Volvemos con un nuevo capítulo sobre los cambios acelerados que vivimos en el mundo actual y que afectan a todos los sectores: el mantenimiento predictivo. Hoy abordamos esta técnica para acercarnos a los nuevos procesos productivos y organizativos más inteligentes y conectados que engloban al concepto de Industria 4.0.
¿Qué es el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza herramientas y métodos de monitoreo de las condiciones que se dan en tu espacio de trabajo. El objetivo de este rastreo es detectar posibles fallos y defectos en el proceso antes de que haya un problema aún mayor.
Lo ideal es que la frecuencia de este mantenimiento sea lo más baja posible ya que, de otra manera, empezará a afectar a los costos asociados de realizar un mantenimiento extra.
Ejemplos de mantenimiento predictivo
Hay muchas empresas que dependen de una línea de producción. Pensamos en farmaceúticas, supermercados o empresas de automoción. Para estas empresas resulta fundamental rentabilizar el tiempo de funcionamiento de las máquinas que forman parte de la misma.
En este sentido, cualquier fallo que ocurra en la línea de producción de un coche, hace que el coste por unidad aumente. Lo que se traduce en márgenes más estrechos y repercusión en el precio final para el cliente. Hoy en día, hay solución mediante la implementación de modelos predictivos en tiempo real que permiten saber dónde está el fallo y su corrección.
Papel del Internet of Things
Un elemento clave en este proceso es el Internet of Things (IoT). El Internet de las Cosas (traducción en español) hace que diferentes activos y sistemas se conecten, trabajen juntos, compartan, analicen y actúen de acuerdo a los datos y en tiempo real.
Dicho de otra manera, el Internet of Things se basa en conectar sensores y dispositivos para extraer información e identificar las áreas que necesitan más atención. La elección para realizar la monitorización es también una parte importante del proceso.
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Mantenimiento predictivo enfocado a la Industria 4.0
En cuanto al potencial a desarrollar por esta técnica en la Industria 4.0 es enorme. Controles de calidad, trazabilidad de la cadena de suministro y una eficiencia global de la línea de producción son algunos de los aspectos a implementar progresivamente en empresas. Sin embargo, como ya hemos comentado anteriormente, el IIoT (Industrial Internet of Things) ya se está incorporando en el día a día de las Industrias.
Ventajas e inconvenientes
Cuando el análisis predictivo funciona correctamente conlleva una serie de ahorro de costes:
- Minimizando el tiempo que el equipo está siendo mantenido.
- Minimizando las horas de producción perdidas por mantenimiento.
- Minimizar el costo de las piezas de repuesto y los suministros.
En este sentido, algunos programas de predicción han demostrado que la aplicación de esta técnica supone una reducción del 25%-30% en los costos de mantenimiento, una disminución del 70%-75% de las averías y una reduccción del 35%-45% en el tiempo de inactividad.
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