La gran cantidad de datos que es posible recoger actualmente, las capacidades de almacenamiento y procesamiento de datos que proporcionan las plataformas Big Data, y las posibilidades que ofrecen las técnicas de analítica avanzada, están contribuyendo a que el futuro en el mantenimiento de activos sea más preventivo que correctivo. Es aquí donde entra en juego el término: mantenimiento predictivo.
Qué es el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo consiste en la aplicación de técnicas de analítica avanzada para pronosticar el futuro fallo de un componente de una máquina, de tal forma que dicho componente pueda reemplazarse justo antes de que falle. De esta forma, el tiempo muerto del equipo se minimiza, el tiempo de vida del componente se maximiza y las piezas se compran en el momento necesario eliminando stocks de piezas que acaban quedando obsoletas. Su objetivo: ayudar a las empresas y organismos públicos a asegurar la fiabilidad de los activos aumentando su disponibilidad, su tiempo de funcionamiento y mejorando su seguridad.
Es un paso más allá del Mantenimiento Descriptivo que únicamente muestra el estado actual de los componentes y las máquinas. En nuestro artículo “Diferencias entre Mantenimiento Descriptivo y Mantenimiento Predictivo” explicamos las diferencias que existen entre ambos y las ventajas que ofrecen cada uno de ellos. Además, contiene un vídeo-ejemplo del mantenimiento industrial de molinos de viento, visualizado en dashboards.
Cómo funciona y un paso más allá
Los datos son el motor del mantenimiento predictivo, así que en primer lugar se necesitan datos. Actualmente tecnologías como el IoT y los dispositivos M2M permiten colocar sensores en los equipos que envíen una alerta cuando las piezas se salgan de ciertos baremos previamente establecidos. Por ejemplo, cuando se detecten incrementos de temperatura por encima de los 100 grados.
Estos datos deben ser recogidos y estructurados mediante una tecnología capaz de recolectar, analizar y procesar grandes cantidades de datos. Debido a la cantidad de mediciones que realizan los sensores suelen ser tecnologías Big Data.
Una vez recolectada la suficiente cantidad de datos es cuando entra en juego la analítica. Este tipo de mantenimiento utiliza técnicas de analítica predictiva para buscar patrones, tendencias o modelos en los datos pasados que puedan predecir la probabilidad de eventos futuros. Según el tipo de objetivo de negocio se aplicarán un tipo de técnicas u otras. En el ámbito del mantenimiento predictivo se identifican cuatro grandes grupos de modelos: clasificación, regresión, segmentación y análisis de supervivencia. Los datos de salida de estos modelos son las predicciones.
Puedes ver un problema concreto de aplicación de mantenimiento predictivo en nuestro artículo “Detección de anomalías en molinos de viento”.
Una vez tenemos las predicciones, es necesario saber cómo usar eficientemente los recursos que tenemos de forma que se minimice el riesgo de reparación imprevista, se maximice la vida de las máquinas y se minimice el impacto en la cadena de producción de la revisión y reparación de la maquinaria. En este punto, la aplicación de técnicas de Analítica Prescriptiva ayuda a decidir en qué momento se ha de realizar cada intervención usando las herramientas y personal del que se dispone, de forma que no ponga en riesgo ni la producción ni el tiempo de vida de la maquinaria.
Beneficios de implantar mantenimiento predictivo
Como ya hemos comentado anteriormente, la capacidad de predicción aplicada a los equipos para el análisis de información sobre el estado y funcionamiento de activos, permite anticipar posibles fallos que ayudan a reducir las intervenciones correctivas y sus costes asociados. Las ventajas de implementar Mantenimiento Predictivo son:
- Reducción de fallos y averías
- Reducción del número de intervenciones
- Aumento de la disponibilidad de los activos
- Reducción del tiempo de inactividad
- Optimización de la gestión del personal de mantenimiento
- Opción de seguir la evolución de un defecto en el tiempo
- Conocimiento preciso sobre el tiempo límite de actuación
- Reducción de accidentes y aumento de seguridad
- Verificación de las reparaciones y fiabilidad global
Unas ventajas que incurren en un ahorro de costes significativo y aumentan los márgenes de beneficio. Desde costes de mantenimiento o laborales, hasta costes por piezas de repuesto, por accidentes o seguros industriales.
¿Alguna duda más sobre cómo puede ayudarte la analítica avanzada a mejorar tus operaciones de mantenimiento de activos?
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