10 beneficios del mantenimiento predictivo en proyectos IoT
El Internet de las cosas (IoT) ha abierto un amplio abanico de posibilidades. Una de sus aplicaciones más revolucionarias es el mantenimiento IoT en plantas de fabricación.
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El mantenimiento predictivo basado en IoTpermite un uso más eficiente de los activos existentes al brindar la capacidad de predecir fallas de las máquinas y reducir los problemas de mantenimiento.
Puede ayudar a identificar las causas de los retrasos, ya sean internos o externos, y a establecer procesos para abordar dichas causas.
¿Qué es el mantenimiento predictivo IoT ?
IoT implica mantener un sistema identificando una falla antes de que ocurra .
Por tanto, IoT es el uso de la tecnología IoT para estudiar un sistema de producción en tiempo real y prever cuándo y cómo podría producirse un mal funcionamiento 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.
se pueden detectar y mitigar proactivamente posibles fallos y averías . Por otro lado, el mantenimiento reactivo implica 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, ofrece una serie de beneficios a los fabricantes.
Beneficios del mantenimiento predictivo IoT
Costos de mantenimiento más bajos
Las máquinas siempre requerirán mantenimiento como resultado del esfuerzo y fallas mecánicas imprevistas.
Con un sistema de mantenimiento predictivo IoT , puede anticipar una avería antes de que ocurra, lo que le da la posibilidad de planificar el daño antes de que empeore.
La consultora de gestión McKinsey informa que el mantenimiento predictivo reduce los costos relacionados con los equipos de fábrica en un 40%.
Producción mejorada
Cuando un equipo falla inesperadamente, la capacidad de producción de una planta de fabricación se reduce durante el tiempo de inactividad.
IoT resuelve estos eventos pronosticando fallos en las máquinas y proponiendo soluciones a tiempo . Como resultado, la producción se ajusta al cronograma planificado.
Utilización mejorada de las máquinas
Dado que IoT identifica los problemas antes de que surjan, las máquinas duran más . A diferencia del mantenimiento preventivo, que repara los daños una vez que ocurren, el mantenimiento predictivo detecta qué componentes deben reemplazarse antes de que se descompongan por completo.
Este método de monitoreo de equipos extiende así la vida útil de sus activos.
Además, el mantenimiento preventivo se basa en gran medida en la suposición de que un mayor uso de las máquinas conlleva mayores probabilidades de avería. Bajo este enfoque, las máquinas se descartan prematuramente o se reemplazan innecesariamente.
Pero una investigación del Grupo Asesor ARC muestra que sólo el 18% de los activos industriales se deprecian linealmente con la edad.
Entorno de trabajo más seguro
El mantenimiento predictivo IoT permite a los gerentes de operaciones prever condiciones de trabajo peligrosas antes de que representen un riesgo para la vida. Por ejemplo, podrán predecir sobretensiones en las máquinas y mitigarlas para evitar riesgos de incendio en el lugar de trabajo.
Evaluación de Reparaciones
Cuando una máquina se apaga y se realizan reparaciones, el mantenimiento predictivo garantiza que la reparación se haya realizado correctamente antes de volver a encenderla. Esto evita tener que apagarla nuevamente para realizar reparaciones adicionales que podría haber pasado por alto durante la primera parada.
Los sistemas de mantenimiento predictivo también son eficaces para realizar diversos análisis . Mediante sensores IoT , el sistema puede autodiagnosticar parámetros como la vibración, la temperatura y los niveles de fluidos, entre otros, antes de reanudar el trabajo.
Menor riesgo de fallos en las máquinas
Un sistema de mantenimiento predictivo funcional normalmente elimina la posibilidad de fallos de la máquina en un 55 %. Con revisiones periódicas y preventivas, el equipo se mantiene operativo en cualquier etapa del proceso de producción.
Reparaciones de corta duración
En caso de avería, es probable que la reparación se realice en menos tiempo que si no se hubiera previsto. La monitorización constante del estado de la máquina proporciona una base para comprender una avería mecánica si es inevitable.
En una encuesta realizada a 500 plantas, se registraron los tiempos de reparación antes de un programa de mantenimiento predictivo y se compararon con los obtenidos un año después de implementarlo. Los investigadores observaron una mejora del 60 % en el tiempo medio de reparación (MTTR) tras el 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 promedio, se comparan los tiempos de reparación reales antes del programa de mantenimiento predictivo con el tiempo de reparación después de un año de operación utilizando técnicas de gestión de mantenimiento predictivo.
Mayor retorno de la inversión (ROI)
Cuando las fallas mecánicas se identifican a tiempo, los fabricantes tienden a gastar menos en mantenimiento y reparación. Además, se mejora la productividad cuando los trabajadores de línea y los gerentes se centran en las operaciones principales.
Como resultado de la reducción del tiempo de inactividad y la mejora de la productividad, las empresas obtienen un mayor retorno de la inversión en sus activos.
Mejor gestión de stock de repuestos
El mantenimiento predictivo tiene el poder de pronosticar el costo de la reparación , incluida la mano de obra, el hardware y otros gastos generales.
Durante la reparación, existen costos asociados con la compra y el almacenamiento de repuestos. Además de almacenar todos los repuestos para la reparación de la máquina de una sola vez, el mantenimiento predictivo garantiza que solo se almacenen los repuestos en el momento oportuno.
Esto reduce el coste de almacenamiento en un 30%.
Aumento de los ingresos
Cuando los activos están protegidos contra averías indebidas, se cumplen los plazos de producción. Además de una mayor productividad, los plazos de reparación más cortos y las cuotas de producción más altas mejoran los ingresos de la empresa derivados de la producción.
Aplicación del mantenimiento predictivo IoT
Al comenzar con IoT , es importante hacerlo a pequeña escala. Considere probar el sistema en un solo activo para tener una idea de cómo se integra en la estructura de su empresa.
Con el tiempo, podrá decidir el mejor enfoque para integrar completamente su equipo con la tecnología.
En segundo lugar, integre su software y herramientas de mantenimiento predictivo para recopilar datos de rendimiento de sus activos. Estos datos se recopilan mediante sensores y se transmiten de forma inalámbrica a una la nube en tiempo real.
Mediante 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 podría ocurrir una falla.
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 está satisfecho con los resultados, puede ampliar el sistema a otros activos de su empresa.
A medida que implemente un sistema de mantenimiento predictivo para toda la empresa, necesitará ayuda para gestionar los aspectos técnicos y así poder centrarse en su estrategia comercial. IoT como Ubidots garantizan que este proceso sea lo más sencillo y fluido posible.
Conclusión
El mantenimiento predictivo optimiza el uso de sus activos. Le evita fallos innecesarios en las máquinas al predecir cuándo ocurrirá una avería .
La tecnología logra esto mediante el uso de sensores para recopilar datos en tiempo real sobre el estado de su máquina y crear informes de rendimiento que identifican posibles problemas de mantenimiento.
El mantenimiento predictivo conlleva una serie de beneficios , incluidos costos reducidos, mayor rentabilidad, menos tiempo de inactividad de la producción y longevidad de su maquinaria.
Al implementar un IoT , es importante comenzar de a poco y luego ampliarlo cuando comprenda 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 correcta puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso.
Por eso, Ubidots se centra en la resolución de problemas mediante métodos basados en datos . Nuestra experiencia en aplicaciones en la nube se ha perfeccionado a lo largo de los años para crear un motor robusto para la resolución de problemas modernos.
Publicado originalmente el 21 de diciembre de 2021
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los tres beneficios del mantenimiento predictivo?
Bajos costos de mantenimiento, mejor utilización de las máquinas y ambiente de trabajo más seguro.
¿Qué es la tecnología de mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo es el proceso de mantener un sistema prediciendo una falla en él antes de que ocurra.
¿Cómo se utiliza elIoT para el mantenimiento predictivo de máquinas en la industria?
IoT utiliza sensores para recopilar datos en tiempo real sobre el estado de su máquina. Sube los datos de forma inalámbrica a una nube donde su equipo de mantenimiento puede acceder a ellos las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para generar informes de rendimiento.