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El mantenimiento predictivo, en términos generales, implica la anticipación y prevención de fallos en equipos o componentes de máquinas mediante el uso de datos relacionados con su estado. Para lograrlo, emplea métodos basados en datos que analizan el estado de sus máquinas y le asisten en la predicción de fallos, interrupciones y la identificación del momento adecuado para llevar a cabo tareas de mantenimiento.
La Industria 4.0 promete una mayor eficiencia en la producción a través de máquinas conectadas en red, conocimientos gracias a los análisis de datos y una mejor disponibilidad de las máquinas. En este contexto, el mantenimiento predictivo, que implica un enfoque basado en la evaluación de datos de procesos y máquinas, desempeña un papel fundamental.
Las paradas no planificadas en la producción aumentan los costes y reducen los beneficios a largo plazo, lo que convierte las averías de las máquinas en una amenaza importante para la industria. El objetivo del mantenimiento predictivo es el ahorro de costes en comparación con el mantenimiento preventivo tradicional, que se lleva a cabo en momentos específicos y sólo cuando se necesita.
En primer lugar, se requieren múltiples sensores para recopilar datos significativos sobre el rendimiento de las máquinas, incluyendo información sobre la velocidad, temperatura, nivel de ruido, vibraciones de los cojinetes y consumo de energía. Posteriormente, se necesita una combinación de tecnología de análisis en tiempo real junto con una base de datos para llevar a cabo una interpretación y evaluación significativa de los datos obtenidos de los sensores. Si este proceso tiene éxito, se podrán abordar los problemas de la máquina antes de que se manifiesten.
No, el mantenimiento predictivo no se limita únicamente a la industria manufacturera y a los ámbitos de MRO relacionadas con ella, sino que también es relevante para todas las soluciones de movilidad, ya sea en el ámbito aéreo, terrestre o ferroviario. También resulta interesante para las empresas que utilizan con frecuencia el mismo tipo de máquina o que desean implementar el mantenimiento predictivo en las máquinas que comercializan en lugar de aplicarlo en su propia producción.
► ¿Qué ejemplos de mantenimiento predictivo hay en la práctica?
En la práctica, tiene sentido aplicar el mantenimiento predictivo en máquinas donde una avería resultaría en pérdidas significativas de ventas o consecuencias indirectas perjudiciales. Las máquinas modernas generalmente cuentan con los sensores de medición equipados de serie, mientras que las más antiguas pueden ser actualizadas para incorporar estos sensores. A continuación, se presentan algunos ejemplos:
► ¿En qué sectores resulta más útil el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo se utiliza principalmente en sectores donde las averías de equipos, máquinas o componentes conlleva costosos daños y tiempos de inactividad significativos:
