Maximizar la excelencia operativa: el papel del mantenimiento predictivo y preventivo en la industria moderna

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.

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 permite obtener información en tiempo real y el despliegue eficiente de los recursos de mantenimiento. Según el documento de posición del Deloitte Analytics Institute sobre el mantenimiento predictivo, esta eficiencia se traduce en una reducción del 20 al 50% en el tiempo de planificación del mantenimiento, un aumento del 10 al 20% en el tiempo de actividad del equipo y una reducción del 5 al 10% en los costos generales de mantenimiento. En particular, las implementaciones del mantenimiento predictivo en sectores como la fabricación de productos químicos y el transporte han provocado una disminución significativa del tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento, y un gran fabricante de productos químicos logró una reducción del 80% en el tiempo de inactividad no planificado y un ahorro de alrededor de 300 000 USD por activo.

2. Reducción de costos: El PPM reduce significativamente los costos de mantenimiento al identificar los problemas antes de que se conviertan en costosas reparaciones o reemplazos completos de equipos. Al optimizar los cronogramas de mantenimiento, las empresas pueden evitar actividades de mantenimiento innecesarias, ahorrando mano de obra y piezas. Según Advanced Technology Services (ATS), el mantenimiento predictivo permite ahorrar entre un 8% y un 12% en comparación con el mantenimiento preventivo y hasta un 40% en comparación con el mantenimiento reactivo. Esta información subraya los beneficios financieros de adoptar estrategias de mantenimiento predictivo en lugar de los enfoques de mantenimiento tradicionales.

3. Vida útil prolongada del equipo: Un mantenimiento regular y preciso prolonga la vida útil operativa de la maquinaria. Según una investigación de McKinsey, el mantenimiento predictivo puede reducir el tiempo de inactividad de las máquinas entre un 30 y un 50% y aumentar la vida útil de las máquinas entre un 20 y un 40%. Esto demuestra el importante impacto que las estrategias de mantenimiento predictivo pueden tener a la hora de prolongar la vida útil operativa de la maquinaria, lo que permite a las empresas aplazar los gastos de capital en nuevos equipos y optimizar el retorno de la inversión de sus activos existentes.

4. Seguridad y cumplimiento mejorados. La implementación de estrategias de PPM puede mejorar significativamente la seguridad en el lugar de trabajo y garantizar el cumplimiento de las normas de seguridad. Al identificar y abordar de manera proactiva las posibles fallas en los equipos antes de que ocurran, PPM minimiza los riesgos de accidentes y crea un entorno más seguro para los empleados. Este enfoque proactivo no solo protege a la fuerza laboral, sino que también ayuda a las empresas a cumplir con los estrictos estándares de seguridad, evitando así las sanciones legales y financieras asociadas al incumplimiento.

5. Eficiencia operativa: Con PPM, las empresas se benefician de un aumento general de la eficiencia operativa. Si los datos se recopilan y analizan correctamente y las tareas de mantenimiento se realizan justo a tiempo, se reduce el desgaste del equipo, lo que mejora el rendimiento del mismo.

La implementación del mantenimiento predictivo y preventivo no es solo una buena práctica, es un imperativo estratégico para las empresas que desean prosperar en el panorama competitivo y en rápida evolución de la Industria 4.0. Al adoptar PPM, las empresas no solo pueden lograr importantes ahorros de costos y ganancias de eficiencia, sino también mejorar su resiliencia operativa. En una era en la que el tiempo de inactividad puede ser un revés crítico y se busca continuamente aumentar la eficiencia, PPM se erige como un modelo de excelencia operativa, ya que garantiza que las empresas se mantengan ágiles, proactivas y anticipadas a posibles fallas.