En el sector industrial, la productividad y la competitividad de una empresa van de la mano y pueden verse profundamente afectadas por las averías de las máquinas. En ocasiones, incluso pueden llegar a parar toda la producción durante un período de tiempo. Por ello, cada vez son más las organizaciones que deciden anticiparse a este problema e incorporar sistemas eficientes como los modelos predictivos avanzados.
¿Qué es el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo es una técnica que consiste en utilizar la monitorización y el análisis de datos de las máquinas y dispositivos para detectar posibles averías en el funcionamiento de los equipos de producción. De este modo, las organizaciones pueden reemplazar las piezas defectuosas antes de que se produzca el fallo completo de la máquina.
Esta estrategia basa su funcionamiento en la medición, control y monitoreo de parámetros y condiciones operativas de los sistemas gracias a su digitalización y al despliegue de la conectividad fiable y la ultravelocidad de la red móvil 5G. La aplicación de este tipo de mantenimiento permite a las organizaciones anticiparse a las anomalías del futuro y al funcionamiento erróneo de sus instalaciones.
¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?
Este tipo de mantenimiento cuenta con tres elementos imprescindibles para su correcto funcionamiento. En primer lugar, se encuentran los sensores instalados en las máquinas, encargados de enviar los datos en tiempo real sobre el estado y rendimiento del sistema. Esta comunicación se establece a partir de las tecnologías del Internet de las Cosas (IoT).
Estos datos recopilados por la IoT, se almacenan en la nube y seguidamente, se usa la minería de datos mediante aplicaciones de big data. Además, para establecer patrones de comportamiento y comparaciones con otras máquinas, los modelos predictivos utilizan no solo desarrollos de inteligencia artificial, también tecnologías de aprendizaje automático o machine learning.
Tipos de mantenimiento predictivo
Los tipos de modelos predictivos hacen referencia a los diferentes sectores de actuación y las tecnologías utilizadas en el campo de aplicación. Aunque hay que diferenciar el mantenimiento predictivo del preventivo, cuyo objetivo es el de analizar el estado de la máquina de forma recurrente con independencia de que sea necesario. Y en el caso de que se haya producido un fallo, se llevará a cabo un correctivo o de avería, para reparar la avería.
Existen diferentes técnicas y ejemplos aplicados para un correcto mantenimiento de las máquinas. Uno de ellos es la termografía infrarroja, una técnica muy versátil, puesto que permite detectar de forma no invasiva las altas temperaturas de los equipos. Asimismo, se puede concluir el mal funcionamiento o la pérdida de efectividad de un componente.
El análisis de vibraciones es una exploración que permite conocer el estado de los componentes gracias a las vibraciones específicas. Con el fin de identificar con anticipación el desgaste de las piezas, las fábricas instalan sensores de vibración monitorizados en tiempo real.
La monitorización acústica es otra técnica que emplea sensores acústicos para detectar fugas de gas o de líquidos peligrosos en las máquinas de producción. También es muy útil para detectar fricciones o tensiones procedentes de desgastes o errores en el engrasado.
Ya hay numerosas organizaciones que usan los modelos predictivos para optimizar los costes, alargar la vida útil de las máquinas y mejorar los servicios, una estrategia que se está consolidando en todos los sectores de producción y logística.
Este tipo de mantenimiento es muy popular en las empresas ferroviarias. El sostenimiento de las vías ferroviarias y los trenes es muy costoso. Por tanto, implantar internet de las cosas permite a las compañías identificar las piezas más equívocas, optimizar las reparaciones y reducir el impacto en los servicios.
También sirve de gran ayuda al transporte marítimo, ya que permite realizar diagnósticos en remoto y a larga distancia. De este modo, optimizan las operaciones de mantenimiento y consiguen el máximo rendimiento de los navíos.
Ventajas y desventajas del mantenimiento predictivo
Los modelos predictivos presentan varios beneficios a las empresas industriales. Principalmente, aprovechan toda la vida útil de todo tipo de maquinaria y de sus componentes. Al mismo tiempo, reducen los costes operativos, el tiempo de mantenimiento, las horas de inactividad de las máquinas y mejoran el rendimiento general de la cadena productiva.
Aunque son muchas sus ventajas operativas, las compañías deben llevar a cabo ciertas inversiones en la digitalización y monitorización necesaria para este tipo de mantenimiento. Además, este cambio implica la contratación de mano obra cualificada y con experiencia suficiente que sepa analizar e interpretar los datos.
A pesar de la inversión requerida, para seguir siendo competitivo en un mercado industrial cada vez más exigente, es imprescindible implementar este tipo de mantenimiento basado en tecnologías avanzadas. Así, será posible anticiparse a las averías que pueden alterar el funcionamiento general de la producción, producir paros no planificados, e incrementar los costes variables asociados, tanto de reparación como de no producción.
