¿Qué es el Mantenimiento Predictivo?

El mantenimiento predictivo ayuda a las empresas con activos que mantener a evitar paradas inesperadas. Descubre cómo funciona el mantenimiento predictivo, sus ventajas y diferencias sobre otros mantenimientos 

Se distingue de otros métodos por su enfoque proactivo basado en datos. A diferencia del mantenimiento reactivo, que aborda los problemas una vez acontecidos, y del preventivo, que se basa en calendarios fijos, utiliza una estrategia propia. Se basa en técnicas como el seguimiento en tiempo real y el análisis de registros para predecir fallos o problemas antes de que sucedan. 

Al reunir y analizar información de sensores y sistemas, identifica patrones y anomalías que sugieren un deterioro en equipos o componentes. Esto permite a las empresas tomar medidas preventivas en el momento óptimo, evitando costosos tiempos de inactividad y optimizando la vida útil de los bienes. Integra la tecnología y la analítica para transformar el mantenimiento de una función reactiva en una estrategia proactiva. Esta es precisamente su gran diferencia. 

Aquellos que deben enfrentarse a un alto grado de complejidad. En ellos, los fallos pueden tener un significativo impacto en la capacidad de producción y en la eficiencia operativa. Maquinaria industrial, equipos electrónicos, sistemas de transporte y producción, así como activos críticos en sectores como la energía y la aviación son ejemplos ilustrativos. 

Estos sistemas, a menudo, constan de dispositivos que generan una gran cantidad de detalles en tiempo real. Así, ¿en qué consiste el mantenimiento predictivo?, ¿cómo actúa? Aprovecha la comunicación que recibe para vigilar y controlar el estado de los componentes y predecir posibles anomalías. Los equipos sometidos a cargas variables también se benefician, ya que la predicción puede adaptarse mejor a estas variaciones que los enfoques tradicionales. 

El mantenimiento predictivo con características de detección temprana resulta decisivo para garantizar la continuidad operativa y maximizar la vida útil de los equipos. 

En el análisis predictivo, se recogen y supervisan diferentes registros para prever futuros eventos. Se trata de un amplio contenido de detalles que abarca desde mediciones físicas hasta información operativa y contextual. En el ámbito industrial, se capturan parámetros como temperatura, presión, vibración, flujo y consumo de energía. Igualmente, se incluyen datos sobre el rendimiento de la maquinaria, su velocidad y eficiencia. Además, factores ambientales como la humedad y la exposición a sustancias químicas pueden ser considerados dependiendo de la actividad del negocio. 

De igual modo, los hechos operativos, el tiempo de funcionamiento y los ciclos de trabajo, ofrecen métricas sobre la utilización y el desgaste de los equipos. Los sistemas de control añaden señales sobre alarmas y eventos anteriores, lo que ayuda a identificar tendencias de averías. Por último, los datos contextuales, como los meteorológicos y de producción, permiten comprender mejor el entorno en el que operan los equipos. 

Con todo ello, ¿cuál es la importancia del mantenimiento predictivo? Recabar y analizar esta diversidad de registros es vital, dado que proporciona una imagen completa del rendimiento y del estado real de los activos. Con ello, podemos anticipar incidencias y prevenirlas de un modo seguro. 

Hay varios, porque la implementación conlleva retos significativos. Uno de ellos es la recopilación y gestión de los grandes volúmenes de datos que producen los sensores en tiempo real. Estas notificaciones deben ser almacenadas, procesadas y escrutadas de manera eficiente, ya que solo así podemos extraer pautas y tendencias. Además, se requiere la inversión en tecnología adecuada, incluyendo hardware y software especializado, y personal capacitado para operar y mantener estos sistemas. 

La falta de estadísticas históricas confiables puede ser otro obstáculo. La precisión del análisis depende en gran medida de saber qué es el mantenimiento predictivo. Sin embargo, la resistencia cultural y la falta de comprensión organizacional también pueden dificultar la adopción de la perspectiva predictiva. Conviene tener en cuenta que implica un cambio en la mentalidad y en la forma en la que se abordan las operaciones y el mantenimiento. 

¿Desafíos frente a las técnicas de mantenimiento predictivo? La gestión numérica, la inversión en tecnología, la falta de estadísticas y las barreras culturales. Superar estos obstáculos requiere una planificación cuidadosa, recursos adecuados y una estrategia de cambio efectiva. 

Si bien este modelo involucra tecnología avanzada, no se necesitan habilidades específicas para su uso efectivo. Por ejemplo, un software de mantenimiento predictivo está diseñado con interfaces intuitivas que permiten configurar y trabajar sin experiencia previa. Sin embargo, para interpretar los resultados, un conocimiento básico de los conceptos relacionados siempre es aconsejable. 

Usando la plataforma e interpretando los hechos en la práctica se aprovecha al máximo el mantenimiento predictivo objetivo. Además, contar con un equipo interdisciplinario que incluya expertos técnicos es básico. Más aún, disponer de un socio tecnológico que pueda aportar soluciones integrales, sin necesidad de tener presencia física, operando en cloud. A nivel empresa, ciertas habilidades técnicas son útiles, pero para obtener todas las ventajas del mantenimiento predictivo nada mejor que disponer del pleno conocimiento profesional. 

¿En qué industrias se utiliza con mayor frecuencia el mantenimiento predictivo? 

En una amplia gama de sectores donde la eficiencia operativa y la continuidad son críticas. En la fabricación, se utiliza para optimizar equipos de producción y prevenir paradas no planificadas. En el ámbito energético, se aplica en plantas de energía, turbinas y redes eléctricas para garantizar el suministro constante. En cambio, en la aviación, permite prever problemas en aeronaves y reducir interrupciones en vuelo. 

El mantenimiento predictivo con características para la industria de petróleo y gas se emplea en plataformas y equipos de perforación para minimizar riesgos. En la automoción, se emplea en líneas de producción y flotas de vehículos. La industria de la salud también usa esta estrategia para mantener equipos médicos operativos y predecir anomalías. En definitiva, tiene aplicaciones en industrias donde la optimización de activos y la prevención de fallos son fundamentales para lograr una operatividad segura. 

Es sinérgica. Inseparable e imprescindible de cara al futuro. IoT conecta dispositivos y objetos a la red, permitiéndoles intercambiar contenido y comunicarse entre sí. En el contexto de la predicción de mantenimiento, los sensores y dispositivos con IoT aúnan fuerzas. Recopilan detalles en tiempo real sobre el estado y rendimiento de los equipos, los datos se analizan y se predicen las anomalías. Y lo que es mejor aún, en tiempo real, en diversos contextos y sin errores. 

La integración de IoT aumenta la importancia del mantenimiento predictivo porque mejora la precisión en todo tipo de pronósticos. Permite una supervisión continua de activos, incluso en ubicaciones remotas. Esta información permite anticiparse antes de que ocurran los problemas, evitando costosos tiempos de inactividad y mejorando la eficiencia operativa.