5 ventajas esenciales del mantenimiento predictivo en la fabricación

Hay tres formas comúnmente reconocidas de mantenimiento: reactivo, preventivo y predictivo. La forma más simple de mantenimiento de máquinas es un proceso reactivo; cuando una máquina se rompe, se retira de operaciones, se repara y luego se devuelve al servicio lo más rápido posible. Aunque este método aparentemente maximiza la producción y utilización de la máquina, viene con una serie de inconvenientes —específicamente, puede resultar en tiempo de inactividad costoso y altos costos de reparación si falla un activo significativo o una pieza de máquina.

Para evitar tiempo de inactividad prolongado, los fabricantes han recurrido a prácticas de mantenimiento preventivo, que implican realizar tareas de mantenimiento rutinarias mientras el equipo aún opera normalmente para reducir el riesgo de averías.

La premisa del mantenimiento preventivo es una tasa teórica de fallo de activos, que determina cuándo deben reemplazarse las piezas, incluso si les queda algo de vida útil. Sin embargo, los fabricantes pueden minimizar la vida útil no utilizada programando mantenimiento regular basado en el uso del activo y el inventario de piezas de repuesto que el fabricante tiene a mano en todo momento. El mantenimiento preventivo es generalmente más rentable que el reactivo a largo plazo, porque las pérdidas de costo asociadas con tiempo de inactividad y fallos críticos de piezas se mitigan eficazmente. En última instancia, el mantenimiento preventivo puede extender el ciclo de vida de las máquinas y aumentar el tiempo de actividad.

Si bien el mantenimiento preventivo ahorra tiempo y costos, asume que las piezas se reemplazan antes de que fallen, lo que significa que tienen algo de vida útil residual. Por esa razón, se ha desarrollado un tercer método denominado mantenimiento predictivo, que aprovecha la tecnología para anticipar y evitar fallos y averías antes de que ocurran.

Resumen del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo usa datos de sensores recopilados por dispositivos de internet de las cosas (IoT) para monitorear datos y detectar defectos o fallos potenciales antes de que causen problemas o averías. Por ejemplo, los datos de sensores pueden procesarse para analizar la viscosidad del aceite y la vibración de la máquina, o para analizar imágenes térmicas para encontrar puntos calientes locales asociados con componentes desgastados.

Al monitorear el rendimiento de activos en tiempo real, el mantenimiento predictivo reduce la frecuencia de reparaciones y mantenimiento necesarios —eliminando la necesidad de mantenimiento reactivo— mientras también evita los costos que vienen con mantenimiento preventivo innecesario o excesivo.

Cuando se implementa correctamente, el mantenimiento predictivo puede proteger el resultado final de una empresa al minimizar tiempo de inactividad, tiempo de servicio y los costos asociados con la adquisición de piezas y suministros adicionales. Un estudio encontró que, en promedio, las fábricas con fuertes prácticas de mantenimiento predictivo pueden reducir costos de mantenimiento en un 12%, aumentar el tiempo de actividad en un 9% y extender la vida útil de activos envejecidos en un 20%. Además, el mantenimiento predictivo a menudo protege el medio ambiente —cuando se practica eficazmente, puede reducir riesgos ambientales, de salud, calidad y seguridad en un 14%.

El mantenimiento predictivo y el aprendizaje automático también pueden usarse en tándem con herramientas de mantenimiento habilitadas para IoT para elevar la eficiencia, aunque ciertas técnicas y dispositivos de monitoreo de activos pueden ser costosos o requerir capacitación especializada para operar correctamente.

Mejores prácticas de mantenimiento predictivo

El éxito del modelo de mantenimiento predictivo depende de algunos factores, incluyendo enfoque, ejecución y expectativas. Aquí hay cinco directrices para hacerlo bien.

1. Priorizar maquinaria crítica para el negocio

Los fabricantes deberían comenzar identificando las máquinas que son absolutamente necesarias para las operaciones del negocio y asegurar que el mantenimiento de estos activos sea priorizado. Al enfocarse en máquinas y procesos que causarían la disrupción más significativa si fallaran, los fabricantes aseguran que las operaciones puedan continuar sin interrupciones mientras protegen los costos.

2. Usar recopilación de datos en tiempo real

Los fabricantes deberían aprovechar la gama de capacidades que ofrece el IoT. Al recopilar datos en tiempo real, los sensores IoT pueden crear un archivo de registros de mantenimiento e historiales de máquinas individuales, lo que ayuda a rastrear el rendimiento a lo largo del tiempo.

Los sensores IoT proporcionan información sobre una variedad de condiciones de máquinas diferentes con una velocidad y precisión mucho mayores que las que se pueden lograr manualmente. Estas incluyen condiciones como calidad de salida y uso de energía, e incluso pueden extenderse a observaciones sobre el desgaste general del activo.

3. Realizar análisis de datos oportuno

El análisis de datos permite al personal de mantenimiento entender cómo cada activo contribuye individualmente a la salida general, rendimiento y tiempo de actividad. Estos datos pueden usarse para identificar y reparar o reemplazar activos antes de que fallen, o para corregir la salida de la máquina antes de que su rendimiento se desvíe de las tolerancias aceptadas. Y aunque puede parecer sentido común, mantener una práctica regular de recopilación y análisis de datos es clave para prevenir la probabilidad de fallos de equipos inesperados y tiempo de inactividad costoso.

4. Tomar decisiones basadas en datos

Basándose en el análisis de datos, el personal de mantenimiento puede entonces tomar las acciones necesarias para prevenir fallos o averías de máquinas. Sin embargo, también es importante monitorear los resultados de estas acciones. Si el activo que ha sido reparado continúa teniendo un rendimiento inferior, esto podría ser indicativo de problemas adicionales.

También es ventajoso documentar los éxitos de estas prácticas, ya que pueden usarse para demostrar la rentabilidad y el ROI del programa de mantenimiento predictivo.

5. Brindar soporte continuo

Los programas de mantenimiento predictivo requieren soporte continuo para seguir siendo efectivos. A medida que las empresas escalan, los enfoques de mantenimiento predictivo deberían ajustarse en consecuencia para continuar apoyando las necesidades operativas del negocio. Esto podría venir en forma de expandir capacidades de monitoreo, aumentar iniciativas de capacitación o refinar enfoques de mantenimiento para tener en cuenta factores como humedad y temperatura al evaluar el rendimiento de la máquina. Un programa de mantenimiento predictivo exitoso es dinámico y adaptativo, lo que le permite servir las necesidades del negocio de la manera más efectiva.

Optimizando el ciclo de vida del mantenimiento

Es difícil sobreestimar el valor del mantenimiento predictivo. Al usar la velocidad y flexibilidad de la analítica predictiva y el IoT, los fabricantes pueden aprovechar datos de rendimiento de máquinas en tiempo real para prevenir fallos potenciales, tiempo de inactividad y pérdidas de costos en el futuro. El proceso fortalece el resultado final del negocio y proporciona una variedad de otros beneficios —incluyendo mejor ambientalismo y seguridad y extendiendo la vida de piezas y máquinas integrales.

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