En este artículo analizamos cómo las herramientas de mantenimiento predictivo capacitan al equipo técnico con gestión de activos empresariales (EAM – Enterprise Asset Management) móvil inteligente para gestionar cualquier activo, en cualquier momento y lugar.
Las herramientas de mantenimiento predictivo se adaptan continuamente a las necesidades de las empresas y uno de los principales avances es la posibilidad de utilizar estas soluciones en remoto. Dado que el teletrabajo se ha impuesto como metodología de trabajo en las organizaciones, es cada vez más importante poder estar conectado desde cualquier lugar.
El mantenimiento predictivo engloba las acciones que se toman y las técnicas que se aplican con el objetivo de detectar posibles fallos y defectos en la maquinaria en las etapas anteriores a que estos errores se manifiesten. De esta manera, el mantenimiento predictivo nos permite actuar para frenar futuros fallos, evitando que ocasionen paros de emergencia y tiempos muertos.
Mantenimiento predictivo para predecir las fallas de activos
Podemos llevar a cabo las acciones de mantenimiento no solo programadas o condicionadas, sino anticipadas, gracias al Machine Learning y a la analítica de datos, orientadas a reducir los errores de los activos y sus costes. Las herramientas de mantenimiento predictivo buscan patrones en los datos de activos, el uso y el entorno y correlaciona esos patrones con cualquier problema conocido para ayudar al equipo de confiabilidad y a los gestores de mantenimiento a predecir errores y compartir datos y ponderaciones.
Principales ventajas de las herramientas de mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo nos permite, entre otros aspectos:
- Reducir el tiempo de inactividad no planificado y los riesgos: prever fallos de nuestros activos y tomar decisiones para evitar averías.
- Aumentar la vida útil de los activos: identificar factores del rendimiento operativo y mejorar las prácticas de mantenimiento y la confiabilidad.
- Reducir los costes de mantenimiento: evitar el mantenimiento excesivo de activos mediante un mantenimiento planificado antes de que se produzca un error basándose en avisos tempranos.
- Aumentar la producción: permitir que la fabricación industrial, los procesos de producción y los productos sean más eficientes y confiables para ofrecer mejores resultados.
- Mejorar el uso de los activos: permitir un uso más eficiente de los activos gracias a la previsión de problemas de mantenimiento y a la reducción de errores en el trabajo.
- Implementar IoT: Podemos gestionar el estado de los activos utilizando datos de IoT de los sensores de activos y otras fuentes, como el tiempo, los registros de activos y el historial de trabajo para aumentar la disponibilidad de los activos y mejorar la planificación de reemplazos.
- Reducir el coste y la frecuencia de los fallos en los activos: supervisar las condiciones de los activos con dispositivos IoT registrados que envían datos de sensor y activas acciones automatizadas que ayudan a reducir los fallos más costosos.
- Reducir el riesgo operativo: una visualización más detallada del estado de los activos nos permite centrarnos en los activos correctos.
- Aumentar la disponibilidad de los activos: realizar un seguimiento de las condiciones, los costes, el rendimiento y la vida útil restante para reducir fallos de activos y el tiempo de inactividad.
- Reducir el tiempo que se invierte en la toma de decisiones de reemplazo de capital: la planificación de reemplazos es más precisa y eficiente con una analítica sólida que proporcione una visualización clara de los activos.
Si desea obtener más información sobre las herramientas de mantenimiento predictivo, no dude en ponerse en contacto con nosotros.
Desde CT Activa, le ayudaremos en todo el proceso de implantación del software, así como durante su crecimiento y maduración. Le acompañaremos en todo momento.