Ventajas del mantenimiento predictivo

El mantenimiento industrial actual dista mucho de la imagen que tenemos en mente de operarios rodeados de herramientas y llenos de grasas. En los últimos años, siguiendo la línea de evolución de la industria en general, se ha vivido un importante avance en los procedimientos y metodologías empleados para el mantenimiento de los equipos. El Big Data, la Inteligencia Artificial, la Analítica Avanzada… comparten ahora tarea con herramienta y piezas, lo que ha dado lugar al paso del conocido como mantenimiento preventivo al mantenimiento predictivo.

Su propio nombre es un claro indicativo de lo que ofrece este sustancial cambio operativo. En la era del dato, es posible predecir lo que va a suceder en las máquinas mediante la monitorización continua de distintos parámetros predefinidos, que van a ofrecer a los operarios una radiografía del verdadero estado de los equipos. Se pasa, por tanto, de intervenir bajo el imperativo de la intuición y el tiempo (horas de funcionamiento) a hacerlo, segundo a segundo, en base al conocimiento del estado real de la máquina.

Saber lo que realmente ocurre en máquinas o líneas y contar con estimaciones de su evolución es auténtico oro para las empresas. Facilita la planificación, aumenta el rendimiento, ahorra costes, libera personal para otras tareas, incrementa la rentabilidad, mejora la toma de decisiones y un largo etc. que detallaremos un poco más adelante.

La aplicación de dispositivos Iot, minería de datos, Inteligencia Artificial y Business Intelligence ha cambiado por completo las operativas de mantenimiento, que cuentan ahora con la información necesaria para realizar una gestión eficiente del rendimiento de las máquinas, alargar su vida útil, programar las intervenciones en los momentos con menor impacto para la producción o detectar precozmente fallos sobrevenidos.

Estos procesos pueden parecer costosos y, es cierto, que requieren de inversión, si bien la aparición del procesamiento distribuido (BigDataCluster, AWS, Azure…) ha democratizado la implantación de sistemas de mantenimiento predictivo que, con sus innumerables beneficios, reportan retorno en cortos plazos de tiempo.

Grandes beneficios, rápido retorno

• Se trabaja sobre el estado real de los equipos: la monitorización constante de los datos permite conocer el verdadero estado de la maquinaria y, en consecuencia, realizar las labores de mantenimiento en el momento en el que son verdaderamente necesarias. Se elimina la calendarización de revisiones, paradas, recambios y puestas a punto, para realizar las labores de mantenimiento en el momento en el que los equipos realmente las requieren. Con trabajos preventivos, no predictivos, en muchas ocasiones, se interviene sobre piezas, sectores, máquinas o líneas que no presentan fallos y, seguramente, no los tendrán a corto plazo, malgastando tiempo y dinero en base a calendarios fijos.

• Mayor productividad: al trabajar sobre las verdaderas necesidades de los equipos aumenta la productividad, puesto que se eliminan paradas innecesarias, ganando tiempo de trabajo de los aparatos.

• Evita recambio de piezas con vida útil: conocer qué es lo que está pasando en los equipos posibilita realizar los cambios de piezas en el momento óptimo, sacando el máximo rendimiento a cada elemento.

• En la línea del punto anterior, contar con el estado de salud de la maquinaria, segundo a segundo, facilita la detección de fallos, desgastes, roturas… de manera temprana. Las alertas que ofrecen los sistemas de mantenimiento predictivo en caso de percibir anomalías en el funcionamiento de algún equipo, permiten implementar acciones reparadoras rápidamente, evitando averías más costosas y lentas. Esta es una gran ventaja frente al mantenimiento preventivo que, al trabajar con inspecciones pautadas, puede sacar a la luz o no fallas tempranas, dependiendo exclusivamente de la casuística.

• Importante ahorro: de la relación de los cuatro puntos anteriores se deriva un importante ahorro de costes. Se para en menos ocasiones y menos tiempo, se cambian piezas únicamente si su estado lo aconseja, se detectan anomalías tempranas que evitan roturas de gran calado… lo que se traduce en una mayor productividad y, en consecuencia, en un importante aumento de la rentabilidad.

• Da las claves a los equipos de mantenimiento para optimizar los procesos. Contar con informes continuamente actualizados sobre la salud de la maquinaria, permite a los operarios de planta diseñar las estrategias de mantenimiento de tal manera que el rendimiento de los equipos sea el mayor posible.

• Libera personal para otras tareas: la monitorización elimina la obligatoriedad de contar con una persona experta en la máquina delante de la misma. El personal antes dedicado a la vigilancia aparatos o líneas puede ser liberado para la realización otras tareas, como los procesos de toma de decisiones.

• Mayores cotas de planificación: conocer lo que está pasando y contar con una previsión de lo que sucederá facilita la planificación de las intervenciones a realizar, simplifica los procesos de compra, pone de manifiestos las verdaderas necesidades en recursos humanos, permite analizar los mejores momentos para interrumpir los procesos productivos y minimiza el stock de recambios necesario.

• Simplifica la toma de decisiones. Contar con información en tiempo real de multitud de parámetros facilita y simplifica la toma de decisiones, que serán, además, más acertadas, puesto que parten de un análisis pormenorizado del estado de los equipos.

Como vemos, los beneficios de la aplicación de sistemas de mantenimiento predictivo son muchos e importantes. El salto de la metodología preventiva a la predictiva ha cambiado por completo la manera de afrontar los procesos de cuidado de la maquinaria industrial. Las estimaciones han dado paso a las certezas, con una importante ganancia de rendimiento, productividad, eficacia y rentabilidad. No podemos imaginar a un médico operando sin la realización de pruebas diagnósticas, y es así, precisamente, como se ha realizado tradicionalmente el cuidado de equipos y líneas vitales en el entorno productivo.