10 ventajas del mantenimiento predictivo en proyectos IoT
El mantenimiento predictivo de IoT es una técnica de gestión de activos que identifica los fallos de las máquinas antes de que se produzcan. Descubra aquí 10 ventajas de los proyectos IoT.
El Internet de las cosas (IoT) ha abierto un amplio abanico de posibilidades. Una de las aplicaciones más revolucionarias del IoT es el mantenimiento predictivo en las plantas de fabricación.
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El mantenimiento predictivo basado en IoT permite un uso más eficiente de los activos existentes al proporcionar la capacidad de predecir los fallos de las máquinas y reducir los problemas de mantenimiento.
Puede ayudar a identificar las causas de los retrasos, ya sean internas o externas, y a establecer procesos para abordarlas.
Qué es el mantenimiento predictivo IoT
El mantenimiento predictivo de IoT consiste en mantener un sistema identificando un fallo antes de que se produzca.
Por lo tanto, el mantenimiento predictivo IoT es el uso de la tecnología IoT para estudiar un sistema de producción en tiempo real y prever cuándo y cómo podría producirse una avería en sus componentes.
Los sistemas de mantenimiento IoT recopilan datos en tiempo real de las condiciones de funcionamiento de una máquina y utilizan software para analizar esos datos y crear informes de rendimiento.
Durante este proceso, se pueden detectar y mitigar proactivamente posibles fallos y averías . En cambio, el mantenimiento reactivo consiste en reparar un componente solo después de que se haya averiado.
El IoT hace que el mantenimiento predictivo sea mucho más preciso y eficiente. A su vez, proporciona una serie de ventajas a los fabricantes.
Ventajas del mantenimiento predictivo de IoT
Menores costes de mantenimiento
Las máquinas siempre necesitarán mantenimiento como consecuencia del esfuerzo y de fallos mecánicos imprevistos.
Con un sistema de mantenimiento predictivo IoT, puede anticiparse a una avería antes de que se produzca, lo que le permite planificar los daños antes de que empeoren.
La consultora de gestión McKinsey informa de que el mantenimiento predictivo reduce en un 40% los costes relacionados con los equipos de las fábricas.
Producción mejorada
Cuando un equipo se avería inesperadamente, la capacidad de producción de una planta de fabricación se reduce durante el tiempo de inactividad.
El mantenimiento predictivo de IoT resuelve este tipo de incidencias previendo los fallos de las máquinas y proponiendo soluciones a tiempo. En consecuencia, la producción sigue el calendario previsto.
Mejor utilización de las máquinas
Dado que el mantenimiento predictivo de IoT identifica los problemas antes de que surjan, las máquinas duran más. A diferencia del mantenimiento preventivo, que repara los daños después de que se produzcan, el mantenimiento predictivo detecta qué componentes deben sustituirse antes de que se averíen por completo.
Por tanto, este método de supervisión de los equipos prolonga la vida útil de sus activos.
Además, el mantenimiento preventivo se basa en gran medida en el supuesto de que un mayor uso de la máquina se traduce en mayores probabilidades de avería. Con este planteamiento, las máquinas se desechan prematuramente o se sustituyen innecesariamente.
Pero un estudio del ARC Advisory Group muestra que sólo el 18% de los activos industriales se deprecian linealmente con la edad.
Un entorno de trabajo más seguro
El mantenimiento predictivo de IoT permite a los gestores de operaciones prever condiciones de trabajo peligrosas antes de que supongan un riesgo para la vida. Por ejemplo, podrá predecir picos de temperatura o tensión en las máquinas y mitigarlos para evitar riesgos de incendio en el lugar de trabajo.
Evaluación de las reparaciones
Cuando una máquina se para y se realizan reparaciones, el mantenimiento predictivo garantiza que la reparación se ha realizado correctamente antes de volver a encender la máquina. De este modo, se evita tener que volver a parar la máquina para realizar reparaciones adicionales que podrían haberse pasado por alto durante la primera parada.
Los sistemas de mantenimiento predictivo también son eficaces a la hora de realizar diversos análisis. Mediante sensores IoT, el sistema puede autodiagnosticar parámetros como vibraciones, temperatura y niveles de fluidos, entre otros, antes de reanudar el trabajo.
Menor riesgo de averías
Un sistema de mantenimiento predictivo funcional normalmente elimina la posibilidad de avería de la máquina en un 55%. Con revisiones periódicas y preventivas, los equipos permanecen operativos a lo largo de cualquier fase del proceso de producción.
Reparaciones de corta duración
En caso de avería, es probable que la reparación se lleve a cabo en menos tiempo que cuando no se había previsto el fallo. La supervisión constante de las condiciones de la máquina proporciona una base para comprender una avería mecánica en caso de que sea inevitable.
En un estudio realizado en 500 plantas, se registraron los tiempos de reparación antes de un programa de mantenimiento predictivo y se compararon con los registrados un año después de adoptar el programa. Los investigadores observaron una mejora del 60% en el tiempo medio de reparación (MTTR) después del programa.
El mantenimiento predictivo reduce el tiempo real necesario para reparar o reacondicionar los equipos de la planta. Puede reducir el tiempo medio de reparación (MTTR) en un 60%.
Para determinar la mejora media, se comparan los tiempos de reparación reales antes del programa de mantenimiento predictivo con el tiempo de reparación tras un año de funcionamiento con técnicas de gestión del mantenimiento predictivo.
Mayor retorno de la inversión (ROI)
Cuando los fallos mecánicos se identifican a tiempo, los fabricantes tienden a gastar menos en mantenimiento y reparación. Además, se mejora la productividad cuando los operarios y directivos se centran en las operaciones principales.
Como resultado de la reducción de los tiempos de inactividad y la mejora de la productividad, las empresas obtienen un mayor rendimiento de la inversión en sus activos.
Mejor gestión de las existencias de piezas de recambio
El mantenimiento predictivo permite prever el coste de las reparaciones, incluidos la mano de obra, los equipos y otros gastos generales.
Durante la reparación, hay costes asociados a la compra y almacenamiento de piezas de repuesto. Además de almacenar todas las piezas de repuesto para la reparación de la máquina a la vez, el mantenimiento predictivo garantiza que solo almacene piezas de repuesto en el momento adecuado.
Esto reduce el coste de almacenamiento en un 30%.
Mayores ingresos
Cuando los activos están protegidos de averías indebidas, se cumplen los programas de producción. Además de aumentar la productividad, los tiempos de reparación cortos y las cuotas de producción más altas mejoran los flujos de ingresos de una empresa procedentes de la producción.
Aplicación del mantenimiento predictivo de IoT
Cuando se inicie en el mantenimiento predictivo IoT, es importante empezar a pequeña escala. Considere la posibilidad de probar el sistema en un activo para hacerse una idea de cómo encaja en la estructura de su empresa.
Con el tiempo, podrá decidir cuál es el mejor enfoque para integrar plenamente su equipo con la tecnología.
En segundo lugar, fusione su software y las herramientas de mantenimiento predictivo y recopile datos de rendimiento de su activo. Los datos se recogen a través de sensores y luego se transmiten de forma inalámbrica a una plataforma de almacenamiento de datos centralizada y basada en la nube en tiempo real.
Mediante el aprendizaje automático y algoritmos, el sistema recopilará datos sobre el estado de sus activos. Su equipo de mantenimiento analizará estos datos y los utilizará para predecir cuándo puede producirse un fallo.
A medida que se familiarice con la dinámica de su proyecto piloto, podrá decidir si el sistema de mantenimiento predictivo es adecuado para su modelo. Si se siente cómodo con los resultados, puede ampliar el sistema a otros activos de su empresa.
A medida que amplíe su sistema de mantenimiento predictivo a toda la empresa, necesitará que alguien se ocupe de los aspectos técnicos para que usted pueda centrarse en su estrategia empresarial. Las plataformas IoT como Ubidots garantizan que este proceso sea lo más fluido y sencillo posible.
Conclusión
El mantenimiento predictivo aporta un alto nivel de eficiencia al uso de sus activos. Le ahorra averías innecesarias de la maquinaria al predecir cuándo se producirá una avería.
Para ello, la tecnología utiliza sensores que recopilan datos en tiempo real sobre el estado de la máquina y crean informes de rendimiento que identifican posibles problemas de mantenimiento.
El mantenimiento predictivo conlleva una serie de ventajas, como la reducción de costes, una mayor rentabilidad, menos paradas de producción y la longevidad de su maquinaria.
A la hora de implantar un sistema de mantenimiento predictivo IoT, es importante empezar poco a poco y luego ampliarlo cuando entienda cómo encaja la tecnología en su modelo de producción.
Entendemos que empezar cosas nuevas no siempre es fácil. En cada paso del camino, contar con la información adecuada puede ser la diferencia entre el éxito y el fracaso.
Por eso Ubidots se centra en resolver problemas utilizando métodos basados en datos. Nuestra experiencia en aplicaciones basadas en la nube se ha ido perfeccionando a lo largo de los años para crear un sólido motor de resolución de problemas moderno.
Publicado originalmente el 21 de diciembre de 2021
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son las tres ventajas del mantenimiento predictivo?
Bajos costes de mantenimiento, mejor utilización de las máquinas y entorno de trabajo más seguro.
¿Qué es la tecnología de mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo es el proceso de mantener un sistema prediciendo un fallo en él antes de que se produzca.
Cómo se utiliza la IIoT para el mantenimiento predictivo de las máquinas en la industria?
IoT utiliza sensores para recopilar datos en tiempo real sobre el estado de la máquina. Sube los datos de forma inalámbrica a una nube a la que su equipo de mantenimiento puede acceder 24/7 para crear informes de rendimiento.
