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¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo (PdM) es un enfoque de mantenimiento que utiliza sensores y software de GMAO para supervisar los datos en tiempo real sobre el estado de los activos, previniendo los fallos antes de que se produzcan.

El mantenimiento predictivo supervisa directamente el rendimiento y el estado de los equipos durante su funcionamiento normal. Cuando un equipo de mantenimiento conoce el estado de cada activo en tiempo real, reduce las posibilidades de que se produzcan fallos. Una vez identificada, se puede prevenir un fallo previsto.

Tradicionalmente, la mayoría de los equipos de mantenimiento han utilizado estrategias de mantenimiento reactivo o preventivo, en las que las reparaciones se realizan después de que las máquinas fallen o se llevan a cabo con regularidad según las directrices del fabricante. Hoy en día, muchas organizaciones utilizan nuevos programas informáticos y tecnologías para ir más allá de estos métodos y adoptar un enfoque de mantenimiento predictivo.

El mantenimiento predictivo es una estrategia que utiliza sensores remotos de monitorización del estado y software de GMAO para predecir los fallos de los equipos.

El cambio no se produce de la noche a la mañana. Pero los avances en la tecnología de mantenimiento predictivo, como el software de GMAO y los sensores de vibración inalámbricos con un precio asequible, han hecho que el mantenimiento predictivo sea más asequible que nunca. Se pueden centralizar y hacer accesibles montones de datos sobre el estado de los activos, incluso en tiempo real.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

Los equipos pueden trabajar juntos desde cualquier lugar, consultar con especialistas y tomar decisiones de mantenimiento basadas en datos.

El mantenimiento predictivo mantiene los costes bajos de varias maneras. Reduce:

  • La frecuencia de las tareas de mantenimiento
  • El número de averías imprevistas
  • El despilfarro de recursos que supone el mantenimiento preventivo innecesario

Las organizaciones que utilizan software y herramientas de mantenimiento predictivo supervisan y prueban características específicas para identificar los cambios condicionales a medida que se producen. Existen numerosos métodos de prueba que pueden utilizarse, como las pruebas de infrarrojos, el análisis de vibraciones o el análisis del aceite, entre otros.

No existe un único método mejor. Los beneficios de los programas de mantenimiento predictivo varían con cada método, y cada uno es mejor para diferentes circunstancias. Los activos de una misma instalación pueden beneficiarse de diferentes estrategias de mantenimiento. Los activos críticos suelen ser objeto de un seguimiento más exhaustivo. Esto puede significar el uso de métodos de prueba más sensibles, como los sensores de vibración de análisis, una supervisión más frecuente, o ambos.

La gestión eficaz de los activos es crucial para las organizaciones en el entorno competitivo actual. Y, dado que el mantenimiento planificado es intrínsecamente menos arriesgado que el mantenimiento reactivo, el mantenimiento predictivo crea un entorno de trabajo más seguro.

Las ventajas del mantenimiento predictivo

Las organizaciones invierten considerablemente en sus activos. Por eso, aumentar la disponibilidad y la vida útil de esos activos puede impulsar los KPI de mantenimiento y dar a las organizaciones el mejor rendimiento de su dinero. El mayor beneficio del mantenimiento predictivo es que desbloquea la mejor gestión posible de los recursos de mantenimiento.

La supervisión del estado de los activos permite a los equipos detectar los cambios con antelación y solucionar los problemas antes de que las máquinas fallen. El mantenimiento predictivo significa que el estado de los activos en tiempo real impulsa las acciones de mantenimiento, lo que aumenta el tiempo de actividad de los activos y prolonga la vida útil de los equipos.

En cambio, cuando el calendario dicta las acciones de mantenimiento, algunos componentes se sustituyen antes de lo necesario. También se corre cierto riesgo cada vez que se trabaja en una máquina. El mantenimiento preventivo puede ser más sencillo de planificar, pero consume más tiempo, dinero y piezas.

Cuando las máquinas no funcionan de forma óptima, los productos acabados a veces no cumplen los estándares de calidad. Detectar y solucionar los problemas a tiempo puede reducir el desperdicio de materiales, energía y tiempo.

¿Cuál es la diferencia entre el mantenimiento predictivo y el preventivo?

El mantenimiento preventivo y el mantenimiento predictivo son estrategias diferentes. El mantenimiento preventivo utiliza el ciclo de vida previsto de un activo para determinar cuándo hay que realizar las tareas de mantenimiento. Un ejemplo común de mantenimiento preventivo es cambiar el aceite de un coche cada tres meses o cada 3.000 millas.

El mantenimiento predictivo utiliza el estado real de funcionamiento de un activo para determinar qué medidas tomar y cuándo.

Muchos de los mejores programas de mantenimiento utilizan una combinación de ambas estrategias. Un programa de mantenimiento preventivo, basado en las recomendaciones del fabricante, es sencillo y suficiente para algunos activos. Para otros activos, se puede llevar a cabo hasta el fallo. Una estrategia de mantenimiento predictivo puede ahorrar tiempo y dinero, pero es más compleja de aplicar.

Mientras los equipos funcionan con normalidad, pueden ser supervisados por dispositivos de control de estado, como los sensores remotos. Pueden realizar mediciones a intervalos regulares o de forma continua. Estos dispositivos, junto con el software de mantenimiento predictivo, pueden alertar a los equipos de mantenimiento cuando cambia el estado de cualquier activo. Las órdenes de trabajo generadas automáticamente permiten a los equipos actuar con rapidez, evitando fallos en los equipos.

Los datos sobre el estado de los activos pueden ser objeto de tendencias y análisis para ayudar a los equipos de mantenimiento a detectar patrones y tomar decisiones más informadas. En última instancia, el objetivo del mantenimiento predictivo es maximizar la disponibilidad de los activos y minimizar el tiempo y el coste de su reparación.

Cuándo utilizar las técnicas de mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo no es necesariamente la estrategia más eficaz para todos los activos. Algunos activos pueden funcionar hasta el punto de fallar sin apenas afectar a la producción o a los resultados. Otros se benefician de un mantenimiento preventivo simple y directo. Pero para algunos activos, el mantenimiento predictivo es la mejor estrategia.

Hay algunas preguntas que hay que tener en cuenta para cada activo cuando se considera la creación de un plan de mantenimiento predictivo:

  • Si este activo falla, ¿cómo se ve afectada la producción?
  • ¿Cuánto cuesta la reparación de este bien?
  • ¿Cuánto cuesta reemplazar este activo?

Responder a estas preguntas para cada pieza del equipo puede ayudar a los equipos a empezar a centrar su atención y sus recursos.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

Cómo crear un programa de mantenimiento predictivo

Hay varios pasos clave necesarios para crear con éxito un programa de mantenimiento predictivo.

  1. Identificar qué activos deben ser objeto de mantenimiento predictivo
  2. Elija las herramientas y métodos de mantenimiento predictivo que utilizará para supervisar el estado de los activos
  3. Seleccionar y formar a un equipo de implantación para aprender y llevar a cabo las técnicas de mantenimiento predictivo
  4. Realizar integraciones de sistemas para obtener una imagen completa del estado de los activos
  5. Coordinar su estrategia global de mantenimiento, identificando qué enfoque se utilizará en cada caso
  6. Determinar cómo se compartirán los datos sobre la salud de los activos entre los miembros del equipo, las partes interesadas y los auditores

La implantación de un programa de mantenimiento predictivo requiere una visión a largo plazo de los objetivos y necesidades de su organización.

Ejemplos de mantenimiento predictivo

La empresa Valley Queen Cheese, con sede en Dakota del Sur y fundada en 1929, fabrica cientos de millones de libras de queso premiado cada año. Cuando necesitaron seguir el ritmo de la creciente demanda, completaron una ampliación para aumentar su capacidad de procesamiento en un 25%.

Esa expansión, por supuesto, significó mucho más equipo. Eric Pulling, ingeniero de procesos de fabricación, explicó algunos de los retos que conllevó la ampliación.

"Tenemos que asegurarnos de mantener un flujo de producto a través de la instalación", dijo. "Y si hay algún problema con el equipo, queremos saberlo de inmediato". Otra prioridad es controlar la salud y el desgaste de los cojinetes críticos, dijo.

Desde la ampliación, la atención de Pulling se ha centrado en maximizar el tiempo de funcionamiento de los activos y eliminar los tiempos de inactividad no programados. Valley Queen optó por utilizar sensores de vibración inalámbricos y el GMAO eMaint para supervisar sus equipos de producción.

Valley Queen también tiene previsto añadir sensores a otros activos críticos en el futuro, como los compresores de amoníaco utilizados para la refrigeración de la planta, dijo Pulling.

¿Cómo se inicia un programa de mantenimiento predictivo?

"Actualmente estamos en un sistema de tipo de mantenimiento preventivo", dijo. "Pero con la instalación de equipos de monitorización... combinados con eMaint, podemos pasar al mantenimiento predictivo, que es donde queremos estar".

Preguntas frecuentes sobre el mantenimiento predictivo

  1. ¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?

Los sensores de monitorización de estado se instalan directamente en los activos y capturan los datos de rendimiento. Se pueden medir varios factores, como la vibración o la temperatura, en función del activo. Los sensores pueden detectar problemas como fugas de presión, anomalías de vibración o tensiones inusuales.

La tecnología en la nube permite que los sensores de control de estado compartan los datos que recogen. Si se combina con el software de mantenimiento predictivo adecuado, pueden activarse alarmas y órdenes de trabajo cuando las condiciones de los activos superan los umbrales definidos.

El modelado de datos, basado en el comportamiento conocido de la máquina y los modos de fallo, se utiliza para detectar problemas antes de que se conviertan en un fallo.

  1. ¿Qué industrias utilizan el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es una estrategia útil para una amplia gama de industrias. Aprovecha las tecnologías y herramientas -desde los sensores hasta el software de GMAO y el análisis estadístico- para reducir el tiempo de inactividad no planificado y el desperdicio de recursos.

Cualquier organización que busque prolongar la vida útil de sus activos y optimizar su gasto en mantenimiento puede utilizar el mantenimiento predictivo.

El software de mantenimiento predictivo eMaint sirve a clientes de industrias como:

  • Manufactura
  • Alimentación y bebidas
  • Gobierno
  • Sanidad (incluyendo productos farmacéuticos, dispositivos médicos, etc.)
  • Energía (incluido el petróleo y el gas, la energía eólica, etc.)
  • Educación
  • Almacenamiento y distribución
  • Transporte y flota
  • Instalaciones
  1. ¿Cuáles son las ventajas del mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es una estrategia de mantenimiento rentable con numerosas ventajas. Entre ellas:

  • Evitar los tiempos de inactividad imprevistos
  • Mejorar la productividad
  • Prolongar la vida útil de los activos y maximizar el tiempo entre compras
  • Reducción de la cantidad de materiales y repuestos necesarios
  • Crear un entorno de trabajo más seguro
  • Beneficio para la cuenta de resultados