Mantenimiento prescriptivo explicado: Definición, beneficios y cómo impulsa el rendimiento de activos

El mantenimiento prescriptivo representa un enfoque de vanguardia en la gestión de activos, utilizando analítica avanzada y aprendizaje automático para predecir necesidades de mantenimiento y optimizar el rendimiento de equipos. Va más allá de simplemente identificar problemas potenciales, ofreciendo recomendaciones específicas para acciones de mantenimiento y ajustes operativos. Esta estrategia mejora el proceso de toma de decisiones para profesionales de mantenimiento, permitiendo una planificación y ejecución más efectiva de tareas, reduciendo así el tiempo de inactividad y aumentando la longevidad de los activos. Su aplicación inteligente de conocimientos basados en datos lo posiciona a la vanguardia de las metodologías de mantenimiento modernas.

Evolución del mantenimiento: De reactivo a prescriptivo

Durante generaciones, los profesionales de mantenimiento han usado mantenimiento preventivo para evitar fallos de equipos y han recurrido al mantenimiento reactivo cuando los activos fallaban. Con la aparición del Internet Industrial de las Cosas (IIoT), los profesionales de mantenimiento ahora pueden conectar herramientas, software y sensores para recopilar, almacenar y analizar múltiples fuentes de datos en un solo lugar.

Esas herramientas ya están desbloqueando el mantenimiento predictivo, donde sensores y software predicen fallos futuros. Sin embargo, muchos líderes de mantenimiento miran hacia un futuro basado en un concepto llamado mantenimiento prescriptivo, donde el aprendizaje automático y la inteligencia artificial no solo predicen fallos, sino que también identifican soluciones.

Cómo funciona el mantenimiento prescriptivo

El mantenimiento prescriptivo usa aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (IA) junto con el IIoT para hacer recomendaciones específicas para el mantenimiento de equipos. Combina tecnologías que analizan historiales, hacen suposiciones, prueban y re-prueban datos libremente. Algoritmos complejos permiten al software identificar y aprender automáticamente de tendencias de datos y reconocer patrones.

El proceso de aprendizaje automático reevalúa continuamente modelos (archivos entrenados para reconocer patrones específicos) y datos para pronosticar con precisión lo que algo hará a velocidades inalcanzables por analistas humanos. En última instancia, el mantenimiento prescriptivo determina los resultados potenciales de diferentes acciones y propone el mejor enfoque.

Cómo los sensores de vibración inalámbricos impulsan el mantenimiento prescriptivo

Soluciones avanzadas de monitorización de condición de activos, como sensores de vibración, ayudan a habilitar la detección de patrones y acercan a los equipos de fiabilidad al mantenimiento prescriptivo. Por ejemplo, combinar un sensor de vibración piezoeléctrico, sensores MEMS y software permite el seguimiento del rendimiento de activos, análisis de fallos y analítica predictiva.

Usando sensores de vibración, los líderes de mantenimiento pueden determinar causas raíz y condiciones que afectan un fallo de máquina, diagnosticar problemas de activos y problemas subyacentes, y determinar próximos pasos mediante análisis de datos. Aunque esto está aún a un paso de recomendar una solución, que es el objetivo del mantenimiento prescriptivo, también está un paso más cerca de esa meta.

Beneficios del mantenimiento prescriptivo

• Desarrollar modelos de mantenimiento predictivo para maximizar la vida útil del activo, el rendimiento operativo o el tiempo de actividad
• Aprovechar datos históricos y en tiempo real
• Optimizar operaciones de mantenimiento
• Minimizar tiempo de inactividad y aumentar la eficiencia

Ejemplos de aplicaciones de mantenimiento prescriptivo

• Automotriz – Las plantas automotrices producen algunos de los productos de mayor precio de la industria debido a costos de materiales y mano de obra. Como la analítica de mantenimiento prescriptivo puede acelerar la producción general, el tiempo para fabricar un producto puede disminuir, reduciendo costos de mano de obra y servicios.
• Farmacéutica – Los cierres de salas limpias pueden ser costosos por la necesidad de evitar contaminación. Datos de sensores de vibración inalámbricos y algoritmos de aprendizaje automático podrían desbloquear mantenimiento prescriptivo para identificar desgaste de rodamientos en un manipulador de aire temprano y sugerir correcciones, evitando un cierre inesperado.
• Instalaciones – Las bombas son críticas para plantas de tratamiento de aguas residuales. En un entorno de mantenimiento prescriptivo, sensores podrían detectar un cambio en la condición de una bomba. La información ganada mediante IA y aprendizaje automático ayudaría a determinar el mejor curso de acción, como reparar o reemplazar la bomba basándose en costos y resultados potenciales.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo comparte muchas similitudes con el prescriptivo. Usa métodos proactivos basados en datos —como mantenimiento basado en condición (CBM)— para analizar la salud del equipo y ayudar a predecir cuándo debe realizarse el mantenimiento.

El mantenimiento predictivo aprovecha datos en tiempo real de sensores para rastrear el rendimiento del activo y datos históricos almacenados, por ejemplo, en un CMMS, para determinar la salud de la máquina. Aplica algoritmos a los datos para encontrar tendencias usando indicadores adelantados, como temperatura, vibración, eléctricos, presión y otras mediciones que indican cuándo se espera un fallo.

Mantenimiento predictivo vs. preventivo

El mantenimiento predictivo se basa en sensores para recopilar datos en tiempo real para determinar la salud de la máquina e identificar anomalías. Basándose en los datos, los equipos de mantenimiento pueden decidir qué pasos tomar a continuación.

El mantenimiento prescriptivo hace esto también, pero además puede prescribir soluciones y recomendar la mejor acción a tomar.

¿Qué es el mantenimiento preventivo?

El mantenimiento preventivo (PM) establece un programa fijo de mantenimiento para cada máquina, independientemente de su condición actual. Los intervalos de mantenimiento son basados en calendario o uso y programados según recomendaciones del fabricante.

El mantenimiento preventivo reduce la incidencia de mantenimiento reactivo y tiempo de inactividad no planificado, y aumenta la seguridad al asegurar que el equipo se mantenga regularmente. Hay dos tipos de acciones PM: restauración programada y descarte programado. Ambas medidas son realizadas por la(s) tarea(s) PM prescrita(s) para abordar el modo de fallo preciso.

A largo plazo, las tecnologías emergentes permitirán analítica prescriptiva. Por ejemplo, el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) podrán autodiagnosticarse y comunicar cuándo realizar ciertas tareas de mantenimiento preventivo "restauradoras" o de "descarte".

¿Qué es el mantenimiento reactivo?

El mantenimiento reactivo es una acción no planificada que toman los equipos de mantenimiento cuando la maquinaria falla inesperadamente, resultando en gastos no presupuestados como horas extra, tiempo de inactividad y reducción de producción.

Mantenimiento preventivo vs. reactivo

El mantenimiento preventivo (PM) es mantenimiento planificado que extiende la vida útil de un activo mediante acciones preventivas como lubricación, inspecciones, reparaciones y reemplazos para evitar tiempo de inactividad no planificado.

El mantenimiento reactivo es mantenimiento no planificado y no ocurre a menos que un activo se rompa. Una vez que un miembro del equipo de mantenimiento identifica la causa raíz del fallo, se envía un técnico para restaurar el activo a condición operativa.

Una estrategia de "funcionamiento hasta fallo", es decir, dejar que un activo falle, tiene beneficios específicos al valor del activo y su impacto en operaciones, que pueden ser mínimos dependiendo del equipo.

¿Qué es el mantenimiento centrado en la fiabilidad (RCM)?

Podrías decir que el mantenimiento centrado en la fiabilidad, o RCM, es el "abuelo" de todos los programas y estrategias de mantenimiento y fiabilidad. El objetivo del RCM es recopilar información usando procesos específicos que permitan a los equipos de mantenimiento seleccionar la política de gestión de activos más apropiada.

Usando este proceso, los profesionales de fiabilidad descubren y entienden qué debe hacerse para asegurar que todo el equipo continúe haciendo lo que sus usuarios quieren que haga (funciones) en su contexto operativo actual. Esto se logra identificando funciones de activos, fallos funcionales y causas de fallo esperadas.

El resultado final es implementar una estrategia de mantenimiento específica para cada equipo en una instalación u optimizar el programa de mantenimiento.

La buena noticia es que no necesitas implementar todas estas estrategias y programas a la vez. Hay ventajas en cada una y, de hecho, usar múltiples programas es generalmente más beneficioso. Ya sea que empieces pequeño con una estrategia o una combinación de programas de mantenimiento, todos pueden mejorar el rendimiento del activo y extender la vida útil del equipo.