El mantenimiento preventivo es el acto de realizar actividades de mantenimiento programadas regularmente para ayudar a prevenir posibles fallos en el futuro. En pocas palabras, se trata de arreglar las cosas antes de que se rompan.
A través del machine learning, la analítica de datos operativos y el monitoreo predictivo del estado de los activos, los ingenieros pueden optimizar el mantenimiento, técnicas de mantenimiento predictivo y reducir los riesgos de confiabilidad para las operaciones comerciales o de la planta. El software diseñado para respaldar el mantenimiento preventivo ayuda a producir operaciones estables, garantizar el cumplimiento de las garantías y solucionar los problemas que afectan la producción, antes de que sucedan.
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 diferentes propósitos de operación comercial.
El mantenimiento preventivo basado en el uso se activa mediante 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 pronosticar una fecha de vencimiento para una futura inspección o tarea de mantenimiento.
El mantenimiento preventivo basado en calendario / tiempo se produce a una hora programada, según 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 ocurra una falla. El equipo debe determinar primero el estado del equipo para estimar cuándo se debe realizar el mantenimiento. Luego, se programan las tareas de mantenimiento para evitar fallas inesperadas del equipo.
El mantenimiento prescriptivo no solo muestra que sucederá una falla y cuándo, sino también por qué ocurre. Este tipo de mantenimiento ayuda a analizar y determinar diferentes opciones y posibles resultados, con el fin de mitigar cualquier riesgo a la operación
Las situaciones industriales dependen en gran medida del mantenimiento programado regularmente para seguir siendo completamente productivas y libres de costosas averías mecánicas que hacen perder tiempo.
El término "mantenimiento preventivo" cubre una amplia gama de actividades prohibidas y tareas generales. Cada componente de producción dentro de un sistema requerirá algún nivel de servicio regular y, por lo general, ese equipo deberá al menos limpiarse y lubricarse. En otras situaciones, es posible que se requiera un servicio más extenso, lo que implica el reacondicionamiento pesado, la reparación o incluso el reemplazo de ciertas piezas.
En un nivel superior, el mantenimiento preventivo también implica dar mantenimiento a la planta física que alberga los distintos sistemas de producción. Las tareas generales asociadas con este tipo de mantenimiento preventivo incluyen asegurarse de que el sistema HVAC esté en buenas condiciones de funcionamiento, que todos los sistemas eléctricos funcionen y cumplan con los estándares del código, y que toda la iluminación necesaria funcione correctamente.
A menudo existe el impulso de considerar el mantenimiento preventivo y el mantenimiento predictivo como entidades completamente distintas. Desafortunadamente, este intento de enmarcar la relación en términos simples de mantenimiento preventivo versus mantenimiento predictivo no considera un punto clave.
En realidad, el mantenimiento predictivo es una forma más evolucionada de mantenimiento preventivo. Ambos tipos intentan anticipar y prevenir proactivamente fallas mecánicas. 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 usar información general sobre esa marca y modelo de máquina para formular estimaciones de tiempo aproximadas sobre cuándo se debe realizar el mantenimiento regular en él. Sabríamos aproximadamente cuándo debe ocurrir el mantenimiento.
El mantenimiento predictivo, por otro lado, es considerablemente más preciso y, debido a esto, requiere sustancialmente más datos. La información sobre el ciclo de vida esperado de ese modelo de equipo se combina con datos históricos sobre el rendimiento de esa unidad en particular. Una vez armados con esos datos adicionales, los modelos de mantenimiento predictivo pueden generar poderosas predicciones que permiten a los operadores saber con certeza cuándo una falla el sistema ocurrirá.
Además, debido a que las reparaciones programadas a través del mantenimiento predictivo ocurren exactamente antes de que sean necesarias (y no de acuerdo con un cronograma general), no se realizan reparaciones innecesarias, lo que reduce los presupuestos de mantenimiento.
El mantenimiento predictivo surge con la IoT. Con las máquinas que generan actualizaciones constantes sobre sus actividades y condiciones, los modelos de mantenimiento predictivo ahora obtienen la abundancia de datos que necesitan para producir predicciones de mantenimiento que se necesitan de manera crucial.
Empiece a obtener la máxima utilidad de sus activos y logre ahorros de costos siguiendo 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.
Administre los costos de mantenimiento, inventario y repuestos planificados y no planificados. Una mejor comprensión de sus operaciones y activos lo ayuda a reducir significativamente los costos de mantenimiento.
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Identifique las reparaciones más temprano en el ciclo de vida del activo para operaciones siempre activas que reducen el tiempo de inactividad y optimizan la producción.
Un aspecto principal separa el mantenimiento preventivo del mantenimiento reactivo: el tiempo. El mantenimiento reactivo adopta una política de "ejecución hasta fallar" mediante la cual el mantenimiento no se realiza en absoluto hasta que un equipo deja de funcionar. Entonces, la reparación necesaria debe realizarse lo antes posible. Por otro lado, el mantenimiento preventivo intenta anticipar la falla del equipo y tomar acciones correctivas antes de que ocurra una falla mecánica.
El método seleccionado (mantenimiento preventivo o mantenimiento reactivo) no importaría tanto, excepto por el hecho de que el mantenimiento reactivo puede resultar fácilmente mucho más costoso que el mantenimiento preventivo. Considere la analogía del mantenimiento del automóvil y el ejemplo del automóvil que no recibe el servicio obligatorio regularmente, llegando a sufrir una falla catastrófica de múltiples sistemas que de repente exige reparaciones extensas y costosas.
Aunque la adopción de medidas de mantenimiento preventivo requiere presupuestar en las actividades de servicio regulares y puede requerir la adopción de un sistema de gestión de mantenimiento computarizado (CMMS) , en un entorno industrial por lo general vale la pena, especialmente porque cuando una operación industrial no funciona debido a reparaciones no programadas, puede causar rápidamente un estancamiento 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 como resultado 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 monitoreo remoto y modelado analítico ya ha resultado en una reducción neta en la cantidad de recursos asignados a la ejecución de tareas de mantenimiento preventivo.
Desde la perspectiva de los activos, la recopilación y la analítica de datos más extensos, hecho posible con las soluciones de IA e IoT actuales, ha permitido a los fabricantes obtener datos valiosos que han mejorado la confiabilidad de sus operaciones y productos. Los operadores de activos pueden comprender verdaderamente la calidad de los activos que están implementando en las operaciones, impulsando nuevas estrategias de ciclo de vida de activos que eliminan los activos de bajo rendimiento de sus operaciones y, en última instancia, reducen el tiempo de inactividad y los costos.
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