Mantenimiento predictivo:cómo el análisis de datos previene el tiempo de inactividad y reduce los costos

Actualizado el 30 de septiembre de 2024

Tabla de contenidos

• ¿Qué es el mantenimiento predictivo?
• Predictivo vs. Mantenimiento preventivo
• Beneficios del mantenimiento predictivo
• Cómo funciona el mantenimiento predictivo
• Implementación del mantenimiento predictivo
• ¿Qué monitorea el mantenimiento predictivo?
• Mejores prácticas de mantenimiento predictivo
• Adelantarse a los problemas de rendimiento
• Preguntas frecuentes

Conclusión clave

Mantenimiento predictivo es un enfoque basado en datos que utiliza análisis avanzados y técnicas de monitoreo para predecir cuándo es probable que falle el equipo, lo que permite realizar el mantenimiento antes de que ocurra una avería. 

Si su empresa depende de maquinaria pesada para operar, necesita que estas herramientas estén disponibles en todo momento. Dado que el tiempo de inactividad no planificado puede provocar un retraso en la producción, cada vez más empresas están adoptando el mantenimiento predictivo para evitar este dolor de cabeza y las pérdidas financieras resultantes que frecuentemente lo acompañan.

El software de mantenimiento predictivo analiza el estado de los equipos a través de datos recopilados por sensores conectados a Internet. Si algún equipo necesita atención, el sistema alerta automáticamente al equipo de mantenimiento.

El mantenimiento predictivo es el futuro. Tiene el potencial de reducir costos, optimizar las tareas de mantenimiento y mantener su negocio en funcionamiento. En esta guía, explicaremos qué es el mantenimiento predictivo, cómo funciona y cómo puede obtener más valor del mantenimiento predictivo para su negocio.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

Imagen de Kateryna Babaieva de Pexels

El mantenimiento predictivo es una estrategia de reparación y mantenimiento que utiliza software de seguimiento para anticipar cuándo el equipo necesita mantenimiento.

Cualquier interrupción en su flujo de trabajo es perjudicial para su capacidad de funcionar; Al implementar el mantenimiento predictivo, su empresa podrá seguir funcionando sin sacrificar la calidad ni la seguridad.

Lo bueno del mantenimiento predictivo es que detecta cambios sutiles en su equipo que el ojo humano no siempre capta. Esto es increíblemente útil para administrar equipos complejos que pueden fallar fácilmente si algo falla aunque sea ligeramente.

Es común ver que las empresas de estas industrias adoptan el mantenimiento predictivo:

• Compañías de petróleo y gas
• Empresas aeroespaciales
• Plantas de energía nuclear
• Ferrocarriles
• Fabricantes

El mantenimiento predictivo funciona a través de monitores basados en condiciones que rastrean varios factores en tiempo real.

Aplicar un sensor a cada equipo le permite monitorear su estado a lo largo del tiempo. El Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA) pueden rastrear tendencias, establecer parámetros y alertar al personal de mantenimiento sobre posibles problemas.

Por ejemplo, un sensor en la máquina puede monitorear continuamente las temperaturas y alertar a su equipo si una máquina corre riesgo de sobrecalentarse. Luego, su equipo de mantenimiento podrá revisar los datos y tomar decisiones más informadas sobre la reparación de esa máquina.

Desde la automatización industrial hasta el mantenimiento predictivo, aquí están nuestras 10 principales aplicaciones industriales de Internet de las cosas (IIoT) que impulsan la fabricación inteligente#IoT #manufacturahttps://t.co/TfrT9eQDT5

- jimcaruso (@jimcaruso) 31 de julio de 2023

Descripción general del mercado de mantenimiento predictivo:

Métrica de la industria Valor Tamaño actual del mercado$5.5 mil millones (2022)Crecimiento proyectado del mercado17% CAGR hasta 2028Tasas de adopción por región60% en España (2018), 54% en Alemania (2018)Tasas de adopción por industria48% de las plantas utilizan dispositivos conectados, 30% busca implementar

Crecimiento del mercado de mantenimiento predictivo:

El mercado mundial de mantenimiento predictivo está experimentando un crecimiento significativo, valorado en 7.850 millones de dólares en 2022, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) esperada del 29,5% de 2023 a 2030. Esto subraya la creciente adopción e inversión en tecnologías de mantenimiento predictivo.

Además, el 48% de las plantas ya utilizan dispositivos conectados para capturar, analizar y mejorar el mantenimiento, y un 30% adicional lo está investigando

Avances tecnológicos:

Los avances en inteligencia artificial (IA), aprendizaje automático (ML) e Internet de las cosas (IoT) son fundamentales en el aumento del mantenimiento predictivo. Estas tecnologías permiten el análisis de datos en tiempo real y la identificación de patrones de falla del equipo, lo que lleva a intervenciones de mantenimiento más precisas, oportunas y rentables.

En última instancia, el objetivo del mantenimiento predictivo es saber cuándo es necesario realizar reparaciones o mantenimiento. Es un enfoque rentable para el mantenimiento que reduce el tiempo de inactividad no planificado, especialmente en instalaciones grandes con procesos de equipos complejos.

¿Quiere una lista de verificación de gestión de activos GRATUITA?

Haga clic en el botón a continuación para recibir un PDF gratuito de nuestra Lista de verificación de gestión de activos, que contiene las preguntas críticas que debe responder para cualquier proyecto de etiquetado, lo que le permitirá poner en funcionamiento su sistema de seguimiento de mantenimiento o de gestión de instalaciones más rápido.

Obtenga la lista de verificación ›

Predictivo vs. Mantenimiento preventivo

Es importante comprender que el mantenimiento predictivo es diferente del mantenimiento preventivo. Ambos procesos reconocen el valor de detectar problemas potenciales y repararlos antes de que creen un problema mayor, pero no son lo mismo.

Con el mantenimiento preventivo, el personal de mantenimiento sigue un cronograma predeterminado y realiza el mantenimiento a intervalos regulares. Realizan el mantenimiento de las máquinas independientemente de si el equipo realmente necesita reparación o no.

El mantenimiento preventivo generalmente se basa en las recomendaciones de mantenimiento del fabricante, no en datos reales obtenidos del equipo en sí.

El mantenimiento predictivo, por otro lado, utiliza datos sobre sus operaciones y máquinas únicas para dirigir recursos sólo a los equipos que necesitan atención. Se necesitan muchos datos para hacer predicciones precisas, pero una vez que se tiene esta información, el sistema predice posibles puntos de falla y le indica al personal de mantenimiento dónde intervenir.

En lugar de pagar por reparar equipos que no necesitan atención, puede dirigir a su personal de mantenimiento a proyectos más importantes.

Beneficios del mantenimiento predictivo

Imagen de Chevanon Photography de Pexels

Pasar del mantenimiento preventivo al predictivo le ayudará a aprovechar al máximo su tiempo, su personal de mantenimiento y sus recursos. Las empresas que adoptan el mantenimiento predictivo disfrutan de una serie de beneficios que van desde ahorro de costos hasta eficiencia operativa.

Beneficio Mejora Costos de mantenimiento reducidos Disminución del 12 % Disponibilidad de activos mejorada Aumento del 9 % Tiempo de reparación y tiempo de inactividad reducidos El 91 % de las empresas ve mejoras Mantenimiento mejorado de la infraestructura antigua El 93 % de las empresas ve mejoras

1. Reduzca el tiempo y los costos de mantenimiento

Se necesitan muchos recursos financieros para mantener la maquinaria pesada. Saber cuándo reemplazar piezas o realizar mantenimiento puede reducir los costos asociados con la operación de equipos especializados.

De hecho, el mantenimiento predictivo reduce los costes de mantenimiento en una media del 25%. También elimina las conjeturas relacionadas con el mantenimiento de grandes instalaciones y maquinaria compleja.

Por último, el 91 % de las empresas informan que reducen el tiempo de reparación y el tiempo de inactividad no planificado después de implementar el mantenimiento predictivo.

Deje de gastar tiempo y dinero innecesariamente en piezas y mano de obra y disfrute de costos más bajos con un enfoque predictivo del mantenimiento.

2. Mayor disponibilidad de equipos

La disponibilidad del equipo es imprescindible para operar a un alto nivel. Las interrupciones comerciales disminuyen drásticamente a medida que sus equipos y maquinaria están más disponibles. De hecho, el mantenimiento predictivo reduce las averías inesperadas en un 70 % y aumenta el tiempo de actividad del equipo hasta en un 20 %.

3. Fiabilidad

Las fallas del equipo son una preocupación importante con la maquinaria pesada. El mantenimiento predictivo hace que su equipo sea más confiable al brindarle una herramienta basada en datos para la toma de decisiones.

El mantenimiento predictivo proporciona un proceso confiable para el mantenimiento de equipos que permite a los administradores de instalaciones descansar un poco más fácilmente. El sistema te avisará de cualquier problema para que puedas tomar decisiones estratégicas antes de una avería importante.

4. Prevenir interrupciones

Una sola interrupción puede tener graves consecuencias posteriores para su negocio. Sin embargo, con el mantenimiento predictivo, usted recopila datos constantemente en su sistema de gestión de mantenimiento.

El equipo de mantenimiento responde a cualquier fluctuación en estos datos en tiempo real, evitando averías catastróficas y las interrupciones que causan.

Cómo funciona el mantenimiento predictivo

Imagen de Gustavo Fring de Pexels

Con el mantenimiento predictivo, aplica sensores conectados a Internet a todos los equipos o máquinas de sus instalaciones. Estos sensores se basan en la condición, lo que significa que monitorean, recopilan y analizan datos del equipo, como patrones de vibración y sonidos.

El mantenimiento predictivo depende en gran medida de la tecnología IoT. Gracias a estos sensores conectados a Internet, el software puede detectar patrones y tendencias en sus datos para identificar problemas en tiempo real. Utilizando datos de sensores de IoT y algoritmos de IA, el sistema recopilará y analizará datos para predecir qué máquinas necesitan mantenimiento en este momento.

Con el software de mantenimiento predictivo, usted especifica los parámetros sobre cómo debe funcionar el equipo. Cuando los datos en tiempo real están fuera de sus parámetros aceptables, el software notificará a su equipo de mantenimiento para que puedan solucionar el problema antes de que se produzca una falla importante.

Implementación del mantenimiento predictivo

La implementación de un programa de mantenimiento predictivo exitoso requiere un enfoque estratégico, colaborativo y basado en datos. Las organizaciones deben planificar y ejecutar cuidadosamente cada fase del proceso de implementación para garantizar que el programa entregue los resultados deseados.

Para ayudar a las organizaciones a adoptar e implementar con éxito el mantenimiento predictivo, estos son los cuatro pasos clave a considerar:

1. Desarrollar una estrategia de mantenimiento predictivo

El primer paso para implementar el mantenimiento predictivo es desarrollar una estrategia bien definida que se alinee con los objetivos operativos y comerciales de su organización. Esto debería implicar:

• Identificar los activos y equipos críticos que se beneficiarían más del mantenimiento predictivo
• Determinar los indicadores clave de rendimiento (KPI) y las métricas que desea mejorar, como el tiempo de actividad del equipo, los costos de mantenimiento o la eficiencia energética.
• Evaluar sus prácticas de mantenimiento actuales y capacidades de recopilación de datos
• Vale la pena señalar que hasta el 50 % de los costos de mantenimiento se consideran “residuos” y alrededor del 30 % del mantenimiento preventivo es demasiado frecuente. Por lo tanto, seleccionar las técnicas y tecnologías de mantenimiento predictivo adecuadas para implementar es un paso crítico en el proceso de planificación.

2. Garantice una sólida recopilación e integración de datos

El mantenimiento predictivo eficaz depende de la capacidad de recopilar, agregar y analizar grandes cantidades de datos de equipos de diversas fuentes. Esto requiere:

• Implementar una red de sensores y dispositivos IoT para monitorear continuamente el rendimiento y la condición de los activos
• Integración de datos de sistemas de gestión de mantenimiento existentes, SCADA y otros sistemas empresariales
• Establecer políticas de gobernanza de datos para garantizar la calidad, la seguridad y la accesibilidad de los datos

3. Aproveche las capacidades de análisis e IA/ML

Para convertir los datos de los equipos en conocimientos prácticos, las organizaciones deben aprovechar las capacidades de análisis avanzado y de inteligencia artificial/aprendizaje automático (AI/ML). Esto incluye:

• Implementar plataformas de software de mantenimiento predictivo que puedan aplicar algoritmos basados en IA para detectar anomalías, predecir fallas y optimizar los programas de mantenimiento
• Entrenamiento de modelos de IA sobre datos históricos de mantenimiento y rendimiento de activos para mejorar la precisión de las predicciones de fallas
• Refinar y actualizar continuamente los modelos de IA/ML a medida que haya nuevos datos disponibles

4. Garantice una gestión de mantenimiento eficaz

El mantenimiento predictivo debe integrarse en su estrategia general de gestión de mantenimiento, que implica:

• Alinear las actividades de mantenimiento predictivo con sus programas de mantenimiento preventivo y correctivo existentes
• Establecer funciones, responsabilidades y flujos de trabajo claros para los equipos de mantenimiento
• Ofrecer oportunidades de capacitación y mejora de habilidades para que los técnicos trabajen con nuevas tecnologías de mantenimiento predictivo
• Supervisar y optimizar continuamente el programa de mantenimiento predictivo en función de métricas de rendimiento y comentarios

Siguiendo estas mejores prácticas, las organizaciones pueden implementar con éxito un programa integral de mantenimiento predictivo que brinde beneficios operativos y financieros tangibles.

¿Quiere saber más sobre cómo empezar a utilizar un plan de mantenimiento predictivo? Mira el vídeo a continuación.

¿Qué monitorea el mantenimiento predictivo?

Imagen de Andrea Piacquadio de Pexels

El mantenimiento predictivo tiene muchas aplicaciones, pero el monitoreo de condición es el caso de uso más común.

1. Análisis de vibraciones

Esta función mide los niveles y frecuencias de vibración de su equipo. Cada máquina tiene un patrón de vibración diferente cuando funciona al máximo rendimiento. Pero cuando algo anda mal, el patrón de vibración suele cambiar.

Algunos dispositivos portátiles pueden detectar vibraciones anormales, pero el mantenimiento predictivo ayuda a su equipo de mantenimiento a detectar estas anomalías mucho más rápidamente. El análisis de vibraciones también es excelente para detectar desalineaciones, piezas sueltas o problemas en el motor.

2. Imágenes térmicas

La imagen térmica detecta fluctuaciones en la temperatura de la máquina. A medida que utiliza una máquina, sus piezas eventualmente se desgastarán con el tiempo. Desafortunadamente, a veces es difícil saber cuándo ha llegado el momento de reemplazar estos componentes.

Las piezas sobreutilizadas liberan más energía y funcionan a temperaturas más altas, lo que los sistemas de mantenimiento predictivo pueden identificar rápidamente. Muestran estos datos como imágenes infrarrojas para visualizar puntos calientes en el equipo.

A partir de ahí, su equipo de mantenimiento identifica las piezas defectuosas y las reemplaza antes de que fallen.

En lugar de reemplazar las piezas demasiado pronto o demasiado tarde, las reemplaza justo antes de que surja un problema. Esta es una forma rentable de equilibrar la necesidad de reemplazos y al mismo tiempo mantener bajos los costos de mantenimiento.

3. Análisis de aceite

Con el análisis de aceite, su sistema identifica partículas en el aceite de una máquina que podrían indicar una fuga o un mal funcionamiento. El análisis de aceite es una herramienta popular en el mantenimiento predictivo porque es fácil establecer parámetros:por lo general, solo requiere una prueba inicial para obtener una línea de base.

Los cambios en la consistencia, la cantidad de agua o las partículas contaminantes no siempre se notan y es posible que sus trabajadores no se den cuenta de que hay un problema hasta que sea demasiado tarde. El mantenimiento predictivo utiliza sensores para detectar estos pequeños cambios para que sepas cuándo algo no está bien.

4. Monitoreo Acústico

Algunos sonidos, como el funcionamiento de piezas de equipos entre sí, no siempre son audibles para el oído humano, pero sensores acústicos especializados pueden detectar fácilmente estos cambios. Los ruidos inusuales indican que los componentes de una máquina están comenzando a desgastarse.

El monitoreo acústico ultrasónico le indica que lubrique el equipo o reemplace piezas mucho antes de que surja un problema.

5. Pruebas de emisiones

Los sensores utilizados en las pruebas de emisiones analizan las emisiones de una máquina. Los niveles de contaminantes en las emisiones pueden indicar una quema excesiva de petróleo, sedimentos de combustible o una máquina con exceso de trabajo que necesita mantenimiento.

Puede utilizar el monitoreo predictivo para analizar varios tipos de emisiones, incluyendo:

• Óxido de nitrógeno
• Monóxido de carbono
• Dióxido de carbono
• Hidrocarburos

6. Análisis de descargas parciales

El análisis de descargas parciales identifica cuándo una máquina comienza a emitir chispas eléctricas. Es una característica útil para el seguimiento:

• Cables
• Generadores
• Transformadores
• Motores grandes
• Cambiar de marcha

Los sensores de mantenimiento predictivo recopilan estos datos continuamente y los comparan con los parámetros preestablecidos para ver si una máquina está a punto de fallar. Cuando la descarga eléctrica en un equipo está fuera del rango seguro, el software alerta a su equipo para que tome medidas rápidas.

Mejores prácticas de mantenimiento predictivo

Imagen de Life of Pix de Pexels

El mantenimiento predictivo reduce el tiempo de inactividad no programado y reduce los costos, pero aún requiere una operación calificada. Si desea implementar un plan de mantenimiento predictivo, es importante crear una estrategia sólida antes de invertir en un sistema de mantenimiento predictivo.

Siga estas mejores prácticas para aprovechar al máximo su inversión en mantenimiento predictivo.

1. Realizar una evaluación de necesidades

El mantenimiento predictivo reduce los costos a largo plazo, pero incluso entonces cuesta dinero configurar los procesos. Además, es necesario capacitar a los empleados en mantenimiento predictivo, lo que requiere tiempo y dinero.

El mantenimiento predictivo debería ser útil, pero si compra software antes de comprender completamente sus necesidades, es posible que no obtenga un retorno significativo de su inversión.

Esta es una gran inversión, así que realice una evaluación exhaustiva de las necesidades antes de comprometerse con cualquier software en particular. Realice un análisis de costo-beneficio, ejecute proyecciones financieras y visualice su plan antes de gastar un centavo.

2. Mantenga registros precisos

El mantenimiento predictivo evalúa el estado del equipo a lo largo del tiempo. Aunque es una herramienta poderosa para administrar equipos en el momento, aún necesita una forma de evaluar el éxito del programa a largo plazo.

Las etiquetas y rótulos de alta calidad lo hacen mucho más fácil. Cada vez que realizas un mantenimiento, los datos regresan a tu sistema de mantenimiento predictivo para garantizar que la anomalía se haya resuelto.

Los trabajadores de mantenimiento pueden identificar y rastrear fácilmente toda la actividad realizada en sus activos con un escaneo rápido de un código de barras o un código QR.

Las etiquetas y etiquetas de calidad complementan su estrategia de mantenimiento predictivo, rastreando todas las piezas móviles y demostrando que la solución realmente proporciona un retorno de su inversión.

Diseñadas para sobrevivir en condiciones difíciles, las etiquetas y etiquetas duraderas para activos de gestión de instalaciones de Camcode funcionan bien tanto para aplicaciones interiores como exteriores. Todas las etiquetas también son compatibles con el software, lo que facilita el seguimiento de los activos físicos con una simple etiqueta.

Las etiquetas RFID o etiquetas RFID también son una opción inteligente para el seguimiento en tiempo real.

3. Identificar máquinas clave

Pasar de una estrategia de mantenimiento reactivo o preventivo no es fácil; transferir todo a la vez puede resultar abrumador. Se recomienda identificar las máquinas más críticas de sus instalaciones e implementar primero un mantenimiento predictivo en estas máquinas.

Una vez que lo haya configurado, revise el éxito del programa y perfeccionelo según sea necesario. Asegúrese de que el software le ayude a ahorrar tiempo, reducir costes y optimizar las operaciones.

Una vez que tenga la prueba del concepto, no dude en ampliar el programa de mantenimiento predictivo a más máquinas con el tiempo. Este enfoque gradual lo ayudará a solucionar cualquier problema a menor escala y brindará una transición más fluida.

Adelantarse a los problemas de rendimiento

El monitoreo basado en la condición es una estrategia exitosa que brinda muchos beneficios para cualquier organización que utilice equipos pesados. El poder combinado de los sensores de IoT, la inteligencia artificial y el software de mantenimiento predictivo lleva las cosas al siguiente nivel y ayuda a su empresa a adelantarse a las reparaciones.

Si bien los sistemas predictivos le dirán adónde ir, su personal de mantenimiento aún necesita una manera fácil de identificar el equipo. La gestión del mantenimiento es aún más fácil con las etiquetas y soluciones de etiquetas duraderas de Camcode. Con el etiquetado adecuado, conocerá el estado de cada equipo y maquinaria para lograr operaciones más fluidas.

Solicite un kit de muestra gratuito de Camcode para ver cómo las etiquetas listas para usar son el complemento perfecto para el mantenimiento predictivo.

Preguntas frecuentes