Mantenimiento predictivo: ¿tendencia de moda o verdadero valor añadido?

Mantenimiento predictivo: definición y ejemplos

En 2019, todos los líderes empresariales ya cuestionaron el futuro de estas tendencias, que son Big Data, el Internet de las cosas (IoT), el mantenimiento predictivo y su hermana menor, el análisis normativo. ¿Cómo moldean estos avances a nuestras organizaciones? ¿Deberíamos esperar a que otros los sustituyan o debemos invertir ahora y obtener todos los beneficios posibles?

Aunque el concepto de Big Data todavía le parezca vago, lo más probable es que ya esté familiarizado con el mantenimiento predictivo y que haya observado su impacto en sus actividades tradicionales de mantenimiento preventivo. Del mismo modo, es difícil pasar por alto estas nuevas gamas de sensores asequibles y la posibilidad de conectarlos a su ERP y a su equipo. ¡Y eso es todo! Usted está en el centro del big data. Pero, ¿sigue mereciendo la pena el esfuerzo? ¿Cómo puede superar los temores de sus equipos de mantenimiento ante estos cambios?

La buena noticia es que ahora hay más y más soluciones asequibles que lo ayudarán en su transición a la Industria 4.0 y lo ayudarán a implementar con éxito una estrategia de mantenimiento predictivo. La CMMS de próxima generación (gestión del mantenimiento asistida por ordenador) es una de ellas. No se preocupe: tan pronto como sus equipos de mantenimiento se den cuenta de los beneficios comprobados de la digitalización, el mantenimiento predictivo se convertirá en un elemento esencial de su estrategia de producción.

Big Data, ¿el nuevo El Dorado del mantenimiento industrial?

El término «Big Data» puede abarcar muchas realidades, desde la Industria 4.0 hasta el aprendizaje automático. Para el sector industrial, el Big Data se refiere principalmente a los datos masivos disponibles gracias a los ERP, el control de operaciones y los sistemas para monitorear el estado de los equipos. En el sentido estricto del término, los profesionales del mantenimiento suelen asociar los macrodatos con el uso del análisis predictivo y rara vez con los datos masivos que la empresa recopila y analiza.

Los sensores se han utilizado durante mucho tiempo para rastrear los equipos. Sin embargo, en el pasado, estaban vinculados mediante protocolos de comunicación patentados. Solo un número limitado de personas podía consultar los datos, que solo podían analizarse en un entorno limitado. Hoy en día, el Internet de las cosas permite conectar en red estas herramientas mediante protocolos de Internet (IP) estándar, así como una mayor accesibilidad y uso de estos datos. Para aprovechar al máximo estas herramientas, los líderes empresariales deberán tener ciertas habilidades tecnológicas.

En este sentido, los CMMS inteligentes pueden ser de gran ayuda. Elegir el software adecuado puede evitar muchas complicaciones, ya que simplemente le permite automatizar todo el proceso. Un CMMS de nueva generación le permite recopilar, almacenar y analizar todos los datos extraídos al monitorear el estado de su equipo y recibir alertas en caso de que se produzca una anomalía. Gracias a un CMMS como Mobility Work, puede incluso elegir el nivel de confidencialidad de sus datos entre los tres siguientes:

• Privado y solo accesible para los empleados de su fábrica
• Privado y accesible a varios sitios de la misma empresa
• Público y accesible para toda la comunidad de Mobility Work

Mobility Work CMMS tiene una potente herramienta de Big Data para ayudarlo a tomar las mejores decisiones todos los días.

Mantenimiento predictivo y big data

La industria es uno de los sectores que más se ha beneficiado de los beneficios del Internet de las Cosas (IoT). Gracias a los sensores presentes en la línea de producción, los profesionales de mantenimiento recopilan datos directamente al pie del equipo y analizarlos mediante algoritmos predictivos para detectar posibles señales de advertencia de una falla. Por lo tanto, están en condiciones de maximizar la eficiencia de sus operaciones de mantenimiento, mejorar la disponibilidad de sus equipos y optimizar los costos de mantenimiento.

Un software CMMS le permite almacenar sus datos, compartirlos con otros sistemas de la organización (ERP, sistemas automatizados, centros de costos), pero también analizarlos y compararlos con los datos de estos sistemas. En resumen, estas soluciones representan un activo real en términos de gestión del mantenimiento, planificación de intervenciones, compras y gestión de piezas de repuesto.

El mantenimiento predictivo es, en última instancia, solo la evolución natural del mantenimiento industrial, ya que ofrece una visión global del estado de los equipos en función de un conjunto complejo de datos de varias fuentes. Si bien representan una inversión inicial importante, los programas de mantenimiento predictivo dan sus frutos a largo plazo. Las intervenciones de mantenimiento se llevan a cabo de acuerdo con el estado real del equipo, cuando muestra signos concretos de deterioro.

Gracias al CMMS de próxima generación de Mobility Work, recopile, procese y analice fácilmente sus datos y, por lo tanto, comprenda mejor las anomalías de su sistema de producción.

La clave del éxito del mantenimiento predictivo

De forma aislada, un CMMS de calidad inspirado en la Industria 4.0 puede no ser suficiente para garantizar el éxito de su programa de mantenimiento predictivo, pero no obstante es un factor clave para el éxito de sus rutinas de mantenimiento predictivo.

Mobility Work es una aplicación móvil intuitiva, disponible en iOS y Android

Como ocurre con la mayoría de las soluciones de TI, la experiencia del usuario desempeña un papel decisivo en este sentido. Bastan unos pocos clics para acceder a sus datos en Mobility Work CMMS y generar gráficos de rendimiento con nuestra herramienta de análisis dinámico integrada. Gracias a su aplicación móvil, Mobility Work CMMS está siempre a su alcance, lo que le permite seguir las tendencias, identificar posibles problemas e informarlos a su equipo. Recopile y enumere todos sus datos de forma fácil y en tiempo real al pie de su equipo utilizando herramientas como medidores de presión, medidores de nivel de aceite, etc. Nuestros equipos lo respaldan en todos sus problemas de procesamiento e integridad de datos.

Si aún tiene dudas sobre la implementación de una rutina de mantenimiento predictivo o si el costo parece demasiado alto, puede probar algunos equipos clave. En el caso de los activos cuya parada podría provocar pérdidas significativas de funcionamiento o un riesgo para la seguridad, los beneficios del mantenimiento predictivo solo serán más evidentes.

El mantenimiento predictivo es un programa inspirado en el Internet de las cosas (IoT) que le permite supervisar el nivel de rendimiento de sus procesos industriales y de fabricación, pero también reparar o reemplazar los componentes defectuosos antes de que se estropeen. El desarrollo de soluciones de análisis predictivo aún se encuentra en sus primeras etapas. Por el momento, la mayoría de las organizaciones están trabajando para controlar la recopilación y el almacenamiento de sus datos.

Las soluciones más recientes del mercado de CMMS, como Mobility Work, la primera comunidad dedicada a la gestión del mantenimiento, ayudan a los líderes empresariales a conciliar diferentes estrategias de rendimiento de mantenimiento y calidad de los productos. En el futuro, un número cada vez mayor de empresas recurrirán al mantenimiento predictivo e invertirán más en el desarrollo de modelos predictivos para predecir el tiempo de inactividad con mayor precisión.

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