¿Buscas evitar interrupciones largas en el proceso productivo de tu empresa causadas por problemas en tu equipo? ¿La maquinaria con fallos críticos exige demasiados costos de reparación? Entonces es posible que implementar mantenimiento predictivo en tus operaciones pueda ser de ayuda.
Sin embargo, el mantenimiento predictivo es una inversión y, como ocurre con cualquier otra inversión, es buena idea entender a fondo lo que implica, su valor, el retorno que puede brindarte y lo que necesitas para materializarla antes de efectuarla.
En este artículo, te brindamos estos y otros datos relevantes sobre el mantenimiento predictivo para que así puedes comprender si esta es una solución que le conviene a tu organización en este momento y estés preparado para realizarlo en caso de que la consideres necesaria.
¿Qué es el mantenimiento predictivo y cómo funciona?
El mantenimiento predictivo se puede definir como una estrategia de mantenimiento respaldada por tecnología en la que los fallos de maquinaria, vehículos, equipo de cómputo, etc., son identificados y arreglados con antelación, antes de que se conviertan en problemas más grandes y con mayores consecuencias.
En esencia, transcurre siguiendo estos pasos:
- Tu empresa instala sensores u otras herramientas de tecnología capaces de detectar problemas y fallos en tus activos.
- Junto con estos sensores, tu empresa adopta soluciones de analítica diseñadas para recibir, procesar y ayudar a comprender los datos reportados por los sensores.
- Los sensores detectan cualquier tipo de cambios en tu equipo (no solo cuando ocurren cambios radicales o críticos) y dirigen estos datos hacia el software de analítica.
- El software identifica patrones y tendencias que indiquen un posible problema futuro y lo reportan con antelación.
- A partir de esta información e interpretación, descubres posibles problemas en tu equipo y puedes tomar medidas para arreglarlos antes de que se conviertan en un fallo crítico.
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Mantenimiento predictivo vs. mantenimiento preventivo
Muchas veces, el mantenimiento predictivo y el preventivo son confundidos entre sí debido a su propósito en común: reducir los costos e interrupciones de un mantenimiento correctivo tradicional (en el que las máquinas son arregladas únicamente cuando ya no funcionan adecuadamente).
Sin embargo, difieren en un factor importante: su capacidad para anticipar problemas reales.
Por un lado, en una estrategia de mantenimiento preventivo, no hay forma de detectar cambios que indiquen un posible fallo futuro, sino que se realizan sesiones programadas y periódicas de mantenimiento con el fin de encontrar y solucionar problemas que podrían o no estar presentes.
En su lugar, dentro de una estrategia de mantenimiento predictivo, sí es posible encontrar cambios reales que señalen futuras dificultades, permitiendo programar sesiones de mantenimiento solo cuando hay total certeza de que existe alguna situación de cuidado.
Ventajas del mantenimiento predictivo ¿Qué puede lograr?
Queda claro lo que el mantenimiento predictivo es, pero, ¿por qué es importante?, ¿Qué puede lograr? A grandes rasgos, estas son las razones por las que invertir en él puede ser buena idea:
- Elimina la necesidad de interrumpir procesos productivos con sesiones innecesarias de mantenimiento.
- Ahorra costos a largo plazo, detectando fallas mínimas y permitiendo su resolución antes de que un problema más sustancial se presente y cause mayor impacto negativo.
- Reduce el tiempo promedio de sesiones de mantenimiento al ayudar a que estas solo se lleven a cabo para la reparación de problemas pequeños.
- Prolonga la vida promedio de activos al prevenir fallos de mayor magnitud que impacten su funcionamiento.
- Ayuda a mantener niveles estables de productividad, garantizando equipos en buen estado e interrupciones mínimas de mantenimiento.
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Desventajas y desafíos del mantenimiento predictivo
Por supuesto, dados todos los beneficios que ofrece, el mantenimiento predictivo es una solución que exige un gran sacrificio financiero inicial, ya que requiere de la adopción de una gran cantidad de herramientas de tecnología avanzada, así como de la contratación o capacitación de personal con habilidades especializadas.
Asimismo, necesita de una enorme inversión de tiempo y puede ser difícil de implementar en instituciones con un bajo nivel de adopción tecnológica, en donde los cambios culturales y técnicos tan fundamentales que requiere esta estrategia pueden generar fricciones en la adopción de nuevos equipos y el desempeño de nuevas tareas.
Finalmente, siempre es importante recordar que un exceso de dependencia en sistemas de tecnología y datos trae consigo ciertos riesgos, como filtraciones, errores individuales que afecten a todo un sistema productivo y fallas que lleven a acciones innecesarias o costosas. Por lo tanto, esta estrategia trae consigo cierta complejidad adicional a la gestión de riesgos.
La tecnología que hace al mantenimiento predictivo algo posible
En este punto, no hay duda alguna de que el mantenimiento predictivo solo es posible gracias a la tecnología, pero, ¿qué clase de tecnología? Estas son las herramientas que lo respaldan:
Sensores de IoT o Internet de las cosas: estos se encargan de detectar cambios en un sistema o máquina particular y, a través de su conectividad a internet, transmitirlos a una base de datos o un software de analítica. Algunos ejemplos son:
- Sensores de calor que identifiquen anomalías en la temperatura de un equipo.
- Sensores de vibración que localicen piezas mal ajustadas u otros problemas mecánicos.
- Sensores auditivos que detecten sonidos anormales que puedan indicar fricción, filtraciones de aceite y agua, etc.
Cloud computing: aprovecha la tecnología del internet para almacenar la enorme cantidad de datos que exige el mantenimiento predictivo.
Edge computing: consiste en localizar las bases de datos en las que se almacena la información recopilada por sensores en un área más cercana a ellos, sacrificando una base centralizada y de gran capacidad por una transmisión de datos más ágil.
Red con conectividad 5G: esta tecnología permite que una gran cantidad de sensores y equipos con conexión a internet puedan comunicarse entre sí de manera más rápida, gracias a una capacidad mucho mayor de transporte de datos.
Algoritmos de inteligencia artificial: son los encargados de procesar la información enviada por sensores para detectar tendencias, cambios y patrones que puedan indicar un problema y, posiblemente, señalarlo en sí mismo.
Software de analítica: se tratan de las interfaces que hacen posible que la interacción con algoritmos de IA sea sencilla e intuitiva.
Gemelos digitales: estas copias virtuales de activos permiten exponerlos a condiciones particulares sin riesgo alguno y así analizar su comportamiento con el fin de detectar las tendencias y patrones que señalan posibles fallos.
Sistemas autónomos de mantenimiento: es una tecnología en desarrollo que aprovecha la IA más allá de la analítica, utilizándola para arreglar ciertos problemas detectados sin necesidad de que un humano identifique un problema o ejecute una solución.
No todas estas herramientas son estrictamente necesarias para implementar el mantenimiento predictivo en tu empresa (probablemente, las más fundamentales sean los algoritmos de IA, los software y los sensores de IoT), pero cada una de ellas aporta algo que hace del proceso algo más eficiente y efectivo.
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Casos de uso y ejemplos de mantenimiento predictivo
Si aún no está seguro de las formas en las que el mantenimiento predictivo podría ser relevante para tu empresa, estos casos de uso podrían ayudarte a tener una idea más clara de las aplicaciones que puede tener en la práctica y los problemas que puede solucionar:
Mantenimiento predictivo en manufactura
Después de quedarse sin existencias en una temporada alta debido a una falla crítica en sus sistemas de producción, una empresa introduce un esquema de mantenimiento predictivo que detecte posibles fallas futuras y permita hacer algo para manejarlas antes de que escalen.
Mantenimiento predictivo en la industria alimentaria
Tras varias quejas por productos mal sellados, una empresa de alimentos introduce el mantenimiento predictivo en sus plantas de empaque con el fin de mantenerlas funcionando eficientemente, pero sin tener que sacrificar tiempo con interrupciones de mantenimiento innecesarias.
Mantenimiento predictivo en la tratamiento de agua
Dado que un fallo crítico de abastecimiento le traería problemas reputacionales y financieros, así como consecuencias graves en su base de clientes, una empresa de tratamiento de agua invierte en mantenimiento predictivo que reduzca al mínimo las interrupciones y detecte problemas anticipadamente.
Paso a paso para incorporar mantenimiento predictivo en tu empresa
En caso de que decidas incorporar el mantenimiento predictivo en tu organización, esta guía te proporcionará la manera más rentable, efectiva y sencilla de asegurar que esta decisión sea exitosa, partiendo de las ventajas y desafíos que esta estrategia conlleva:
- Evalúa el alcance del proyecto, recuerda que el mantenimiento predictivo no es todo o nada, sino que puedes adoptarlo primero en ciertas áreas o máquinas.
- Fija las metas SMART que quieres conseguir con esta estrategia, todo con el propósito de guiar tus decisiones hacia condiciones claras de éxito de tu proyecto.
- Define los KPIs que te ayudarán a medir el progreso hacia tus metas.
- Determina la viabilidad financiera del proyecto a partir de sus costos estimados, para asegurar que le aporte a tu negocio un beneficio y no un reto más.
- Crea un presupuesto que indique la cantidad que estás dispuesto a pagar por la implementación, si esta cantidad no coincide con el alcance que tenías pensado, puedes ajustar uno u otro.
- Prepárate con financiamiento suficiente para cubrir los costos iniciales y recurrentes del proyecto, en caso de que lo necesites.
- Evalúa el estado actual de adopción tecnológica de tu empresa para detectar exactamente lo que necesitas y crear un plan de integración que reduzca fricciones al mínimo.
- Reflexiona sobre la tecnología que necesitas, de acuerdo con tu presupuesto y tus necesidades. ¿Qué tipo de sensores necesitas? ¿De cuáles herramientas puedes prescindir?
- Elige cuidadosamente el software que integrará tu estrategia basándote en su costo, funcionalidad y valor.
- Fija una fecha límite para la cual debe de haber terminado la implementación. Esta te ayudará a gestionar tus recursos estratégicamente con el fin de cumplirla.
- Busca asesoría especializada capaz de asistirte con problemas y hacer que la estrategia se materialice con menos obstáculos.
- Inicia la implementación, integrando las herramientas elegidas.
- Realiza pruebas para asegurar que cada componente funciona correctamente.
- Capacita a tu equipo o consigue personal ya entrenado para garantizar que cada herramienta sea utilizada de la mejor forma.
- Ajusta tu estrategia de forma continua a medida que encuentres cuellos de botella, errores, problemas y demás ineficiencias que necesiten ser corregidas.
Al finalizar, contarás con un sistema de mantenimiento predictivo estable y confiable que te ayude a disminuir costos a largo plazo, mantener operaciones estables y asegurar la productividad de tu empresa.
Finalmente, es crucial recordar que no hay manera de exagerar lo importante que es el financiamiento adecuado para absorber los costos iniciales del proyecto, cubrir costos recurrentes y garantizar una transición oportuna y fluida, todo sin aumentar los costos generales de esta estrategia con intereses innecesarios.
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