En el mundo empresarial actual, independientemente del sector al que pertenezcas y sus problemáticas específicas, la competencia es cada vez mayor y los costes fijos, de producción/distribución y mano de obra también van en aumento. Lo que provoca que cada vez los márgenes de beneficio sean más pequeños. Pero tenemos la oportunidad de incrementar esos márgenes si conseguimos aumentar la disponibilidad y rendimiento (performance) de los activos y reducimos los costes de mantenimiento. Los modelos de mantenimiento habituales orientados a un mantenimiento preventivo o correctivo, ya no son suficientes para poder sacar el máximo rendimiento posible a los equipos sin llegar a incurrir en costes por averías. Lo cual es una de las ventajas de implementar Mantenimiento Predictivo.
La incorporación de modelos de Machine Learning en el Mantenimiento Predictivo ayuda a garantizar la disponibilidad y eficacia requerida de los equipos e instalaciones, asegurando la duración de su vida útil y minimizando los costes de mantenimiento, dentro del marco de la seguridad y el medio ambiente.
Las capacidades de Machine Learning aplicada a los equipos, para el análisis de información sobre el estado y funcionamiento de activos, permite anticipar posibles fallos que ayudan a reducir las intervenciones correctivas y sus costes asociados. Además de optimizar al máximo el uso de los equipos y las piezas.
Las ventajas de implementar Mantenimiento Predictivo, son:
Unas ventajas que incurren en un ahorro de costes significativo, y aumentan los márgenes de beneficio:
Para poder implementar un sistema de Mantenimiento Predictivo lo primero que necesitamos son datos. Estos datos se pueden recoger de manera manual, o mediante sistemas Big Data para la captura, procesamiento y almacenamiento de datos. Los modernos sistemas de información relacionados con la industria 4.0 facilitan la disposición de datos que pueden ser tratados analíticamente para conseguir aumentar su fiabilidad y su vida media, reduciendo los costes de mantenimiento.
Hay dos etapas de implementación. La primera fase es de análisis y diseño, consta de puntos como: la recogida de datos, la valoración de la condición de los equipos, la vista de las posibles acciones de reparación o renovación de la maquinaria y el diseño de rutinas de inspección. La segunda etapa trata de la asignación de recursos por parte de la empresa a la unidad de mantenimiento y la ejecución de las técnicas predictivas.
Entre las técnicas más relevantes están: el análisis de lubricantes, vibraciones, motores eléctricos de inducción y máquinas alternativas, la termografía, la detección ultrasónica o las descargas parciales en máquinas eléctricas.
Según un estudio de IBM Analytics, las ventajas del Mantenimiento Predictivo son mucho mayores que las de métodos de mantenimiento tradicionales. Y reportan un retorno de inversión 10 veces mayor.
De hecho, según el mismo estudio, utilizando Mantenimiento Predictivo reduces los costes de mantenimiento entre un 20-25% más que con otro tipo de mantenimiento. También reduces las averías entre un 70-75% más, y los tiempos de paradas entre un 35-45% más.
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