El mantenimiento predictivo, o mantenimiento basado en las condiciones de la maquinaria, es el mantenimiento que monitorea el rendimiento y las condiciones del equipo durante su operación normal con el fin de reducir la probabilidad de fallas. Al realizar un monitoreo periódico (fuera de línea) o continuo (en línea) de las condiciones del equipo, el objetivo final es realizar las actividades de mantenimiento en un momento programado para que sea más rentable, y antes de que el equipo pierda sus condiciones óptimas de rendimiento. 

Para predecir estas fallas, es necesario analizar los datos generados por sensores, vibraciones, software de gestión del mantenimiento (o CMMS), etc. El análisis predictivo de datos tiene como objetivo hacer predicciones sobre resultados futuros basados ​​en datos históricos y técnicas de análisis como el modelado estadístico y el aprendizaje automático.

El mantenimiento predictivo se basa en el monitoreo de las condiciones, es decir, el monitoreo continuo de las máquinas durante las condiciones del proceso de producción para garantizar el uso óptimo de las máquinas. Hay tres facetas de monitoreo de condición: en línea, periódica y remota.

El monitoreo de condición en línea se define como el monitoreo continuo de máquinas o procesos de producción, con datos recopilados sobre velocidades críticas y posiciones cambiantes del husillo. El monitoreo periódico de las condiciones se logra a través del análisis de vibraciones. El monitoreo remoto de las condiciones permite que el equipo sea monitoreado desde una ubicación remota, con datos transmitidos para su análisis.

El monitoreo de sus activos y procesos a través del análisis predictivo puede producir respuestas procesables a través de un software de gestión del mantenimiento (o CMMS) y le permite evaluar el estado de las piezas y la presencia de defectos que antes hubieran sido imposibles de detectar.

Con un programa CMMS y un sistema de monitoreo, puede generar automáticamente órdenes de trabajo basadas en los datos recopilados y las respuestas activadas por esos datos. Si un sensor detecta una lectura defectuosa en un rodamiento, por ejemplo, se puede generar una orden de trabajo y enviarla al técnico pertinente para que este pueda verificar el problema de inmediato.

También hay herramientas de inteligencia artificial disponibles, como el chatbot “Ask Steve” de Proteus*, que le permite conversar con sus datos de mantenimiento en tiempo real para descubrir patrones y tendencias en sus datos y el estado de los activos.

Las herramientas de análisis predictivo brindan a los usuarios información detallada y en tiempo real sobre una gama casi infinita de actividades comerciales. Las herramientas se pueden usar para predecir varios tipos de comportamiento y patrones, como la forma de asignar recursos en momentos determinados, cuándo reponer existencias o cuál es el mejor momento para lanzar una campaña de marketing, basando las predicciones del análisis de los datos recopilados durante un período de tiempo.

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