Mantenimiento Predictivo

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es una estrategia de mantenimiento de activos que monitorea el rendimiento y la condición del equipo cuando se observa una anomalía en los datos durante la operación regular para evitar fallas o averías inoportunas. Ayuda a identificar defectos y problemas de desviación integrando el equipo con sensores de IoT industrial e inteligencia artificial (IA) para analizar datos en un entorno conectado.

El mantenimiento predictivo se utiliza principalmente, pero no se limita a industrias de activos pesados como la manufactura, el petróleo y gas, la minería, etc., que utilizan máquinas y equipos intensivos en capital para llevar a cabo operaciones industriales diarias. Una estrategia de mantenimiento predictivo junto con software de mantenimiento predictivo puede ayudar a aprovechar los datos y análisis y ayuda a los departamentos de operación y mantenimiento a conocer el estado del equipo.

El mantenimiento predictivo tiene como objetivo optimizar los recursos de mantenimiento y reducir los costos operativos asociados con la avería inoportuna del equipo. Es esencial para el funcionamiento suave de un equipo, lo que ayudará con la producción de calidad y un resultado final saludable.

Software de Mantenimiento Predictivo

Software que menciona a mantenimiento predictivo como una característica o término.

IBM Maximo Application Suite

SAP Predictive Asset Insights

Altair AI Studio

Dataiku

KEPServerEX

Fiix CMMS

Tipos de mantenimiento predictivo

Principalmente hay tres tipos de mantenimiento predictivo: análisis de vibraciones, análisis acústico y análisis infrarrojo.

• Análisis de vibraciones: El análisis de vibraciones rastrea vibraciones anormales o irregulares en componentes, máquinas o equipos que pueden fallar. Se implementa principalmente en industrias basadas en activos pesados como plantas de manufactura, minería, construcción naval, etc. Los algoritmos de programas informáticos analizan los datos recopilados a través de pruebas de vibración. Luego, los analistas de vibraciones identifican y corrigen anomalías inminentes como holgura, desequilibrio, desalineación y problemas de lubricación en el componente.
• Análisis acústico o sónico: Este método utiliza ondas sonoras para identificar los cambios en la frecuencia causados por el mal funcionamiento del componente. Se utiliza principalmente en equipos rotativos, motores, etc., donde el componente emite sonidos al fallar. El análisis acústico se realiza en un entorno libre de ruido de fondo, y los datos recopilados se analizan profundamente para encontrar patrones en la longitud de onda. Dependiendo del grado de mal funcionamiento, se toman medidas correctivas.    
• Análisis infrarrojo: Es uno de los métodos más rentables de mantenimiento predictivo donde se tiene en cuenta la temperatura para identificar fallas en la máquina. Se utiliza principalmente para activos electrónicos donde se investiga el calor, la pérdida de energía no detectada y el estrés del motor para encontrar la fuente del problema y corregirlo. Los datos infrarrojos se pueden recopilar integrando todo el equipo en un sistema central donde el análisis se puede realizar utilizando el software. Es el más fácil entre otras técnicas, ya que no implica contacto físico con el equipo.

Beneficios de usar mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo solo se realiza en máquinas cuando se observan anomalías en el flujo de datos o cuando la máquina señala la necesidad de trabajo de mantenimiento. A continuación se presenta el conjunto de beneficios del mantenimiento predictivo:

• Optimizar los costos de mantenimiento: Las técnicas de mantenimiento predictivo aprovechan al máximo el costo de mantenimiento asignado. Solo se realiza en equipos seleccionados donde se predice un mal funcionamiento futuro por datos y señales para un trabajo de mantenimiento.
• Eliminar averías repentinas: Este enfoque reduce las posibilidades de implementar mantenimiento reactivo ya que se predicen todos los malfuncionamientos y averías. Los gerentes de operación y mantenimiento utilizan algoritmos predictivos en los datos para ver qué parte de la máquina necesita atención, cuándo y en qué momento.
• Mejorar la vida útil de los activos: El enfoque de mantenimiento predictivo en la organización ayuda a mejorar la vida útil del equipo. El rendimiento del equipo se monitorea de cerca. Por lo tanto, es menos propenso a fallar y proporciona un buen retorno de la inversión (ROI).

Impactos de usar mantenimiento predictivo

Los siguientes son los impactos de usar mantenimiento predictivo:

• Reduce las posibilidades de falla del equipo: El mantenimiento predictivo actúa supremamente sobre el mantenimiento preventivo y el mantenimiento reactivo, reduciendo las posibilidades de falla del equipo en gran medida. 
• Permite el mejor ROI: Los fabricantes y propietarios de negocios obtienen el mayor valor de invertir en mantenimiento predictivo ya que ayuda a obtener el mejor ROI. 
• Reduce costos y ahorra tiempo: Los sensores IoT y la inteligencia artificial ayudan a extraer datos valiosos y permiten que el mantenimiento se realice solo cuando sea necesario, ayudando a las instalaciones a reducir costos, ahorrar tiempo y maximizar la utilización de recursos. 
• Ayuda a lograr un resultado final saludable: Se puede lograr un resultado final saludable implementando una estrategia de mantenimiento predictivo bien formulada.

Mejores prácticas de mantenimiento predictivo

Un programa de mantenimiento predictivo, si se implementa correctamente, puede reducir significativamente el costo de reparación y ahorrar tiempo. Para que el mantenimiento predictivo funcione, las empresas deben seguir estas mejores prácticas:

• Recolección de datos a través de sensores IoT: Los programas de mantenimiento predictivo necesitan una gran cantidad de datos para ser analizados e integrados en modelos predictivos robustos para derivar soluciones precisas. La fuente de datos es el equipo en una instalación donde se implementa el programa. Es necesario usar sensores IoT para recopilar datos de temperatura, datos de vibración, datos de análisis de aceite, datos de alarmas, etc., y verificar estos sensores de vez en cuando para evitar discrepancias en los métodos de recolección de datos.
• Selección y capacitación del personal: El mantenimiento predictivo tiene una adopción muy lenta en la industria debido a sus complejidades generales de solución. Requiere un equipo de expertos con diferentes conjuntos de habilidades para operar todo el sistema. La capacitación regular también es esencial para mantenerse actualizado con los cambios tecnológicos e innovaciones en el sistema. Requiere personal con experiencia en mantenimiento de equipos, análisis de datos, especialista en IoT y analista de operaciones con habilidades en diferentes tipos de técnicas de mantenimiento predictivo.
• Medición del éxito del programa: Es esencial medir el éxito o fracaso del programa de mantenimiento predictivo y adoptar una mentalidad de mejora continua para que funcione. Un programa de mantenimiento predictivo implica recopilar datos, identificar métricas de PdM, identificar objetivos de PdM, elegir las habilidades adecuadas, usar modelos correctos para el análisis, medir resultados y comunicar resultados al público objetivo en la organización. Medir cada métrica y proceso ayuda a identificar deficiencias y ayuda a tomar medidas correctivas en el siguiente ciclo.

Mantenimiento predictivo vs. mantenimiento preventivo

Un programa de mantenimiento predictivo solo se programa en función de las condiciones del activo, mientras que el mantenimiento preventivo es más específico en el tiempo y se programa en diferentes intervalos de tiempo para prevenir el mal funcionamiento del equipo. El mantenimiento predictivo utiliza modelos predictivos para investigar datos irregulares o anormales del equipo y programar el mantenimiento para corregirlo. El mantenimiento preventivo implica investigar el rendimiento y la condición del equipo, como limpieza, lubricación, ajustes, reparaciones y reemplazo regular de partes con un chequeo mensual, trimestral, semestral o anual. El mantenimiento predictivo y el mantenimiento preventivo ayudan a mejorar la confiabilidad de los activos y reducir el riesgo de fallas. Sin embargo, ambos son diferentes entre sí con respecto al momento de implementación de cada programa.