Mantenimiento preventivo vs predictivo: Por qué el cambio a predictivo es esencial para fabricantes

Al hablar con la gente, hemos descubierto que los términos «preventivo» y «predictivo» a menudo se confunden mentalmente; sin embargo, existe una diferencia marcada en técnicas de implementación y efectos reales, por lo que es importante definir claramente ambos antes de entrar en sus pros, contras y por qué el mantenimiento predictivo es el único futuro para los fabricantes.

Mantenimiento preventivo se basa en gran medida en el Tiempo Medio Entre Fallos (MTBF) especificado por el fabricante, que dicta en promedio el tiempo entre fallos de una máquina y sus componentes. Las actividades de mantenimiento se realizan antes de que se supere el número MTBF (típicamente en horas de operación).

Mantenimiento predictivo se basa en información diagnóstica real (cuál es la condición actual) y prognóstica (cuál será la condición en el futuro) de la máquina y sus componentes (esto podría ser monitorización de vibración para rodamientos/cajas de cambios, monitorización de corriente para motores eléctricos, monitorización de temperatura para fluidos, etc.). El mantenimiento se realiza basándose en la condición real de los componentes y su Vida Útil Remanente (RUL) esperada, lo que permite predecir con precisión el fallo de la máquina y evitarlo.

El mundo real no es ideal

Desafortunadamente para estos esquemas y nuestros diagramas limpios, el mundo real nunca se ajusta a «lo ideal» y algún compromiso es necesario.

Mantenimiento preventivo no tiene en cuenta el uso real de la máquina y no puede indicar puntos de fallo potenciales. A menudo, las cosas que fallan no son lo que el fabricante encontró en sus regímenes de prueba originales y, a medida que las máquinas envejecen, su comportamiento cambia considerablemente. Los números MTBF proporcionados por el fabricante suelen ser muy conservadores, ya que la tendencia al sobre-mantenimiento generalmente es menos costosa que el fallo y el tiempo de inactividad que conlleva.

No solo el mantenimiento planificado interrumpe las operaciones (tiempo de inactividad), sino que las averías no planificadas causarán tiempo de inactividad adicional —a veces incluso justo antes de un evento de mantenimiento planificado. En el mundo real, este esquema se vuelve cada vez más costoso e ineficiente a medida que la máquina envejece.

Vea cómo Nissan y Senseye han trabajado juntos para reducir el tiempo de inactividad de producción en un 50%.

Mantenimiento predictivo en el mundo real probablemente tendrá un elemento de mantenimiento planificado para mayor seguridad, pero estos tienden a ser menos frecuentes y menos disruptivos. El mantenimiento basado en condición regular, basado en información prognóstica, permite evitar el tiempo de inactividad no planificado. En algunos casos, los indicadores de condición pueden aparecer antes de un evento de mantenimiento planificado; el mantenimiento oportunista podría entonces fusionarse con el evento de mantenimiento ya planificado para dar un impulso extra de eficiencia.

Comparativa

El mantenimiento predictivo impulsado por diagnósticos y prognósticos fiables es el claro ganador en términos de optimizar la productividad y minimizar el tiempo de inactividad. La única salvedad para los adoptantes es que está completamente impulsado por el mundo real, requiriendo una extensa recopilación de datos y la inversión inicial para esto puede parecer desalentadora, aunque eso está cambiando a medida que la Industria 4.0 y el IIoT ganan impulso y el coste de los sensores baja. La maquinaria más nueva incluso viene con sensores y recopilación de datos integrados para ayudar con el mantenimiento predictivo.

La mayor mejora sobre el mantenimiento preventivo es que le permite mantener por uso y condición apropiados, no puramente por MTBF. Ahorra dinero no solo al tener menos eventos de mantenimiento profundo, sino menos eventos de tiempo de inactividad no planificado: se le habrá advertido sobre la condición del componente con antelación y tendrá la oportunidad de realizar un mantenimiento correctivo antes de que se convierta en un problema de tiempo de inactividad y productividad.

Por qué el mantenimiento predictivo es el futuro

¿Le gusta perder tiempo y dinero? No lo creíamos. Tampoco a sus competidores. El gran salto que trae la Industria 4.0 no está en nuevos materiales, máquinas o técnicas de producción. Se trata de mejorar y optimizar lo que ya tiene, exprimiendo cada gota de productividad de sus inversiones.

El mantenimiento predictivo es habilitado por productos como Senseye, ayudándole a evitar tiempo de inactividad y asegurar la productividad gastando menos dinero. ¡Eso es bastante emocionante!

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