Ejemplos y aplicaciones del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es una metodología avanzada de gestión del mantenimiento industrial que se basa en el monitoreo continuo y el análisis de datos en tiempo real para predecir y prevenir fallos en equipos y sistemas antes de que ocurran.

En este artículo te explicaremos en qué consiste el mantenimiento predictivo, cuáles son sus beneficios y desventajas y te ponemos ejemplos de cómo se aplica actualmente en diferentes industrias.

Ventajas del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo aporta los siguientes beneficios a las empresas:

• Mejora de los tiempos de actividad de los sistemas: Si predecimos cuándo y por qué pueden ocurrir ciertos fallos en un ordenador que impidan avanzar con los flujos de trabajo, podremos darles una solución y prevenir que reaparezcan. De esta forma, alargamos el tiempo de actividad y la vida útil de nuestros dispositivos.

• Optimización de recursos: Si precedimos con precisión qué fallos técnicos pueden ocurrir y cuándo, solo tenemos que tomar acciones de mantenimientos cuando sea estrictamente necesario, evitando así intervenciones innecesarias y ahorrando en mano de obra y piezas de repuesto.

• Mejora de la eficiencia: Si mantenemos de forma rigurosa los equipos informáticos, perderemos menos tiempo efectivo de trabajo solucionando fallos y el resto de trabajadores no tendrán que hacer frente a tiempos muertos por que su equipo informático no funcione correctamente. Es mejor prevenir que curar.

• Mejora en la seguridad: Al reducir la probabilidad de fallos catastróficos, se minimizan los riesgos para los trabajadores y el lugar de trabajo en general.

Desventajas del mantenimiento predictivo

Sin embargo, las empresas que quieran implementar el mantenimiento predictivo en su organización deben responder ante una serie de desafíos:

• Alto costo inicial: La implementación requiere una inversión significativa en tecnología, sensores, software especializado y personal experto en ciencia de datos. Si bien a largo plazo el mantenimiento productivo resulta rentable, puede resultar una inversión un tanto amenazante en sus comienzas para muchas empresas.

• Posibilidad de sobremantenimiento: Si los datos se interpretan incorrectamente o se produce un sobreajuste, puede llevar a intervenciones innecesarias y contraproducentes, aumentando paradójicamente los costes y el tiempo de inactividad de los dispositivos. Para que esto no pase es menester afinar los procesos de selección de personal y contratar a científicos de datos con experiencia en el sector.

• Rigor de los datos: Hay que tener en cuenta que el mantenimiento predictivo será eficiente siempre que los datos que estemos recabando sean exactos, completos y provengan de fuentes fiables. Si no estamos en una empresa lo suficientemente data-driven, no poseemos una cantidad de datos sustancial o no analizamos bien los datos, el mantenimiento productivo puede hacerse en balde.

Mantenimiento predictivo vs. mantenimiento preventivo: diferencias

El mantenimiento preventivo se basa en la realización de intervenciones programadas en intervalos regulares que no dependen del estado actual del equipo. Estas intervenciones se planifican según las recomendaciones del fabricante, la experiencia previa o las normativas aplicables. El objetivo principal del mantenimiento preventivo es prevenir fallos antes de que ocurran, realizando tareas como lubricación, limpieza, ajustes y sustitución de componentes que se consideran propensos al desgaste.

Por otro lado, el mantenimiento predictivo se fundamenta en la monitorización continua del estado real de los equipos mediante sensores y técnicas de análisis avanzadas. En el mantenimiento predictivo se utilizan datos en tiempo real para predecir cuándo es probable que ocurra un fallo, permitiendo así programar las intervenciones justo antes de que se produzca el problema. El mantenimiento predictivo emplea tecnologías como análisis de vibraciones, termografía, análisis de aceites y monitorización de parámetros de funcionamiento para detectar cambios sutiles que puedan indicar un deterioro o una falla inminente.

Así pues, las diferencias de fondo entre el mantenimiento predictivo y el preventivo son:

• Herramientas utilizadas: El predictivo emplea tecnología avanzada como sensores y software de análisis. El preventivo se apoya en inspecciones rutinarias y planes de mantenimiento.

• Periodicidad: En el predictivo, se realizan cuando los datos indican una necesidad. En el preventivo, se efectúan en fechas programadas.

• Inversión inicial: El predictivo requiere una mayor inversión al principio. El preventivo tiene un costo inicial más bajo.

• Rentabilidad a largo plazo: El predictivo suele ser más eficiente económicamente con el tiempo. El preventivo puede resultar menos optimizado en costos.

• Nivel de complejidad: El predictivo implica procesos más sofisticados. El preventivo es generalmente más sencillo de implementar y gestionar.

• Detección de problemas: El predictivo ofrece mayor precisión al identificar fallos potenciales. El preventivo tiene un enfoque más general en la prevención.

Aplicaciones del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo ha encontrado aplicaciones en una amplia gama de industrias, adaptándose a las necesidades específicas de cada sector. Podemos mencionar numerosos ejemplos de mantenimiento predictivo en una amplia diversidad de disciplinas que sirven en procesos de automatización industrial.

En la industria manufacturera, se utiliza para monitorear líneas de producción y maquinaria pesada con el fin de detectar desgastes prematuros o desalineaciones que podrían causar interrupciones muy costosas.

En el sector energético, el mantenimiento predictivo se emplea en centrales eléctricas y parques eólicos para supervisar turbinas y generadores, optimizando su rendimiento y previniendo fallos que podrían provocar cortes de suministro. En este sector, el mantenimiento predictivo resulta de gran relevancia en el contexto de la creciente demanda de energía y la transición hacia fuentes renovables.

La industria aeroespacial depende en gran medida del mantenimiento predictivo para garantizar la seguridad y eficiencia de las aeronaves. Se utiliza para supervisar continuamente el estado de componentes troncales como motores, sistemas de navegación y estructuras de la aeronave.

El sector de la industria automotriz aplica el mantenimiento predictivo en sus plantas de fabricación para mantener robots y líneas de ensamblaje en condiciones óptimas con el objetivo de garantizar la calidad del producto final y minimizar los tiempos de inactividad.

En la industria petroquímica, un sector con un nivel elevado de peligrosidad, el mantenimiento predictivo se utiliza para supervisar equipos de refinería y prevenir fugas o fallos que podrían tener graves consecuencias ambientales y de seguridad.

Incluso en sectores menos industriales como el de la construcción, el mantenimiento predictivo está ganando terreno. Se adopta para monitorear sistemas de climatización, ascensores y estructuras y mejorar la eficiencia energética, así como la seguridad de los futuros inquilinos.

Ejemplos de mantenimiento predictivo

Te ponemos algunos ejemplos de acciones de mantenimiento predictivo que se implementan en numerosas empresas:

• Análisis de vibraciones: Monitorea las vibraciones en maquinaria rotativa para detectar desequilibrios, desalineaciones o fallos en rodamientos.

• Termografía infrarroja: Utiliza cámaras térmicas para identificar puntos calientes en equipos eléctricos o mecánicos, indicando posibles fallos.

• Análisis de aceites: Examina las propiedades y contenido de partículas en aceites lubricantes para evaluar el desgaste de componentes internos.

• Ultrasonido: Detecta fugas de aire comprimido, gases o vacío, así como fallos en rodamientos mediante ondas sonoras de alta frecuencia.

• Monitoreo de corriente eléctrica: Analiza patrones de consumo eléctrico para identificar ineficiencias o fallos inminentes en motores y sistemas eléctricos.

• Análisis de emisiones acústicas: Detecta y localiza grietas o desgastes en estructuras sometidas a mucha presión mediante la captación de ondas sonoras de alta frecuencia.

• Monitoreo de la calidad de potencia: Evalúa la calidad del suministro eléctrico para prevenir fallos en equipos sensibles y mejorar la eficiencia energética.

• Endoscopía industrial: Inspecciona visualmente el interior de maquinaria y tuberías sin necesidad de desmontaje utilizando cámaras miniatura.

• Análisis de gases de escape: Evalúa la composición de los gases emitidos por motores de combustión para detectar problemas de eficiencia o emisiones.

• Monitoreo de condición en tiempo real: Utiliza sensores y sistemas IoT para recopilar y analizar datos de rendimiento de equipos de forma continua y en tiempo real.