5 ventajas fundamentales 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 las operaciones, se repara y luego se vuelve a poner en servicio lo más rápido posible. Si bien este método aparentemente maximiza la producción y la utilización de la máquina, presenta una serie de inconvenientes, a saber, puede resultar en un tiempo de inactividad costoso y altos costos de reparación si falla un activo importante o una pieza de la máquina.

Para evitar tiempos de inactividad prolongados, los fabricantes recurrieron a prácticas de mantenimiento preventivo, que implican realizar tareas de mantenimiento de rutina mientras el equipo sigue funcionando normalmente para reducir el riesgo de averías.

La premisa del mantenimiento preventivo es una tasa teórica de falla de los activos, que determina cuándo se deben reemplazar las piezas, incluso si les queda algo de vida útil. Sin embargo, los fabricantes pueden minimizar la vida útil no utilizada al programar un mantenimiento regular basado en el uso de los activos y el inventario de piezas de repuesto que el fabricante tiene disponible en todo momento. El mantenimiento preventivo es generalmente más rentable que el mantenimiento reactivo a largo plazo, porque las pérdidas de costos asociadas con el tiempo de inactividad y las fallas de piezas críticas se mitigan de manera efectiva. 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 se dañen, lo que significa que tienen una vida útil residual. Por esa razón, se ha desarrollado un tercer método denominado mantenimiento predictivo, que aprovecha la tecnología para anticipar y evitar fallas y averías antes de que sucedan.

Una descripción general del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo utiliza datos de sensores recopilados por dispositivos de Internet de las cosas (IoT) para monitorear datos y detectar posibles defectos o fallas antes de que causen problemas o averías. Por ejemplo, los datos de los sensores se pueden procesar para analizar la viscosidad del aceite y la vibración de la máquina, o para analizar imágenes térmicas para encontrar puntos calientes asociados con componentes desgastados.

Al monitorear el rendimiento de los activos en tiempo real, el mantenimiento predictivo reduce la frecuencia de las reparaciones y el mantenimiento necesarios, eliminando la necesidad de un mantenimiento reactivo, y al mismo tiempo evita los costos que conlleva un mantenimiento preventivo innecesario o excesivo.

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

El mantenimiento predictivo y el aprendizaje automático también se pueden usar junto con las herramientas de mantenimiento habilitadas para IoT para aumentar 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, incluidos el enfoque, la ejecución y las expectativas. Aquí hay cinco pautas para hacerlo bien.

1. Priorizar la maquinaria crítica para el negocio

Los fabricantes deben comenzar por identificar las máquinas que son absolutamente necesarias para las operaciones comerciales y garantizar que se priorice el mantenimiento de estos activos. Al centrarse en las máquinas y los procesos que causarían la interrupción más significativa si fallaran, los fabricantes garantizan que las operaciones puedan continuar sin interrupciones mientras protegen los costos.

2. Utilice la recopilación de datos en tiempo real

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

Los sensores IoT brindan información sobre una gama de diferentes condiciones de la máquina con una velocidad y precisión mucho mayores que las que se pueden lograr manualmente. Estos incluyen condiciones como la calidad de salida y el uso de energía, e incluso pueden extenderse a la observación del desgaste general del activo.

3. Realice análisis de datos oportunos

El análisis de datos permite al personal de mantenimiento comprender cómo cada activo contribuye individualmente a la producción, el rendimiento y el tiempo de actividad general. Estos datos se pueden usar 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 si bien puede parecer de sentido común, mantener una práctica regular de recopilación y análisis de datos es clave para evitar la probabilidad de fallas inesperadas en los equipos y costosos tiempos de inactividad.

4. Tome decisiones basadas en datos

Según el análisis de datos, el personal de mantenimiento puede tomar las medidas necesarias para evitar fallas o averías de la máquina. Sin embargo, también es importante monitorear los resultados de estas acciones. Si el activo que se ha reparado sigue teniendo un rendimiento inferior al esperado, esto podría ser indicativo de más problemas.

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

5. Proporcionar apoyo continuo

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

Racionalización del ciclo de vida del mantenimiento

Es difícil exagerar el valor del mantenimiento predictivo. Al utilizar la velocidad y la flexibilidad del análisis predictivo y el IoT, los fabricantes pueden aprovechar los datos de rendimiento de la máquina en tiempo real para evitar posibles fallas, tiempo de inactividad y pérdidas de costos en el futuro. El proceso fortalece el resultado final de la empresa y proporciona una variedad de otros beneficios, que incluyen una mejora en el medioambiente y la seguridad, y la prolongación de la vida útil de las piezas y máquinas integrales.

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