Según un estudio, en 2021, del Analytics Institute de Deloitte, se concluyó que la implantación de estrategias de mantenimiento predictivo (PdM) puede incrementar el tiempo operacional de los equipos en un 25%, reducir las fallas en un 70% y recortar en un 25%, los gastos de mantenimiento.
Mantenimiento Predictivo: qué es y en que se diferencia de otros tipos de mantenimiento
El Mantenimiento Predictivo implica la recopilación y análisis continuo de datos sobre el rendimiento y estado de los activos mediante sensores y tecnologías IoT. Estos datos se utilizan para identificar patrones y anomalías que pueden indicar una posible falla o deterioro en el equipo. Al anticipar estos problemas, las empresas pueden programar intervenciones de mantenimiento en momentos óptimos, evitando interrupciones inesperadas y maximizando la vida útil del activo.
En contraste, el Mantenimiento Reactivo responde a las averías cuando ya han ocurrido, lo que puede resultar en tiempos de inactividad prolongados y costosos. Por otro lado, el Mantenimiento Preventivo se basa en inspecciones y mantenimiento programados en intervalos regulares, lo que puede resultar en intervenciones innecesarias o falta de atención a problemas emergentes.
Mantenimiento Predictivo vs Reactivo vs Preventivo
El Mantenimiento Predictivo ofrece una serie de ventajas significativas en comparación con el Mantenimiento Reactivo y Preventivo. Algunas de las principales ventajas incluyen:
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Reducción de costos operativos: Al predecir las averías y programar el mantenimiento en momentos óptimos, se evitan tiempos de inactividad no planificados y se reducen los costos de reparación de emergencia.
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Mayor disponibilidad de activos: El Mantenimiento Predictivo ayuda a maximizar la disponibilidad de los activos al prevenir fallos y minimizar el tiempo de inactividad.
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Mayor eficiencia y productividad: Al programar el mantenimiento de manera inteligente, se pueden evitar interrupciones en la producción y mejorar la eficiencia operativa.
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Mayor seguridad: El Mantenimiento Predictivo ayuda a identificar problemas de seguridad antes de que se conviertan en riesgos graves para los trabajadores y el equipo.
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Optimización de inventario: Al anticipar las necesidades de repuestos y componentes, se puede optimizar el inventario y reducir costos.
Tecnologías IoT y sensores en el Mantenimiento Predictivo
Las Tecnologías de Internet de las Cosas (IoT) desempeñan un papel fundamental en el Mantenimiento Predictivo al permitir la conexión y comunicación entre dispositivos y activos, lo que posibilita la recopilación de datos en tiempo real. Estas tecnologías se basan en la interconexión de dispositivos físicos a través de Internet, permitiendo que los activos estén conectados y generando datos constantemente.
El papel del IoT en la recopilación de datos en tiempo real
Las tecnologías IoT se basan en sensores y dispositivos inteligentes que están integrados en los activos y equipos. Estos sensores recopilan datos sobre diversos parámetros, como vibración, temperatura, presión, nivel de fluidos, entre otros. Los datos recopilados se transmiten a través de la red y se almacenan en plataformas de gestión de datos (Almacenamiento en la nuve), donde se pueden analizar y procesar en tiempo real.
El papel clave de las tecnologías IoT en el PdM radica en su capacidad para proporcionar datos en tiempo real sobre el estado y el rendimiento de los activos, permitiendo a los equipos de mantenimiento el monitoreo constantemente de la condición de los equipos y dándoles la capacidad de detectar anomalías o cambios en el comportamiento que puedan indicar posibles fallas.
Descripción de los sensores utilizados en el Mantenimiento Predictivo para monitorear parámetros
Los sensores utilizados en el Mantenimiento Predictivo son dispositivos especializados diseñados para medir y monitorear diferentes parámetros físicos en los activos que son críticos en un determinado proceso productivo. Algunos ejemplos de sensores comunmente utilizados hoy en dia en las industrias son:
Sensores de vibración: Estos dispositivos permiten el monitoreo remoto y en tiempo real del estado de los activos gracias a su conectividad. Mediante el análisis espectral, comparan espectros entre diferentes fechas o equipos similares, ofreciendo múltiples vistas, ya sea en formas de onda o bandas laterales, así como un diagnóstico automático de la mayoría de los modos de falla de la máquina. Algunos sensores, además de proporcionar alertas automáticas ante una fallas, ofrecen un diagnóstico completo y orientación sobre cómo prevenirlas.
Un sensor de vibración puede detectar una gran variedad de fallas tempranas como:
- Desgaste y excentricidad en engranajes
- Desalineación y desbalanceo
- Holguras mecánicas
- Excentricidad y deformación de ejes
Sensores de temperatura: En el contexto del mantenimiento predictivo, estos sensores juegan un papel crucial al monitorear constantemente la temperatura de activos y equipos. Al analizar la temperatura, los sensores pueden detectar cambios anómalos que podrían indicar problemas o fallas inminentes. Al detectar estas variaciones de manera temprana, los equipos de mantenimiento pueden intervenir de manera proactiva antes de que la situación empeore y se genere una falla catastrófica.
Un sensor de temperatura puede detectar fallas tempranas como:
- Fallas de lubricación
- Sobrecalentamiento
- Roce y fricción
- Cámbios en modos de operación
Sensores de corriente eléctrica: Al integrar sensores de energía en el monitoreo de activos, las organizaciones pueden obtener información valiosa sobre el comportamiento y eficiencia de los equipos en tiempo real. Estos datos se utilizan para llevar a cabo análisis comparativos y establecer patrones de funcionamiento normales. Cualquier desviación significativa en el consumo de energía puede ser una señal de un posible problema o falla, lo que permite a los equipos de mantenimiento tomar medidas antes de que ocurra un problema más grave.
Los sensores de corriente eléctrica puede detectar fallas tempranas como:
- Picos de corriente y caidas de fase
- Consumo excesivo de energía
- Fallas en conexiones sueltas
- Desequilibrio de fases
Sensores de presión: Un sensor de presión, en el contexto del mantenimiento predictivo, es un dispositivo diseñado para medir y monitorear los niveles de presión de fluidos o gases en equipos industriales y sistemas. Su propósito es proporcionar información en tiempo real sobre las variaciones de presión en los activos monitoreados, lo que permite detectar posibles anomalías, desgaste o deterioro en los componentes.
Los sensores de presión puede detectar fallas tempranas como:
- Fugas y obstrucciones
- Desgaste o deterioro de componentes (Tuberias y válvulas)
- Sobrepresión o presión insuficiente
- Desbalance de carga
Sensores de nivel: El sensor de nivel es esencial para el mantenimiento predictivo, ya que su capacidad para medir con precisión el nivel de materia prima permite identificar situaciones anómalas, como pérdidas de contenido, fluctuaciones inesperadas o niveles peligrosamente altos o bajos. Estos datos son cruciales para prevenir problemas como derrames, sobrecargas o bloqueos en el flujo de materiales, que podrían ocasionar daños a los equipos, pérdida de producción o riesgos para la seguridad.
Los sensores de nivel puede detectar fallas tempranas como:
- Fallos en las alarmas o sistemas de control
- Desgaste o corrosión en recipientes y tuberias
- Bloqueos en el flujo de materiales
- Derrames o fugas
En resumen, la tecnología IoT y los sensores desempeñan un papel crucial en el Mantenimiento Predictivo al proporcionar datos precisos y en tiempo real, permitiendo una gestión de activos más eficiente y una mayor disponibilidad de los equipos.
Fases en el proceso de mantenimiento predictivo
El proceso de mantenimiento predictivo puede dividirse principalmente 3 fases:
- Data Collection
- Data Mining
- IA y Machine Learning.
Data Collection
La data collection en el mantenimiento predictivo es el proceso de recopilación y registro de datos relevantes sobre el estado y el rendimiento de activos. Esta recopilación de datos se realiza de forma continua y sistemática utilizando diferentes tecnologías, sensores y dispositivos de monitoreo.
Su objetivo es obtener información detallada sobre las condiciones operativas de los equipos y máquinas, así como identificar posibles patrones de comportamiento o anomalías que puedan indicar fallas potenciales en un futuro cercano. La información recopilada incluye parámetros como temperatura, vibración, presión, nivel, consumo de energía, entre otros, dependiendo del tipo de equipo y sus características específicas.
Data Mining
En el contexto del mantenimiento predictivo de equipos, el data mining se refiere al proceso de descubrir patrones, tendencias y relaciones significativas en grandes conjuntos de datos históricos. Es una técnica analítica que utiliza algoritmos y técnicas estadísticas para extraer información valiosa y relevante de los datos recopilados de los equipos y máquinas a lo largo del tiempo.
Por otra parte, permite identificar y comprender mejor el comportamiento de los activos industriales, así como detectar posibles anomalías o tendencias que puedan indicar problemas en el futuro. Al analizar los datos históricos de los equipos, es posible predecir cuándo puede ocurrir una falla o un deterioro en su rendimiento, permitiendo planificar y realizar acciones de mantenimiento de manera proactiva.
IA y Machine Learning
En esta fase, se realizan cálculos para construir y aplicar algoritmos que ofrecen un pronóstico sobre el comportamiento de los activos.
La Inteligencia Artificial se utiliza para analizar grandes volúmenes de datos históricos y en tiempo real recopilados de los equipos y sistemas, identificando patrones, tendencias y anomalías que puedan indicar problemas futuros. La IA permite tomar decisiones basadas en esos datos y automatizar procesos complejos, mejorando la eficiencia y precisión del mantenimiento predictivo.
Por otra parte, el machine learning se utiliza para entrenar modelos a partir de los datos históricos de los equipos, para que el algoritmo aprenda a reconocer patrones y tendencias asociados a los diferentes estados de funcionamiento de los equipos, como condiciones normales o fallas inminentes. Estos modelos de machine learning pueden utilizarse luego para predecir cuándo ocurrirá una falla. Asi, permite tomar medidas anticipadas y planificar las actividades de mantenimiento de manera más eficiente.
La importancia del Big Data en el Mantenimiento Predictivo
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:
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Análisis prescriptivo: En el mantenimiento predictivo, el análisis prescriptivo se utiliza para recomendar las mejores estrategias de mantenimiento preventivo o correctivo, minimizando el tiempo de inactividad y maximizando la vida útil de los equipos.
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Análisis descriptivo: En el contexto del mantenimiento predictivo, el análisis descriptivo se utiliza para entender y visualizar datos históricos, como la frecuencia y duración de las fallas, el rendimiento de los equipos y el cumplimiento de las tareas de mantenimiento.
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Análisis diagnóstico: En el contexto del mantenimiento predictivo, el análisis diagnóstico utiliza técnicas de análisis avanzadas para determinar las causas de los problemas y proporcionar una visión detallada de los factores que podrían afectar el rendimiento y la confiabilidad de los equipos.
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Análisis predictivo: En el mantenimiento predictivo, el análisis predictivo se basa en datos históricos y en tiempo real para anticipar problemas potenciales y tomar medidas preventivas antes de que ocurran las fallas, lo que permite planificar las actividades de mantenimiento de manera más efectiva y reducir los costos de reparación y tiempo de inactividad.
Al integrar este análisis en los procesos de producción, se consigue monitorear y analizar en tiempo real la información arrojada por los activos y los mismos flujos de trabajo.
El objetivo es anticipar fallas de los equipos antes de que ocurran, planificar reparaciones, evitar las paradas en la cadena de producción y eliminar la posibilidad de daño total, mientras al mismo tiempo, se reducen 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 inteligentes instalados en máquinas y procesos industriales para recopilar información relativa a su funcionamiento y transmitirla de forma online a sistemas determinados para su análisis, procesamiento y monitoreo.
En este sentido, más allá de saber que es el 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 tu empresa. Fácil de usar y alojado 100% en la nube, permitiendo monitorear continuamente tus máquinas y activos. Además, te permite planificar, asignar, ejecutar y reportar todas las tareas de mantenimiento a través de su módulo de orden de trabajo. Actualmente, es utilizado por más de 12.000 usuarios, con más de 10.5 millones de activos registrados en más de 30 países.
Mantenimiento Predictivo como parte de tu estrategia
Si hay algo que define a las organizaciones avanzadas en la gestión de mantenimiento de activos, es la capacidad de implementar estrategias de Mantenimiento Predictivo en su programa de mantenimiento.
En la actualidad existen herramientas que contemplan las principales funcionalidades en torno al mantenimiento predictivo, y los mejores software de mantenimiento las incluyen como parte de su arsenal. Este es el caso de Fracttal One.
Se trata de un software de mantenimiento que potencia la gestión de mantenimiento al permitir implementar las técnicas de mantenimiento preventivo de manera oportuna, gracias a datos de gran valor y una visión integral de los flujos de trabajo.
Con Fracttal One 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.
Beneficios de implementar estrategias de Mantenimiento Predictivo
Incluir el mantenimiento predictivo como parte de tu estrategia tiene numerosos beneficios y ventajas para las organizaciones en diversos sectores industriales. Algunas de las razones más importantes para considerar esta incorporación son:
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Reducción del tiempo de inactividad: El mantenimiento predictivo utiliza tecnologías avanzadas como sensores, análisis de datos y algoritmos de machine learning para identificar posibles fallas y problemas en los equipos antes de que ocurran. Al anticipar los problemas, se pueden programar las actividades de mantenimiento de manera proactiva y evitar tiempos de inactividad no planificados, lo que aumenta la disponibilidad de los activos y mejora la productividad.
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Optimización de los costos de mantenimiento: Con el mantenimiento predictivo, es posible realizar intervenciones de mantenimiento en el momento óptimo, lo que evita gastos innecesarios en reparaciones y reemplazos. Al prevenir fallas y daños mayores, se reducen los costos asociados con las reparaciones de emergencia y se prolonga la vida útil de los equipos, lo que resulta en un ahorro significativo a largo plazo.
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Mejora de la seguridad y confiabilidad: Al mantener los equipos en óptimas condiciones y prevenir fallas potenciales, el mantenimiento predictivo contribuye a mejorar la seguridad en el lugar de trabajo. Además, la confiabilidad de los equipos aumenta, lo que se traduce en una mayor calidad en la producción y una mayor satisfacción del cliente.
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Mayor eficiencia operativa: Al contar con datos en tiempo real sobre el rendimiento y la salud de los equipos, los equipos de mantenimiento pueden planificar sus actividades de manera más eficiente y efectiva. Esto permite una distribución adecuada de recursos y una gestión más eficiente del tiempo, lo que se traduce en una mejora general de la eficiencia operativa.
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Optimización del inventario de repuestos: Con el mantenimiento predictivo, es posible identificar de manera precisa las piezas y componentes que necesitan ser reemplazados o reparados en un determinado momento. Esto permite optimizar el inventario de repuestos y evitar el almacenamiento innecesario de piezas, lo que reduce los costos de inventario.
En resumen, el mantenimiento predictivo es una estrategia poderosa que brinda ventajas significativas en términos de reducción de costos, mejora de la productividad y la seguridad, y optimización de los recursos. Al implementar esta práctica en una organización, se puede lograr una mayor eficiencia operativa y una ventaja competitiva en el mercado.
