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Mantenimiento Predictivo y sus Beneficios en
La Industria

El Mantenimiento Predictivo es uno de los desarrollos más transformadores e importantes que nos empujan a la cuarta revolución industrial, La Industria 4.0.

Para comprender el Mantenimiento Predictivo, debemos entender dónde surge la necesidad de mantenimiento. También debemos comparar y contrastar el Mantenimiento Predictivo con sus alternativas, Mantenimiento Reactivo y Mantenimiento Preventivo.

Debido a las leyes de la física, toda la maquinaria y las piezas móviles se desgastan con el tiempo y tienen una vida útil finita, que eventualmente se descomponen. Aunque a nadie le gusta tener que lidiar con el mantenimiento y las reparaciones, estas tareas deben realizarse para que todo funcione sin problemas. Si no prestamos suficiente atención al mantenimiento, las reparaciones posteriores pueden ser mucho más costosas y llevar mucho tiempo.

3 Enfoques Diferentes para El Mantenimiento

Motor de Maquina en una Fabrica

Mantenimiento Reactivo

La respuesta a la falla de la máquina cuando ocurre se conoce como Mantenimiento Reactivo. Este tipo de mantenimiento requiere un bajo nivel de monitoreo, pero a menudo conlleva altos costos monetarios, de tiempo y de oportunidad. Para muchas máquinas menos complejas comunes, como un mouse de computadora o una cafetera, el Mantenimiento Reactivo tiene más sentido, ya que estos artículos son relativamente económicos y fáciles de reemplazar.

Además, esperar que la maquinaria se descomponga antes de realizar reparaciones puede ser peligroso, si no mortal. Imagínese esperando reemplazar los frenos de su automóvil hasta que fallen, o una compañía naviera esperando reemplazar piezas críticas en su portacontenedores hasta que deje de funcionar y quede atascado en medio del mar. El mejor caso para ambos escenarios es un costo significativo en tiempo y dinero.

Mantenimiento Preventivo

Una persona u organización responsable al menos realizará el Mantenimiento Preventivo. Este tipo de mantenimiento está programado para ocurrir antes de que una pieza o máquina pueda fallar. Debido a problemas de seguridad citados anteriormente, el Mantenimiento Preventivo generalmente se lleva a cabo antes del tiempo más temprano posible en que la máquina pueda averiarse.

Sin embargo, el Mantenimiento Preventivo todavía se basa en conjeturas educadas y muy a menudo ocurre antes del final de la vida útil de una máquina. Este tipo de mantenimiento también requiere monitoreo frecuente e inversiones de tiempo, inspeccionando continuamente el estado de la máquina y sus partes.

Mantenimiento Predictivo

La tercera opción para responder a las necesidades de mantenimiento se llama Mantenimiento Predictivo. Este formulario es el método más eficiente y rentable para la maquinaria más compleja, utilizando sensores y computación para predecir los tiempos óptimos para realizar el mantenimiento.

Beneficios del Mantenimiento Predictivo

Beneficios del Mantenimiento Predictivo, incluyendo importantes ahorros de costos

Con el Mantenimiento Predictivo, una organización puede realizar el mantenimiento justo antes de que ocurra una falla de la máquina o antes de que la máquina comience a funcionar de manera menos eficiente.

Los beneficios del Mantenimiento Predictivo incluyen la capacidad de determinar el origen de problemas mecánicos y reemplazar solo las partes defectuosas, en lugar de reemplazar máquinas enteras o componentes más grandes. Las máquinas y piezas pueden repararse justo antes de llegar al final de su vida útil, y el mantenimiento puede programarse durante horas no operativas.

Piense en todos los ahorros potenciales directos de utilizar el Mantenimiento Predictivo. Una organización definitivamente verá menores costos en piezas y equipos. Además, la disminución de los costos de mano de obra está casi garantizada en comparación con el Mantenimiento Preventivo, ya que se necesitan menos reparaciones.

En general, los costos asociados con accidentes y lesiones probablemente también disminuyan, ya que es posible predecir cuándo una máquina más peligrosa puede funcionar mal. Con la capacidad de identificar problemas que pueden causar productos defectuosos y determinar su origen, el Mantenimiento Predictivo ofrece aún más oportunidades para ahorrar costos.

Mantenimiento Predictivo, Sensores e IoT

Placa de Circuito de la Computadora

Para implementar el Mantenimiento Predictivo, las máquinas deben estar equipadas con sensores digitales. Estos sensores recopilan datos del mundo real sobre propiedades físicas tales como vibración, presión y temperatura, así como propiedades eléctricas de corriente e inductancia.

Cuando las máquinas o dispositivos recopilan datos y se conectan entre sí a través de una plataforma digital, pueden comunicarse y compartir información. Esto crea un Internet of Things (IoT), en el que los objetos interconectados pueden proporcionar una mayor utilidad al proporcionar comentarios sobre su uso e interacciones entre ellos.

La aplicación industrial de IoT se llama Internet of Things Industrial (IIoT). Usando IIoT, toda la maquinaria y dispositivos dentro de una fábrica o en múltiples fábricas pueden conectarse entre sí en una sola red. La red IIoT puede incluso expandirse a canales de distribución, instalaciones de operaciones y otras instalaciones e instalaciones fuera del sitio. Este nivel de interconexión crea una sinergia increíble entre maquinaria, dispositivos y cualquier cosa equipada con sensores digitales.

Además, la aplicación de IoT e IIoT crea muchas nuevas oportunidades y avances que antes no eran posibles.

Cómo se usan Los Datos para Crear un Modelo Predictivo

Procesamiento de datos utilizado para crear un modelo de Mantenimiento Predictivo

Utilizando datos de sensores digitales, ahora podemos desarrollar un programa de Mantenimiento Predictivo, que es especialmente útil en el Mantenimiento Predictivo Industrial. Los datos del sensor deben recopilarse y analizarse, luego compilarse y procesarse, para crear un Algoritmo de Mantenimiento Predictivo.

La mejor manera de crear este algoritmo es analizando la maquinaria y cómo funciona para crear un modelo digital de la misma. Este modelo se basa en ecuaciones matemáticas que representan el funcionamiento de la máquina, y también se basa en los datos recopilados del sensor para ayudar a mejorar los parámetros utilizados en el modelo.

Estos modelos complejos pero altamente precisos ahora se pueden utilizar para ejecutar muchas simulaciones diferentes de la maquinaria dentro de una computadora. Este modelo de computadora permite la posibilidad de experimentar cómo funcionaría la máquina bajo muchos factores y condiciones diferentes. Además, este modelo de computadora puede ejecutar una gran cantidad de simulaciones en un corto período de tiempo.

Una vez que se han recopilado grandes cantidades de datos, la computadora ahora puede analizar y comparar estos datos simulados con los datos recopilados de los sensores reales. La utilización de ambos tipos de datos ayuda a mejorar la precisión de los resultados.

Desarrollo de un Programa con Machine Learning

Desarrollo de un Programa de Mantenimiento Predictivo con Machine Learning en una laptop

Después de que se hayan recopilado los datos, se puede utilizar Machine Learning (una aplicación de Inteligencia Artificial) para procesar los datos. El programa Machine Learning se puede utilizar para crear modelos de probabilidad de la probabilidad de que ocurran varios escenarios, como una parte esencial de la falla de la máquina.

El modelo creado con Machine Learning también puede predecir los pasos y las tendencias que conducen a averías más complejas y raras, como las que involucran múltiples partes de la máquina. Además, el modelo resultante se puede utilizar para identificar oportunidades para aumentar la eficiencia operativa.

Ahora que se ha creado el modelo, los datos se pueden recopilar y analizar continuamente desde las máquinas del mundo real mientras se opera para monitorear las condiciones y el estado de los componentes mecánicos y eléctricos. A medida que se recopilan más y más datos con el tiempo, la precisión del modelo mejora aún más.

Cleverpy se especializa en desarrollar programas de Machine Learning y ayudar a las empresas a implementarlos. Por lo general, las organizaciones utilizarán Cloud Computing para almacenar y procesar las grandes cantidades de datos creados por estos procesos.

Adopción de Mantenimiento Predictivo

Accesorios de Maquinas Industriales

Comprender todos los aspectos técnicos del Mantenimiento Predictivo puede ser un poco difícil. Por otro lado, es fácil comprender los beneficios que brinda esta tecnología de punta. Dependiendo del tipo de industria / negocio, no seguir el ritmo del cambio al ignorar las oportunidades proporcionadas por el Mantenimiento Predictivo podría generar una gran desventaja competitiva.

Seguramente en el futuro cercano, el Mantenimiento Predictivo será la norma y nos preguntaremos cómo logramos pasar sin él.

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