Mantenimiento predictivo: Impulsando fiabilidad y ahorro de costes en la Industria 4.0

El mantenimiento predictivo, que puede identificar problemas de mantenimiento en tiempo real, permite a propietarios de máquinas y vehículos realizar mantenimiento coste-efectivo y determinarlo con antelación antes de que la unidad falle o se dañe. Cuando se usa correctamente, el mantenimiento predictivo puede extender la vida útil de activos industriales, reduciendo costes y aumentando disponibilidad.

España tiene la segunda red de alta velocidad más grande del mundo, con más de 4.900 km (3.050 millas) de líneas de ferrocarril de alta velocidad. Y Renfe, el operador ferroviario, promete llegada puntual en todos sus trenes AVE (Alta Velocidad) por todo el país.

Hasta recientemente, para proporcionar tal servicio y disponibilidad, un operador ferroviario necesitaba tener un número significativo de trenes en reserva para cubrir fallos imprevistos y problemas de mantenimiento.

Sin embargo, Renfe ahora mantiene operando más del 99% de sus trenes de alta velocidad en todo momento gracias a monitorización en tiempo real, mantenimiento predictivo y reemplazo de componentes bajo demanda.

Imagen cortesía de Renfe.

Siemens, que construye y mantiene la mayoría de trenes, usa una combinación de miles de sensores, edge computing y analítica en tiempo real para predecir averías potenciales y determinar el mejor momento para mantenimiento o reemplazo de componentes. Cuando un sistema o componente requiere mantenimiento, el sistema programa el tiempo de inactividad necesario y asegura que tanto técnicos como piezas de repuesto estén disponibles para evitar retrasos.

Gracias a esta tecnología de vanguardia, los retrasos causados por fallos técnicos de más de 10 minutos ocurren en promedio solo cada 1,5 millones de kilómetros. Los trenes están disponibles para operación el 99,94% del tiempo.

Además, como los componentes y sistemas se reparan o reemplazan solo cuando es necesario, hay ahorros significativos en costes de piezas y mano de obra. Algunos elementos pueden continuar en servicio después de su tiempo de operación diseñado.

El mantenimiento predictivo ayuda a las industrias a realizar los beneficios de la digitalización

El mantenimiento preventivo se basa en revisiones regulares y reemplazo de piezas específicas en intervalos programados. Aunque esto ha sido efectivo en muchas industrias y ha ayudado a evitar reparaciones más caras, crea un sistema de desperdicio. Muchas piezas reemplazadas siguen en condición suficiente para seguir funcionando correctamente.

A diferencia del mantenimiento preventivo, el mantenimiento predictivo reemplaza solo la pieza requerida en el momento necesario. No solo detecta condiciones de máquina que llevarán a fallo, sino que también estima el tiempo antes de que ocurra ese fallo, permitiendo planificar el servicio.

Este concepto empieza a aplicarse a activos industriales. Uno de los retos más mencionados para avanzar en la Industria 4.0 es la gran inversión en maquinaria legacy. Ahora, muchos fabricantes de maquinaria pesada están explorando un modelo de «alquiler», donde el activo se arrienda al operador, que paga por el uso real de la máquina. Mantenimiento y repuestos son parte del servicio.

Usando monitorización en tiempo real y mantenimiento predictivo, el fabricante puede determinar cuándo es necesario enviar un técnico para realizar una tarea de mantenimiento o instruir al operador de la máquina para reemplazar un componente que está a punto de fallar. Así, el tiempo de inactividad del activo se reduce al mínimo y se asegura el mejor rendimiento de la máquina por muchos años.

El mantenimiento predictivo llega a productos de consumo, incluyendo coches y electrodomésticos

Tradicionalmente, un vehículo recibe servicio preventivo cuando alcanza cierta distancia recorrida o un tiempo específico desde la última revisión, lo que venga primero. Este sistema es el usado por fabricantes y concesionarios de coches durante décadas.

Hoy, el precio de la mayoría de coches eléctricos no incluye la batería. La batería está ahí pero arrendada del fabricante. En lugar de pagar por combustible, muchos propietarios de EV pagan una cuota mensual basada en cuánto usan el coche. Sensores instalados en la batería, motor y puertos de carga envían la información al fabricante. Cuando la batería ya no puede mantener una carga razonable para las necesidades del usuario, se reemplaza.

Esas baterías de coche reemplazadas pueden tener una segunda vida, usualmente de diez años o más, como almacenamiento de electricidad para energías renovables o para equilibrar la red. Después, las unidades se desmontan y los materiales se reacondicionan para usarse de nuevo en nuevas baterías o fabricar otras piezas.

Aunque hay un movimiento definitivo hacia la electrificación, la mayoría de coches vendidos hoy aún usan combustión interna. Fabricantes y concesionarios buscan formas de optimizar mantenimiento monitorizando continuamente todos los sistemas críticos del vehículo. Usando sensores conectados y analítica a bordo es posible predecir cuándo se requiere mantenimiento.

Por ejemplo, si conducir en ciertas condiciones requiere frenado continuo, gastando pastillas y líquido de frenos, los subsistemas del coche alertan al conductor y programan servicio mucho antes de que fallen esos frenos.

Los sensores del vehículo también pueden medir condiciones ambientales, como humedad, temperatura, peso y estrés, además de otras mediciones como superficie del pavimento e inclinación. La recopilación de todos esos puntos de datos puede proporcionar a fabricantes y centros de servicio información completa sobre las condiciones ambientales donde el vehículo ha operado, algo valioso al evaluar necesidades de mantenimiento avanzado.

Los fabricantes de electrodomésticos miran el mismo concepto. A diferencia de maquinaria pesada y otros activos industriales, la mayoría de electrodomésticos domésticos están diseñados para durar cinco a diez años. La razón es que los consumidores quieren un producto barato y están acostumbrados a comprar uno nuevo cuando falla.

Si vendedores de lavadoras, por ejemplo, pudieran recibir ingresos estables alquilando las unidades a consumidores, fabricarían sus productos con mejores materiales y componentes que duraran más y los equiparían con un ejército de pequeños sensores para proporcionar monitorización continua de la salud de la máquina.

Cuando los sensores embebidos en la máquina detectan que un componente crítico fallará pronto, la unidad programará una llamada de mantenimiento, las piezas necesarias y un técnico para hacer el cambio. El usuario ya no necesita experimentar un electrodoméstico roto y tener que esperar a que llegue un reparador, diagnostique el problema y vuelva luego con las piezas de repuesto.