{"id":1663,"date":"2021-08-09T08:41:38","date_gmt":"2021-08-09T08:41:38","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2021\/08\/09\/pasos-para-la-implantacion-de-sistemas-de-mantenimiento-predictivo\/"},"modified":"2022-08-01T15:18:01","modified_gmt":"2022-08-01T15:18:01","slug":"pasos-para-la-implantacion-de-sistemas-de-mantenimiento-predictivo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/pasos-para-la-implantacion-de-sistemas-de-mantenimiento-predictivo\/","title":{"rendered":"Pasos para la implantaci\u00f3n de sistemas de mantenimiento predictivo"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2021\/08\/factory-6519037_1280-edited.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-8617\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Los sistemas de mantenimiento predictivo han dado un vuelco a las tareas de preventivas y correctivas en los equipos industriales. El trabajo sobre predicciones de lo que es altamente probable que suceda en los equipos, dota a las labores de mantenimiento de altas cotas de eficacia que repercuten en el resto de eslabones de la cadena de suministros, dado que, por ejemplo, en base a datos objetivos es posible determinar los momentos \u00f3ptimos para realizar paradas programadas, o adelantarse a posibles fallos o aver\u00edas en la maquinaria.<\/p>\n\n\n\n<p>En anteriores post que pod\u00e9is encontrar en nuestro blog, ya hemos hablado sobre las caracter\u00edsticas del mantenimiento predictivo y sus innumerables beneficios. Por hacer un r\u00e1pido repaso, simplemente recordamos en \u00e9ste que el avance de la Inteligencia Artificial, el Big Data e Internet of Things (Iot \u2013 IIot) han permitido el desarrollo de sistemas predictivos que, aplicados al mundo de la empresa, posibilitan el dise\u00f1o de estrategias sobre informaci\u00f3n real y objetiva, tanto presente como futura, alej\u00e1ndose de modelos precedentes basados en la intuici\u00f3n y experiencia de los operarios. \u00bfY esto qu\u00e9 supone? Pues una importante mejora en el dise\u00f1o de estrategias empresariales, que tienen ahora altos \u00edndices de \u00e9xito puesto que parten del \u2018conocimiento del futuro\u2019.<\/p>\n\n\n\n<p>En el campo concreto del mantenimiento, el vertiginoso desarrollo de las nuevas tecnolog\u00edas y el trabajo sobre previsiones otorgan las siguientes ventajas (si quieres profundizar m\u00e1s puedes consultar el post \u201810 beneficios del mantenimiento predictivo\u2019):<\/p>\n\n\n\n<ul><li>Monitorizaci\u00f3n de equipos en tiempo real<\/li><li>Optimizaci\u00f3n de piezas y recambios<\/li><li>Detecci\u00f3n temprana de anomal\u00edas<\/li><li>Incremento de la productividad<\/li><li>Optimizaci\u00f3n de procesos<\/li><li>Mejora de la planificaci\u00f3n<\/li><li>Simplificaci\u00f3n de la toma de decisiones<\/li><li>Liberaci\u00f3n de personal para otras tareas<\/li><li>Incremento de la productividad<\/li><li>Ahorro de costes<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Resumidas sus caracter\u00edsticas principales, vamos a ver los pasos necesarios para la implementaci\u00f3n de los sistemas de mantenimiento predictivos en la empresa, tem\u00e1tica a la que dedicamos esta entrada. Para ello, vamos a centrarnos en los procesos que nosotros seguimos, por tanto, los que mejor conocemos y consideramos como \u00f3ptimos de cara a integrar el mantenimiento predictivo en las operativas de negocio.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>An\u00e1lisis de requerimientos<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>En un workshop inicial definimos cuales son los requerimientos y necesidades del cliente, las caracter\u00edsticas de los equipos a monitorizar y los datos requeridos para evaluar desgastes y anomal\u00edas.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Adquisici\u00f3n de datos<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>El siguiente paso es la implementaci\u00f3n de las herramientas necesarias para la adquisici\u00f3n de datos de los equipos industriales. Si es preciso agregamos, adem\u00e1s, sensores adicionales que puedan medir datos no monitorizados como movimiento, temperatura, aceleraci\u00f3n, consumo y posici\u00f3n. En nuestro caso intentamos que el proceso de recolecci\u00f3n de datos sea lo menos intrusivo posible, conect\u00e1ndonos directamente con el hardware industrial.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Anal\u00edtica de datos<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Extra\u00eddos los datos, pasamos a elabora indicadores relevantes utilizando algoritmos de anal\u00edtica avanzada. Estos desarrollos nos permiten determinar fallos asociados al desgaste, desviaciones en el funcionamiento y variaciones en el consumo energ\u00e9tico, mediante el trabajo con historiales de incidencias, y el establecimiento de un baremo de valores normalizados que permitan anticipar una posible parada de producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Elaboraci\u00f3n de cuadros de mando<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Usando los indicadores anal\u00edticos elaboramos cuadros de mando que permiten comprobar el desempe\u00f1o de los equipos, y generar alertas cuando hay desviaciones de los valores establecidos como \u00f3ptimos. De este modo, se simplifican la gesti\u00f3n y la toma de decisiones mediante el dise\u00f1o de entornos visuales sencillos e intuitivos que presentan la informaci\u00f3n de manera clara y directa.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Elaboraci\u00f3n de un piloto<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Para seguir avanzando, se selecciona un n\u00famero reducido de equipos industriales para implantar una prueba piloto que permita agilizar el proceso de puesta en producci\u00f3n, y ajustar los algoritmos anal\u00edticos.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Puesta en producci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Una vez que el sistema est\u00e1 perfectamente engranado y el piloto funciona de la manera esperada, se procede a la puesta en producci\u00f3n total del sistema.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Los sistemas de mantenimiento predictivo han dado un vuelco a las tareas de preventivas y correctivas en los equipos industriales. 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