Todas las organizaciones poseen activos valiosos que forman parte de la infraestructura física de la empresa, como equipos, computadoras, maquinaria industrial. Estos activos físicos son indispensables para el funcionamiento de la producción o las operaciones empresariales y requieren mantenimiento para conservar unas condiciones de funcionamiento óptimas. El mantenimiento predictivo es una modalidad de mantenimiento emergente, puesta en primer plano por la transformación digital y la disponibilidad de más datos sobre el estado de los activos físicos.
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Eliminar fallos con el mantenimiento predictivo
Frente al mantenimiento correctivo o reactivo, en el que las reparaciones se llevan a cabo solo después de que se haya producido una avería o un fallo, o el mantenimiento preventivo o programado, en el que las intervenciones se realizan en función del tiempo o la intensidad de uso de un activo determinado, el mantenimiento predictivo es una metodología que utiliza herramientas y técnicas de supervisión del estado para realizar un seguimiento del rendimiento de los equipos durante su funcionamiento normal y detectar cualquier anomalía y resolverla antes de que provoque un fallo.
Pros y contras del mantenimiento reactivo y preventivo
Cada estrategia de mantenimiento tiene sus ventajas e inconvenientes.
El mantenimiento reactivo no tiene costos iniciales asociados. Pero cuando, por ejemplo, una línea de producción se para debido a una avería inesperada, la interrupción puede causar un impacto considerable en el negocio. Por no hablar de que, en el momento de la avería, las piezas de repuesto y el personal de intervención pueden no estar disponibles inmediatamente, lo que desencadena situaciones de emergencia.
En muchos casos, las reparaciones solo sirven para volver a poner en marcha la maquinaria, pero no optimizan su estado de funcionamiento. La falta de planificación obliga al personal a trabajar bajo presión para resolver los tiempos de inactividad, lo que aumenta los riesgos para la seguridad. En general, el mantenimiento reactivo puede ser aplicable a componentes poco costosos y fáciles de sustituir. También puede servir en casos en los que el fallo no cause daños colaterales graves al equipo.
El mantenimiento preventivo permite programar los periodos de inactividad en un momento conveniente para la producción y planificar con tiempo suficiente la adquisición de todas las piezas de repuesto y la contratación del personal necesario. Sin embargo, esta estrategia requiere una planificación cuidadosa y, si no se optimiza, la frecuencia de las intervenciones acaba siendo demasiado alta o demasiado baja, en comparación con las necesidades reales del equipo.
Mantenimiento predictivo: qué puede hacer y cómo funciona
Las principales empresas del área de MRO (Mantenimiento, Reparación y Operaciones) han conseguido mejorar la disponibilidad, fiabilidad y seguridad de sus operaciones, según un informe reciente de la empresa de análisis Aberdeen Group. Las herramientas combinan datos de activos en tiempo real y herramientas de análisis predictivo. Esto les permitió reducir el tiempo de inactividad no planificado en un 12% y aumentar los márgenes operativos en un 15%. Además de reducir el tiempo de inactividad y mejorar la productividad, el mantenimiento predictivo puede ampliar el ciclo de vida de los activos. Además, pueden reducirse los costes y la complejidad de las reparaciones. Y aún mejor gestionar las existencias de materiales y piezas de repuesto, cumplir las normativas y las normas de conformidad.
Mantenimiento predictivo para ahorrar en mantenimiento preventivo
La difusión gradual de los dispositivos y aplicaciones IoT (Internet de las cosas), junto con la disponibilidad de herramientas analíticas avanzadas y la aparición de tecnologías de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML), permiten ahora integrar sensores de todo tipo en la maquinaria industrial y conectar en red dichos equipos para supervisar continuamente su estado de funcionamiento.
A partir de los datos recogidos, se desarrollan modelos predictivos que permiten optimizar la estrategia de mantenimiento. Por ejemplo, el modelo puede indicar que los programas y prácticas actuales son ideales y no requieren cambios, o que es urgente evitar una avería; o, de nuevo, que una intervención costosa puede posponerse porque esa pieza concreta del equipo no la necesita realmente. Además, cuantos más datos se adquieren de los sensores, más pueden aprender los algoritmos ML sobre el historial y el estado de las máquinas. Y esto mejora continuamente las metodologías de mantenimiento.
Tendencias del mantenimiento predictivo
Según datos de la empresa de investigación Impeccable Market Research, el tamaño del mercado mundial de productos y soluciones de mantenimiento predictivo fue de 2387,6 millones de dólares en 2021. Y alcanzará los 18551 en 2026, con un CAGR del 29,8% en estos años.
Prevenir las averías para evitar al máximo los tiempos de inactividad y, por tanto, la interrupción de la producción, es uno de los principales retos de la fábrica inteligente actual. Las fábricas inteligentes toman forma en cualquier sector, desde las telecomunicaciones hasta el transporte, pasando por la fabricación, por supuesto.
Se pueden establecer algoritmos ad hoc (y cada vez más sofisticados) para detectar problemas en determinados componentes y proporcionar todos los datos necesarios para solucionarlos.
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