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Aprenda la diferencia entre el mantenimiento predictivo y preventivo, ejemplos de mantenimiento predictivo, sus beneficios, cómo funciona y cómo utilizarlo de la mejor manera cuando se tienen recursos limitados
Publicación 11 Abr 2023
El mantenimiento predictivo es un enfoque estratégico para optimizar la utilidad de los equipos. Utilizando los datos recogidos de los dispositivos IoT, como los sensores, el aprendizaje automático y la supervisión de los equipos en tiempo real, el mantenimiento predictivo determina exactamente cuándo es el mejor momento para realizar el mantenimiento de los equipos. Con esta capacidad, los responsables de mantenimiento ahorran tiempo y recursos.
Mantenimiento preventivo implica hacer lo que sea necesario, sin importar el coste o la presión sobre los recursos, para evitar el fallo del equipo. El mantenimiento predictivo, en cambio, se centra en la adopción de medidas mínimas, pero garantizando que los equipos puedan utilizarse durante más tiempo.
Otra diferencia entre el mantenimiento predictivo y preventivo es que este último requiere inspecciones frecuentes, ya que éstas constituyen la base de cuándo debe realizarse el mantenimiento. Con el mantenimiento predictivo, las condiciones de los equipos se pueden supervisar de forma remota mediante el uso de sensores y otros dispositivos del IoT (Internet de las cosas).
Los datos están en el centro del mantenimiento predictivo. Aunque los siguientes no son ejemplos del mantenimiento predictivo directo, muestran cómo las organizaciones reales aplican y utilizan los datos para tomar decisiones más informadas y actuar cuando sea necesario.
Ejemplo 1: Soluciones BOS Una organización de separación de líquidos y sólidos en la industria del petróleo y el gas, utilizó sus datos para predecir la vida útil de los equipos. El resultado fue que los trabajadores utilizaron menos equipos defectuosos o deteriorados, lo que supuso una disminución de las lesiones relacionadas con los equipos.
Ejemplo 2: National Grid Reino Unido National Grid, una empresa de transporte de gas natural y electricidad, utilizó sus datos para detectar áreas de bajo rendimiento, áreas potencialmente arriesgadas y áreas de buen rendimiento.
Al dividir sus datos en categorías separadas, la empresa pudo profundizar en las áreas de no conformidad. Dentro de estas áreas, identificaron problemas de alto riesgo que requerían una acción inmediata. Como resultado, el comportamiento proactivo en la empresa aumentó y la calidad mejoró.
Como se ha visto en los ejemplos de la sección anterior, el uso de los datos para las acciones y las decisiones produce enormes beneficios. Dada la repercusión de los datos en el rendimiento de la empresa, los responsables de mantenimiento deberían considerar la posibilidad de llevar a cabo una prediccion del mantenimiento como estrategia de mantenimiento proactivo.
Mientras que los otros tipos de mantenimiento predictivo, como el preventivo correctivo , planificado y basado en la condición no quedarán obsoletas en un futuro próximo, es conveniente que las organizaciones se adelanten en la aplicación de ideas innovadoras a sus procesos.
A continuación, los 5 principales beneficios del mantenimiento predictivo:
Aunque la aplicación del mantenimiento predictivo conduce a resultados concretos, como se indica en la sección anterior, algunos responsables de mantenimiento pueden encontrarlo intimidante o demasiado complicado. Para ayudar a aclarar cómo funciona el mantenimiento predictivo, he aquí un sencillo esquema del proceso en 4 pasos:
Paso 1: Los sensores recogen datos en tiempo real sobre las condiciones del equipo
Paso 2: Los datos de los sensores son procesados por un algoritmo de predicción
Rendimiento esperado – Por ejemplo, después de 3 años de funcionamiento, el equipo debería seguir produciendo a un ritmo de 1,5 unidades por minuto Datos de fallos anteriores – Por ejemplo, antes de que el equipo fallara, sólo producía 0,3 unidades por minuto y mostraba los siguientes signos de deterioro
Paso 3: Gracias al aprendizaje automático, el algoritmo predictivo genera predicciones sobre cuándo fallarán los equipos
Paso 4: Basándose en estas predicciones, los gestores de mantenimiento programan el mantenimiento para que se produzca justo antes del fallo del equipo o en el momento recomendado por el algoritmo
Aunque en la sección anterior se ha explicado en términos generales cómo funciona el mantenimiento predictivo, los responsables de mantenimiento pueden seguir teniendo dificultades para ver cómo pueden aplicar una estrategia de mantenimiento predictivo a su actual flujo de trabajo de mantenimiento.
Esta breve guía ofrece a los responsables de mantenimiento opciones sobre cómo utilizar el mantenimiento predictivo sin necesidad de recursos técnicos:
SafetyCulture es una plataforma digital de operaciones que ayuda a los equipos de mantenimiento a seguir o aplicar las normas y a supervisar las tareas de mantenimiento. Con SafetyCulture, los responsables de mantenimiento pueden asignar tareas de mantenimiento y otros trabajos de reparación a los técnicos de servicio. Los técnicos de servicio pueden documentar la realización de trabajos de mantenimiento. Además, los trabajadores de mantenimiento pueden realizar investigaciones con la ayuda de una lista de comprobación digital. Capture rápidamente los problemas, como el mal funcionamiento de los equipos y las averías. Con SafetyCulture, todo el equipo puede trabajar conjuntamente y resolver los problemas con mayor rapidez.
🗹 Utilice los sensores de SafetyCulture o otras marcas de sensores para la supervisión continua de la humedad, la presión del aire, la temperatura, la calidad del aire, las concentraciones de gas y otras condiciones ambientales. Establezca umbrales para alertar a los equipos cuando los datos se salgan del rango establecido. 🗹 Realiza fácilmente el mantenimiento preventivo y comprueba utilizando un dispositivo móvil o una tableta 🗹 Asignar y programar tareas de mantenimiento 🗹 Robusta programación y notificación características 🗹 Plan gratuito disponible con hasta 10 usuarios 🗹 30 días de prueba gratuita del plan premium disponible
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