¿Qué es el mantenimiento predictivo?

Por IBM Services

Desglose del mantenimiento predictivo. Mantenga el funcionamiento. Controle los costes.

El mantenimiento predictivo es la práctica de gestión de activos de reparar un activo o pieza de equipo antes de que falle basándose en los datos recibidos sobre él. Se trata de la tercera fase de la gestión de activos:

Mantenimiento correctivo: reparaciones realizadas después de que se produzca un problema o un error

Mantenimiento preventivo: reparaciones programadas realizadas con base en la experiencia

Mantenimiento predictivo: reparaciones realizadas porque los datos de un activo indican que un error es inminente

 

¿Qué es un activo? IBM® se basa en la Organización Internacional de Estandarización (ISO) 55000. Un activo es una "cosa, elemento o entidad que tiene un valor real o potencial". Son parte de la infraestructura física de una organización e incluyen vehículos, electrónica, accesorios, maquinaria, ordenadores y más.

El mantenimiento predictivo ha surgido como una funcionalidad de sistemas y software gracias a que existe más información disponible a partir de los propios activos, y las funciones operativas y de mantenimiento se han digitalizado. Entre los factores cabe destacar:

  • Disponibilidad de grandes cantidades de datos recopilados a través de activos instrumentados y conectados
  • Disponibilidad de los datos recopilados a través del Internet de las cosas (IoT)
  • Convergencia de TI con la tecnología operativa
  • Avances en analítica para extraer información de valor de los datos
  • Tecnologías de inteligencia artificial (IA), como machine learning, la capacidad de un sistema de aprender de los datos por su cuenta, sin requerir programación

 

De arreglar problemas a preverlos

Si se puede prever un problema antes de que se produzca, ¿sigue siendo un problema? 

Vea el vídeo

 

Escuche a sus máquinas

Descubra cómo pasar de un enfoque basado en el tiempo a un enfoque predictivo para reducir los costes, averías y paradas.

Obtenga la infografía (PDF, 905 KB)

 

 

¿Por qué es importante el mantenimiento predictivo?

Arreglar algo antes de que se rompa es más eficiente y rentable que arreglarlo una vez roto. Ayuda a…

  • Evitar las paradas y mejorar la productividad
  • Ampliar la vida de los activos y aplazar nuevas compras
  • Reducir el coste y la complejidad de las reparaciones
  • Mitigar daños adicionales o relacionados
  • Cumplir con los estándares normativos y la conformidad
  • Gestionar piezas de repuesto, materiales e inventario
  • Y, en última instancia, impulsar los resultados netos

Estas ventajas son las que están motivando a las organizaciones a aplicar prácticas y tecnologías de mantenimiento. Según IBM (PDF, 2,2 MB): "En casi todos los sectores con un uso intensivo de activos (como el petróleo y el gas, la fabricación o el transporte), las organizaciones afrontan el reto de cómo maximizar el valor de los activos en todo su ciclo de vida."

 

Por ejemplo, un estudio de IBM destaca (PDF, 255 KB):

El diseñador y fabricante británico de soluciones para iluminación y edificios inteligentes, PhotonStar Technology, desarrolla sistemas que recopilan instalaciones y métricas de equipo, como el uso de energía y la ocupación de edificios, cifra la información y la unifica para su análisis en cloud. Allí, sus clientes utilizan paneles de control para realizar el seguimiento de la eficiencia, crear planes de mantenimiento predictivos y supervisar remotamente el estado en tiempo real.

Un fabricante de automóviles japonés utiliza IoT para modelar el comportamiento de su proceso de soldadura. Quería identificar los factores causales de errores y fallos e identificar los mejores indicadores de fallos en el equipo. El sistema proporciona un 90% de predicción de fallos sin falsos positivos; el 50% de los fallos se prevé con más de 2 horas de antelación. La compañía ha podido ahorrar 1,5 horas por fallo gracias a la predicción avanzada.

Un importante fabricante de aviones está usando IoT para mantener la calibración de herramientas de ensamblaje de precisión y mejorar la calidad de la fabricación. Los datos de las herramientas del taller, junto con los datos de fallos del equipo, se utilizan en la analítica predictiva de calidad para generar modelos que identifican las herramientas que probablemente necesitan servicio. Las herramientas defectuosas se eliminan de forma proactiva del taller para su mantenimiento y recalibración, mejorando significativamente la calidad de la fabricación. La solución ha generado una amortización del 100% en un año, evitando millones de dólares en correcciones de trabajo y meses de retrasos en la producción, gracias a la identificación y eliminación de las herramientas no alineadas en el flujo de trabajo de producción de aviones.

Uso del Internet de las cosas para el mantenimiento preventivo

Conozca las ventajas de la gestión del estado de los activos y el uso de funcionalidades cognitivas e IoT para obtener información de valor sobre el estado de los activos.

Lea el documento técnico (PDF, 818 KB)

 

Funcionalidades principales del mantenimiento predictivo efectivo

Un mantenimiento predictivo efectivo aprovecha la convergencia de datos procedentes de la instrumentación e IoT con tecnologías de analítica avanzada e IA a través de sistemas digitalizados. IBM cita una encuesta de A.T. Kearney en Industry Week (PDF, 2,2 MB), donde 558 empresas que utilizan sistemas de gestión de mantenimiento informatizados exhiben un promedio de:

  • Aumento del 28,3 por ciento en la productividad del mantenimiento
  • Reducción del 20,1 por ciento en el tiempo de inactividad del equipo
  • Ahorro del 19,4 por ciento en el coste de los materiales
  • Disminución del 17,8 por ciento en la reparación y el mantenimiento del inventario
  • 14,5 meses de tiempo de amortización

Para utilizar estos sistemas de forma correcta, las organizaciones deben:

Integración

Como parte de la gestión de activos, las organizaciones deben rastrear, evaluar y gestionar la fiabilidad de una amplia gama de activos físicos y tecnológicos. A esto reto se le suman las infraestructuras tecnológicas que ejecutan aplicaciones y datos en silos. La integración de los sistemas "en silos" mejora la visibilidad y la eficiencia en la localización y la comunicación de posibles fallos.

 

Incluya IoT

Los datos de IoT, como la información meteorológica, los datos habilitados por RFID, la información de tráfico y la información de otros dispositivos y fuentes pueden reforzar el mantenimiento predictivo. Por ejemplo, la meteorología puede afectar al equipo externo en la agricultura o la producción de petróleo y gas o a instrumentos muy sensibles en campos como la salud y la biotecnología. IoT también puede consolidar información de millones de piezas de equipo. Por ejemplo, el fabricante de ascensores y escaleras mecánicas, KONE Corp., monitoriza remotamente y optimiza la gestión de más de 1,1 millones de ascensores y escaleras mecánicas en edificios de todo el mundo.

 

Analizar datos de calidad

La capacidad de recopilar y analizar datos sobre los activos permite a una organización pasar de un mantenimiento correctivo a uno predictivo. La analítica predictiva y las tecnologías de inteligencia artificial, como machine learning, se pueden aplicar a los volúmenes de datos operativos para que las organizaciones puedan comprender mejor el rendimiento del equipo.

También es importante la calidad o la integridad de los datos que se están analizando. De acuerdo con IBM (PDF, 2,2 MB), "el estado de los datos de los activos es un error que a menudo se pasa por alto. Sin campos completos, ni datos validados, no es posible realizar el análisis. El análisis del estado de los campos de datos en áreas críticas como los registros de activos, el inventario de artículos y la terminación del trabajo es esencial para generar informes analíticos fiables."

 

Centrarse en la fiabilidad y la eficiencia

Basándose en la analítica predictiva, los ingenieros de fiabilidad pueden crear modelos de equipos estadísticamente válidos con base en los datos operativos y otros factores. Estos modelos les permiten centrarse en los riesgos críticos que afectan a la fiabilidad y la disponibilidad operativas.

Esta funcionalidad también permite el desarrollo de una estrategia de mantenimiento que puede mejorar la eficiencia: el análisis puede indicar que las planificaciones y las prácticas de mantenimiento del equipo actual son ideales y no es necesario realizar ningún cambio. O bien, puede prescribir anticipar el mantenimiento para evitar fallos. O también, puede aplazar el mantenimiento para evitar costes y esfuerzos innecesarios.

 

Recursos del mantenimiento predictivo

Cómo las tecnologías digitales están impulsando la revolución de las operaciones

Un informe de alto nivel muestra cómo los líderes están haciendo las cosas mejor haciéndolas de forma diferente, incluyendo la inversión en IoT, movilidad, cloud computing y analítica.

Lea el informe

 

Dar sentido a la gestión de activos

Explore toda la gama de funciones de la gestión de activos para ayudarle a tomar la decisión correcta, incluso cómo empezar a pequeña escala y crecer.

Lea el blog

 

Conexiones inteligentes: Reinventar empresas con el IoT inteligente

Vea la mantenimientoygestión de activos predictivos en un contexto más amplio y descubra cómo IoT está cambiando las operaciones y los procesos.

Lea el estudio (PDF, 255 KB)

 

Vea más recursos para el soporte técnico

 

Casos prácticos

Hana Financial Group

Hana Financial Group trabajó directamente con IBM Services en Corea para consolidar la infraestructura y los recursos de 11 de sus filiales, permitiendo adoptar un enfoque proactivo el mantenimiento e identificar problemas potenciales antes de que provoquen paradas.

Más información

 

VE Commercial Vehicles Ltd.

VECV simplifica y agiliza la cobertura de su entorno multiproveedor en todas las ubicaciones, acelerando así la resolución de problemas, aumentando la productividad y la disponibilidad y mejorando la continuidad del negocio para sus operaciones de TI.

Más información

 

Aspectos destacados del producto

IBM Technology Support Services Delivery Difference

Reduzca el tiempo y los residuos de recursos hasta un 40% al año con la analítica predictiva y los sistemas cognitivos.

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Cinco tendencias emergentes en los servicios de soporte tecnológico

Descubra las cinco tendencias tecnológicas que se espera que impulsen la evolución de la industria de los servicios de soporte técnico, y que conforman los nuevos paradigmas de servicios de soporte, en los próximos tres a cinco años.

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Servicios de mantenimiento de hardware de IBM

Comprenda la diferencia entre el soporte reactivo proactivo, preventivo y cognitivo ofrecido por IBM para su inversión en hardware.

Más información (PDF, 1,1 MB)

 

Soluciones

Servicios de soporte tecnológico

Servicios de soporte de software y hardware de IBM

Innovación de IBM en el soporte tecnológico

IBM Hardware Warranty and Maintenance Services

Soporte de hardware y software multiproveedor