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Conoce todo sobre herramientas de mantenimiento predictivo

Gracias al desarrollo tecnológico de los últimos años, las herramientas de mantenimiento predictivo han crecido tanto en número como en calidad e importancia dentro de la gestión de activos empresariales. Consideramos prudente conocerlas para saber cómo funcionan y cuáles elegir en función de las necesidades específicas de cada organización. 

Recordemos qué es el mantenimiento predictivo

Básicamente, se trata de un tipo de mantención basado en la medición y monitoreo de tendencias en variables físicas (parámetros y condiciones operativas) para determinar el desgaste o estado de los activos y, así, anticipar posibles fallas. Para ejecutarlo, definimos y gestionamos valores que permitan anticipar una falla, y de actuación de las variables que, previo desarrollo del plan de gestión de mantenimiento, consideramos necesario monitorear y analizar periódicamente. Se trata de un análisis de fallasadelantado. De ahí la denominación de “predictivo”. 

Por ejemplo, medimos la vibración correspondiente a un cojinete, pieza de metal o madera en que descansa y gira cualquier eje de maquinaria, y al identificar una tendencia alcista que se acerca a un determinado valor, sabemos que es conveniente reemplazarlo porque terminará dañado, comprometiendo la continuidad de las operaciones. 

Las técnicas predictivas más habituales en las organizaciones son: 

  • Análisis de vibraciones.
  • Termografías.
  • Análisis de ultrasonidos.
  • Medición de aceites y otros fluidos.
  • Análisis de humos de combustión.
  • Control de espesores en equipos estáticos. 

Aparte de estas, también podemos incluir las inspecciones visuales y lecturas de indicadores, las cuales hoy es posible optimizar gracias a tecnologías como sensores IoT (Internet of Things) y la Inteligencia Artificial (IA). 

Principales herramientas de mantenimiento predictivo 

Para aplicar estas técnicas predictivas necesitamos de herramientas especializadas en la materia y, aunque son diversas, algunas de las más importantes son: 

1. Sensores y comunicación de datos: Se trata de sensores IoT instalados en los equipos, maquinaria y activos físicos en general. Se encargan de recopilar la información de funcionamiento y enviarla para el análisis. Los más comunes son los de análisis de vibración, sónico y ultrasónico, de imagen térmica y de aceite y lubricante. Hoy, las soluciones IoT están ganando cada vez más terreno en el entorno empresarial. De hecho, de acuerdo con estadísticas recopiladas por DataProt, se estima que 83% de las organizaciones han potenciado su eficiencia gracias a la incorporación de esta tecnología en sus procesos cotidianos. 

2. Almacén central de datos: Se trata del datacenter al que llegan los datos recopilados por los sensores, para almacenarlos, procesarlos y analizarlos para determinar las acciones de mantenimiento a ejecutar. Suelen estar alojados en la nube, brindando mayor dinamismo a las operaciones y facilitando el acceso a los datos. 

3. Algoritmos de análisis predictivo: Se aplican a los datos almacenados con el fin de reconocer patrones y generar conocimientos a modo de cuadros de mando y alertas. Se apoya del Big Data y el Machine Learning.   

4. Herramientas de Programación: Se hacen cargo de programar los tiempos y recursos necesarios para ejecutar las acciones de mantenimiento determinadas en los análisis de fallas y de variables monitoreadas. En los software modernos, se ejecutan de forma automática.  

Con Fracttal, optimiza al máximo la gestión del mantenimiento de tus activos 

En la actualidad existen herramientas que contemplan las principales funcionalidades en torno al mantenimiento preventivo, como Predictto, de Fracttal. 

Se trata de un software online de mantenimiento predictivo que potencia la gestión de tus activos empresariales al permitir implementar las técnicas de mantención de manera oportuna, gracias a datos de gran valor y una visión integral de los flujos de trabajo. 

Con Predictto puedes extender al máximo la vida útil de tus activos productivos gracias a una óptima gestión de las mantenciones predictivas, optimizando costos y aumentando la productividad de las operaciones.

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