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Mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es un área dentro de mantenimiento en la industria basado en CBM (Condition Based Monitoring), cuyo objetivo es alargar la vida útil de los activos y con ello disminuir los costes, reduciendo paradas no programadas y tiempos de inactividad.

¿Por qué es importante el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo identifica posibles modos de fallo en los equipos, lo cual, pueda evitar que se llegue a la avería. Este tipo de mantenimiento, cuya perspectiva es más preventiva, permite ahorrar dinero porque evita averías costosas y reduce el tiempo de inactividad.

Los beneficios del mantenimiento predictivo incluyen costos reducidos, mayor productividad, mejor calidad y menos intervenciones no programadas.  

Al implementar técnicas de mantenimiento predictivo, las empresas pueden reducir significativamente esos costos de reparación y poder realizar las intervenciones programadas teniendo en cuenta reducción en tiempo de parada, acopio de material con tiempo estimado al igual que las horas de mano de obra.

Cómo implementar un programa de mantenimiento predictivo

Hay varias maneras de implementar un programa de mantenimiento predictivo en su negocio.                                    

La mejor opción y la más eficaz es contratar a una empresa profesional para que haga el trabajo por ti. En este caso, ROYSE es la solución a tu problema.

Los programas de mantenimiento predictivo ayudan a las empresas a identificar problemas potenciales antes de que se conviertan en problemas costosos. Al hacerlo, las empresas pueden evitar el tiempo de inactividad y reducir las reparaciones no escaladas. La clave para implementar un programa de mantenimiento predictivo exitoso es crear un sistema que identifique los problemas potenciales antes de que ocurran.

Los beneficios del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo ha existido desde la década de 1950, pero no fue hasta principios del 2000 que realmente comenzó a ganar tracción. De hecho, según la Sociedad Internacional de Automatización, había menos de 100 sistemas de mantenimiento predictivo instalados en todo el mundo.

Un programa de mantenimiento predictivo ayuda a prevenir averías antes de que ocurran. Esto permite a las empresas gastar menos en piezas y mano de obra cuando no hay problemas importantes.

El mantenimiento predictivo no solo se utiliza para reducir las paradas de producción sino también para alargar la vida útil de los activos, y realizar tareas proactivas o reducción de preventivos como verificación de alineación, engrases de rodamiento, desequilibrios y/o desgastes en los elementos internos de los activos, pudiendo realizarle el mantenimiento mediante las técnicas predictivas.

Además, también se puede aplicar las técnicas predictivas en equipos tras su commissioning o puestas en marcha como verificación de la correcta instalación y entrega de activos en instalaciones.

  • Aumento de la disponibilidad de la maquinaria
  • Mejora de la fiabilidad global
  • Menos pérdidas de materia prima por paradas no planificadas
  • Reducción del índice de intervenciones y del gasto en repuestos
  • Aumento de la seguridad gracias a la monitorización
  • Disminución de los fallos generales y catastróficos gracias al análisis causa raíz

5 pasos para realizar el mantenimiento predictivo

 

  1. Monitorización del funcionamiento de la máquina

Es la primera etapa y consiste en disponer de la caracterización de los equipos mediante los datos extraidos de las técncias aplicadas para conocer el estado de la maquinaria. La toma de datos se podrá realizar de manera off-line y on-line en función de la criticidad del activo y de la solicitud del cliente.

Cada proceso tendrá sus propios parámetros relevantes, así como diferentes frecuencias de lecturas.

  1. Modelización del proceso y mantenimiento dirigido

Una vez se tiene histórico y caracterización de la firma de la máquina, comienza la etapa de generar un modelo basado en datos históricos donde se verán qué trayectorias de comportamiento se han ido produciendo.

En este punto se diseñan algoritmos que relacionen los parámetros entre sí, a fin de detectar patrones que se repiten o que se dan siempre bajo las mismas condiciones de uso y entorno. A partir de este momento, será posible diseñar un modelo de comportamiento normal del equipamiento, es decir, cómo debería responder el conjunto bajo las condiciones habituales.

  1. Modelización de escenarios límite/alarma

Se entiende por escenarios limite a aquellos entornos operativos bajo condiciones en las cuales será más probable que la maquinaria presente fallos. Gracias a ello, se consigue cerrar el círculo y delimitar los escenarios de operatividad, ya que se cuenta tanto con la “curva normal” como con sus cotas.

  1. Mantenimiento CBM (Condition Based Monitoring)

En esta etapa y habiendo seguido los pasos anteriores, será posible priorizar las actuaciones verdaderamente necesarias o críticas. Esto permite a la empresa mejorar la coordinación entre los departamentos y facilitar la planificación.

  1. Seguimiento continuo de CBM

El último paso consiste en asumir el carácter cíclico del mismo y llevar a cabo un seguimiento para mejorar los sistemas de recopilación de datos y predicción de modelos de comportamiento.

Gracias a este último paso, los sistemas de mantenimiento predictivo consiguen aprender sobre la marcha y ser más precisos a la hora de identificar patrones.

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