IoT para mantenimiento predictivo: Estrategias proactivas para reducir downtime y costes

O mejor dicho, cómo el Industrial Internet de las Cosas ayuda al Mantenimiento Predictivo (mantener una máquina antes de que se rompa y cause downtime).

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

• No necesidad de mantener inventario de repuestos
• Evita el sobre-mantenimiento de sus equipos (costoso)
• Evita fallos y tiene una buena idea exacta de la condición de la máquina

Generalmente, un fabricante especificará un Tiempo Medio Entre Fallos (MTBF) o Tiempo Medio Para Fallar (MTTF). Aunque suenan similares, hay una distinción: MTTF se usa generalmente para medir sistemas no reparables. El mantenimiento se hará periódicamente en momentos menores al MTBF. Estadísticamente esto debería asegurar que un fallo «nunca» ocurra, ya que siempre está manteniendo y «reiniciando» el período MTBF; desafortunadamente, no funciona realmente así en el mundo real.

El mantenimiento predictivo puede ser tan simple como un operador experto que oye algo diferente en la máquina que usa día a día, pero cuando hablamos de ello en el contexto del Industrial IoT, hablamos de usar monitorización constante, in-situ, de muchas variables como vibración, temperatura, presión, corriente, etc., dependiendo de la situación; estos se llaman indicadores de condición. La monitorización in-situ suele ser dispositivos de sensado y procesamiento pequeños y de bajo coste con conexiones a internet, transmitiendo datos a la nube.

La belleza del IIoT es que podemos monitorizar estos parámetros complejos de forma barata y fácil, sin requerir inspección manual.

Así que podemos monitorizar cosas fácilmente, pero ¿qué significa realmente? Con prognóstica avanzada (averiguar cuándo fallarán las máquinas antes de que lo hagan, basándose en su uso e indicadores de condición), podemos alejarnos del mantenimiento simple basado en MTBF/MTTF. Eso significa potencialmente ahorrar dinero (el fabricante será conservador y tenderá al sobre-mantenimiento), pero crucialmente tener información de mejor calidad sobre qué necesita mantenimiento y por qué.

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