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La era digital nos ofrece la oportunidad de avanzar tecnológicamente en mantenimiento. Los dispositivos IoT conectados a los componentes críticos de los activos nos permiten realizar una estrategia de mantenimiento avanzada: el Mantenimiento Predictivo. En este artículo te explicamos cómo implementar un Mantenimiento Predictivo con dispositivos IoT.
Pocas empresas ponen en duda las ventajas del Mantenimiento Preventivo. Cualquier acción destinada a prevenir fallas y averías en los activos significa un beneficio para la empresa. Sin embargo, los costes de mantenimiento siguen representando un porcentaje elevado del total de la producción.
La era digital nos ofrece la posibilidad de reducir este porcentaje y mejorar todavía más la calidad del producto con los dispositivos IoT (Internet of Things, Internet de las cosas).
Los dispositivos IoT son elementos de tecnología digital que nos permitirán conectar nuestros activos a un procesador mediante Internet. Consisten en equipos que recogen datos de nuestros activos, los compilan y luego los procesan. Conviene programarlos para que activen la señal de alarma a partir de ciertos parámetros y conectarlos a un GMAO para activar las OT de inmediato.
Los dispositivos IoT son la base del Mantenimiento Predictivo. A diferencia del procedimiento que seguiríamos con nuestra estrategia preventiva, con los dispositivos IoT solo se activarán las OT cuando los sensores lo indiquen. Esta es su mayor ventaja: evitamos intervenciones innecesarias y con ello, reducimos costes.
Como hemos visto, si queremos avanzar un paso más en la calidad del mantenimiento de la empresa es necesario contar con una sólida infraestructura digital: un programa GMAO y uno o varios sensores para monitorizar las zonas más críticas del o de los activos.
La línea de trabajo es sencilla: los sensores recopilan datos sobre la condición del activo y si detectan alguna anomalía, se activan de manera automática los protocolos de mantenimiento. En general, se genera una orden de trabajo en el GMAO y se asigna a los técnicos que realizarán las reparaciones necesarias.
Antes de implementar el mantenimiento predictivo es necesario que el personal de mantenimiento y los operadores de máquinas reciban capacitación para usar la tecnología MP (Mantenimiento Preventivo). Después de esta fase, se recomienda seguir el siguiente proceso de implementación.
Usando datos pasados, el análisis predictivo también puedes anticipar resultados futuros. La preparación y la calidad de los datos son entradas críticas para cualquier modelo predictivo. Cuantos más datos de alta calidad puedas introducir en un modelo predictivo, mejor será su precisión.
En la imagen podemos ver un ejemplo de las gráficas que se pueden obtener en Keep de la toma de mediciones manuales o con sensores IoT
Las mayores dudas de los empresarios ante la decisión de implementar un Mantenimiento Predictivo son la inversión en dispositivos y en formación del personal. Sin embargo, esta inversión puede ser optimizada en corto tiempo. Según un estudio elaborado por el Departamento de Energía de EEUU, el Mantenimiento Predictivo podría lograr un ahorro del 30 al 40% según la instalación y proyecta un ROI de 10 veces la inversión.
¿Estás valorando dar el salto a la era digital en Mantenimiento? ¿Estás usando un GMAO costoso o con poca usabilidad? Solicita una Demo gratuita de Suited Keep y descubre por qué está considerado uno de los GMAO más potentes y sencillos para el usuario.
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