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Mantenimiento preventivo
El mantenimiento preventivo consiste en la realización de labores de mantenimiento programadas periódicamente con el fin de evitar futuras anomalías e imprevistos. Se trata, en resumen, de arreglar los dispositivos antes de que fallen.
A través del machine learning, el análisis de datos operativos y la monitorización predictiva del estado de los activos, los ingenieros pueden optimizar el mantenimiento y reducir los riesgos de fiabilidad para las operaciones de la planta o la empresa. El software diseñado para respaldar el mantenimiento preventivo ayuda a producir operaciones estables, garantizar el cumplimiento de las garantías y resolver problemas que afectan a la producción, antes de que ocurran.
Descubra cómo los dispositivos de detección de nueva generación hacen que los servicios de gestión de activos pasen de regímenes de mantenimiento rutinarios a procesos predictivos impulsados por IA.
Hay 4 tipos principales de mantenimiento preventivo. Cada uno se basa en el concepto de mantenimiento planificado, aunque todos están organizados y programados de manera diferente, para adaptarse a los diferentes propósitos de las operaciones comerciales.
El mantenimiento preventivo basado en el uso se activa por la utilización real de un activo. Este tipo de mantenimiento tiene en cuenta el uso diario promedio o la exposición a las condiciones ambientales de un activo y lo utiliza para forecast una fecha de vencimiento para una futura tarea de inspección o mantenimiento.
El mantenimiento preventivo basado en el calendario/tiempo se produce a una hora programada, en función de un intervalo de calendario. La acción de mantenimiento se activa cuando se acerca la fecha de vencimiento y se han creado las órdenes de trabajo necesarias.
El mantenimiento predictivo está diseñado para programar acciones de mantenimiento correctivo antes de que se produzca un fallo. El equipo debe determinar primero el estado del equipo para estimar cuándo se debe realizar el mantenimiento. A continuación, se programan las tareas de mantenimiento para evitar fallos inesperados en los equipos.
El mantenimiento prescriptivo no solo muestra que se va a producir un fallo y cuándo, sino también por qué se produce. Este tipo de mantenimiento ayuda a analizar y determinar diferentes opciones y posibles resultados, con el fin de mitigar cualquier riesgo para la operación.
Las situaciones industriales dependen en gran medida del mantenimiento programado con regularidad para mantener la plena productividad y no sufrir costosas averías mecánicas que hacen perder tiempo.
El término «mantenimiento preventivo» abarca una amplia gama de actividades y tareas generales prohibidas. Cada componente de producción dentro de un sistema requerirá cierto nivel de servicio periódico, y normalmente ese equipo necesitará al menos ser limpiado y lubricado. En otras situaciones, es posible que se necesite un servicio más amplio, que implica el reacondicionamiento, la reparación o incluso la sustitución en gran medida de ciertas piezas.
En un nivel superior, el mantenimiento preventivo también implica el mantenimiento de la planta física que alberga los distintos sistemas de producción. Las tareas generales asociadas con este tipo de mantenimiento preventivo incluyen garantizar que el sistema HVAC esté en buenas condiciones de funcionamiento, que todos los sistemas eléctricos estén funcionando y cumplan con los estándares del código, y que toda la iluminación necesaria esté funcionando correctamente.
A menudo existe el impulso de considerar el mantenimiento preventivo y el mantenimiento predictivo como entidades completamente distintas. Por desgracia, este intento de enmarcar la relación en términos simples de mantenimiento preventivo frente a mantenimiento predictivo pasa por alto un punto clave.
En realidad, el mantenimiento predictivo es una forma más evolucionada del mantenimiento preventivo. Ambos tipos tratan de anticipar y prevenir proactivamente los fallos mecánicos. Pero el mantenimiento predictivo lleva el concepto aún más lejos.
Considere una sola pieza de equipo industrial. Si estuviéramos practicando el mantenimiento preventivo en ese equipo, podríamos utilizar información general sobre esa marca y modelo de máquina para formular estimaciones de tiempo aproximadas sobre cuándo debería realizarse el mantenimiento periódico en ella. Sabríamos aproximadamente cuándo debe realizarse el mantenimiento.
El mantenimiento predictivo, en cambio, es considerablemente más preciso y, por ello, requiere muchos más datos. La información sobre el ciclo de vida previsto de ese modelo de equipo se combina con datos históricos sobre el rendimiento de esa unidad concreta. Una vez armados con esos datos adicionales, los modelos de mantenimiento predictivo pueden elaborar potentes predicciones que permitan a los operarios saber con certeza cuándo se producirán los fallos del sistema.
Y como las reparaciones programadas a través del mantenimiento predictivo se producen exactamente antes de que sean necesarias (y no según un calendario general), no se realizan reparaciones innecesarias, lo que mantiene los presupuestos de mantenimiento más ajustados.
El mantenimiento predictivo florece junto con el IoT. Con las máquinas generando actualizaciones constantes sobre sus actividades y su estado, los modelos de mantenimiento predictivo reciben ahora la cantidad abundante de datos que necesitan para producir predicciones de mantenimiento de crucial importancia.
Empiece a obtener la máxima utilidad de sus activos y ahorre en costes aplicando una estrategia de mantenimiento preventivo. Beneficios adicionales: mayor organización y operaciones siempre activas.
Programe sistemáticamente el mantenimiento y las inspecciones para garantizar que los activos alcancen su ciclo de vida completo y que las garantías se mantengan actualizadas.
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Identifique las reparaciones antes en el ciclo de vida de los activos para operaciones siempre activas que reduzcan el tiempo de inactividad y optimicen la producción.
Un aspecto principal separa el mantenimiento preventivo del mantenimiento reactivo: el tiempo. El mantenimiento reactivo adopta una política de "run-to-fail" por la que no se realiza ningún mantenimiento hasta que un equipo deja de funcionar. Entonces la reparación necesaria debe realizarse lo antes posible. Por otro lado, el mantenimiento preventivo intenta anticiparse a los fallos de los equipos y tomar medidas correctivas antes de que se produzcan averías mecánicas.
El método seleccionado (mantenimiento preventivo o mantenimiento reactivo) no importaría tanto, excepto por el hecho de que el mantenimiento reactivo puede resultar mucho más costoso que el mantenimiento preventivo. Considere la analogía del mantenimiento del automóvil y el ejemplo del automóvil que no recibe el servicio regular obligatorio, solo para sufrir una falla catastrófica y multisistema que de repente exige reparaciones extensas y costosas.
Aunque la adopción de medidas de mantenimiento preventivo requiere un presupuesto en las actividades de servicio regulares y puede requerir la adopción de un sistema de gestión de mantenimiento informatizado (GMAO), en un entorno industrial suele valer la pena, especialmente porque cuando una operación industrial está fuera de servicio por reparaciones no programadas, puede rápidamente provocar la interrupción de la producción o incluso la pérdida de ingresos.
Cada vez más, la implementación de tecnologías de IA e IoT en las operaciones ha dado lugar a una optimización continua tanto de los activos como de las actividades que impulsan el sector industrial. Desde la perspectiva de evaluar el futuro del mantenimiento preventivo, está claro que el uso de la monitorización remota y el modelado analítico ya ha dado lugar a una reducción neta de la cantidad de recursos asignados a la ejecución de tareas de mantenimiento preventivo.
Desde el punto de vista de los activos, una recopilación y un análisis de datos más amplios, posibles gracias a las soluciones actuales de IA e IoT, han permitido a los fabricantes obtener datos valiosos que han mejorado la fiabilidad de sus operaciones y productos. Los operadores de activos pueden comprender realmente la calidad de los activos que están implementando en las operaciones, impulsando nuevas estrategias de ciclo de vida de los activos que eliminan los activos de bajo rendimiento de sus operaciones y, en última instancia, reduciendo el tiempo de inactividad y los costes.
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