El mantenimiento predictivo es una técnica que se aplica con el objetivo de detectar posibles fallos y defectos en la maquinaria durante las etapas previas para evitar que estos fallos se lleguen a manifestar. Este tipo de mantenimiento evita que se ocasionen paros en la producción. Para llevar a cabo esta actividad, se utiliza una solución EAM (Enterprise Asset Management) con una herramienta como IBM Maximo, acompañada de IoT. Esta plataforma recoge los datos que genera la maquinaria y detecta cuáles están relacionados con un fallo inminente. Cuando la máquina empieza a producir esos datos, salta una alarma de revisión.
Mantenimiento predictivo en cifras
El mantenimiento predictivo efectivo implica la convergencia de datos del software de automatización del mantenimiento de activos industriales y del IoT con analíticas y tecnologías avanzadas. IBM destaca los resultados de una encuesta de A.T. Kearney durante la Industry Week en la que 558 compañías que utilizan sistemas de mantenimiento informatizados mostraban una media de:
- 28,3% de aumento en la productividad del mantenimiento.
- 20,1% de reducción del tiempo de inactividad de la maquinaria.
- 19,4% de ahorro en el coste de materiales.
- 17,8% de reducción del mantenimiento y reparaciones.
¿Qué necesitamos para realizar un mantenimiento predictivo eficaz?
Incluir IoT
Los datos de IoT, tales como la información climatológica, datos RFID-enabled, información del tráfico e información de otros dispositivos y fuentes puede aumentar y reforzar el mantenimiento predictivo. Por ejemplo, las condiciones climatológicas pueden afectar a equipo externo en granjas o instalaciones de producción de gas o al instrumental especialmente sensible usado en campos como la sanidad o la biotecnología. El IoT también puede consolidar información de potenciales millones de piezas de equipo.
Analizar datos de calidad
La habilidad de reunir y analizar datos de toda la maquinaria permite a las organizaciones pasar de un mantenimiento preventivo a uno predictivo. Las analíticas predictivas y la tecnología pueden aplicarse a grandes volúmenes de datos operacionales para darles a las organizaciones un mayor y más preciso entendimiento del rendimiento del equipo.
Centrarse en la fiabilidad y eficiencia
Construyendo a partir de las fortalezas de las analíticas predictivas, los ingenieros pueden crear modelos estadísticamente válidos de la vida útil del equipo basándose en los datos operacionales y en otros factores. Estos modelos les posibilitan centrarse en los riesgos más críticos que afectan a la disponibilidad operacional.
Esta capacidad también posibilita el desarrollo de una estrategia de mantenimiento que pueda mejorar la eficiencia: los análisis pueden indicar los programas de mantenimiento actuales y las mejores prácticas a aplicar sin necesidad de realizar cambios.
Recursos del mantenimiento predictivo: las tecnologías digitales están potenciando la revolución de las operaciones
La eficiencia se consolida al invertir en software de automatización de gestión del mantenimiento de los activos industriales, en IoT, en movilidad, en computabilidad y analíticas en la nube.
Aplicar el sentido común al amplio espectro de la gestión de maquinaria
Explorar todo el espectro de la gestión de maquinaria para tomar la decisión correcta. Cuanto mayor es la cantidad de información que se ha obtenido, mayor es la capacidad para tomar una correcta decisión.
Si desea obtener más información sobre el sistema de gestión de activos industriales EAM o sobre IoT, no dude en ponerse en contacto con nosotros.
Des de CT ACTIVA, le ayudaremos en todo el proceso de implantación del software IBM Maximo, además también durante el crecimiento y la maduración. Le acompañaremos en todo momento.