Elimine los gastos excesivos en mantenimiento

Reducir el tiempo de inactividad puede estar en la parte superior de su lista de deseos al optar por un régimen de mantenimiento predictivo, pero se ofrecen otras grandes recompensas. No pase por alto el beneficio potencial de eliminar el mantenimiento excesivo.

El exceso de mantenimiento está integrado en cada programa de mantenimiento planificado que se basa en la realización de trabajos a intervalos regulares predeterminados. Esto se debe a que todos, desde los OEM hasta los gerentes de mantenimiento, crean un margen de seguridad en los intervalos de mantenimiento para "estar seguros".

El alto costo de la precaución

Tome como ejemplo las pautas para reemplazar un rodamiento engrasado de por vida. Los intervalos de reemplazo recomendados pueden oscilar entre 16 000 y 40 000 horas de funcionamiento. Cada cambio de rodamiento tarda entre 30 minutos y 2 horas. Las horas-hombre dedicadas a reemplazar rodamientos serán 2,5 veces mayores en un intervalo de reemplazo de 16 000 horas, en comparación con 40 000 horas. Hay miles de rodamientos en un sitio industrial típico, por lo que es un costo adicional masivo.

El mantenimiento predictivo puede eliminar virtualmente este gasto excesivo de mantenimiento al permitir que los equipos realicen el mantenimiento en el último momento para evitar una falla, en lugar de hacerlo a intervalos fijos. Al mismo tiempo, reduce drásticamente el tiempo de inactividad y promete ganancias de productividad significativas.

Sin embargo, el mantenimiento predictivo solo es posible con el apoyo de un monitoreo de condición efectivo, que puede predecir de manera confiable cuándo fallará cada componente. El monitoreo de condición se basa a su vez en tomar datos en tiempo real de la maquinaria y usarlos para crear una imagen de la condición en evolución del equipo.

Tecnologías revolucionarias

El monitoreo de condición se ha convertido recientemente en una propuesta asequible y práctica por primera vez en muchas industrias, gracias a la llegada de técnicas y tecnologías asociadas con la Industria 4.0. Por ejemplo, la comunicación inalámbrica hace que sea más barato y menos disruptivo instalar una red de sensores de bajo costo para alimentar los datos necesarios de la máquina en los sistemas de monitoreo de condición. Mientras tanto, el software basado en la nube ofrece una escalabilidad sin precedentes y permite a los operadores de procesos o a los OEM monitorear las instalaciones en tiempo real.

Mejor aún, una nueva generación de soluciones de inteligencia artificial y aprendizaje automático permite que los sistemas de monitoreo de condición automaticen el análisis de datos, brindando información procesable sin la necesidad de que analistas expertos analicen minuciosamente cada fragmento de datos. ¿Por qué pagar a consultores para que intenten pronosticar fallas en las máquinas cuando ahora se puede hacer automáticamente, en la nube y sin intervención manual?

Apunte al mantenimiento de manera más efectiva

Senseye PdM está a la vanguardia en el uso de aprendizaje automático avanzado para el monitoreo de condiciones. Sus exclusivos algoritmos patentados pueden convertir los datos en un pronóstico preciso de la vida útil restante (RUL) de los activos de fabricación, una técnica conocida como pronósticos.

Senseye PdM se conecta a las fuentes de datos existentes mientras la operación normal de la máquina continúa como de costumbre. Durante 14 días, funciona en segundo plano para analizar el comportamiento normal de la máquina, así como los datos históricos, si están disponibles. Entonces está listo para proporcionar la información necesaria para comenzar a crear un programa de mantenimiento predictivo escalable.

En la práctica, esto significa que Senseye PdM puede decirle cómo se está desempeñando cada activo en su sitio en un momento dado al recopilar y analizar automáticamente los datos de la máquina. Los algoritmos de la solución pueden generar actualizaciones para activos individuales y resaltar exactamente dónde los equipos de mantenimiento deben centrar sus esfuerzos a corto plazo, además de ayudar a optimizar cualquier plan de mantenimiento futuro.

Las implementaciones típicas pueden reducir el tiempo de inactividad a la mitad, ofrecer un aumento del 55 % en la productividad y aumentar la precisión del mantenimiento en un 85 %.

Es esta última cifra la que se relaciona más estrechamente con una reducción en el mantenimiento excesivo, que es uno de los beneficios clave que juntos permiten que el mantenimiento predictivo ahorre entre un 8 y un 12 % de los costos de mantenimiento en comparación con el mantenimiento planificado ¹ . Y, dado que las empresas industriales típicas gastan entre el 15 y el 40 % de su presupuesto continuo en mantenimiento, eso es un gran ahorro ² .

¿Quiere obtener más información sobre cómo Sensey PdM puede ayudar a optimizar los gastos de mantenimiento y aumentar la productividad? Consulte nuestro informe técnico "Elimine los gastos excesivos en mantenimiento" o reserve una demostración de Senseye PdM hoy.

1. Estados Unidos Departamento de Energía
2. Lofsten, 2000