Mantenimiento predictivo vs. mantenimiento preventivo

EXTRACTO
El mantenimiento predictivo utiliza tecnología avanzada para anticipar fallos a partir de datos en tiempo real, mientras que el preventivo se basa en revisiones programadas sin importar el estado del equipo. Ambos buscan maximizar la vida útil de los activos y reducir el tiempo de inactividad, siendo ideales cuando se implementan de forma complementaria.

Antes de empezar a ver el tema principal de este post, la diferencia del mantenimiento predictivo y el preventivo, vamos a definir en qué consiste cada uno de ellos.

 

Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo se basa, sobre todo, en el estado actual del funcionamiento de un activo. Principalmente analiza los datos y variables, crea patrones y detecta los posibles fallos, y por tanto, puede prevenirlos.

Suelen utilizar tecnologías como el Internet de las Cosas (IoT), la Inteligencia Artificial (IA) y el análisis de grandes datos (Big Data). Estas tecnologías permiten el monitoreo en tiempo real y el análisis avanzado de datos para predecir los fallos.

Puedes leer más sobre las ventajas del mantenimiento predictivo en nuestro blog:

La gestión de activos y mantenimiento predictivo

 

Mantenimiento preventivo

Sin embargo el mantenimiento preventivo consiste en planificar tareas regulares dentro de los equipos para asegurar que no haya fallos y en caso de que los hubiera, poder mitigarlas a tiempo. Suelen estar independientemente del estado del activo

Las tareas de mantenimiento preventivo se planifican por tiempo, por ejemplo, 1 vez al mes, cada 6 meses…  o por otros factores por ejemplo, cada 3.000 km, cada 3.000 horas de uso…

 

Diferencia entre el mantenimiento predictivo y el mantenimiento preventivo

Tanto el mantenimiento predictivo como en mantenimiento preventivo se utilizan con el objetivo de mantener los activos en buenas condiciones y alargar su vida útil. Pero tal y como hemos visto en su definición, existen algunas diferencias claves entre ellos.

Por un lado, el mantenimiento predictivo se basa en el monitoreo y análisis de datos para predecir fallos y problemas antes de que ocurran. Utilizan tecnologías más avanzadas para predecir cuándo es necesario hacer un mantenimiento más exhaustivo.

Por otro lado, el mantenimiento preventivo programa regularmente estas tareas de mantenimiento sin importar cómo se encuentra el activo. Se suele basar en el conocimiento y experiencia de los técnicos y recomendaciones de los fabricantes.

AspectoMantenimiento PreventivoMantenimiento Predictivo
FrecuenciaProgramada (fija)Según condición (variable)
Coste inicialBajo a moderadoAlto (debido a equipos de monitoreo)
Uso de tecnologíaMínimoAlto (sensores, análisis de datos)
Reducción de fallosModeradaAlta (se interviene antes del fallo)
Rentabilidad a largo plazoMenor que el predictivoAlta, reduce costes a largo plazo

 

¿Cuál elegir?

  • Preventivo: Ideal para equipos que funcionan a cargas constantes y para empresas con presupuestos ajustados. Es útil en maquinarias que no cuentan con sistemas de monitoreo en tiempo real.
  • Predictivo: Es más recomendable para equipos críticos en los que un fallo significaría altos costes o interrupciones graves. Aunque requiere una inversión inicial, los beneficios a largo plazo suelen justificarlo.

 

Ambas técnicas son importantes para cualquier empresa que utilice maquinarias y equipos. El ideal sería utilizar ambas técnicas en las empresas ya que pueden reducir el tiempo de inactividad, evitas fallos de alto coste y prolongar la vida útil de los activos. Puede ayudar, además, a cumplir con las normas de seguridad y salud en las industrias.

 

Conclusión

Contar con una técnica de mantenimiento es muy importante para alargar la vida útil de los activos de las industrias. El predictivo, con un enfoque basado en datos y tecnología avanzada, permite anticiparse a los problemas. Por otro lado, el preventivo se apoya en programación fija para asegurar el cuidado periódico de los activos.

En Cleverpy ayudamos a empresas a implantar soluciones de mantenimiento predictivo y mantenimiento con tecnologías como la IA, IoT y Big Data. No dudes en contactarnos.

 

 

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