IoT para mantenimiento predictivo

O más bien cómo la Industrial Internet de las cosas ayuda al mantenimiento predictivo (mantener una máquina antes de que se averíe y provoque tiempo de inactividad).

No es ningún secreto que el mantenimiento predictivo es un tema complicado. La idea de poder mantener sus máquinas, justo antes de que estén a punto de fallar, representa un caso ideal por varias razones:

• No es necesario mantener un inventario de repuestos
• Evita el mantenimiento excesivo de su equipo (caro)
• Evita fallas y tiene una buena idea de la condición exacta en la que se encuentra la máquina

Por lo general, un fabricante especificará un tiempo medio entre fallas (MTBF) o un tiempo medio hasta la falla (MTTF). Si bien suenan similares, hay una diferencia en que MTTF se usa generalmente para medir sistemas no reparables. El mantenimiento se realizará periódicamente en tiempos menores que el tiempo medio entre fallas. Estadísticamente, esto debería garantizar que "nunca" ocurra una falla, ya que siempre está manteniendo y "reiniciando" el período MTBF, desafortunadamente, en realidad no funciona así en el mundo real.

El mantenimiento predictivo puede ser tan simple como que un operador experto escuche algo diferente sobre la máquina que usa en el día a día, pero cuando hablamos de ello en el contexto del IoT industrial. Estamos hablando de usar un monitoreo in situ constante de muchas variables como vibración, temperatura, presión, corriente, etc. dependiendo de la situación; estos se denominan indicadores de condición. El monitoreo in situ suele ser pequeños dispositivos de detección y procesamiento de bajo costo con conexiones a Internet, que transmiten datos a la nube.

La belleza del IIoT es que podemos monitorear estos parámetros complejos de manera económica y sencilla, sin necesidad de una inspección manual.

Entonces podemos monitorear las cosas fácilmente, pero ¿qué significa eso realmente? Con pronósticos avanzados (determinar cuándo fallarán las máquinas antes de que lo hagan, en función de sus indicadores de uso y condición) podemos alejarnos del simple mantenimiento basado en MTBF / MTTF. Eso significa potencialmente ahorrar dinero (el fabricante será conservador y se inclinará por el mantenimiento excesivo), pero lo más importante es tener información de mejor calidad sobre qué necesita mantenimiento y por qué.

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