¿Qué es el mantenimiento predictivo?  
 

El mantenimiento predictivo es una estrategia proactiva de mantenimiento que utiliza análisis de datos y modelados predictivos para evaluar el estado de los equipos en servicio y predecir cuándo se debe realizar el mantenimiento. 

Este enfoque es mucho más eficiente que el mantenimiento preventivo rutinario o programado, porque solo se lleva a cabo cuando es necesario y no en fechas fijas.

El mantenimiento predictivo utiliza datos y tecnología para identificar averías antes de que ocurran. Este enfoque proactivo reduce el tiempo de inactividad, minimiza los costes de mantenimiento y prolonga la vida útil y la eficiencia de la maquinaria.

En este artículo, exploraremos en profundidad los aspectos más relevantes del mantenimiento predictivo, su funcionamiento y las tecnologías que lo hacen posible. Para ilustrar esta información, veremos algunos ejemplos de empresas como MAN, TGW y ZF, que nos ayudarán a entender cómo funciona el mantenimiento predictivo y cómo aplicar esta estrategia en las pequeñas y medianas empresas.
 

Cómo funciona el mantenimiento predictivo, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial
 

Las averías inesperadas pueden salir muy caras. Las reparaciones, el tiempo de inactividad y la interrupción de la producción pueden tener un coste elevado. Además, el incumplimiento de los plazos acordados, aunque se deba a defectos de las máquinas, puede resultar en sanciones contractuales.

Para prevenir estos riesgos, suelen programarse inspecciones periódicas. Son estrategias que prevén fechas fijas para el reemplazo de componentes que podrían seguir funcionando. Los fabricantes programan la adquisición de recambios según el calendario y no la condición real de las piezas.

Sin embargo, el mantenimiento predictivo puede predecir el momento en que se producirá una avería y permite reemplazar o reparar las unidades solo cuando es necesario. Con este método, los intervalos de mantenimiento que exige la normativa dejan de tener sentido. No se reparan las máquinas según un cronograma ni cuando se sospecha que puede haber algún fallo: solo se hace cuando es necesario.

Todo esto es posible gracias al internet de las cosas. Los datos generados se introducen automáticamente en un sistema de mantenimiento predictivo, que los recopila, pondera y evalúa. 

Este proceso utiliza sensores, inteligencia artificial o aprendizaje automático. La combinación de estas tecnologías permite detectar desviaciones críticas de los valores de tolerancia definidos y predecir las probabilidades de que haya una avería.

Sin embargo, el mantenimiento predictivo no solo sirve para ahorrar en gastos de mantenimiento, también puede descubrir puntos débiles en los procesos e identificar oportunidades de mejora.

 

Las pymes y el mantenimiento predictivo: análisis del sector
 

Aunque el mantenimiento predictivo pueda parecer algo complicado, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial ponen esta tecnología al alcance de las pequeñas y medianas empresas (pymes). En las etapas iniciales de la implementación, tener una estrategia claramente definida es más importante que disponer de los recursos humanos o económicos necesarios. 

Estas tecnologías pueden analizar los datos para predecir averías, optimizar los calendarios de mantenimiento y descubrir patrones ocultos que ahorren tiempo y dinero.

Puede que al principio dé un poco de respeto, pero el mantenimiento predictivo no exige una gran inversión inicial. Al principio, lo esencial es contar con una estrategia definida, algo más importante que el capital o el personal que puedas asignar. 

Tus datos tienen mucho valor, dales la importancia que se merecen. Con el tiempo, la mayoría de las empresas acaban por acumular grandes volúmenes de datos que permanecen ocultos en hojas de cálculo o listas de elaboración manual. Esos datos, una vez estructurados y analizados con aprendizaje automático e inteligencia artificial, pueden darte información muy valiosa sobre el estado de tu maquinaria.

Empieza con un proyecto piloto. Elige un sistema sencillo con pocas piezas que haya que reemplazar regularmente. Aplica técnicas de mantenimiento predictivo y utiliza el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para analizar los datos. Con este sistema, podrás probar el mantenimiento predictivo en tu organización y ampliar la implementación a medida que veas resultados. 

En esta fase inicial, puedes contratar a consultores y desarrolladores externos y expertos en aprendizaje automático e inteligencia artificial para diseñar soluciones personalizadas que se ajusten a las necesidades de tu empresa.

 

Tres casos de éxito de mantenimiento predictivo
 

MAN 

Los vehículos del fabricante de camiones MAN se averiaban continuamente por culpa de un inyector defectuoso en el motor. Por culpa de estas averías, la empresa tenía que afrontar sanciones y costes de reparación, por no hablar de la bajada de posición en los rankings del sector. 

Para evitar estos problemas, MAN desarrolló un sistema telemático que funciona con minería de datos y comparaciones estadísticas para recopilar y analizar información de la bobina de encendido y el sistema de inyección. Con este sistema, pudo detectar patrones de averías que podían predecirse estadísticamente.

 

TGW

TGW, especialista en intralogística, comprueba periódicamente el estado de la aspiradora de la pinza de su robot de preparación de pedidos Revolution.  Puede reaccionar rápidamente a los cambios en los valores de tolerancia especificados. 

Esto sucede, por ejemplo, cuando las partículas de polvo del sistema provocan una pérdida de presión. Este seguimiento del estado real también se conoce como monitorización de estado.

 

ZF

ZF fabrica tecnologías de transmisión y chasis entre las que se incluyen las cajas de cambios para turbinas eólicas. En las maquinarias de instalaciones en alta mar, el mantenimiento es difícil y costoso. ZF colaboró con uno de sus socios en un proyecto de mantenimiento predictivo que reduce los costes de mantenimiento y reparación. Como resultado, las visitas de los inspectores a las instalaciones marinas se han reducido: estos solo de desplazan cuando es necesario.

El mantenimiento predictivo y el aprendizaje automático ofrecen un enfoque transformador para el mantenimiento de la maquinaria. Como demuestran los casos de éxito de MAN, TGW y ZF, son muchos los sectores que pueden beneficiarse de esta tecnología y sus ventajas: reducción de costes, mejora de la eficiencia y menor tiempo de inactividad. 

Todas las empresas, incluidas las pymes, pueden utilizar análisis de datos, inteligencia artificial e internet de las cosas para resolver de forma proactiva los problemas potenciales antes de que estos deriven en problemas costosos. 

La implementación de sistemas de mantenimiento predictivo requiere planificación estratégica y, en algunos casos, la contratación de especialistas externos. Sin embargo, sus ventajas son indiscutibles. En el futuro, el mantenimiento predictivo será un elemento diferenciador para las empresas que quieran adelantarse a sus competidores demostrando excelencia operativa.


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