimiento se planifican con análisis de datos
Mantenimiento prescriptivo
Otra estrategia de mantenimiento avanzada es el mantenimiento preventivo, que no solo predice cuándo debe llevarse a cabo el mantenimiento, sino que también hace recomendaciones específicas de actuación. Este tipo de conservación también utiliza análisis de datos para encontrar el procedimiento óptimo que minimice los tiempos de inactividad y los costes.
Mantenimiento predictivo frente a mantenimiento preventivo
La comparación de estos dos enfoques demuestra que el mantenimiento predictivo ofrece una forma eficaz, adaptativa y basada en datos de optimizar los trabajos de mantenimiento. En cambio, el mantenimiento preventivo es más fácil de implementar, pero menos flexible y rentable.
Pasos para la implementación
- Captación de datos: instalación de sensores adecuados para la monitorización del rendimiento de la máquina.
- Análisis de datos: procesamiento y análisis de los datos recopilados para detectar patrones y anomalías.
- Predicción: aplicación de modelos de Machine Learning para predecir posibles fallos.
- Creación y aplicación de planes de mantenimiento: planificación y ejecución de medidas de mantenimiento basadas en los resultados del análisis.
Los datos son esenciales para el mantenimiento predictivo
Retos durante la implementación
Aunque las ventajas del mantenimiento predictivo son convincentes, las empresas se enfrentan a menudo a retos en sus esfuerzos de implementación. Una cuestión clave es el acceso a datos de alta calidad. Sin datos precisos y completos, las previsiones de mantenimiento predictivo pueden ser inexactas. Además, la implementación del mantenimiento predictivo requiere una inversión inicial considerable en tecnología y formación, así como cambios en los procesos de trabajo existentes.
Cuatro tipos de estrategias de mantenimiento
Hay cuatro tipos principales de estrategias de mantenimiento:
- Corrective Maintenance (mantenimiento correctivo): trabajos de mantenimiento reactivos que se llevan a cabo en cuanto se produce un problema.
- Preventive Maintenance (mantenimiento preventivo): mantenimiento periódico y controlado en el tiempo para evitar fallos.
- Predictive Maintenance (mantenimiento predictivo): predicciones basadas en datos para planificar los mantenimientos.
- Prescriptive Maintenance (mantenimiento preventivo): ampliación del mantenimiento predictivo con recomendaciones específicas de actuación.
Conclusión
El mantenimiento predictivo representa un avance significativo en la estrategia de conservación, ya que ayuda a las empresas a aumentar la fiabilidad mediante el análisis de datos y, al mismo tiempo, a incrementar la eficiencia a través del mantenimiento predictivo. Para hacer frente a los retos del futuro, la integración de tecnologías como IoT, Big Data y Machine Learning hace del mantenimiento predictivo una parte clave del panorama moderno de la Industria 4.0 y ofrece herramientas innovadoras a los profesionales de la industria, la producción y la fabricación de maquinaria.
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