¿Qué es el Mantenimiento Predictivo?

¿Cuáles son las técnicas de mantenimiento predictivo más utilizadas?

Existen varios tipos de técnicas de mantenimiento predictivo que puede seguir en su estrategia. A continuación, destacamos los más utilizados.

• Análisis de vibraciones: analiza las propiedades del lubricante, su composición y los indicios de contaminación en activos y maquinaria rotativa como compresores, bombas de agua y motores.
• Análisis de aceite: comprueba la viscosidad, la cantidad de agua y la presencia de otros materiales, incluidos los metales, para determinar el desgaste de los equipos.
• Análisis acústico: detectar problemas en el rendimiento técnico a través de las diferencias en las frecuencias sonoras.
• Análisis termográfico y de infrarrojos: ayuda a identificar y medir los cambios de temperatura en los equipos para conservarlos mejor.

¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo reúne información sobre el estado de los equipos, basada en datos históricos y en tiempo real, lo que permite prever los fallos y calcular cuándo es necesario actuar. Hay varios elementos clave para el éxito de una estrategia de mantenimiento predictivo, como el IoT, la inteligencia artificial y otros sistemas integrados que permiten que diferentes sistemas y activos se conecten entre sí para compartir/analizar datos.

Recopilación de datos mediante sensores

Los sensores instalados en las máquinas permiten enviar datos sobre el estado y el rendimiento de los equipos en tiempo real gracias a las tecnologías IoT, que permiten la comunicación entre las máquinas y los sistemas de análisis. Los datos que recogen estos sensores están relacionados con las técnicas utilizadas, como el control de las vibraciones, la temperatura, la presión o el nivel de ruido, entre otros.

Extracción de datos mediante soluciones en la nube

Las tecnologías IoT hacen posible que los sensores envíen toda la información a un sistema en la nube, para que puedas analizar todo lo que ocurre en el mantenimiento de tu empresa. Los sistemas de computación en nube permiten aplicar la minería de datos y recopilar una gran cantidad de información. Y el mantenimiento predictivo es mucho más eficaz con el apoyo de sistemas que integran los distintos activos.

Tecnologías de Machine Learning

Los modelos predictivos utilizan tecnologías de aprendizaje automático para realizar cálculos, establecer patrones, realizar análisis predictivos de fallos y programar intervenciones de mantenimiento antes de que se produzcan fallos. Una de las características más diferenciadoras del mantenimiento predictivo es construir y aplicar algoritmos que ofrezcan un pronóstico.

¿Cuáles son las ventajas del mantenimiento predictivo?

Las técnicas de mantenimiento preventivo tienen como objetivo mejorar la fiabilidad de los equipos, mediante la tecnología y las mejores prácticas para aumentar la productividad.

La principal ventaja de este tipo de mantenimiento es actuar a tiempo, lo que reduce el tiempo de inactividad y aumenta la disponibilidad de los activos. Por otro lado, optimiza al máximo la vida útil de los equipos, ya que el mantenimiento se programa en función de las necesidades, evita malgastar existencias y mano de obra en operaciones de mantenimiento innecesarias.

Desde el mismo punto de vista, el mantenimiento predictivo reduce el volumen de reparaciones de urgencia y los residuos antes mencionados, sin perjudicar la actividad de la empresa. En otras palabras, el tiempo de inactividad se planifica con mucha antelación, lo que permite un mejor mantenimiento y ayuda a controlar el presupuesto de mantenimiento.

¿Ya conoce el software de gestión de mantenimiento CegidValuekeep?

El software GMAO o software de gestión del mantenimiento Cegid Valuekeep es una herramienta esencial para ayudar a crear y gestionar una estrategia de mantenimiento más eficaz para su empresa. La solución Cegid Valuekeep le ofrece una serie de funcionalidades, dos apps móviles y la posibilidad de integración con cualquier sistema IoT, para optimizar y agilizar la gestión del mantenimiento de sus activos e infraestructuras.