En un entorno industrial cada vez más digitalizado y competitivo, garantizar el óptimo funcionamiento de las instalaciones y maquinaria es fundamental para evitar tiempos de inactividad y costes innecesarios.
El mantenimiento predictivo se ha convertido en una estrategia clave para conseguir este objetivo, permitiendo detectar posibles fallos antes de que se produzcan y optimizar los recursos de mantenimiento.
Mediante tecnologías como la sensorización, la inteligencia artificial y el análisis de datos, el mantenimiento predictivo no sólo alarga la vida útil de los equipos, sino que también mejora la eficiencia operativa y reduce los costes de intervención.
El mantenimiento predictivo se diferencia de otros enfoques por su capacidad para actuar antes de que ocurra un fallo, utilizando datos en tiempo real para predecir problemas futuros.
En comparación, otros tipos de mantenimiento tradicional presentan claras desventajas:
El mantenimiento correctivo:
- Actúa sólo después de que ocurre un fallo
- Genera paradas no planificadas en la producción.
- Implica altos costes por reparaciones urgentes
- Puede comprometer equipos críticos en hospitales o detener líneas de producción completas
El mantenimiento preventivo
- Se basa en calendarios fijos u horas de uso
- Puede resultar en el reemplazo innecesario de componentes en buen estado
- Desaprovecha hasta un 30% del ciclo útil de los equipos
El mantenimiento predictivo, sin embargo, optimiza el rendimiento de los activos al anticipar fallos mediante el análisis de parámetros como vibración y temperatura, reduciendo paradas no planificadas hasta un 70% y extendiendo la vida útil de los equipos entre un 20-30%.
Ejemplos y Técnicas habitualmente utilizadas
Las técnicas predictivas incluyen el uso de sensores IoT para monitorizar parámetros operativos y modelos de machine learning para identificar patrones de fallo.
Algunos ejemplos a continuación:
- El análisis predictivo de flujo de aire y consumo energético identifica filtros obstruidos o desequilibrios en la distribución térmica. Estas correcciones proactivas mantienen la eficiencia energética y previenen costosas reparaciones en unidades de refrigeración.
- El análisis armónico de vibraciones y la termografía infrarroja son ejemplos de técnicas específicas que permiten identificar problemas en motores eléctricos y cuadros eléctricos, respectivamente.
- Para equipos rotativos, la viscosidad de lubricantes actúa como termómetro de su salud mecánica. Un aumento del 15% en partículas metálicas en aceites puede indicar desgaste acelerado en engranajes, permitiendo programar su sustitución durante paradas programadas
Estas técnicas ayudan a optimizar el mantenimiento, reduciendo costes de repuestos y mano de obra hasta un 25%.
Mediante el uso de tecnologías avanzadas como la inteligencia artificial, la monitorización en tiempo real y el análisis de datos, las empresas pueden reducir costes, mejorar la seguridad y alargar la vida útil de los equipos.
Retos para su Implementación
La implementación del mantenimiento predictivo enfrenta retos como:
- La selección de activos críticos: No todos los equipos justifican la inversión en monitorización avanzada. Un análisis de criticidad identifica a los activos con mayor impacto en la producción o con costes de reparación elevados. En una planta química, por ejemplo, los reactores de alta presión o los sistemas de control ambiental suelen priorizarse por encima de maquinaria auxiliar.
- La interoperabilidad de sistemas: la coexistencia de maquinaria antigua con tecnologías modernas requiere un estudio y adaptación específico a cada situación que pueda complicar su puesta en marcha.
- La formación de equipos multidisciplinares es crucial para interpretar datos y responder a alertas de forma efectiva.
Futuro y Tendencias
El futuro del mantenimiento predictivo se perfila hacia:
- El uso de gemelos digitales que permiten simular escenarios de fallo virtuales, optimizando los intervalos de mantenimiento.
- La toma de decisiones autónoma, mediante algoritmos avanzados que permiten programar intervenciones sin intervención humana.
El siguiente paso es el paso de mantenimiento predictivo a prescriptivo o pro-activo, con sistemas de mantenimiento que no sólo alertan de fallos futuros, sino que sugieren acciones específicas para evitar el fallo o/y mejorar la instalación.
La importancia de contar con un buen partner de mantenimiento predictivo
Un buen partner de mantenimiento permite a las empresas concentrarse en sus principales actividades mientras se ocupa de aportar la tecnología, conocimientos especializados y mejores prácticas.
Con más de 60 años de experiencia en el sector y con un servicio multidisciplinar, EVSA Group aporta este enfoque colaborativo para superar los desafíos iniciales de implementación y un soporte continuo.
Con EVSA Group, la empresa se mantendrá al día de las tendencias tecnológicas del sector.
