¿Qué es mantenimiento predictivo?

Por IBM Services

Desglose de mantenimiento predictivo. Manténgase en funcionamiento. Controle los costos.

El mantenimiento predictivo es una práctica de gestión de activos práctica donde se repara un activo o pieza de equipo antes de que falle con base a los datos recibidos sobre él. Se trata de la tercera fase en la gestión de activos:

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

Mantenimiento preventivo: reparaciones planificadas realizadas con base a la experiencia

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

 

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

El mantenimiento predictivo ha surgido como una capacidad de sistemas y software debido a que más información ha llegado a estar disponible a partir de los propios activos, y las funciones operacionales y de mantenimiento se han digitalizado. Los factores específicos incluyen:

  • Disponibilidad de grandes cantidades de datos recopilados a través de activos instrumentados y conectados
  • Disponibilidad de los datos recolectados a través de la Internet de las cosas (IoT)
  • Convergencia de TI con tecnología operativa
  • Avances en analítica para obtener insights a partir de datos
  • Las tecnologías de inteligencia artificial (IA), como machine learning, la capacidad de un sistema para aprender de los datos por cuenta propia sin programación

 

Del arreglo a la predicción de problemas

Si se puede predecir 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 costos, averías y paradas.

Obtenga la infografía (PDF, 905 KB)

 

 

¿Por qué es importante el mantenimiento predictivo?

Arreglar algo antes de que se descomponga es más eficiente y rentable que arreglarlo después de que se descomponga. Ayuda a...

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

Estas ventajas son las que están impulsando a las organizaciones a aprovechar las tecnologías y prácticas predictivas. Según IBM (PDF, 2,2 MB): "A lo largo de casi todas las industrias con muchos activos (como el petróleo y el gas, la manufactura o el transporte), las organizaciones tienen el desafío de maximizar el valor de sus activos a lo largo de sus ciclos de vida."

 

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

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

Un fabricante automovilístico japonés utiliza la IoT para modelar el comportamiento de su proceso de soldadura. Deseaba identificar los factores causales de errores y fallas y encontrar los mejores predictores de fallas en el equipo. El sistema proporciona un 90% de predicción de fallas sin falsos positivos; el 50% de las fallas se pronostica con más de 2 horas de anticipación. La compañía ahorró 1,5 horas por falla gracias a la predicción avanzada.

Un importante fabricante de aviones está usando IoT para mantener la calibración de herramientas de montaje de precisión y mejorar la calidad de fabricación. Los datos de las herramientas de la planta, junto con los datos de fallas del equipo, se utilizan en la analítica predictiva de calidad para generar modelos que identifiquen las herramientas que probablemente necesitan servicio. Las herramientas defectuosas se eliminan de forma proactiva de la planta para darles mantenimiento y volver a calibrarlas, mejorando significativamente la calidad de la fabricación. La solución ha permitido una amortización del 100% en un año, evitando millones de dólares en correcciones de trabajo y meses de retrasos en la producción, impidiendo que las herramientas no alineadas permanezcan en el flujo de trabajo de producción de aviones.

Utilización de la Internet de las cosas para el mantenimiento preventivo

Obtenga información sobre los beneficios de la gestión del estado de los activos y el uso de funcionalidades cognitivas e IoT para obtener insights sobre el estado de los activos.

Lea el whitepaper (PDF, 818 KB)

 

Funcionalidades principales del mantenimiento predictivo efectivo

Un mantenimiento predictivo eficaz aprovecha la convergencia de datos de instrumentación e IoT con tecnologías de analítica avanzada y IA a lo largo 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% en la productividad de mantenimiento
  • Reducción del 20,1% en el tiempo de inactividad del equipo
  • Ahorro del 19,4% en el costo de materiales
  • Disminución del 17.8% en mantenimiento y reparación de inventario
  • 14,5 meses de tiempo de amortización

Para utilizar estos sistemas satisfactoriamente, las organizaciones deben:

Integrar

Como parte de la gestión de activos, las organizaciones deben rastrear, evaluar y gestionar la confiabilidad 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 acerca de posibles fallos.

 

Incluir IoT

Los datos de IoT, como la información relacionada con el clima, los datos habilitados para RFID, la información de tráfico y la información de otros dispositivos y orígenes, pueden mejorar y reforzar el mantenimiento predictivo. Por ejemplo, el clima 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. La IoT también puede consolidar información de potencialmente millones de piezas de equipo. Por ejemplo, el fabricante de ascensores y escaleras eléctricas, KONE Corp., supervisa remotamente y optimiza la gestión de más de 1,1 millones de ascensores y escaleras eléctricas en edificios de todo el mundo.

 

Analizar datos de calidad

La posibilidad de recolectar y analizar datos acerca de los activos permite a una organización pasar de mantenimiento correctivo a predictivo. Las tecnologías de analítica predictiva e IA, como machine learning, se pueden aplicar a los volúmenes de datos operativos para dar a las organizaciones un conocimiento más detallado y preciso del 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 una falla a menudo pasada por alto. Sin campos completados ni datos validados, el análisis no es posible. 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 poder tener informes analíticos confiables.

 

Centrarse en la confiabilidad y la eficiencia

Basándose en las fortalezas de la analítica predictiva, los ingenieros de confiabilidad pueden generar modelos de vida de equipo estadísticamente válidos en función de los datos operativos y otros factores. Estos modelos les permiten enfocarse en los riesgos críticos que afectan a la confiabilidad y la disponibilidad operativas.

Esta capacidad también permite el desarrollo de una estrategia de mantenimiento que puede mejorar la eficiencia: el análisis puede indicar que los programas y prácticas de mantenimiento de equipo actuales son ideales y no es necesario realizar cambios. O, prescribir mantenimiento antes de evitar el fallo. O bien, aplazar el mantenimiento para evitar costos y esfuerzos innecesarios.

 

Identifique y gestione los riesgos de confiabilidad de activos que puedan afectar negativamente a las operaciones de planta o de negocios

Descubra cómo IBM Prescriptive Management on Cloud utiliza el mantenimiento predictivo para impulsar ahorros y eficiencia operativa.

Lea el resumen de la solución (PDF, 305 KB)

 

Recursos de mantenimiento predictivo

Cómo potencian la revolución de las operaciones las tecnologías digitales

Un informe de alto nivel muestra cómo los líderes están haciendo las cosas mejor al hacerlas de diferente manera, incluyendo la inversión en IoT, movilidad, computación en nube y analítica.

Lea el informe

 

Aprovechar el espectro de gestión de activos

Explore el espectro completo de gestión de activos para que le ayude a tomar la decisión correcta, incluyendo cómo empezar en pequeño y crecer.

Lea el blog

 

Conexiones inteligentes: Reinvente empresas con IoT inteligente

Vea el mantenimiento predictivo y la gestión de activos bajo un contexto más amplio y descubra cómo la IoT está cambiando las operaciones y los procesos.

Lea el estudio (PDF, 255 KB)

 

Vea más recursos de soporte técnico

 

Casos de éxito

Hana Financial Group

Hana Financial Group trabajó directamente con IBM Services en Corea para consolidar la infraestructura y los recursos de 11 de sus afiliados, permitiéndoles adoptar un abordaje proactivo de mantenimiento e identificar problemas potenciales antes de que causen tiempo de inactividad.

Conozca más

 

VE Commercial Vehicles Ltd.

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

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Aspectos destacados del producto

Diferencia en la entrega de IBM Technology Support Services

Reduzca el tiempo y el desperdicio de recursos hasta un 40% al año con análisis predictivos y sistemas cognitivos.

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Cinco tendencias emergentes en los servicios de soporte tecnológico

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IBM Hardware Maintenance Services

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

Obtenga más información (PDF, 1,1 MB)

 

Soluciones

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Servicios de soporte de hardware y software de IBM

Innovación de IBM en soporte tecnológico

IBM Hardware Warranty and Maintenance Services

Soporte de hardware y software de varios proveedores