Beneficios del mantenimiento predictivo en logística

La logística es una parte fundamental de la cadena de suministro. De su correcto funcionamiento dependerá el éxito de los eslabones anteriores, y no es tarea fácil que el engranaje sea perfecto y responda, de manera óptima, a las exigencias predefinidas. En operativas tan complejas como la distribución es habitual que surjan eventos que trastoquen la planificación trazada, por lo que todas las medidas que se tomen para evitar acontecimientos anómalos al proceso, son pocas.

En estas líneas nos vamos a centrar, como ya adelantamos en el título, en los beneficios del mantenimiento predictivo en las tareas de almacenamiento, preparación y transporte de pedidos. Los almacenes cada vez cuentan con más elementos mecanizados para la realización de tareas repetitivas, pesadas y peligrosas. Partiendo de esta base, el mantenimiento de la maquinaria, al igual que en otras áreas de actividad, es una tarea muy relevante de cara a poder tener los sistemas operativos en mayor tiempo posible, evitando fallos que obliguen a realizar paradas inesperadas que puedan alterar los plazos de entrega de los productos. Y aquí es donde entra en juego el mantenimiento predictivo como herramienta de optimización de las labores de cuidado de las máquinas.

La logística hoy

Vayamos a lo concreto. Hoy en día, aparte de la maquinaria más tradicional carretillas, trasnpaletas eléctricas o apiladoras hidráulicas, muchos almacenes están robotizados y cuentan con brazos de carga o embalaje, cintras transportadoras inteligentes, electrovías, lectores de referencias, vehículos de guiado automático, y un largo etcétera de automatizaciones. Pero, aunque sea lo primero que se nos viene a la cabeza, no todos los productos son almacenables en cajas. Los líquidos y los gases, por ejemplo, requieren de sistemas de carga directa en flota, que también tienen que rendir al máximo de sus posibilidades, ya que una avería importante puede suponer que un determinado número de camiones no puedan salir a destino, incumpliendo entregas.

En todos estos casos, los más tradicionales y los más avanzados, la implementación de herramientas de mantenimiento predictivo nos permite adelantarnos a los fallos o desviaciones del funcionamiento óptimo que pueden acontecer a las máquinas. Estos sistemas, que combinan las potencialidades de la analítica avanzada, la inteligencia artificial, internet of things (IoT) o el ya extendido industrial internet of things (IIoT), monitorizan en tiempo real el funcionamiento de los aparatos para, con los datos extraídos, mostrar el verdadero rendimiento de los equipos.

Beneficios del mantenimiento predictivo

De este modo, con un seguimiento segundo a segundo de parámetros como velocidad, vibración, desplazamiento o temperatura, entre otros, se pueden pronosticar comportamientos anómalos en las máquinas anticipando averías. En consecuencia, se interviene cuando los aparatos lo necesitan realmente y no bajo los calendarios prefijados del mantenimiento preventivo, que en la mayoría de las ocasiones provocan paradas innecesarias y cambios de piezas con vida útil.

Se pasa, por tanto, del mantenimiento pautado al mantenimiento requerido, que actúa teniendo como referencia desviaciones en parámetros preestablecidos de las máquinas. Es decir, controla su correcto funcionamiento en todo momento y, ante la detección de cualquier alteración de las condiciones fijadas como óptimas, emite alarmas para que los equipos de mantenimiento valoren si es necesaria la intervención en el aparato y determinen el mejor momento para llevarla a cabo. Se atajan así fallos de manera temprana, que pueden derivar en averías de mayor calado, con tiempos de intervención superiores y más costosas económicamente.

En resumen los principales beneficios del mantenimiento predictivo en los departamentos logísticos son:

• Incremento del tiempo productivo de las máquinas, lo que garantiza las entregas a tiempo.
• Alarga la vida útil de las piezas, que solo se cambian cuando presentan daños o alteraciones de su estado óptimo.
• Evita paradas innecesarias que comprometen la distribución.
• Detecta de manera temprana posibles fallos que pueden ser reparados, minimizando el impacto de grandes eventos sobrevenidos.
• Derivada de las cuatro ventajas anteriores, producen un importante ahorro de coste.
• Aumentan las cotas de planificación (análisis del mejor momento para el paro en función de volúmenes y plazos de entrega, valoración necesidades material y recursos humanos…).
• Reduce el stress de los equipos y aumentando su confianza, gracias a la simplificación de la toma de decisiones, que serán, además, más acertadas.

Conclusión

En logística, como en todos los sectores de actividad empresarial, la mecanización de procesos es cada día más patente. Labores penosas, repetitivas o de riesgo se encomiendan a máquinas, que nos ayudan en las tareas de almacenaje y preparación de pedidos. En este escenario, para garantizar un óptimo funcionamiento de la logística, se hacen necesarias herramientas de mantenimiento predictivo, que, gracias al big data, la inteligencia artificial e Internet of Things (IoT – IIoT) aseguran el máximo rendimiento de las máquinas. Su monitorización en tiempo real, permite detectar alteraciones en los funcionamientos tipo, para valorar la realización de intervenciones de manera temprana, evitando grandes fallas, muy costosas en tiempo y dinero, que pueden provocar incumplimientos en las entregas.