Su organización depende de sus activos todos los días. Ya sea una tubería en su refinería más grande, un equipo de proceso en un sitio principal o una retroexcavadora recién comprada, una falla inesperada puede ocasionar un tiempo de inactividad costoso, reparaciones aún más costosas e incluso plazos de producción sin cumplir. Mantenerse un paso adelante al anticipar futuras necesidades de mantenimiento antes de una avería debería ser una prioridad para todas las empresas.

El mantenimiento predictivo permite a las empresas identificar las necesidades de mantenimiento antes de que ocurran averías, de modo que el tiempo de inactividad esté planificado y se reduzcan los gastos. Se espera que el mercado del mantenimiento predictivo crezca un 26,2% para 2030. Siga leyendo para conocer cómo su empresa puede ser parte de la tendencia y usar el mantenimiento predictivo para mantener sus proyectos a tiempo y dentro del presupuesto.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es una estrategia con visión de futuro que aprovecha la tecnología moderna y algoritmos sofisticados para anticipar y abordar necesidades de mantenimiento. El objetivo del mantenimiento predictivo es minimizar el mantenimiento innecesario y reducir la necesidad de mantenimiento reactivo una vez que algo sale mal. Se basa en sensores, análisis de datos, modelado de rendimiento y otras técnicas para lograrlo.

Mantenimiento predictivo frente a mantenimiento predictivo, reactivo y basado en condiciones

El mantenimiento predictivo es una de las mejores formas de manejar las necesidades de mantenimiento de una amplia variedad de activos. No obstante, como es solo una etapa del modelo de madurez de mantenimiento, no es un enfoque completo y final. Más bien, debería ser el núcleo de una estrategia de mantenimiento centrada en la confiabilidad que se alinee con las necesidades de su empresa. El mantenimiento centrado en la confiabilidad tiene que ver con comprender la condición, el riesgo y la importancia de un activo, lo que ayuda a su empresa a tomar decisiones informadas respecto de qué enfoque de mantenimiento tiene más sentido para cada activo. Después de todo, no necesita un conjunto de sensores para anticipar cuándo se apagará un foco.

Estos enfoques alternativos incluyen mantenimiento preventivo, reactivo y basado en condiciones. El mantenimiento preventivo, también llamado mantenimiento planificado, es un enfoque menos complejo que programa el mantenimiento en función del tiempo transcurrido desde la última vez que se realizó mantenimiento al equipo. Al igual que el mantenimiento predictivo, esta estrategia apunta a eliminar el tiempo de inactividad inesperado. Sin embargo, el mantenimiento preventivo puede ocasionar fácilmente un mantenimiento excesivo del equipo debido a la falta de datos en los que se basa, aumentando tanto los costos como el tiempo de inactividad programado.

El mantenimiento reactivo simplemente repara el equipo una vez que se descompone. Si bien este método reduce los gastos generales iniciales, es probable que sea más costoso a largo plazo. Los presupuestos son imposibles de cumplir, la producción se desacelera, y a los empleados se les paga por tiempo en el que no pueden trabajar activamente.

El mantenimiento basado en condiciones, una parte del mantenimiento centrado en la confiabilidad implica alinear su estrategia de mantenimiento con la condición actual de un activo. Basar la gestión de activos solo en la condición puede ser más efectivo que el mantenimiento preventivo para reducir la carga de trabajo. Sin embargo, no brinda suficiente información sobre el estado de los activos de su empresa en tiempo real, ya que requiere inspecciones cualitativas y cuantitativas de los activos con frecuencia.

La madurez del mantenimiento y las estrategias de activos no son iguales para todos los activos, sitios y negocios de su empresa. Aprovechar estrategias personalizadas en múltiples sitios y tipos de activos ayuda a maximizar el rendimiento de los activos y sus recursos de mantenimiento.

Beneficios y desafíos del mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es una estrategia rentable y confiable. Examinemos algunas de sus diversas ventajas.

Mayor tiempo de actividad

¿Está cansado de pasar de una falla inesperada a otra o no saber nunca si el próximo mantenimiento programado realmente es necesario? Los estudios de Hexagon han demostrado que una solución de gestión de activos compatible con el mantenimiento predictivo puede tener como resultado una disminución promedio de 5% a 15% en el tiempo de inactividad de activos críticos. El mantenimiento predictivo brinda a su empresa los datos que necesita para reducir el tiempo de inactividad imprevisto y mantener el tiempo de inactividad programado en lo estrictamente necesario para el rendimiento de los activos.

Costos de mantenimiento reducidos

De manera similar, solo realizar mantenimiento a los activos cuando realmente lo requieren a la vez que se reduce el tiempo de inactividad  y las reparaciones más costosas que suelen ser el resultado de fallas de los equipos tiene como resultado menos dinero gastado. McKinsey observó que el 50% de los costos fijos en una planta química común están relacionados con el mantenimiento.

El mantenimiento predictivo reduce enormemente estos costos. Por ejemplo, Tecnichapa, un productor de componentes metálicos, redujo sus costos de mantenimiento en un 15% y la energía de la planta en un 30%, y disminuyó el costo de la subcontratación externa en un 25% utilizando una solución de gestión de activos que admite el mantenimiento predictivo. Con más información sobre el estado actual de todos sus activos, puede estar más seguro de que su empresa cumplirá su presupuesto de mantenimiento.

Mayor productividad

El mantenimiento predictivo permite que los activos funcionen como deberían de forma más constante. McKinsey también descubrió que el tiempo de inactividad no planificado es la principal causa de pérdida de producción en una planta química común. Una herramienta de gestión de activos con capacidades de mantenimiento predictivo puede generar una mejora de 10% a 30% en la productividad de la fuerza laboral de mantenimiento. Como resultado, las organizaciones ven un aumento en las ventas y mayor eficiencia de los equipos. Todo mantiene el curso, los trabajadores están más dedicados, y la productividad aumenta.

Por supuesto, el mantenimiento predictivo también presenta algunos posibles desafíos. Estas son algunas de las dificultades a las que se pueden enfrentar las organizaciones al implementar una estrategia de mantenimiento predictivo.

Mayor inversión inicial

El costo de implementar una estrategia de mantenimiento predictivo, incluidos sensores y otras herramientas, disuade a algunas organizaciones. No obstante, el retorno de la inversión bien vale el costo inicial, y su empresa puede reducir los gastos en cierta medida aplicando el mantenimiento predictivo solo a los activos de mayor prioridad que se beneficiarán más de este enfoque. Gestionar los activos críticos de esta forma puede mejorar el tiempo de actividad, aumentar la producción en general y potenciar los resultados de su empresa.

Encontrar el software adecuado

Seleccionar una plataforma con diseño intuitivo que incluya todas las funciones necesarias para admitir el mantenimiento predictivo es algo más fácil de decir que hacer. Busque una solución holística que se enfoque en la gestión del rendimiento de los activos y brinde todas las funciones de mantenimiento que su empresa necesita en un solo lugar, desde la digitalización del mantenimiento hasta la creación de estrategias de mitigación de riesgos y más. También debería apoyar a los trabajadores de primera línea de su organización con una aplicación móvil integrada para que puedan captar y revisar datos desde cualquier lugar con una conexión a Internet y completar el trabajo de forma más eficiente.

No es una talla única

Cada parte de la estrategia de mantenimiento de su empresa debería adaptarse a sus necesidades específicas, y el mantenimiento predictivo no es la excepción. Aplicar un enfoque de mantenimiento predictivo a todos los activos indiscriminadamente tendrá como resultado una complejidad innecesaria y costos excesivos. Tómese el tiempo de evaluar qué técnica de mantenimiento se adapta mejor a cada activo y seleccione la tecnología de medición adecuada para el equipo que se beneficiaría del mantenimiento predictivo.

5 tecnologías de mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo se basa en el uso de las herramientas y técnicas adecuadas para medir los indicadores clave de mantenimiento de un activo. Estos son cinco de los métodos analíticos de mantenimiento predictivo más comunes y cuándo tiene sentido usarlos.

1.     Análisis vibracional

El análisis vibracional se realiza en máquinas rotativas, que utilizan energía cinética para funcionar y emiten una cantidad medible de vibración. Utiliza sensores para establecer primero una vibración basal. A medida que se recopilan datos de estos sensores, se pueden detectar cambios sutiles y utilizarlos para programar las próximas reparaciones. El análisis vibracional se utiliza con frecuencia para el mantenimiento predictivo en las industrias del petróleo y el gas, donde las máquinas rotativas son comunes.

2.    Monitoreo acústico

El monitoreo acústico o de sonido es otro método que utiliza sensores para captar el perfil de sonido único de una máquina. Luego, la IA se entrena para detectar cuándo los sonidos difieren de este perfil. Estos sensores están altamente sensibilizados al sonido y pueden detectar cuando piezas de la máquina están sueltas o faltas de lubricación. El monitoreo acústico es más exitoso en entornos donde hay poco ruido de fondo, que puede confundir a los sensores.

3.     Análisis infrarrojo

El análisis infrarrojo mide la temperatura de los activos y puede ayudar a identificar problemas como el sobrecalentamiento de la maquinaria, que puede degradar al equipo y lesionar a los empleados. Los sellos con fugas también pueden contribuir a la pérdida de energía y costos más altos. Este tipo de análisis puede aplicarse a muchos tipos diferentes de equipos, siempre que produzcan una cantidad medible de calor. Los sensores pueden colocarse en un lugar específico de la máquina o en varias ubicaciones dependiendo del tipo de equipo en cuestión.

4.     Análisis de aceite

El análisis de aceite analiza la lubricación de una máquina. La falta de lubricación o la pérdida de la integridad de la lubricación pueden ocasionar averías no planificadas y un tiempo de inactividad excesivo en cualquier máquina que utilice aceite para funcionar. Cuando las empresas pueden planificar los cambios de aceite de forma inteligente, las paradas de producción se minimizan. El tipo más efectivo de análisis de aceite se realiza utilizando sensores que muestrean y analizan periódicamente la composición del aceite.

5.     Aprendizaje automático

El aprendizaje automático es una parte clave del mantenimiento predictivo, ya que detecta cuándo se requiere mantenimiento de forma inteligente y automática. La IA y el aprendizaje automático están involucrados en la mayoría de las estrategias de mantenimiento predictivo porque hacen posible automatizar el monitoreo que antes debía realizarse de forma manual. Con una solución de gestión de activos moderna e impulsada por IA, los programas de mantenimiento se adaptan a los activos individuales, y los miembros del equipo reciben alertas sobre las necesidades de mantenimiento de forma automática.

Cómo empezar a utilizar el mantenimiento predictivo

La creación de un plan de mantenimiento predictivo es un proceso de varios pasos. Comienza por determinar qué activos se beneficiarían de un enfoque de mantenimiento predictivo antes de identificar las métricas que mejor indican la necesidad de mantenimiento de cada activo. Luego, es hora de obtener y configurar los sensores y software necesarios, conectando cada pieza de tecnología a su plataforma de mantenimiento. Debe crear una base de datos sólida con la información necesaria para tomar decisiones de mantenimiento inteligentes para sus activos y aprovechar los modelos de datos de rendimiento históricos y del fabricante para acelerar el tiempo de creación de valor. Finalmente, cuando los datos indiquen que es el momento, programe y realice el trabajo de mantenimiento en sí.

Potencie el mantenimiento predictivo con la herramienta adecuada

El mantenimiento predictivo es imprescindible para todas las organizaciones basadas en datos que desean desarrollar una estrategia de mantenimiento inteligente adaptada a sus activos únicos.

HxGN EAM proporciona todo lo que su empresa necesita para comenzar con el mantenimiento predictivo y maximizar el rendimiento de sus activos. Incluye herramientas potentes como Asset Performance Management, una solución centralizada para todas las necesidades de mantenimiento y gestión de activos de su empresa. Se asegura de que su empresa siempre conozca la mejor manera de mantener sus activos al menor costo global. Por otro lado, HxGN EAM Constraint Optimizer optimiza la toma de decisiones y aumenta la eficiencia de programación. La última pieza del rompecabezas, HxGN EAM Digital Work, aumenta la precisión de datos y ayuda a su empresa a crear una experiencia de trabajo intuitiva para todos los empleados.

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