1. 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.
2. 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.
3. 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.

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.