¿Qué vas a encontrar en este artículo?
- ¿Qué es el mantenimiento predictivo?
- ¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?
- Tipos de mantenimiento predictivo
- Principales herramientas de mantenimiento predictivo
- La práctica del mantenimiento predictivo
- Cómo optimizar la gestión del mantenimiento predictivo
- Ejemplo del mantenimiento predictivo en acción
- Big Data y el Mantenimiento Predictivo
- Beneficios del mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es un sector en continuo crecimiento debido a que se basa en la tecnología para proporcionar datos y predecir los requisitos de mantenimiento en base dichos datos. Así es posible alargar el ciclo de vida de un activo.
A medida que se desarrolla la tecnología, aumenta la capacidad de que estas predicciones sean más fáciles de lograr, baratas y precisas. Cuanto mejor es la tecnología, más beneficiosa y rentable es para las empresas.
Te invitamos a que sigas leyendo para que descubras los detalles más importantes sobre este tipo de mantenimiento, empezando por dejar claro qué es el mantenimiento predictivo.
¿Que és el mantenimiento predictivo?
Básicamente, se trata de un tipo de mantenimiento basado en la medición y monitorización de tendencias en variables físicas (parámetros y condiciones operativas) para determinar el desgaste o estado de los activos y, así, anticipar posibles incidencias.
Para ejecutarlo, definimos y gestionamos valores que permitan anticipar un incidencia, y de actuación de las variables que, previo desarrollo del plan de gestión de mantenimiento, consideramos necesario monitorizar y analizar periódicamente.
En otras palabras, se trata de un análisis de fallos adelantado. De ahí la denominación de “predictivo”.
Por ejemplo, si mides la vibración correspondiente a un cojinete (pieza de metal o madera en que descansa y gira cualquier eje de maquinaria) e identificar una tendencia alcista que se acerca a un determinado valor, sabrás que es conveniente reemplazarlo o de lo contrario, el cojinete terminará dañado, comprometiendo así la continuidad de las operaciones.
¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?
La idea fundamental del mantenimiento predictivo es utilizar la tecnología para recopilar información y las técnicas de análisis de datos para encontrar un problema antes de que se produzca. Así, estos problemas se pueden resolver antes de que realmente sucedan.
Si te anticipas a un problema, puedes reducir el tiempo de indisponibilidad por una falla inesperada, aumentar los niveles de seguridad del lugar de trabajo reemplazando las piezas antes de que sean peligrosas o puedan causar accidentes y tener el conocimiento avanzado de qué piezas deben estar listas y qué técnicos u otros responsables puedes necesitar.
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El mantenimiento predictivo si se implementa de forma correcta, puede ser una verdadera ayuda para las empresas por su continuidad, seguridad y ahorro de dinero.
Tipos de mantenimiento predictivo
Las tecnologías de mantenimiento predictivo mejoran constantemente y se desarrollan nuevas innovaciones continuamente.
Las técnicas predictivas más habituales en las organizaciones son:
- Inspección visual.
- Análisis acústico.
- Análisis de vibraciones.
- Termografías.
- Análisis de ultrasonidos.
- Test de corrientes de Foucault (Eddy current testing).
- Análisis de aceites, grasas y control de otros fluidos.
- Análisis de humos de combustión.
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) que forman parte de la transformación digital en el mantenimiento.
A continuación te describimos las técnicas más utilizadas a nivel industrial.
Inspección visual
La inspección visual es una técnica de mantenimiento predictivo que consiste en examinar manualmente componentes y conjuntos para detectar signos de desgaste o deterioro que podrían provocar fallos en el sistema. Esta técnica puede utilizarse en equipos como motores, máquinas herramienta, cintas transportadoras, bombas, motores y otros sistemas en los que es necesario realizar comprobaciones visuales periódicas para lograr un rendimiento óptimo. Las inspecciones visuales ayudan a identificar problemas antes de que provoquen averías importantes y tiempos de inactividad imprevistos.
Durante una inspección visual, el técnico busca signos visibles de daños o desgaste, como grietas en piezas metálicas, corrosión en el cableado y las conexiones eléctricas, cojinetes y casquillos desgastados, piezas móviles desalineadas, fugas excesivas de aceite y otros tipos de pérdida de fluidos. El técnico también busca tornillos o pernos sueltos que puedan no estar bien sujetos y causar vibraciones o interferencias con los componentes móviles. Además, las comprobaciones visuales permiten al técnico observar cuánto polvo o suciedad se ha acumulado en determinadas zonas, lo que puede indicar un flujo de aire ineficaz a través del sistema.
Todas estas observaciones dan una indicación del rendimiento de los equipos en relación con los niveles de rendimiento esperados según las especificaciones del fabricante.
Análisis acústico
El análisis acústico funciona de manera similar al análisis de vibración, pero en este caso es el sonido de la máquina, en vez del movimiento, lo que se detecta y analiza. Nosotros mismos podemos familiarizarnos con los sonidos que hace una maquinaria y, por lo tanto, percatarnos cuando estos cambian y nos avisan de un problema potencial.
Sin embargo, el análisis acústico hace esto a un nivel inalcanzable para el oído humano, detectando pequeños cambios en la acústica de la máquina y prediciendo posibles problemas de fricción y tensión.
Análisis de vibraciones
En muchos procesos de fabricación, el análisis de vibraciones puede ayudar a predecir problemas mucho antes de que sean evidentes a simple vista o se conviertan en una falla. Con este tipo de control, cualquier cambio en los patrones de vibración de una máquina puede activar una alerta que garantice el mantenimiento y, así, solucionar problemas que podrían agravarse.
El mantenimiento predictivo avisa de problemas leves, como la necesidad de ajustar un simple tornillo que está flojo. Sin embargo, imaginemos que este tornillo se suelta y daña una máquina cara que debe apagarse durante varias horas para que se realice una reparación importante, esto sería una catástrofe que podría haberse evitado. El análisis de vibración puede avisar de una gran variedad de problemas de maquinaria: problemas de alineación, piezas desequilibradas, desgastes de rodamientos que pueden necesitar de un reemplazo inminente etc.
Termografía infrarroja
El análisis por infrarrojos detecta cambios de temperatura. Esto puede ser muy útil para una gran variedad de aplicaciones. En una maquinaria, un aumento de temperatura puede indicar un problema. Muchas máquinas se calientan cuando tienen dificultades para funcionar correctamente.
Por otro lado, si un equipo no funciona a plena capacidad, la temperatura estándar puede disminuir a medida que funciona más lentamente. Para las empresas que trabajan con productos alimenticios, químicos o médicos que deben mantener una temperatura específica, la termografía por infrarrojos puede generar una alarma cuando se produce un cambio de temperatura y evitar que los productos se estropeen.
Análisis de ultrasonidos
El análisis ultrasónico es una técnica de mantenimiento predictivo que utiliza ondas sonoras ultrasónicas para identificar posibles problemas en las máquinas antes de que se agraven y resulten costosos. Funciona creando una "imagen sónica" de los componentes internos de una máquina. Esto permite a los técnicos buscar cambios en el patrón acústico producido por la máquina a lo largo del tiempo, lo que puede indicar un fallo inminente o niveles de tensión anormales. Al utilizar el análisis ultrasónico como parte de su programa de mantenimiento predictivo, las empresas pueden detectar problemas antes de que se conviertan en reparaciones costosas y que requieren mucho tiempo.
El tipo más común de análisis por ultrasonidos utiliza lo que se denomina tecnología Pulso-Eco, en la que se envía un pulso ultrasónico a través de un componente y luego se refleja en un analizador. El analizador determina la ubicación y el tamaño de las grietas o defectos existentes en función de la cantidad de energía acústica reflejada. Además de detectar grietas y otros defectos, esta tecnología también puede utilizarse para medir el grosor de las paredes y localizar zonas de alta vibración.
Además, puede realizarse a distancia desde fuera de la máquina con una interrupción mínima de los procesos de producción, por lo que resulta ideal cuando las máquinas funcionan continuamente sin interrupción. El análisis ultrasónico también puede combinarse con otras técnicas, como las imágenes térmicas y la supervisión de vibraciones, para obtener una imagen más completa de los posibles problemas de un activo.
Test de corrientes de Foucault (Eddy current testing)
La prueba de corrientes de Foucault es una técnica de mantenimiento predictivo que utiliza los principios del electromagnetismo para inspeccionar y probar materiales, componentes y conjuntos. Generalmente funciona haciendo pasar una corriente alterna a través de una bobina de alambre, creando un campo electromagnético que a su vez produce corrientes parásitas en la superficie del material de prueba debido a su conductividad eléctrica.
Estas corrientes de Foucault interactúan entonces con el campo magnético para provocar una reflexión o distorsión en la forma de onda. Esto puede utilizarse para detectar defectos como grietas, corrosión y fatiga, así como para medir espesores, identificar propiedades del material y evaluar la calidad del revestimiento. Los ensayos con corrientes de Foucault también pueden utilizarse para la evaluación no destructiva (END) de soldaduras y otras estructuras, como tuberías y componentes aeronáuticos.
Cabe destacar que los ensayos por corrientes de Foucault se consideran una forma rápida, fiable y rentable de evaluar los materiales en comparación con otras técnicas de END, ya que no requieren ningún contacto con el material sometido a ensayo. Esto significa que puede realizarse rápidamente in situ sin necesidad de preparar o desmontar los componentes antes de la inspección.
Además, las pruebas de corrientes de Foucault pueden proporcionar resultados cuantitativos que son repetibles entre inspecciones, lo que las hace adecuadas para su uso en un programa de mantenimiento preventivo en los que los resultados de las pruebas deben permanecer constantes a lo largo del tiempo y dichos datos se pueden almacenar en un software de mantenimiento para comparar con futuras inspecciones.
Análisis de aceites
El análisis del aceite es una técnica de mantenimiento predictivo que consiste en analizar el aceite utilizado en diversos sistemas mecánicos, como motores y bombas, para detectar posibles problemas antes de que se conviertan en problemas graves. El proceso consiste en tomar una muestra del aceite y enviarla a un laboratorio para su análisis. Al comprender cómo interactúan entre sí los distintos componentes, los técnicos pueden detectar signos de desgaste, contaminación u otras anomalías que pueden indicar la necesidad de una acción preventiva. De este modo, el análisis del aceite es una forma eficaz de predecir los fallos de los equipos antes de que se produzcan.
La muestra tomada del aceite suele incluir varios componentes clave, como la viscosidad (grosor), los niveles de acidez y los niveles de sedimentos. Esta información puede ayudar a los técnicos a determinar el funcionamiento de los componentes y qué tipo de medidas preventivas pueden ser necesarias.
Además de comprobar características físicas básicas como la viscosidad y los niveles de acidez, los laboratorios avanzados también realizan pruebas adicionales en diferentes elementos de la muestra para identificar contaminantes que puedan provocar fallos prematuros en el sistema. Esto puede incluir partículas procedentes de fugas de combustible y refrigerante o partículas procedentes de superficies metálicas corroídas en las que se ha infiltrado agua o entornos de alta humedad.
El análisis de aceite ha demostrado ser una herramienta esencial para ayudar a reducir los costes asociados a reparaciones imprevistas y prolongar significativamente la vida útil de los equipos cuando se realiza correctamente a lo largo del ciclo de vida del activo.
Análisis de humos de combustión
El análisis de humos de combustión es una técnica de mantenimiento predictivo utilizada para evaluar el rendimiento de un motor o equipo mediante el análisis de las partículas de humos de combustión y las emisiones producidas durante el funcionamiento. La técnica consiste en medir y decodificar la composición molecular de los humos de escape, lo que permite conocer el estado interno de los componentes del motor.
Este tipo de análisis permite la detección precoz de posibles problemas, lo que permite a los técnicos tomar medidas correctivas antes de que se conviertan en problemas importantes. El análisis de los humos de combustión se utiliza a menudo en entornos industriales como las centrales eléctricas, donde ayuda a garantizar que las operaciones funcionen de forma eficaz y segura.
El proceso comienza con la toma de una muestra de la corriente de escape, ya sea de forma pasiva a través de una línea de muestreo o de forma activa mediante la combustión de una muestra de combustible dentro de una cámara de horno calentada. Una vez recogidas, estas muestras se analizan con equipos de laboratorio especializados, como espectrómetros de masas y cromatógrafos de gases. Estos aparatos miden los componentes individuales de los gases de combustión, desde el monóxido de carbono y los hidrocarburos hasta los óxidos de nitrógeno y el dióxido de azufre. Las fuentes de emisión también se localizan mediante herramientas cartográficas de alta resolución que identifican de qué parte de un motor u otro equipo procede un contaminante concreto.
Tras recopilar datos sobre todos los parámetros relevantes, los ingenieros utilizan sus hallazgos para crear modelos que predicen cómo afectarán los distintos niveles de contaminantes al rendimiento del motor a lo largo del tiempo. Estos modelos les permiten detectar pequeños cambios en el rendimiento antes de que se conviertan en problemas graves, proporcionando una valiosa información para la planificación del mantenimiento preventivo.
Además, esta información puede ayudar a orientar las decisiones sobre ajustes de combustible, configuraciones operativas óptimas e incluso normativas de cumplimiento medioambiental relacionadas con los niveles de emisiones.
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:
- 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 Fracttal Sense están ganando cada vez más terreno en el entorno empresarial. De hecho, de acuerdo con estadísticas recopiladas por DataProt, se estima que el 83% de las organizaciones han potenciado su eficiencia gracias a la incorporación de esta tecnología en sus procesos cotidianos.
- Almacén central de datos: Se trata del data center 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.
- 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.
- Herramientas de Programación: Se hacen cargo de programar los tiempos y recursos necesarios para ejecutar las acciones de mantenimiento determinadas en los análisis de fallos y de variables monitorizadas. En los software modernos, se ejecutan de forma automática. Un ejemplo es el Software de Gestión de Mantenimiento Asistido por Ordenador (GMAO) para mantener un registro de todos los activos y optimizar el mantenimiento industrial.
La práctica del mantenimiento predictivo
En términos prácticos, el mantenimiento predictivo consiste en varios sistemas que funcionan al mismo tiempo. En primer lugar, está el aspecto físico de los dispositivos receptores de los datos. En las últimas décadas, estos dispositivos se han vuelto mucho más accesibles a medida que ha disminuido el precio de la tecnología. Además, los avances en este campo han permitido aumentar los niveles de precisión, lo que ha hecho que estos sistemas sean más atractivos para un público más amplio.
Ahora bien, es necesario procesar los datos recopilados y darles sentido para saber lo que realmente significan. Cuantos más datos se hayan recopilado históricamente, mayor será el nivel de predicción. Además, actualmente la capacidad de recogida de información ha aumentado gracias al IoT (Internet de las Cosas), por lo que los datos históricos y ambientales se pueden usar para hacer predicciones útiles con un alto nivel de precisión. Este análisis de datos y sus predicciones pueden enviarse a un equipo responsable para que inicie el mantenimiento preventivo y las reparaciones.
Cómo optimizar la gestión del mantenimiento predictivo
Si hay algo que define a las organizaciones maduras en gestión de mantenimiento de activos, es la capacidad de implementar estrategias de confiabilidad y Mantenimiento Predictivo en su programa de mantenimiento.
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Modelos de confiabilidad en Mantenimiento Predictivo: Análisis Weibull
Utilizamos los modelos de confiabilidad para para predecir el futuro de activos que no es posible monitorizar de forma automática o no son tan importantes como para hacerlo.
La curva de confiabilidad
La curva de confiabilidad es la Base del Mantenimiento Centrado en la Confiabilidad y refleja la descripción a lo largo del tiempo de la confiabilidad de uno o varios activos permitiendo pronosticar su nivel en el tiempo para realizar planes y tomar decisiones.
El poder de estas distribuciones radica en la capacidad de describir una variedad de patrones de comportamiento con tan sólo unos pocos registros de eventos y obtener la síntesis del comportamiento en dos parámetros: La mediana (m) y la confiabilidad de media mediana (R2m) que son dos puntos esenciales que pasan por la curva de confiabilidad.
Análisis Weibull: comprendiendo qué es m y R2m
Cualquier distribución Weibull puede ser caracterizada por una pareja de puntos m|R2m, de la misma manera como sólo una recta puede pasar por dos lugares, una distribución Weibull puede pasar por una única combinación de mediana y R2m.
La mediana es un indicador importante porque constituye el punto en el tiempo donde la confiabilidad llega al 50%, esto implica que antes de este punto el activo tenía una mayor probabilidad de estar en operación que en estado de falla. Este punto nos ayuda a determinar cuál es el límite máximo en el que un activo opera de forma segura.
El R2m se extrae ubicando la confiabilidad del punto que se encuentra a 1.5 veces la mediana. Por ejemplo, si el 50% de la curva de confiabilidad se encuentra en 100 días, el punto de R2m estará en 150 días y el valor del R2m será la confiabilidad correspondiente en la curva. Según el valor que obtengamos, podemos determinar si se trata de un tipo de falla o de otro.
Por ejemplo, si el valor de confiabilidad es de 35.35% la falla se considera accidental o aleatoria, es decir que no está influida por el tiempo de operación del activo, si el valor se encuentra por debajo de 35.35% corresponderá a una falla por desgaste (en este caso, es un comportamiento similar a cuando podemos monitorizar el activo) y en los casos en que se supera el 35.35% de R2m el comportamiento es de incidencias tempranas o de mortalidad infantil, es decir, el activo fallará muy pronto.
Puedes encontrar la Tabla de Conversión de Unidades m|R2m a ß y η y descargarla aquí.
Clasificación por tipos de incidencias o incidencias
Fundamentalmente, clasificamos las incidencias en 3 tipos:
Incidencias aleatorias o accidentales
Estas incidencias son propias de sucesos dependientes de causas externas que pueden aparecer en cualquier momento como las causadas por tormentas eléctricas, accidentes en la operación o incidencias humanas. En estos casos el mantenimiento preventivo no es una opción, sino la identificación y control de las causas que ocasionan la falla.
Incidencias por desgaste
Estas incidencias ocurren cuando se alcanza el tiempo máximo de vida de un activo o de alguna de sus partes, al identificar este momento en el cual se llega a la máxima probabilidad de falla se puede determinar el periodo de mantenimiento preventivo adecuado para prevenir la ocurrencia de esta. Estos comportamientos son característicos de sistemas mecánicos sometidos a estrés mecánico o térmico y refleja el deterioro de las partes debido a la operación normal.
Incidencias tempranas
Estas incidencias aparecen con mayor probabilidad después de la puesta en marcha de un activo, es importante identificar el “codo” de la curva, el punto donde cambia drásticamente la confiabilidad pues en este punto se determinará el periodo de operación bajo supervisión, es decir si podemos proteger el activo de las incidencias tempranas la confiabilidad del equipo dejará de reducirse y podrá mantenerse la operación del activo.
Las incidencias tempranas son habituales en defectos de fabricación, problemas de puesta en marcha y incidencias en procesos de mantenimiento y ensamblaje, lo cual lleva a realizar una profunda investigación cuando aparece este tipo de comportamiento.
El análisis de incidencias realizado a través de modelos de confiabilidad y más concretamente con el método m|R2m permite establecer el comportamiento de los activos a lo largo de su vida útil partiendo únicamente, de la curva de confiabilidad. La realización de este análisis a partir de los registros de eventos de falla o del monitorización en línea de variables son establecen como una poderosa herramienta para planear inventarios y costos basados en el estado actual de los activos mientras se controla el nivel de confiabilidad requerido.
En Fracttal One siempre estamos creando nuevos procesos de análisis de datos y actualizando nuestra tecnología para ofrecerte un mantenimiento predictivo completo y cubrir las necesidades de tu departamento de mantenimiento. Con Fracttal tomarás decisiones sobre tu planificación de mantenimiento de forma fácil con la ayuda del Machine Learning y el IoT, y en tan solo un par de clics. No hace falta ser un experto en ciencia de datos para utilizarlos a la hora de pronosticar el futuro de tus activos.
Ejemplo del mantenimiento predictivo en acción
Para que tengamos una mejor idea de cómo funciona todo, podemos revisar uno de los ejemplos de mantenimiento predictivo más sencillos.
Supongamos que tenemos una centrifugadora industrial de alimentos que nos permite separar sólidos de líquidos gracias a una fuerza centrífuga sostenida. Al adquirir datos a través de un sensor de vibración, deberíamos obtener un patrón de funcionamiento normal; en caso de que exista una variación anormal, podremos saber que algo no anda bien.
Toda esta información es procesada por un instrumento de gestión de mantenimiento predictivo el cual nos permite tomar decisiones más acertadas para neutralizar incidencias técnicas a tiempo, evitar pérdidas y mejorar la productividad.
Con Fracttal One tienes una herramienta de análisis de datos creada para optimizar el mantenimiento, usando las respuestas que brindan los algoritmos y adaptándose a las necesidades de nuestra empresa. Integra IoT y Machine Learning para analizar e informar sobre el deterioro de los activos y las probabilidades de que fallen en el futuro.
Por otro lado el mantenimiento predictivo puede aprovechar el poder del Big Data para procesar toda la información recolectada, lo que nos lleva al siguiente punto.
Big Data y el Mantenimiento Predictivo
El Big Data es la tecnología o proceso para analizar y convertir en conocimiento útil grandes volúmenes de datos, tanto estructurados como no estructurados e independientemente de la fuente donde proceden. Su gran plus es que lo hace a una alta velocidad, muy superior a la de las aplicaciones tradicionales de procesamiento de datos. El big data para empresas sirve para generar insights valiosos para optimizar la toma de decisiones y la ejecución de los flujos de trabajo.
Con fundamento en los resultados de análisis podemos, por ejemplo, brindar un mejor servicio al cliente, ejecutar acciones de marketing personalizadas basadas en las preferencias de los clientes, prevenir fraudes financieros e identificar nuevas oportunidades comerciales, entre otras cosas.
Gracias a ello, cuando usamos big data en nuestras organizaciones obtenemos una ventaja competitiva potencial sobre aquellas empresas que no lo implementan.
Relación entre el big data y Mantenimiento Predictivo de activos y equipos
El procesamiento de los datos puede ser moldeado o probado de diferentes maneras en una empresa. Este va en función de las necesidades de la misma. En base a esto, podríamos hablar de cuatro tipos de análisis posibles:
- Análisis prescriptivo: busca presentar las posibles consecuencias que cada acción puede producir en el negocio.
- Análisis descriptivo: entrega información sobre la situación actual a partir de datos históricos.
- Análisis diagnóstico: facilita el estudio de los resultados y evolución de determinadas acciones.
- Análisis predictivo: también lo conocemos como ciencia de datos y nos entrega una predicción de posibilidades futuras, basada en patrones encontrados en los datos de la empresa.
Al integrar este análisis en los procesos de producción, monitoreamos y analizamos en tiempo real la información arrojada por los activos y los mismos flujos de trabajo.
El objetivo es anticipar incidencias de los equipos antes de que ocurran, planificar reparaciones, evitar el estancamiento de las operaciones y eliminar la posibilidad de daño total, mientras reducimos los costos de mantenimiento entre un 5% y un 10% en general, según estudios de Deloitte.
Cabe señalar que esto es posible en gran medida gracias al big data, pero también a la inteligencia artificial y al Internet de las Cosas (IoT), es decir al uso de sensores y actuadores inteligentes instalados en maquinaria y procesos industriales para recopilar información relativa a su funcionamiento y transmitirla online a sistemas determinados para su análisis, procesamiento y supervisión.
En este sentido, más allá de saber que es big data y para qué sirve en el área productiva de nuestras empresas, resulta imprescindible integrar en nuestras organizaciones un software que utilice esta tecnología para la gestión del mantenimiento predictivo de equipos y activos, como Fracttal One.
Fracttal One es un software especialmente diseñado para optimizar todas las operaciones de mantenimiento de la empresa, fácil de usar y alojado 100% en la nube. Nos permite monitorizar continuamente la maquinaria y activos, así como planificar, asignar, ejecutar y reportar todas las tareas de mantenimiento. Actualmente es utilizado por más de 12.000 usuarios, con más de 10.5 millones de activos registrados en más de 30 países.
Beneficios del mantenimiento predictivo
Ser capaz de resolver problemas antes de que estos sucedan es algo invaluable para cualquier empresa. Los costes de implementación de muchos sistemas de mantenimiento predictivo se han reducido en los últimos años, lo que hace que los sistemas sean más deseables desde el punto de vista del ahorro de dinero. Si sabes que una pieza se está desgastando y se acerca el final de su vida útil, tendrás la información que necesitas para reemplazarla antes de que falle.
El mantenimiento y las reparaciones pueden programarse para evitar las horas de más actividad y reducir enormemente el tiempo de indisponibilidad. En cualquier momento, puede producirse una falla que signifique el apagado de una máquina, pero con el mantenimiento predictivo puedes planificar que tu tiempo de indisponibilidad suceda cuando quieras. Esto mantiene tu empresa en funcionamiento y a tu personal produciendo.
Además, solucionar posibles problemas potenciales antes de que sucedan es un instrumento para reducir los accidentes. La incidencia en una pieza de maquinaria puede convertirse en un problema de seguridad, especialmente cuando las máquinas funcionan a gran velocidad. Incluso una arandela pequeña puede causar lesiones a una persona si se suelta y es expulsada del mecanismo a toda velocidad.
Con el mantenimiento predictivo, se puede localizar una pieza floja antes de que se suelte y cause un problema. Como se dice, «un remedio a tiempo ahorra ciento» y, a menudo, detectar un problema potencial en el momento oportuno puede reducir drásticamente las facturas, sobre todo si las comparamos con el coste de solucionar un problema que se ha convertido en una emergencia.
El mantenimiento predictivo requiere de una inversión inicial y debe implementarse correctamente, pero una vez que es instalado y monitoree los sistemas, puede ser un gran beneficio para el negocio, permitiendo ver el futuro y prevenir problemas antes de que se agraven.
Si se tiene en cuenta el nivel de seguridad adicional para el personal, la reducción del tiempo de indisponibilidad para reparaciones y el mantenimiento y ahorro obtenido por la detección de problemas potencialmente graves antes de que realmente se desarrollen, podemos entender el mérito y potencial de este sistema de mantenimiento para ahorrar una gran cantidad de tiempo y dinero.
¿Quieres conocer más de nuestro software de mantenimiento, Fracttal One? Rellena el formulario que aparece a continuación y nos pondremos en contacto contigo.