Explorando el proceso de mantenimiento predictivo

¿Cómo se y otras organizaciones industriales pasan del mantenimiento programado tradicional al mantenimiento predictivo proactivo? ¿Cuáles son los primeros pasos necesarios para comenzar esta transformación? ¿Cuáles son las diferentes etapas del viaje, desde el caso de negocio inicial y la etapa de diseño, hasta la preparación de datos, la adopción cultural y el escalamiento?

En esta película, Peter Gagg de MCP Consulting Group se une a Alexander Hill y Rob Russell de Senseye para explorar cómo el mantenimiento predictivo no es simplemente un desafío técnico con una solución tecnológica, sino un viaje continuo que implica la adquisición de conocimientos, la aceptación cultural y una colaboración cada vez mayor entre humanos y sistemas inteligentes.

Transcripción

Alexander Hill, Senseye:Rediseñar un proceso de mantenimiento es algo difícil, nunca recomendaríamos que elimine sus prácticas de mantenimiento existentes y salte directamente a PdM. Existe el viejo dicho de que el mantenimiento excesivo siempre es más barato que fallar, y eso es correcto.

Se debe encontrar un equilibrio entre su mantenimiento programado y su mantenimiento predictivo. Luego, gradualmente, a medida que confía cada vez más en su sistema de mantenimiento, puede reducir algunas de las medidas preventivas que son costosas pero que se sabe que ayudan.

Debe implementar este cambio de mantenimiento cultural con bastante lentitud, a medida que genera confianza en el sistema y confía en los resultados comerciales de ahorrar dinero y aumentar la eficiencia.

Rob Russell, Senseye:Se considera que el mantenimiento se desarrolla en capas de madurez, desde el mantenimiento reactivo hasta el planificado, pasando por los tipos de mantenimiento preventivo y proactivo. Un cambio que realmente creo que tiene que suceder es no considerarlas como etapas por las que pasar, sino seleccionar el tipo correcto de enfoque de mantenimiento para el activo correcto.

Peter Gagg, MCP Consulting Group:El mantenimiento predictivo no es la solución a todos los problemas dentro de una organización. Tiene que usarse en los lugares correctos en el momento correcto.

Es importante el uso de herramientas de monitoreo de condición para reemplazar las tareas de mantenimiento planificadas con tareas de mantenimiento predictivo. Sin embargo, para llegar a esa posición, donde sabe qué equipos se beneficiarán de PdM, debe aplicar técnicas como FMECA (Modo de falla, análisis de efectos y criticidad) y RCM (Mantenimiento centrado en confiabilidad) para determinar la combinación correcta. de tareas de mantenimiento:ya sea mantenimiento predictivo, mantenimiento preventivo, ejecución hasta falla o incluso diseño de fallas que están ocurriendo.

Rob Russell:De hecho, pensamos en esto en términos de diseño, implementación, operación y luego refinamiento. Los pasos iniciales dentro del diseño se relacionan con la selección de activos, pero también con una apreciación de los diversos modos de falla que debe capturar. Eso luego informa las decisiones sobre el tipo correcto de datos e información que necesita.

Esa es toda la información que luego puede pasar a la fase de implementación, donde puede trabajar con sus ingenieros de control y equipos de TI para implementar esa captura de datos y permitir que se transmita al nube.

Alexander Hill:Luego podemos comenzar a introducir esos datos en Senseye, es un proceso automatizado, tomará estos datos, aprenderá de ellos y comenzará a construir un estado estable de cómo se ven estas máquinas y activos y luego podemos predecir contra eso.

Rob Russell:El uso de la IA es fundamental para lo que hacemos. Nos permite hacer el análisis a gran escala y nos permite detectar cosas dentro de los datos que pueden ser demasiado sutiles para que un ser humano las detecte. Lo que es realmente clave e importante es que se haga de una manera centrada en el ser humano que entregue la información de una manera que sea accesible para los usuarios finales y que también pueda convertirse en parte de sus procesos de trabajo diarios.