Modelos predictivos para servicios de mantenimiento

LinkedIn

El mantenimiento predictivo basado en big data y datos geoespaciales busca definir el mejor momento para realizar trabajos en un activo, de manera que la frecuencia de mantenimiento sea la menor posible y la fiabilidad sea la mayor posible sin costes innecesarios. 

Los equipos de mantenimiento están empezando a adoptar el uso de big data y modelos predictivos para mejorar el rendimiento, esto ayuda a establecer programas de mantenimiento, que reducen el tiempo de inactividad y ahorran costes de mantenimiento, al mismo tiempo que amplían la vida útil de sus equipos, reducen las tareas de innecesarias y optimizan el inventario de piezas de repuesto. 

Le puede interesar: «Planes de expansión con modelos predictivos«

¿Qué es el mantenimiento predictivo? 

El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza herramientas y técnicas de análisis de datos para detectar anomalías en su funcionamiento y posibles defectos en los equipos y procesos, de modo que pueda solucionarlos antes de que provoquen un fallo, esto permite que la frecuencia de mantenimiento sea lo más baja posible, sin incurrir en los costes asociados a hacer demasiado mantenimiento preventivo. 

Utilizar datos geoespaciales es clave para implementar un programa de mantenimiento predictivo exitoso, al igual que el uso de sensores y técnicas de mantenimiento predictivo.  

Estas herramientas capturan la información mediante sensores, controles industriales y sistemas empresariales, identificando con precisión las áreas que necesitan atención. Algunos ejemplos del uso de sensores de mantenimiento predictivo son el análisis de vibraciones, el análisis del aceite, las imágenes térmicas y la observación de los equipos.  

¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo? 

El mantenimiento predictivo utiliza datos históricos y en tiempo real de varias partes de su operación para anticiparse a los problemas antes de que ocurran mediante: 

  • La supervisión en tiempo real del estado y el rendimiento de los activos. 
  • El análisis de los datos de las órdenes de trabajo. 
  • Evaluación comparativa del uso del inventario MRO. 

Los datos de las máquinas en tiempo real se utilizan para predecir con precisión cuándo puede producirse una avería. Los datos se recogen a través de sensores (temperatura, vibración, presión, etc.) y se introducen en un modelo de machine learning, ayudando a el personal de mantenimiento a supervisar así el estado de las máquinas y responder a los problemas en tiempo real antes de que se conviertan en averías catastróficas.  

También lea: «Modelos predictivos y la industria manufacturera«

Beneficios del mantenimiento predictivo 

Cuando el mantenimiento predictivo funciona eficazmente como estrategia de mantenimiento, éste sólo se realiza en las máquinas cuando es necesario. Es decir, justo antes de que se produzca un fallo. Esto supone varios ahorros de costes al: 

  • Minimizar el coste de las piezas de repuesto y los suministros.
  • Aumentar el impacto sobre el del mantenimiento preventivo tradicional, a la vez que sienta las bases para una estrategia de servicios de mantenimiento impulsada por la analítica.  
  • Minimizar el tiempo de mantenimiento de los equipos.
  • Desarrollar una verdadera comprensión de las posibles intervenciones en el servicio y un modelo que sea eficaz para generar valor real.  
  • Minimizar las horas de producción perdidas por el mantenimiento.

El papel del Big data está creciendo en el mantenimiento, y esta tendencia está mejorando la forma en la que gerentes de mantenimiento optimizan sus estrategias.  

En PREDIK Data-Driven apoyamos a las empresas implementando modelos predictivos para optimizar sus procesos, aumentando la eficacia de sus equipos y mejorando el funcionamiento de sus máquinas. 

[button button_text=»¿Quiere conocer más? Solicite una DEMO» button_style=»style-1″ button_arrow=»true» button_rounded=»true» font=»Default» button_size=»medium» font_size=»» button_icon=»» button_align=»center» padding_v=»» padding_h=»» button_link=»/request_demo/» link_open=»_self» href_title=»» id=»» class=»» bg_color=»» text_color=»» border_size=»» border_color=»» border_radius=»» h_bg_color=»» h_text_color=»» h_border_size=»» h_border_color=»» h_border_radius=»» margin_top=»» margin_bottom=»» margin_left=»» margin_right=»»]

Nuestro artículo más reciente

Reciba este tipo de contenido directamente a su bandeja de correo

Únase a nuestra comunidad con más de 100 mil lectores y recibirá artículos semanales, estudios e información enfocada en mejorar la toma de decisiones y el desempeño de su empresa.

    Siga nuestro contenido en redes sociales

    Reciba insights clave directo a su correo

    Únase a nuestra comunidad de más de 100,000 lectores y reciba semanalmente artículos, estudios e información especializada destinada a optimizar su toma de decisiones y el rendimiento de sus resultados de negocios.