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Mantenimiento predictivo: qué es, tipos y beneficios

Con el mantenimiento predictivo (PdM) se monitorean las condiciones de los activos para prevenir fallos y anomalías. Tipo, técnicas y ventajas

Sabemos que existen diferentes tipos de mantenimiento y que según las características del bien a mantener se elegirá uno u otro. De lo contrario, se optará por la combinación de más de un tipo de mantenimiento.

Junto con la elección del tipo de mantenimiento más adecuado para el activo gestionado, es conveniente utilizar un software GMAO profesional para mejorar la productividad de los procesos de mantenimiento y reducir los tiempos y costes asociados a la gestión.

En la lista de tipos de mantenimiento, encontramos el llamado mantenimiento predictivo, ¿pero sabemos en qué consiste realmente? ¿y cuándo y cómo es útil implementarlo? Descubrámoslo juntos en este artículo.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo, a menudo indicado con las siglas PdM que significa Predictive Maintenance, es una técnica de mantenimiento que monitorea el rendimiento y las condiciones de los equipos y las diversas partes del bien a mantener. Luego, a través del análisis de los datos recopilados, identifica posibles anomalías y/o defectos para poder corregirlos antes de que ocurran posibles fallos.

Este tipo de mantenimiento fue introducido en la década de los noventa y tiene como objetivo principal predecir los fallos en función de ciertos parámetros y factores. Una vez realizada la predicción de los fallos, los responsables del mantenimiento pueden tomar las medidas necesarias para prevenir la aparición de los fallos previstos.

Al igual que cualquier estrategia de mantenimiento, el mantenimiento predictivo también tiene como objetivo:

  • reducir la ocurrencia de fallos y maximizar los tiempos de actividad mejorando la confiabilidad de los activos;
  • optimizar los costes operativos reduciendo los trabajos de mantenimiento;
  • reducir los costes de mantenimiento y maximizar los tiempos de producción.

Mantenimiento predictivo y preventivo: ¿cuál es la diferencia?

La diferencia entre el mantenimiento preventivo y el mantenimiento predictivo radica en los datos analizados.

Mientras que un técnico de mantenimiento predictivo se basa en el monitoreo y el análisis de los datos provenientes de las condiciones reales y actuales del equipo en funcionamiento, el mantenimiento preventivo se basa en datos históricos, promedios y estadísticas sobre la expectativa de vida para predecir cuándo serán necesarias actividades de mantenimiento.

¿Cuáles son las ventajas del mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo ofrece una serie de ventajas significativas en comparación con otros enfoques de mantenimiento, que pueden contribuir considerablemente a mejorar la eficiencia operativa y la rentabilidad de una empresa.

El mantenimiento predictivo genera ahorros en costes reduciendo:

  • el tiempo de mantenimiento;
  • las horas de producción utilizadas para el mantenimiento;
  • el coste de las piezas de repuesto y suministros.

También se ha demostrado que los programas de mantenimiento predictivo aumentan diez veces el retorno de la inversión (ROI) gracias a una reducción:

  • de los costes de mantenimiento del 25-30%;
  • de los fallos del 70%-75%;
  • de los tiempos de inactividad del 35% -45%.

A continuación, se enumeran algunos de los principales beneficios derivados del mantenimiento predictivo:

1. Intervención preventiva

Una de las ventajas más evidentes del mantenimiento predictivo es la capacidad de intervenir antes de que ocurra un fallo. Al monitorear constantemente las condiciones de los activos, y detectar señales tempranas de anomalías o deterioro, es posible planificar intervenciones de mantenimiento con anticipación. Esto reduce el riesgo de costosos tiempos de inactividad de la máquina y mejora la disponibilidad operativa.

2. Maximización de la vida útil de los activos

Gracias a la capacidad de identificar y corregir problemas de manera oportuna, el mantenimiento predictivo permite maximizar la vida útil de los activos y sus componentes. Esto significa que las inversiones en equipos y maquinaria pueden ser aprovechadas al máximo, reduciendo la necesidad de reemplazos prematuros y optimizando los rendimientos de las inversiones.

3. Reducción de los costes de mantenimiento

Dado que el mantenimiento predictivo permite intervenir solo cuando es realmente necesario, se reducen los costes asociados al mantenimiento preventivo programado o a la mantenimiento correctivo de emergencia. Esto se traduce en ahorros en costes de mano de obra, piezas de repuesto y tiempos de inactividad no planificados. Además, contribuye a mejorar la rentabilidad general de la empresa.

4. Aumento de la seguridad laboral

Gracias a la capacidad de identificar y corregir los posibles problemas antes de que ocurran, el mantenimiento predictivo también puede contribuir a mejorar la seguridad laboral. Al reducir el riesgo de fallos repentinos o mal funcionamiento de los equipos, se crea un entorno de trabajo más seguro para los operadores y el personal técnico.

5. Mejora de la planificación y programación

Dado que el mantenimiento predictivo se basa en el análisis de datos y la predicción de fallos, permite una planificación y programación más efectivas de las actividades de mantenimiento. Esto permite optimizar los recursos disponibles, planificar intervenciones en momentos de menor impacto en la producción y minimizar los tiempos de inactividad no planificados.

Tipos y técnicas de mantenimiento predictivo

Cuando hablamos de «tipos de mantenimiento predictivo» nos referimos a los sectores en los que este tipo de mantenimiento puede actuar y a las técnicas utilizadas para cada campo de aplicación. De hecho, no existe una única tecnología dentro de este enfoque de mantenimiento. Por el contrario, se utilizan numerosos dispositivos de control en relación con el aspecto técnico que se debe monitorear.

Las principales técnicas de mantenimiento predictivo utilizadas, a las que corresponden igualmente tipos de mantenimiento predictivo, son:

1. Termografía infrarroja

El análisis termográfico infrarrojo es una tecnología muy extendida y versátil, especialmente porque permite un análisis no invasivo. Esto significa que, sin afectar el bien o partes del mismo, es posible identificar temperaturas superiores a la norma que en algunos casos pueden indicar un mal funcionamiento o una fuga.

2. Monitoreo acústico sónico y ultrasónico

A través del monitoreo acústico, el personal de mantenimiento puede detectar una serie de mal funcionamientos como los sonidos de emisiones de gases, líquidos o fugas de aire. En general, la tecnología sónica es más económica, mientras que la tecnología ultrasónica es más cara y se utiliza para equipos mecánicos y aparatos eléctricos que emiten sonidos más sutiles.

3. Análisis de vibraciones

Este tipo de análisis es particularmente útil en maquinaria que emite vibraciones específicas en función del correcto o incorrecto funcionamiento de los componentes. Cuando los componentes comienzan a desgastarse, de hecho, la vibración cambia y emerge un nuevo modelo de vibración. Con un monitoreo constante, un técnico calificado puede comparar las lecturas del modelo de vibración e identificar con anticipación componentes desgastados o con mal funcionamiento, evitando así la aparición de fallos.

4. Análisis de aceites

El análisis del aceite es una herramienta considerada muy efectiva en el mantenimiento predictivo. Al controlar las condiciones del aceite de la maquinaria y los equipos, los técnicos pueden determinar la presencia de contaminantes, la viscosidad, la presencia de agua, etc. La principal ventaja del análisis del aceite es que los resultados de las pruebas iniciales sirven como base para cualquier nueva maquinaria y mantenimiento.

Mantenimiento predictivo: qué es, tipos y beneficios

Los diferentes tipos de mantenimiento predictivo

Las tecnologías del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo está respaldado por una serie de tecnologías avanzadas que permiten monitorear, analizar y predecir el estado de los activos industriales en tiempo real. Estas tecnologías son fundamentales para identificar señales tempranas de problemas y planificar intervenciones de mantenimiento oportunas.

Examinemos algunas de las principales tecnologías que forman parte del mantenimiento predictivo.

Mantenimiento predictivo IoT: ¿qué es?

El Internet of Things (IoT) es una tecnología clave que habilita el mantenimiento predictivo permitiendo la conexión y comunicación entre dispositivos, sensores y sistemas de gestión.

Con el IoT, es posible recopilar datos en tiempo real sobre las condiciones operativas de los activos y transmitirlos a sistemas centralizados para su análisis y evaluación. Esta conectividad permite un monitoreo continuo y remoto de los equipos, lo que permite intervenciones de mantenimiento predictivo en función de las condiciones reales y no solo de programas de mantenimiento predefinidos.

Aprendizaje automático para el mantenimiento predictivo

El contexto actual está lleno de datos y a menudo vastos flujos de información operativa quedan subutilizados. Aquí es donde el “Machine Learning” entra en juego para transformar estos datos inactivos en información útil sobre la salud y el rendimiento del equipo.

El aprendizaje automático juega un papel fundamental en el mantenimiento predictivo, permitiendo a los sistemas aprender de los datos históricos y en tiempo real para identificar patrones y tendencias significativas. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático, es posible analizar grandes volúmenes de datos provenientes de sensores y dispositivos de monitoreo para detectar anomalías y predecir la aparición de fallos inminentes.

El aspecto más convincente del aprendizaje automático en el mantenimiento predictivo es su adaptabilidad. Estos modelos predictivos pueden ser entrenados para adaptarse a los cambios en las condiciones operativas y mejorar continuamente el rendimiento del sistema de mantenimiento predictivo.

IA para el mantenimiento predictivo

La inteligencia artificial (IA) se utiliza en el mantenimiento predictivo para mejorar la efectividad del análisis de datos y las predicciones de fallos.

la IA es capaz de identificar patrones complejos en los datos y proporcionar predicciones más precisas sobre el estado de los activos y la probabilidad de futuros fallos. Todo esto a través del uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático y redes neuronales artificiales. Además, la IA puede utilizarse para optimizar las estrategias de mantenimiento, sugiriendo intervenciones prioritarias y optimizando los recursos disponibles.

El papel de la nube y los gemelos digitales en el mantenimiento predictivo

En el mantenimiento predictivo, el gemelo digital y la computación en la nube desempeñan un papel crucial al permitir el almacenamiento, procesamiento y análisis de datos en plataformas escalables y flexibles.

La nube ofrece la posibilidad de almacenar grandes volúmenes de datos provenientes de sensores y dispositivos de monitoreo de forma segura y accesible desde cualquier ubicación.

Los gemelos digitales integrados con la tecnología IoT, por otro lado, son modelos virtuales de los activos físicos que permiten simular y monitorear su comportamiento en tiempo real.

La integración entre la nube y los gemelos digitales, permite crear entornos de mantenimiento predictivo altamente eficientes y basados en datos. Estos mejoran la capacidad de anticipar y prevenir fallos y optimizan las operaciones de mantenimiento en general.

Cómo implementar un programa de mantenimiento predictivo: mejores prácticas

Claramente, cada activo a mantener necesitará un programa de mantenimiento diseñado a medida, pero a continuación indicamos algunas mejores prácticas:

1. Verificar la disponibilidad del presupuesto

Antes de aprobar el programa de mantenimiento, es necesario que lo previsto sea factible en los recursos económicos del proyecto. Por ello, es indispensable interactuar con los profesionales que se ocupan de los aspectos financieros y con el cliente para verificar que el programa sea económicamente sostenible.

2. Identificar los activos críticos

Este paso sirve para identificar aquellos recursos que necesitan mantenimiento predictivo, porque son más costosos que otros o más delicados.

3. Crear una base de datos

Todos los datos históricos disponibles pueden ser útiles para un análisis predictivo. Estos datos, de hecho, pueden utilizarse para establecer los posibles modos de fallo a los que podría estar sujeto el recurso específico y también podrían ser útiles al desarrollar la primera versión de los algoritmos predictivos.

4. Analizar y establecer los modos de fallo

Una vez identificados los recursos críticos, se analizarán y para cada uno se identificarán los modos de fallo más recurrentes y más probables para poder actuar de manera que se evite su manifestación.

5. Implementar sensores y dispositivos de monitoreo

Una vez que se tienen claros los posibles modos de fallo, se puede actuar para prevenirlos. Para hacerlo, se seleccionarán los dispositivos y tecnologías adecuados para el caso específico, entre los que hemos visto en el párrafo anterior y otras soluciones ofrecidas por el mercado de tecnologías en constante avance. Entre las soluciones más avanzadas encontramos la tecnología IoT que permite la comunicación entre máquinas, soluciones software y tecnología en la nube ayudando a recopilar y analizar enormes cantidades de datos.

6. Desarrollar algoritmos predictivos

En esta fase, los técnicos especializados se encargarán de desarrollar algoritmos de mantenimiento predictivo basados en las mediciones de los sensores y otros datos útiles recopilados.

Mantenimiento predictivo: qué es, tipos y beneficios

Predictive Maintenance Workflow

Conclusión

La fase de mantenimiento de un bien y de sus componentes es una de las más exigentes, prolongadas y a veces costosas.

Sin duda, el uso de un software profesional es siempre útil (incluso indispensable) para garantizar que el trabajo de mantenimiento produzca resultados eficientes. Por ello, te recomiendo que pruebes por ti mismo el software de gestión de instalaciones que te permitirá planificar el mantenimiento, rastrear las actividades y gestionar los problemas en una única plataforma.

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