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Mantenimiento Predictivo Explicado: Todo lo que Necesitas Saber

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    El mantenimiento predictivo es un tipo de mantenimiento preventivo proactivo que procura predecir cuándo un equipo o pieza podría fallar para que las tareas de mantenimiento se realicen antes de que suceda.

    Estas predicciones se basan en datos recolectados por medio de equipos de monitoreo o fórmulas estadística, de modo que las empresas deben invertir en tecnología para aplicar esta modalidad de mantenimiento.

    En esta entrega, encontrarás toda la información esencial que necesitas para entender cómo funciona el mantenimiento predictivo y decidir si es lo que tu empresa necesita.

    Características del Mantenimiento Predictivo

    Los objetivos del mantenimiento predictivo coincide con otros tipos de mantenimiento, especialmente con el mantenimiento preventivo como categoría general.

    Una vez más: el mantenimiento predictivo es un tipo de mantenimiento preventivo. Es importante entender esto para no confundirte.

    Ahora, las características del mantenimiento predictivo pueden resumirse del siguiente modo:

    • Conlleva prácticas orientadas a reducir el número de fallas imprevistas al anticiparte al momento de su ocurrencia.
    • Busca disminuir los costos operacionales al acortar el tiempo que los encargados de mantenimiento deben dedicar a reparar los activos de la empresa.
    • Cuando se aplica el mantenimiento predictivo, las decisiones de la empresa se basan en datos que pretenden ayudar a definir el momento más conveniente para realizar trabajos de revisión a los activos de la compañía. Estos datos pueden ser provistos por sensores, radares o medidores, pero también se usan métodos estadísticos, como el Machile Learning.

    El mantenimiento predictivo no debe confundirse con el Mantenimiento Basado en Condición (otro tipo de mantenimiento preventivo), si bien ambos utilizan recursos similares.

    Veamos cómo puedes aprender a distinguirlos fácilmente para no cometer errores.

    Diferencias entre Mantenimiento Predictivo y Mantenimiento Basado en Condición

    Vamos a resumir las vías de recolección de datos que utiliza el mantenimiento predictivo para, luego, contrastarlas con los métodos utilizados en el mantenimiento basado en condición.

    Notarás la diferencia fácilmente.

    Mantenimiento predictivo

    • Confía en métodos estadísticos de predicción para definir cuándo un activo está en buen estado, o cuándo necesita mantenimiento. Para ello, se sirve de los datos que arrojan todos los monitores de medición instalados en un equipo: sensores de vibración, medidores de fluidos, etc. Entre más datos puedan visualizarse, más acertada será la predicción.
    • El eje central de este modelo de mantenimiento siempre será predecir averías futuras más que registrar los parámetros de funcionamiento de los equipos.
    • Usando el mantenimiento predictivo (y apoyándose en un Software de Mantenimiento), se pueden detectar detonadores de fallas que, en otras condiciones, pasarían desapercibidos para los humanos.

    Mantenimiento basado en condición

    • El rendimiento de los equipos se determina según umbrales o parámetros de funcionamiento. Cuando estos parámetros no coinciden con los niveles «normales» de performance, se concluye que los activos no están rindiendo al máximo.
    • Los parámetros de funcionamiento usados en este modelo de mantenimiento apuntan a factores como la vibración de un equipo o los niveles de aceite. El objetivo es identificar rápidamente cuándo una máquina comienza a comportarse de forma distinta.
    • El propósito final es registrar los parámetros de funcionamiento para detectar cuando se desvíen de la curva de rendimiento normal, y entonces resolver la desviación.

    Este cuadro resume las diferencias entre el mantenimiento predictivo y el basado en condición:

    Mantenimiento PredictivoMantenimiento Basado en Condición
    Las decisiones se apoyan en los datos y el análisis estadístico. Incluso puede haber intervención de IA (inteligencia artificial). Las decisiones se basan en criterios humanos (en este caso, la pericia de los encargados para analizar correctamente los parámetros de medición).
    Se ocupa de predecir problemas técnicos en el futuro. Permite conocer el estado actual de los equipos y determinar si hace falta intervenir en el aquí y ahora.
    La información obtenida ayuda a evitar el exceso de jornadas de mantenimiento, ya que las tareas de inspección / sustitución de piezas se programan «justo a tiempo». Puede ser fácil caer en la exageración y que la empresa termina gastando más dinero de la cuenta en tareas de mantenimiento por un mal análisis de parámetros.

    En resumen, el mantenimiento predictivo puede o no usar los equipos de medición que se utilizan para el mantenimiento basado en condición.

    Además, a diferencia de este, el proceso no acaba con la visualización de parámetros, sino que luego viene el procesamiento y análisis de datos.

    Solo así, la empresa puede confiar en que las predicciones son exactas.

    Ventajas y desventajas del Mantenimiento Predictivo

    Ventajas

    • Puedes ahorrar mucho dinero al desestimar jornadas de mantenimiento innecesarias.
    • El tiempo invertido en la reparación de los activos es mucho menor, y esto evita que la empresa pierda dinero por largos periodos de inactividad.
    • Puede hacerse un mejor uso del presupuesto, ya que la empresa determina con exactitud qué piezas de reemplazo debe comprar.

    Desventajas

    • Sin la capacitación adecuada, los datos podrían ser malinterpretados y diseñar un cronograma de mantenimiento errado sería muy costoso para la empresa.
    • Se requiere de una inversión considerable para habilitar la tecnología que el mantenimiento predictivo requiere (sensores, dispositivos para la transmisión de datos, etc.).
    • Puede ocurrir que trabajar con este modelo de mantenimiento influya en la dejadez de los operarios, ya que, en teoría, no hace falta realizar inspecciones rutinarias si el análisis predictivo no lo sugiere.

    Técnicas de Mantenimiento Predictivo

    Ahora que tienes una idea más clara de cómo funciona el mantenimiento predictivo, hablemos de las fórmulas que este modelo utiliza para obtener datos precisos.

    1. Equipo de monitoreo

    Los equipos de monitoreo hacen posible ver el comportamiento de los equipos en tiempo real y detectar problemas de performance.
    Es el típico recurso utilizado en el mantenimiento basado en condición para diagnósticos, salvo que se mezcla con fórmulas predictivas para obtener un informe completo.

    Los sistemas de monitoreo más comunes son los medidores de temperatura, presión, aceite, ruido y vibraciones. Otros ejemplos de estas técnicas son:

    2. Internet of Things o Internet de las Cosas

    Es un concepto que hace referencia a la interconectividad entre dispositivos, y cómo esto favorece la recolección y análisis de datos.

    Con el Internet de las Cosas, es posible transferir datos entre todos los activos de una empresa, incluyendo automóviles, termostatos, alarmas, etc.

    Para aplicar el Internet de las Cosas al monitoreo predictivo, se requiere de una conexión WLAN o LAN y un panel de control basado en la nube.

    3. Fórmulas predictivas

    Son métodos estadísticos donde se analizan los datos obtenidos previamente usando procedimientos algorítmicos.

    El resultado sugiere cuándo un equipo necesitará ser reparado o cuándo tendrá que hacerse un reemplazo de piezas.

    Estos algoritmos aplican una serie de reglas matemáticas para comparar el comportamiento actual de un activo vs. el comportamiento esperado.

    Las posibles desviaciones indican un deterioro gradual que, en algún momento, conducirá a fallas técnicas, así que el trabajo del personal de mantenimiento es intervenir antes de que suceda.

    Software de Mantenimiento: el ingrediente final

    El último agregado para poner en marcha un plan de mantenimiento predictivo es contar con un Software de Mantenimiento.

    No podrás aplicar este u otro tipo de mantenimiento en tu empresa si no inviertes en un programa informático que te permita:

    • Recolectar y visualizar datos.
    • Configurar alertas y órdenes de trabajo.
    • Tener a mano un hub para centralizar la información del departamento de Mantenimiento, registrar fechas de mantenimiento, etc.
    • Interpretar los datos obtenidos por medio de los equipos de monitoreo.

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