52 MANTENIMIENTO PREDICTIVO Y PREVENTIVO ¿QUÉ ES EL MANTENIMIENTO PREDICTIVO Y CUÁLES SON SUS COMPONENTES CLAVE? El mantenimiento predictivo es una estrategia de mantenimiento avanzada que aprovecha el análisis de datos, el aprendizaje automático y las tecnologías de sensores para predecir y prevenir las fallas de los equipos antes de que ocurran. A diferencia de los enfoques de mantenimiento tradicionales, como el mantenimiento reactivo (solucionar los problemas después de que ocurran) o el mantenimiento preventivo (mantenimiento programado independientemente del estado del equipo), el mantenimiento predictivo se centra en la información basada en datos para optimizar los programas de mantenimiento y maximizar el tiempo de actividad y la fiabilidad de los equipos. Las nuevas tecnologías conectadas desempeñan un papel crucial a la hora de impulsar la eficiencia del mantenimiento predictivo. Al integrar sensores y redes con herramientas de análisis e inteligencia aumentada, los sistemas de mantenimiento predictivo pueden ofrecer predicciones más precisas e información en tiempo real. BUZÓN DE LLAMADAS Air-Alert de Elgi es un sistema inteligente de monitoreo y alerta de máquinas remotas las 24 horas del día, los 7 días de la semana, basado en IoT, que se puede implementar en instalaciones nuevas y existentes. El servicio permite a los clientes actuar a tiempo para evitar posibles fallos en los compresores con la supervisión remota de un sistema de aire comprimido las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Para ello, ofrece gráficos de tendencias e información sobre los parámetros operativos, como la presión de descarga, la temperatura del aceite, la velocidad del variador de frecuencia (VFD), el total de horas de funcionamiento, los viajes y las alertas, en una interfaz en línea en vivo accesible de forma remota desde cualquier parte del mundo. Air-Alert también funciona como un sistema de mantenimiento predictivo que notifica a los clientes y socios comerciales de Elgi sobre el mantenimiento programado y la aparición de fallos, y predice los fallos que se producen con frecuencia. Los informes resumidos mensuales sobre el estado general y los parámetros operativos incluyen los próximos requisitos de servicio planificados, así como el mantenimiento preventivo basado en los datos del sistema. Las integraciones tecnológicas inteligentes permiten una agilidad ‘siempre activa’, lo que permite abordar rápidamente las condiciones imprevistas de la maquinaria, mitigando así los posibles daños y optimizando los procesos de toma de decisiones. La conectividad facilita un intercambio de datos integral, lo que mejora el análisis predictivo y permite tomar decisiones estratégicas más informadas con respecto al mantenimiento de los activos. Componentes clave de los sistemas de mantenimiento predictivo y preventivo (PPM): La implementación del mantenimiento preventivo requiere un enfoque estratégico, respaldado por varios componentes clave: • Tecnología de sensores avanzada: Los sensores de IoT son cruciales para la supervisión en tiempo real de las condiciones de los equipos, ya que proporcionan los datos necesarios para el análisis predictivo. • Análisis de datos e inteligencia artificial (IA): El corazón de PPM reside en el análisis de datos y los algoritmos de inteligencia artificial que procesan los datos recopilados por los sensores para identificar patrones, predecir posibles fallas y sugerir medidas preventivas. • Mano de obra cualificada: Una mano de obra capacitada en análisis de datos, aprendizaje automático y operación de equipos de monitoreo sofisticados es esencial para interpretar los datos e implementar estrategias de mantenimiento de manera efectiva. • Cambio cultural: Adoptar el PPM requiere un cambio cultural dentro de la organización, pasando de una mentalidad de mantenimiento reactiva a una mentalidad de mantenimiento proactiva. Este cambio implica capacitación, administración de cambios y soporte continuo. Cómo funciona el mantenimiento predictivo: El proceso de mantenimiento predictivo se desarrolla en varias etapas: 1. Recopilación de datos: Monitorización continua y captura de datos de la maquinaria. 2.Análisis de datos: Aplicación de técnicas estadísticas y aprendizaje automático para analizar los datos recopilados. 3. Detección de anomalías: Identificación de patrones de datos que se desvían de la norma, lo que indica posibles problemas. 4.Predicción y toma de decisiones: Uso de algoritmos predictivos para pronosticar fallos y decidir las acciones de mantenimiento. 5. Mantenimiento proactivo: Ejecución de las tareas de mantenimiento antes de que se produzcan fallos, basándose en información predictiva. Beneficios de implementar la metodología PPM: La razón para adoptar la metodología de mantenimiento predictivo y preventivo en las operaciones comerciales se ve subrayada por sus importantes beneficios para las empresas: 1. Minimización del tiempo de inactividad: El tiempo de inactividad no planificado es la ruina de la productividad. La adopción del mantenimiento predictivo se ha relacionado con una reducción significativa del tiempo de inactividad no planificado, lo que mejora la productividad general. Las tecnologías conectadas facilitan el proceso de mantenimiento predictivo, lo que
RkJQdWJsaXNoZXIy Njg1MjYx