En este artículo, exploraremos a fondo cómo el Mantenimiento Predictivo, respaldado por las tecnologías IoT y sensores, está transformando la gestión de activos en la era digital. Analizaremos sus fundamentos, ventajas y beneficios, así como su integración en la Industria 4.0. Además, abordaremos los retos y desafíos que las empresas enfrentan al implementar esta estrategia y brindaremos recomendaciones para maximizar su éxito.
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.
El Mantenimiento Predictivo ofrece una serie de ventajas significativas en comparación con el Mantenimiento Reactivo y Preventivo. Algunas de las principales ventajas incluyen:
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.
Mayor disponibilidad de activos: El Mantenimiento Predictivo ayuda a maximizar la disponibilidad de los activos al prevenir fallos y minimizar el tiempo de inactividad.
Mayor eficiencia y productividad: Al programar el mantenimiento de manera inteligente, se pueden evitar interrupciones en la producción y mejorar la eficiencia operativa.
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.
Optimización de inventario: Al anticipar las necesidades de repuestos y componentes, se puede optimizar el inventario y reducir costos.
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.
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 dandoles la capacidad de detectar anomalías o cambios en el comportamiento que puedan indicar posibles fallas.
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:
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:
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:
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:
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:
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.
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.
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.
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.
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: 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.
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.
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.
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.
