Gracias al machine learning, al análisis de datos operativos y a la supervisión predictiva del estado de los activos, los ingenieros pueden optimizar las tareas de mantenimiento y reducir los riesgos de fiabilidad de la actividad empresarial o la fábrica. Disponer de un programa informático especialmente diseñado para facilitar el mantenimiento preventivo contribuye a realizar operaciones estables, a confirmar que se cumplen las garantías y a solventar los problemas que afectan a la producción (antes de que ocurran).
Hay cuatro tipos principales de mantenimiento preventivo. Todos giran en torno al concepto de "mantenimiento planificado". No obstante, a fin de ajustarse a los diversos fines de las operaciones empresariales, la organización y programación particular de cada uno es diferente.
El mantenimiento preventivo según uso depende de la utilización real de un activo. En este tipo de mantenimiento, para determinar la fecha de una tarea de mantenimiento o inspección futura, se tiene en cuenta el uso medio diario de un activo o la exposición a factores ambientales.
El mantenimiento preventivo según plazo o calendario se lleva a cabo en el momento programado, que se basa en un intervalo de tiempo. La tarea de mantenimiento se efectúa cuando se acerca la fecha prevista y se han creado las órdenes de trabajo correspondientes.
La finalidad del mantenimiento predictivo es planificar actuaciones correctivas antes de que se produzcan anomalías. Para ello, la plantilla debe evaluar el estado del equipamiento en primer lugar para calcular cuándo convendría hacer el mantenimiento. Después, se programan los trabajos necesarios para prevenir fallos inesperados del equipo.
El mantenimiento prescriptivo nos avisa de que va a haber un fallo y de cuándo va a producirse, además de indicar las causas de la anomalía. Este tipo de mantenimiento es útil para identificar y analizar varias opciones y posibles resultados a fin de mitigar cualquier riesgo para la actividad.
Para ser totalmente productivos y evitar costosas averías mecánicas que causan pérdidas de tiempo, los entornos industriales dependen en gran medida de las labores de mantenimiento programadas con regularidad.
El término "mantenimiento preventivo" comprende un amplio abanico de actividades prohibidas y tareas generales. Hasta cierto punto, todos los componentes de un sistema de producción tienen que ser revisados periódicamente; por lo general, como mínimo es necesario limpiarlos y lubricarlos. Otros contextos pueden requerir revisiones más exhaustivas que conlleven un importante reacondicionamiento, reparaciones o incluso la sustitución de algunas piezas.
En un plano superior, el mantenimiento preventivo también incluye el cuidado de las instalaciones físicas que albergan los diversos sistemas de producción. Entre las tareas generales vinculadas a este tipo de mantenimiento preventivo está comprobar que el sistema de climatización se encuentra en buen estado, que todas las instalaciones eléctricas funcionan y cumplen la normativa, y que la iluminación necesaria funciona debidamente.
A menudo se tiende a considerar que el mantenimiento preventivo y el mantenimiento predictivo son completamente diferentes. Sin embargo, este intento de plantear de manera simplificada la relación entre un tipo y otro obvia un punto clave.
En realidad, el mantenimiento predictivo es la evolución natural del mantenimiento preventivo. Ambos tipos pretenden anticiparse a los fallos mecánicos proactivamente y prevenirlos. Sin embargo, el mantenimiento predictivo lleva esta noción un paso más allá.
Pongamos que hablamos de un aparato industrial concreto. Si le aplicáramos técnicas de mantenimiento preventivo, utilizaríamos información general sobre la marca y el modelo de la máquina para calcular aproximadamente cuándo convendría llevar a cabo el mantenimiento normal. Así sabríamos más o menos cuándo sería preciso hacer el mantenimiento.
En cambio, el mantenimiento predictivo es sustancialmente más preciso. Por ello, requiere un volumen de datos mucho mayor. Por tanto, se combina la información relativa a la vida útil prevista de dicho modelo con los datos históricos sobre el rendimiento particular de esa unidad. Teniendo en cuenta estos datos complementarios, los modelos de mantenimiento predictivo generan rápidamente una serie de pronósticos de gran valor con los que las empresas pueden saber con certeza cuándo se producirá una anomalía en el sistema.
Además, en el mantenimiento predictivo, las reparaciones planificadas se efectúan justo antes de que sean necesarias (en lugar de realizarse según un calendario general). Por tanto, como no se hacen reparaciones innecesarias, se mantiene el presupuesto bajo control.
El mantenimiento predictivo alcanza todo su potencial en combinación con el Internet de las cosas (IoT). Hoy en día, las máquinas generan información constante sobre su actividad y estado. Por tanto, los modelos de mantenimiento predictivo pueden recibir la cantidad de datos que precisan para elaborar predicciones de mantenimiento decisivas.
Para aprovechar al máximo sus activos y reducir gastos, solo tiene que aplicar una estrategia de mantenimiento preventivo. ¿Qué otras ventajas ofrece? Mejor organización y actividad ininterrumpida.
Programe tareas de mantenimiento y revisiones sistemáticas para que sus activos lleguen al final de su ciclo de vida y las garantías estén siempre actualizadas.
Podrá gestionar las labores de mantenimiento planificadas y no planificadas, así como su inventario y los costes de las piezas de recambio. Tener una idea más clara de las operaciones y los activos de su empresa le ayudará a reducir considerablemente los costes de mantenimiento.
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Al determinar lo que hay que arreglar con antelación, evitará las interrupciones. Por consiguiente, reducirá el tiempo de inactividad y optimizará la producción.
Un aspecto fundamental distingue el mantenimiento preventivo del reactivo: el momento de actuación. El mantenimiento reactivo prefiere esperar hasta que haya fallos, de manera que el trabajo de mantenimiento solo se efectúa cuando una máquina efectivamente deja de funcionar. Entonces la reparación correspondiente se debe llevar a cabo lo antes posible. Por el contrario, en el mantenimiento preventivo, la intención es anticiparse a las anomalías del dispositivo y tomar medidas correctivas antes de que se produzca la avería mecánica.
La elección de uno u otro método —mantenimiento preventivo o mantenimiento reactivo— sería indiferente si no fuera porque el mantenimiento reactivo suele resultar mucho más costoso. Valga como analogía el mantenimiento de un vehículo y el ejemplo de un coche que no pasa las revisiones periódicas preceptivas, hasta que finalmente sufre un catastrófico fallo múltiple del sistema que de pronto requiere reparaciones importantes de coste elevado.
Para adoptar medidas de mantenimiento preventivo, es preciso asignar recursos presupuestarios a una serie de servicios periódicos y también puede ser necesario implementar un sistema de gestión del mantenimiento asistida por ordenador (GMAO o CMMS). Sin embargo, en un entorno industrial generalmente merece la pena, sobre todo porque la interrupción de la actividad industrial debido a reparaciones extraordinarias puede paralizar rápidamente la producción e incluso causar la pérdida de ingresos.
La implementación cada vez más generalizada de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) y del Internet de las cosas (IoT) en las operaciones empresariales ha redundado en una optimización continua tanto de los activos como de las actividades que impulsan el sector industrial. Si consideramos las perspectivas de futuro del mantenimiento preventivo, se hace patente que el uso de la supervisión remota y la modelización analítica ya ha facilitado una reducción neta de la cantidad de recursos dedicados a la realización de tareas de mantenimiento preventivo.
En lo tocante a los activos, la ampliación de la recopilación y el análisis de datos —posible gracias a las soluciones de IA e IoT actuales— ha permitido que los fabricantes obtengan información valiosa que ha mejorado la fiabilidad de sus operaciones y productos. Los operadores de activos pueden hacerse una idea real de la calidad de los activos que implementan. Esto les permite desarrollar nuevas estrategias relativas al ciclo de vida de sus activos, eliminar los de bajo rendimiento y, en consecuencia, reducir el tiempo de inactividad y los costes.
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