Explicación del mantenimiento prescriptivo:definición, beneficios y cómo impulsa el rendimiento de los activos

El mantenimiento prescriptivo representa un enfoque de vanguardia para la gestión de activos, que utiliza análisis avanzados y aprendizaje automático para predecir las necesidades de mantenimiento y optimizar el rendimiento de los equipos. Va más allá de la mera identificación de problemas potenciales y ofrece recomendaciones específicas para acciones de mantenimiento y ajustes operativos. Esta estrategia mejora el proceso de toma de decisiones para los profesionales de mantenimiento, permitiendo una planificación y ejecución más efectiva de las tareas de mantenimiento, 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.

Durante generaciones, los profesionales de mantenimiento han utilizado el mantenimiento preventivo para evitar fallas en los equipos y han recurrido al mantenimiento reactivo cuando sus 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 los sensores y el software predicen fallas futuras. 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 fallas sino que también identifican soluciones.

Cómo funciona el mantenimiento prescriptivo

El mantenimiento prescriptivo utiliza el aprendizaje automático (ML) y la 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 vuelven a probar datos libremente. Los algoritmos complejos permiten que el software identifique y aprenda automáticamente de las tendencias de los datos y reconozca patrones de datos.

El proceso de aprendizaje automático reevalúa continuamente modelos (archivos entrenados para reconocer patrones específicos) y datos para pronosticar con precisión qué hará algo a velocidades inalcanzables para los 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

Las soluciones avanzadas de monitoreo del estado de los activos, como los sensores de vibración, ayudan a permitir la detección de patrones y acercan a los equipos de confiabilidad al mantenimiento prescriptivo. Por ejemplo, la combinación de un sensor de vibración piezoeléctrico, sensores MEMS y software permite el seguimiento del rendimiento de los activos, el análisis de fallas y el análisis predictivo.

Utilizando sensores de vibración, los líderes de mantenimiento pueden determinar las causas fundamentales y las condiciones que afectan una falla de la máquina, diagnosticar problemas de activos y problemas subyacentes, y determinar los próximos pasos a través del análisis de datos. Aunque todavía estamos a un paso de recomendar una solución, que es el objetivo del mantenimiento prescriptivo, también estamos un paso más cerca de ese objetivo.

Los beneficios del mantenimiento prescriptivo

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

Ejemplos de aplicaciones de mantenimiento prescriptivo

• Automoción – Las plantas automotrices producen algunos de los productos más caros de la industria debido a los costos de materiales y mano de obra. Debido a que el análisis de mantenimiento prescriptivo puede acelerar los resultados de producción generales, se puede reducir el tiempo para fabricar un producto, lo que reduce los costos de mano de obra y servicios públicos.
• Farmacéutica – Las paradas de salas blancas pueden resultar costosas debido a la necesidad de evitar la contaminación. Los datos de los sensores de vibración inalámbricos y los algoritmos de aprendizaje automático podrían desbloquear el mantenimiento prescriptivo para identificar tempranamente el desgaste de los rodamientos en una unidad de tratamiento de aire y hacer sugerencias para corregir el problema evitando una parada inesperada.
• Instalaciones – Las bombas son fundamentales para las plantas de tratamiento de aguas residuales. En un entorno de mantenimiento prescriptivo, los sensores podrían detectar un cambio en el estado de una bomba. La información obtenida a través de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático ayudaría a determinar el mejor curso de acción, como reparar o reemplazar la bomba en función de los costos y los posibles resultados.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo comparte muchas similitudes con el mantenimiento prescriptivo. El mantenimiento predictivo utiliza métodos de mantenimiento proactivos basados en datos, como el mantenimiento basado en condiciones (CBM), para analizar el estado del equipo y ayudar a predecir cuándo se debe realizar el mantenimiento.

El mantenimiento predictivo aprovecha los datos en tiempo real de los sensores para rastrear el rendimiento de los activos y los datos históricos almacenados, por ejemplo, en un sistema computarizado de gestión de mantenimiento (CMMS) para determinar el estado de la máquina. Aplica algoritmos a los datos para encontrar tendencias utilizando indicadores adelantados, como temperatura, vibración, electricidad, presión y otras mediciones que indican cuándo se espera que ocurra una falla.

Mantenimiento predictivo vs. mantenimiento preventivo

El mantenimiento predictivo se basa en sensores para recopilar datos en tiempo real para determinar el estado de la máquina e identificar anomalías en el equipo. Según los datos, los equipos de mantenimiento pueden decidir qué pasos seguir a continuación.

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

¿Qué es el mantenimiento preventivo?

El mantenimiento preventivo (PM) establece un cronograma de mantenimiento fijo para cada máquina, independientemente de su estado actual. Los intervalos de mantenimiento se basan en el calendario o en el uso y se programan según las recomendaciones del fabricante.

El mantenimiento preventivo reduce la incidencia del mantenimiento reactivo y el tiempo de inactividad no planificado y aumenta la seguridad al garantizar que el equipo reciba mantenimiento con regularidad. Hay dos tipos de acciones de PM:restauración programada y descarte programado. Ambas medidas se llevan a cabo mediante las tareas de PM prescritas para abordar el modo de falla preciso.

A largo plazo, las tecnologías emergentes permitirán el análisis prescriptivo. Por ejemplo, el aprendizaje automático (ML) y la inteligencia artificial (IA) podrán autodiagnosticarse y comunicar cuándo realizar determinadas tareas de mantenimiento preventivo "restaurativo" o "descartado".

¿Qué es el mantenimiento reactivo?

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

Mantenimiento preventivo versus mantenimiento reactivo

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

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

Una estrategia de ejecución hasta el fallo, que significa dejar que un activo falle, tiene beneficios específicos para el valor de un activo y un impacto en las operaciones que puede ser mínimo dependiendo del equipo.

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

Se podría decir que el mantenimiento centrado en la confiabilidad, o RCM, es el abuelo de todos los programas y estrategias de mantenimiento y confiabilidad. El objetivo de RCM es recopilar información mediante procesos específicos que permitan a los equipos de mantenimiento seleccionar la política de gestión de activos más adecuada.

Al utilizar este proceso, los profesionales de confiabilidad descubren y comprenden lo que se debe hacer para garantizar que todos los equipos continúen haciendo lo que sus usuarios quieren que haga (funciones) en su contexto operativo actual. Esto se logra identificando las funciones de los activos, las fallas funcionales y las fallas/causas esperadas.

El resultado final es implementar una estrategia de mantenimiento específica para cada equipo de una instalación o planta y optimizar el programa de mantenimiento.

La buena noticia es que no es necesario implementar todas estas estrategias y programas a la vez. Cada uno tiene sus ventajas y, de hecho, utilizar varios programas suele ser más beneficioso. Ya sea que comience poco a poco con una estrategia o una combinación de programas de mantenimiento, todos ellos pueden mejorar el rendimiento de los activos y extender la vida útil del equipo.