Es posible que su organización de mantenimiento no sea lo primero que le venga a la mente cuando piensa en el resultado final. Sin bloqueo, donado que la maquinaria, los equipos y los sistemas mantienen las empresas en funcionamiento, las estrategias de mantenimiento tienen un papel importante que desempeñar. Sin el oportuno cuidado y atención, las cosas se rompen, sin importar si se comercio de un transformador en una red eléctrica, un eje de un tren o un refrigerador en un restaurante.
Cuando los activos funcionan mal o no funcionan de forma óptima, puede acontecer problemas de seguridad e implicaciones financieras: se informa que el fabricante promedio pierde cerca de de 800 horas al año en tiempo de inactividad. Agregue a eso infraestructuras envejecidas, retención de la fuerza profesional, restricciones presupuestarias y presiones de sustentabilidad, y es viable ver por qué las empresas necesitan encontrar formas cada vez mejores de sustentar los activos en buenas condiciones operativas.
Comprender y planificar cuándo es probable que falle su equipo puede impulsar una decano eficiencia en las operaciones de producción, pero ¿cómo decide qué organización es la más rentable para usted? La osadía no es sencilla. Se deben considerar múltiples factores, como su industria, el tipo y el uso del activo, qué tan costoso es reemplazarlo, qué cantidad de datos correctos tiene y cuánto impacto tendría una falta en su negocio y clientes. No existe una alternativa única para todos, y la mayoría de las empresas optan por una combinación de diferentes estrategias de mantenimiento en sus carteras de activos.
Mantenimiento reactivo, preventivo y predictivo
Las estrategias de mantenimiento reactivo, preventivo y predictivo son los enfoques de mantenimiento más utilizados. El mantenimiento reactivo (además llamado mantenimiento correctivo) es exactamente eso: reaccionar delante averías cuando ocurren. Es adecuado para activos no críticos de bajo costo que no presentan riesgos operativos o de seguridad si se implementa una organización de ejecución hasta falta.
El mantenimiento preventivo y predictivo son estrategias de mantenimiento proactivo que utilizan la conectividad y los datos para ayudar a los ingenieros y planificadores a arreglar las cosas antaño de que se rompan. Las estrategias predictivas llevan esto aún más allí y utilizan técnicas de datos avanzadas para pronosticar cuándo es probable que las cosas salgan mal en el futuro. Ambas estrategias apuntan a acortar el peligro de problemas catastróficos o costosos.
Echemos un vistazo más profundo a estos enfoques proactivos.
¿Qué es el mantenimiento preventivo?
El mantenimiento preventivo utiliza planes de mantenimiento regulares para acortar las posibilidades de que un activo se averíe mediante la realización de tareas de mantenimiento de rutina a intervalos regulares. Utilizando las mejores prácticas y promedios históricos, como el tiempo medio entre fallas (MTBF), se planifica el tiempo de inactividad. Las estrategias de mantenimiento preventivo han existido desde aproximadamente 1900 y se han utilizado ampliamente desde finales de la período de 1950.
Se han desarrollado tres tipos principales de mantenimiento preventivo que implican la realización de un mantenimiento regular, pero se programan de forma diferente y se adaptan a diferentes propósitos de operaciones comerciales.
Los programas de mantenimiento preventivo basados en el uso basan el mantenimiento y las inspecciones futuras en el uso de los activos, como cambiar las llantas de su automóvil luego de 50,000 millas. El mantenimiento preventivo basado en el calendario o en el tiempo establece intervalos de tiempo específicos para el mantenimiento, como el mantenimiento anual de la caldera de su hogar. El mantenimiento basado en la condición crea programas basados en factores como el desgaste y la degradación de los activos.
En todos los tipos de mantenimiento preventivo, el tiempo de inactividad de la máquina se planifica con anticipación y los técnicos utilizan listas de demostración para revisiones, reparaciones, desinterés, ajustes, reemplazos y otras actividades de mantenimiento.
¿Qué es el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo se zócalo en el monitoreo basado en la condición mediante la evaluación continua de la condición de un activo. Los sensores recopilan datos en tiempo verdadero y se introducen en la administración de activos empresariales (EAM) habilitada para IA, los sistemas de administración de mantenimiento computarizados (CMMS) y otro software de mantenimiento. A través de este tipo de software, las herramientas y procesos avanzados de exploración de datos, como el estudios necesario (ML), pueden identificar, detectar y chocar los problemas a medida que ocurren. Los algoritmos además se utilizan para construir modelos que predicen cuándo pueden surgir problemas potenciales en el futuro, lo que mitiga el peligro de que el activo se descomponga más delante. Esto puede resultar en costos de mantenimiento más bajos, una reducción del 35 al 50 % en el tiempo de inactividad y un aumento del 20 al 40 % en la vida útil.
Se utilizan varias técnicas de monitoreo de condición para identificar anomalías en los activos y proporcionar advertencias anticipadas de posibles problemas, incluido el sonido (acústica ultrasónica), la temperatura (térmica), la engrase (unto, fluidos), el exploración de vibraciones y el exploración de circuitos de motores. Un aumento de temperatura en un componente, por ejemplo, podría indicar un separación en el flujo de meteorismo o refrigerante; las vibraciones inusuales podrían indicar desalineación de las piezas móviles o desgaste; los cambios en el sonido pueden proporcionar advertencias tempranas de defectos que el aurícula humano no puede detectar.
La industria del petróleo y el gas fue pionera en adoptar el mantenimiento predictivo como una forma de acortar el peligro de desastres ambientales, y otras industrias además están viendo cada vez más los beneficios. En la industria de alimentos y bebidas, por ejemplo, los problemas de almacenamiento de alimentos no detectados podrían tener importantes consecuencias para la salubridad, y en el transporte naval, anticipar y precaver fallas en los equipos reduce la cantidad de reparaciones que deben realizarse en el mar, donde es más difícil y costoso que en puerto
¿Cuál es la diferencia entre mantenimiento predictivo y preventivo?
Uno y otro tipos de estrategias de mantenimiento aumentan el tiempo de actividad y reducen el tiempo de inactividad no planificado, lo que mejoría la confiabilidad y el ciclo de vida de los activos. Las principales diferencias están en el tiempo y la capacidad de predecir la condición futura probable de un activo.
Los programas de mantenimiento preventivo utilizan datos históricos para anticipar la condición esperada de un activo y programan tareas de mantenimiento de rutina a intervalos regulares por precoz. Si admisiblemente esto es bueno para la planificación, los activos pueden tener un mantenimiento insuficiente o excesivo, donado que la gran mayoría de las fallas de los activos son inesperadas. Es posible que un problema se diagnostique demasiado tarde para evitar daños a un activo, por ejemplo, lo que probablemente signifique un tiempo de inactividad más extenso mientras se soluciona, o se puede ponerse tiempo y parné cuando no es necesario.
El mantenimiento predictivo evita el mantenimiento innecesario al comprender la condición verdadero del equipo. Esto significa que puede señalar y solucionar problemas antaño del mantenimiento preventivo y evitar que se desarrollen problemas más graves.
El mantenimiento predictivo aprovecha las nuevas tecnologías como la inteligencia fabricado, el estudios necesario y el Internet de las cosas (IoT) para difundir información. Los sistemas y el software de administración de mantenimiento crean automáticamente órdenes de trabajo de mantenimiento correctivo, lo que permite que los equipos de mantenimiento, los científicos de datos y otros empleados tomen decisiones más inteligentes, rápidas y financieramente sólidas.
Los flujos de trabajo de administración de inventario, como la mano de obra y las cadenas de suministro de repuestos, se vuelven más eficientes y sostenibles al minimizar el uso y el desperdicio de energía. El mantenimiento predictivo puede introducir datos en otras prácticas de mantenimiento basadas en exploración en tiempo verdadero como botones digitales, que se pueden usar para modelar escenarios y otras opciones de mantenimiento sin peligro para la producción.
Hay obstáculos que exceder para que el mantenimiento predictivo sea efectivo o incluso posible, como la complejidad, la capacitación y los datos. El mantenimiento predictivo requiere una infraestructura moderna de datos y sistemas que puede hacer que su configuración sea costosa en comparación con el mantenimiento preventivo. Capacitar a la fuerza profesional para usar las nuevas herramientas y procesos e interpretar correctamente los datos puede ser costoso y arrostrar mucho tiempo. El mantenimiento predictivo además se zócalo en la compilación de volúmenes sustanciales de datos específicos. Y, por extremo, implementar una organización de mantenimiento predictivo requiere un cambio cultural para acomodar el cambio de operaciones diarias predeterminadas a más flexibles, lo que puede ser un desafío.
En esquema, aunque las estrategias de mantenimiento preventivo y predictivo se centran en aumentar la confiabilidad de los activos y acortar el peligro de fallas, son muy diferentes. El mantenimiento preventivo es regular y rutinario, mientras que el mantenimiento predictivo se enfoca en proporcionar la información correcta sobre activos específicos en el momento adecuado. El mantenimiento preventivo es adecuado para activos donde los patrones de falta son predecibles (p. ej., problemas recurrentes o frecuentes) y el impacto de la falta es comparativamente bajo, mientras que el mantenimiento predictivo puede ser más lugoso para activos estratégicos donde la falta es menos predecible y el impacto comercial de las fallas es pequeño. detención. En última instancia, si las estrategias de mantenimiento predictivo se implementan y ejecutan con éxito, darán como resultado clientes más felices y ahorros sustanciales de costos a través del mantenimiento optimizado y el rendimiento de los activos.
Transforme su administración de mantenimiento con IBM Maximo® Application Suite
La buena novedad es que IBM puede ayudar. IBM Maximo Application Suite es un conjunto de aplicaciones que le permite arrostrar la planificación del mantenimiento más allá de los cronogramas al mantenimiento predictivo basado en condiciones basado en información sobre el estado de los activos.
Al combinar datos operativos, IoT, IA y exploración en una única plataforma integrada basada en la abundancia, Maximo impulsará decisiones más inteligentes basadas en datos que mejoran la confiabilidad de los activos, alargan los ciclos de vida de los activos, optimizan el rendimiento y reducen el tiempo de inactividad y los costos operativos.