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Mantenimiento predictivo

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El mantenimiento predictivo es un tipo de mantenimiento que ayuda a las empresas a ahorrar dinero al identificar los problemas antes de que ocurran. También permite a las empresas evitar el tiempo de inactividad y reducir las reparaciones no programadas.

¿Por qué es importante el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es un programa de mantenimiento proactivo que identifica posibles problemas con los equipos antes de que se conviertan en problemas importantes. Este tipo de mantenimiento, cuya perspectiva es más preventiva, permite ahorrar dinero porque evita averías costosas y reduce el tiempo de inactividad.

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Los beneficios del mantenimiento predictivo incluyen costos reducidos, mayor productividad, mejor calidad y menos llamadas de servicio.

Al implementar técnicas de mantenimiento predictivo, las empresas pueden reducir significativamente esos costos de reparación.

Cómo implementar un programa de mantenimiento predictivo en su negocio

Hay varias maneras de implementar un programa de mantenimiento predictivo en su negocio.

La mejor opción y la más eficaz es contratar a una empresa profesional para que haga el trabajo por ti. En este caso, ROYSE es la solución a tu problema.

Los programas de mantenimiento predictivo ayudan a las empresas a identificar problemas potenciales antes de que se conviertan en problemas costosos. Al hacerlo, las empresas pueden evitar el tiempo de inactividad y reducir las reparaciones no escaladas. La clave para implementar un programa de mantenimiento predictivo exitoso es crear un sistema que identifique los problemas potenciales antes de que ocurran.

Los beneficios del mantenimiento predictivo.

El mantenimiento predictivo ha existido desde la década de 1950, pero no fue hasta principios del 2000 que realmente comenzó a ganar tracción. De hecho, según la Sociedad Internacional de Automatización, había menos de 100 sistemas de mantenimiento predictivo instalados en todo el mundo.

Un programa de mantenimiento predictivo ayuda a prevenir averías antes de que ocurran. Esto permite a las empresas gastar menos en piezas y mano de obra cuando no hay problemas importantes.

El mantenimiento predictivo no solo se utiliza para reducir las paradas de producción sino también para analizar las vibraciones que puedan preceder a posibles desalineaciones, aflojamientos, desequilibrios o desgastes.

Además, gracias al mantenimiento predictivo es posible identificar si el equipamiento industrial comenzará a funcionar mal a partir de una detección temprana de signos tales como cambios de temperatura, detecciones de fugas en tanques y tuberías, errores mecánicos en piezas en movimiento y fallos en equipamiento eléctrico.

5 pasos para realizar el mantenimiento predictivo

1. Monitorización del funcionamiento de la máquina

Es la primera etapa y consiste en disponer de datos digitalizados del estado de la maquinaria. Esta lectura se realiza de manera automática y permanentemente.

Cada proceso tendrá sus propios parámetros relevantes, así como diferentes frecuencias de lecturas.

2. Modelización del proceso y mantenimiento dirigido

Una vez se tiene control de la lectura, comienza la etapa de generar un modelo basado en datos históricos donde se verán qué trayectorias de comportamiento se han ido produciendo.

En este punto se diseñan algoritmos que relacionen los parámetros entre sí, a fin de detectar patrones que se repiten o que se dan siempre bajo las mismas condiciones de uso y entorno. A partir de este momento, será posible diseñar un modelo de comportamiento normal del equipamiento, es decir, cómo debería responder el conjunto bajo las condiciones habituales.

3. Modelización de escenarios límite

Se entiende por escenarios limite a aquellos entornos operativos bajo condiciones en las cuales será más probable que la maquinaria presente fallos. Gracias a ello, se consigue cerrar el círculo y delimitar los escenarios de operatividad, ya que se cuenta tanto con la “curva normal” como con sus cotas.

4. Mantenimiento predictivo

En esta etapa y habiendo seguido los pasos anteriores, será posible priorizar las actuaciones verdaderamente necesarias o críticas. Esto permite a la empresa mejorar la coordinación entre los departamentos y facilitar la planificación.

5. Seguimiento continuo

El último paso del mantenimiento predictivo consiste en asumir el carácter cíclico del mismo y llevar a cabo un seguimiento para mejorar los sistemas de recopilación de datos y predicción de modelos de comportamiento.

Gracias a este último paso, los sistemas de mantenimiento predictivo consiguen aprender sobre la marcha y ser más precisos a la hora de identificar patrones.

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