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La eficiencia suele marcar la diferencia entre la competitividad y el estancamiento en las empresas. En la industria, las instalaciones y la maquinaria son el corazón de cualquier producción y su rendimiento óptimo es crucial.
Pero las máquinas no son infalibles. Muestran signos de desgaste y fallan inesperadamente.
El mantenimiento predictivo se basa en la idea de que las tareas de mantenimiento ya no deben realizarse según un calendario rígido, sino exactamente cuando se necesitan.
Se trata de un enfoque que se basa en datos, análisis e inteligencia artificial para supervisar la salud de las máquinas en tiempo real y predecir problemas inminentes antes de que provoquen costosas averías.
En este artículo del blog aprenderá todo sobre el mantenimiento predictivo, cómo aplicarlo exactamente en su empresa y cómo optimizarlo aún más con herramientas adicionales.
Mantenimiento predictivo - Definición
El mantenimiento predictivo es una estrategia avanzada de mantenimiento cuyo objetivo es mantener la maquinaria y los equipos de las empresas de forma más eficiente y rentable.
Se basa en la supervisión y el análisis continuos de los datos operativos para predecir posibles fallos o problemas antes de que se produzcan.
A grandes rasgos, el mantenimiento predictivo funciona del siguiente modo:
- El mantenimiento predictivo utiliza sensores y datos de las máquinas para supervisar su estado en tiempo real.
- Estos datos se analizan para detectar anomalías, desviaciones o deterioros.
- A partir de esta información, se utilizan modelos y algoritmos para predecir futuros tiempos de inactividad o necesidades de mantenimiento.
De este modo, el mantenimiento se realiza específicamente cuando es necesario, en lugar de seguir un calendario rígido. Así se minimizan las paradas imprevistas y se reducen los costes de mantenimiento.
El mantenimiento predictivo es compatible con diversos tipos de maquinaria y equipos, como plantas de fabricación, flotas de vehículos, ascensores y mucho más. La tecnología que sustenta el mantenimiento predictivo incluye el Internet de las Cosas (IoT), el aprendizaje automático y el análisis avanzado.
Las empresas se benefician de una mayor disponibilidad de las instalaciones, una vida útil más larga de los equipos y una mayor eficiencia.
Fundamentos tecnológicos
Los fundamentos tecnológicos del mantenimiento predictivo se basan en tecnologías avanzadas y capacidades de procesamiento de datos.
A continuación encontrará los elementos esenciales que componen el Mantenimiento Predictivo:
Sensores y adquisición de datos
El mantenimiento predictivo se basa en sensores integrados en máquinas y sistemas.
Los sensores recogen continuamente datos sobre el estado de las máquinas, como vibraciones, temperatura, presión, caudales, etc. Recogen los datos en tiempo real y los envían a plataformas de procesamiento de datos.
IoT (Internet de los objetos)
La Internet de los objetos desempeña un papel crucial al permitir la conexión en red de sensores, máquinas y plantas. De este modo se garantiza la transmisión ininterrumpida de datos a plataformas centrales de procesamiento de datos o sistemas basados en la nube.
Tratamiento y análisis de datos
Las plataformas de procesamiento de datos los analizan y a menudo los alojan en la nube.
Se utilizan técnicas analíticas avanzadas, como aprendizaje automático, inteligencia artificial y modelos estadísticos. Estas técnicas identifican patrones, desviaciones y Anomalías en los datos.
Algoritmos y modelos
Los algoritmos y modelos de aprendizaje automático son fundamentales para hacer predicciones sobre el estado de la maquinaria y los equipos. Estos modelos aprenden de datos históricos y detectan anomalías o tendencias que indican problemas futuros.
Análisis predictivo
El mantenimiento predictivo consiste en utilizar la información sobre el estado previsto para predecir cuándo debe realizarse el mantenimiento.
Esto suele hacerse combinando umbrales, algoritmos predictivos y reglas empresariales.
Integración en los sistemas de la empresa
Los resultados de los análisis de mantenimiento predictivo deben integrarse en los sistemas existentes en la empresa para notificarlos a los equipos de mantenimiento o a los sistemas de automatización.
Suele adoptar la forma de alertas, tickets u órdenes de trabajo.
Aprendizaje continuo
Las tecnologías de mantenimiento predictivo no son estáticas.
Aprenden y mejoran continuamente a medida que recopilan más datos e identifican nuevos patrones. Esto permite optimizar progresivamente las estrategias de mantenimiento.
Juntos, estos fundamentos tecnológicos forman la espina dorsal del mantenimiento predictivo, que ayuda a las empresas a optimizar el trabajo de mantenimiento, minimizar los tiempos de inactividad imprevistos y aumentar la eficiencia de sus activos.
Adquisición y tratamiento de datos
La adquisición y el procesamiento de datos son pasos esenciales en el mantenimiento predictivo, ya que ayudan a supervisar y predecir el estado de la maquinaria y los equipos en tiempo real.
Estos procesos pueden describirse del siguiente modo:
Recogida de datos
- Sensores: El primer paso en la recogida de datos son los sensores instalados en máquinas y plantas. Estos sensores recogen continuamente información sobre el estado de las máquinas. Dependiendo del tipo de máquina, se trata de sensores de vibración, sensores de temperatura, sensores de presión, sensores de caudal y otros.
- Dispositivos IoT: Los dispositivos IoT recogen los datos que permiten la transmisión inalámbrica de la información. Estos dispositivos se integran en las máquinas o se instalan por separado.
- Registro de datos: Los sistemas crean protocolos con los datos y los envían en tiempo real a plataformas de procesamiento de datos. Esto se hace a través de redes inalámbricas o conexiones por cable.
Tratamiento de datos
- Agregación de datos: Los datos brutos de los sensores se agregan en las plataformas de procesamiento de datos. Esto significa que los datos de distintas fuentes se reúnen para ofrecer una visión completa del estado de los activos.
- Depuración de datos: Los datos se comprueban y se limpian para detectar irregularidades, valores atípicos y valores que faltan. Esto es importante para garantizar que los análisis se basan en datos de alta calidad.
- Contextualización de los datos: La información contextual enriquece los datos para comprender el significado de los valores medidos. Puede incluir información sobre tipos de máquinas, ubicaciones, condiciones de funcionamiento, etc.
- Análisis de datos: Los análisis avanzados, incluidos el aprendizaje automático y los modelos estadísticos, identifican patrones, desviaciones y anomalías en los datos. Estos análisis ayudan a predecir posibles fallos o necesidades de mantenimiento.
- Previsión y alarmas: A partir de los resultados de los análisis, se pueden hacer predicciones sobre cuándo pueden ser necesarias tareas de mantenimiento. Cuando superan determinados umbrales o detectan anomalías, activan alarmas o notificaciones.
- Informes y visualización: Los resultados de la evaluación de datos se presentan en informes o cuadros de mando para que sean comprensibles para los equipos de mantenimiento y los responsables de la toma de decisiones. Esto permite tomar medidas a tiempo.
Así pues, la adquisición y el tratamiento de datos son componentes clave del mantenimiento predictivo, ya que constituyen la base para predecir las necesidades de mantenimiento y optimizar las estrategias de mantenimiento.
La supervisión y el análisis continuos de los datos ayudan a minimizar los tiempos de inactividad imprevistos y a maximizar la eficiencia de las instalaciones y la maquinaria, lo que redunda en beneficio del éxito de la empresa.
Análisis de datos y modelización
El análisis de datos y la modelización consisten principalmente en predecir futuros fallos y el mantenimiento.
Análisis de datos
- Exploración de datos: El primer paso en el análisis de datos es la exploración de los datos recogidos. Esto implica examinar tendencias, patrones y ratios estadísticos para comprender el estado actual de la maquinaria y los equipos.
- Ingeniería de funciones: En este paso, se extraen o crean características o variables relevantes a partir de los datos. Estas características pueden ser parámetros físicos, información de series temporales o ratios derivados que sean relevantes para el análisis.
- Detección de anomalías: Los datos se comprueban para detectar anomalías o valores atípicos. Las anomalías pueden indicar problemas inminentes y deben detectarse y aislarse.
- Análisis de series temporales: Muchas aplicaciones de mantenimiento predictivo implican datos de series temporales. El análisis de series temporales implica el estudio de patrones a lo largo del tiempo, fluctuaciones estacionales y tendencias a largo plazo.
Modelización
- Partición de datos: Los datos se dividen en datos de entrenamiento y datos de prueba. Los datos de entrenamiento se utilizan para crear y entrenar modelos, mientras que los datos de prueba se utilizan para evaluar el rendimiento del modelo.
- Selección de técnicas de modelización: En función de las características de los datos, pueden utilizarse distintas técnicas de modelización. Entre ellas figuran la regresión lineal, los árboles de decisión, las redes neuronales y, sobre todo, el aprendizaje automático, que suele utilizarse para contextos complejos.
- Desarrollo de modelos: Se desarrollan modelos para establecer la relación entre las características y el suceso que se quiere predecir (por ejemplo, un fallo). Para ello pueden utilizarse algoritmos de clasificación o regresión.
- Validación del modelo: Se comprueba la precisión y el rendimiento de los modelos creados. Para ello se utilizan parámetros como la exactitud, la precisión, la recuperación y la puntuación F1.
- Actualización del modelo: Los modelos pueden actualizarse continuamente a medida que se dispone de nuevos datos. Esto permite a los modelos adaptarse a las condiciones cambiantes y hacer predicciones más precisas.
- Predicciones y alarmas: Los modelos entrenados se aplican a los datos en tiempo real para hacer predicciones. Cuando una predicción indica un posible fallo o necesidad de mantenimiento, se activan las alarmas y se notifica al equipo de mantenimiento.
El análisis y la modelización de datos permiten a las empresas identificar patrones y anomalías en sus datos y responder a posibles problemas con antelación, antes de que se produzcan paradas imprevistas. Esto ayuda a mejorar la disponibilidad de los activos y a reducir los costes de mantenimiento.
Implantación del mantenimiento predictivo
La implantación del mantenimiento predictivo requiere una estrategia bien pensada y un enfoque estructurado. Estos son los pasos que deben seguir las empresas a la hora de implantar el mantenimiento predictivo:
- Establezca objetivos y requisitos:
a) Defina objetivos claros para la implantación del mantenimiento predictivo. Quiere aumentar la disponibilidad de la planta, reducir los costes de mantenimiento o aumentar la eficiencia?
b) Identificar las máquinas o equipos específicos para los que se va a implantar el mantenimiento predictivo. - Identificar las fuentes de datos:
a) Identificar las fuentes de datos y los sensores necesarios para supervisar las condiciones de las máquinas.
b) Garantizar que los datos puedan captarse en tiempo real y transferirse a una plataforma o sistema central. - Construir una infraestructura de datos:
a) Crear una infraestructura de datos sólida que permita la recogida, almacenamiento y tratamiento de los datos.
b) Tener en cuenta las normas de seguridad y protección de datos a la hora de tratarlos. - Garantizar la calidad de los datos:
Supervisar y mantener la calidad de los datos recopilados para garantizar que son adecuados para el análisis. Esto puede incluir la limpieza de los datos y la eliminación del ruido.
- Seleccionar técnicas de análisis y modelización:
Decida qué técnicas de análisis y modelización se adaptan mejor a sus necesidades. Puede tratarse de aprendizaje automático, modelos estadísticos o una combinación de ambos.
- Desarrollo de modelos y formación:
Desarrolle y entrene modelos basados en datos históricos. Utilice estos modelos para supervisar el estado de las máquinas en tiempo real.
- Establecer umbrales y alarmas:
Defina umbrales y criterios que determinen cuándo se activan las alarmas o las notificaciones. Esto ayuda a identificar problemas de forma proactiva.
- Integración en los procesos existentes:
Integre el mantenimiento predictivo en sus procesos actuales de mantenimiento y operaciones. Asegúrese de que el personal de mantenimiento puede utilizar la información y las alarmas con eficacia.
- Formación y sensibilización:
a) Forme a su equipo en el uso de herramientas y sistemas de mantenimiento predictivo.
b) Conciencie a su personal de la importancia de la nueva estrategia y de cómo contribuirá a aumentar la eficacia. - Seguimiento y optimización:
a) Implantar un sistema de supervisión continua para garantizar el éxito de la estrategia de mantenimiento predictivo.
b) Optimizar continuamente los modelos y algoritmos para mejorar la precisión de las predicciones. - Medir el éxito:
Establezca unos KPI (indicadores clave de rendimiento) claros para medir el éxito de la implantación. Pueden ser indicadores clave de rendimiento como la reducción del tiempo de inactividad, la reducción de los costes de mantenimiento y el aumento de la disponibilidad de los activos.
- Ética y protección de datos:
Asegúrese de que la ética y la protección de datos se respetan en todo el proceso, especialmente cuando se trata de recopilar y almacenar datos.
Ejemplos
El mantenimiento predictivo se utiliza en diversas industrias y campos de aplicación. Son, por ejemplo, los siguientes casos de uso:
Mantenimiento de aeronaves en la industria aeronáutica
En el sector de la aviación, el mantenimiento de las aeronaves es fundamental para la seguridad y un funcionamiento fiable.
Utilice el mantenimiento predictivo para supervisar el estado de los motores de las aeronaves, los sistemas de aviónica y otros componentes críticos.
Mediante el control continuo de los datos de los sensores, como vibraciones, temperaturas y presiones, las aerolíneas pueden advertir de posibles problemas antes de que se produzcan averías.
Esto se traduce en una mayor seguridad de los vuelos, una reducción de los tiempos de inactividad imprevistos y una mayor eficacia de los procesos de mantenimiento.
Instalaciones de producción en la industria manufacturera
En la industria manufacturera, los modelos de mantenimiento predictivo se utilizan para supervisar el estado de los equipos de producción, los robots y las cintas transportadoras.
Los sensores de los equipos registran datos como vibraciones, temperatura y desgaste. El mantenimiento predictivo puede indicar anomalías o deterioros en los datos en una fase temprana.
De este modo, los fabricantes pueden llevar a cabo las tareas de mantenimiento exactamente cuando son necesarias y reducir al mínimo las paradas de producción imprevistas, lo que aumenta la productividad.
Industria energética y redes eléctricas
En la industria energética, utilice técnicas de mantenimiento predictivo para supervisar lo siguiente: Estado de generadores, transformadores y otros componentes críticos de la red eléctrica.
Analizando datos como tensiones, corrientes y temperaturas, las empresas eléctricas pueden prevenir averías y costosas reparaciones.
De este modo, el suministro eléctrico es más fiable y se reducen los costes de mantenimiento, ya que los trabajos pueden planificarse de forma selectiva.
Estos ejemplos muestran cómo puede utilizarse el mantenimiento predictivo en distintos sectores para aumentar la eficiencia, mejorar la disponibilidad de los activos y reducir el coste de las paradas y reparaciones imprevistas.
Optimización del mantenimiento predictivo mediante Konfuzio
Konfuzio es una herramienta de análisis de texto basada en inteligencia artificial que extrae datos de texto no estructurados de documentos y los convierte en información estructurada.
Permite a las empresas obtener información valiosa de sus recursos textuales y utilizarlos para el análisis, Automatización y optimización de procesos.
Con Konfuzio optimizará el mantenimiento predictivo en varias áreas:
- Recogida automatizada de datos: Konfuzio ayuda a capturar automáticamente datos de texto no estructurados de documentos técnicos, informes y comunicaciones y a convertirlos en un formato útil para el mantenimiento predictivo. Esto reduce la carga de trabajo de introducción manual de datos y minimiza los errores.
- Reconocimiento de patrones basado en texto: Konfuzio analiza los datos de texto para identificar patrones y tendencias que podrían no ser evidentes en los datos estructurados. De este modo, podrá detectar signos tempranos de problemas o deterioro en los activos.
- Información en tiempo real: La información en tiempo real procedente de fuentes de texto no estructuradas, incluidos los informes de mantenimiento, las comunicaciones de los técnicos y los registros de averías, permite incorporar información actualizada al análisis de mantenimiento predictivo.
- Informes automatizados: Genere informes automatizados sobre el estado de los activos y los resultados de los análisis de mantenimiento predictivo. Estos informes ayudan a los equipos de mantenimiento y a los gestores en la toma de decisiones.
- Reacción más rápida ante las anomalías: Konfuzio ayuda a activar alertas y notificaciones más rápidamente cuando surgen anomalías o información crítica de los datos de texto no estructurados. Esto le permite reaccionar más rápidamente ante posibles problemas.
En general, el uso de Konfuzio ayuda a automatizar y mejorar todo el proceso de adquisición, procesamiento y uso de datos en el contexto del mantenimiento predictivo. Esto conduce a predicciones más precisas, estrategias de mantenimiento más eficientes y, en última instancia, a un ahorro de costes y una mayor disponibilidad de la planta.
Caso práctico - Mantenimiento predictivo en la industria manufacturera con Konfuzio
En la industria manufacturera, a menudo se generan datos de texto no estructurados en forma de documentos técnicos, registros de mantenimiento, informes de reparación y correos electrónicos. Estos documentos contienen información valiosa sobre el estado de la maquinaria y los equipos que es relevante para el mantenimiento predictivo.
Aquí es donde entra en juego Konfuzio:
- Extracción de datos: Konfuzio extrae automáticamente información de estas fuentes de texto no estructuradas. Por ejemplo, datos relevantes como nombres de máquinas, historial de mantenimiento, informes de errores y acciones de reparación a partir de documentos.
- Procesamiento de datos: La información extraída se presenta de forma estructurada y se integra en el análisis de mantenimiento predictivo. Esto permite incluir datos históricos de mantenimiento en los modelos para predecir con mayor exactitud los problemas futuros.
- Actualizaciones en tiempo real: Konfuzio permite extraer actualizaciones en tiempo real de los informes de mantenimiento y las comunicaciones con los técnicos. A medida que surge nueva información sobre el estado de los activos, puede incorporarse rápidamente al análisis.
- Automatización de los informes y la comunicación: Konfuzio ayuda a crear informes automatizados y a comunicar la información pertinente a los equipos de mantenimiento o a los responsables. Esto acelera el flujo de información y permite una respuesta más rápida a posibles problemas.
El uso de Konfuzio en combinación con el mantenimiento predictivo en la industria manufacturera puede ayudar a mejorar la calidad de los datos que entran en el análisis y automatizar el proceso de recopilación y procesamiento de datos. Esto ayuda a aumentar la precisión de las predicciones y a incrementar la eficacia de la estrategia de mantenimiento.
Conclusión - Mayor eficiencia y ahorro de costes en la industria gracias al mantenimiento predictivo
Gracias a la Industria 4.0, el mantenimiento predictivo ha cambiado radicalmente la forma en que las empresas mantienen sus plantas y máquinas.
La combinación de sensores avanzados, análisis de datos y aprendizaje automático permite realizar el mantenimiento exactamente cuando es necesario, en lugar de seguir un calendario rígido.
Esto supone un aumento significativo de la disponibilidad de la planta y una reducción de los costes de mantenimiento.
El mantenimiento predictivo no sólo ofrece ventajas económicas, sino que también contribuye a la seguridad en el lugar de trabajo al minimizar los tiempos de inactividad imprevistos y evitar situaciones potencialmente peligrosas. Permite a las empresas utilizar los recursos de forma más eficiente y maximizar sus capacidades de producción.
En general, el mantenimiento predictivo está allanando el camino hacia un mantenimiento más eficiente e inteligente. Quienes utilicen esta tecnología de forma eficaz podrán obtener una ventaja competitiva al tiempo que operan de forma más sostenible conservando los recursos y minimizando el impacto medioambiental.
¿Desea beneficiarse de las ventajas del mantenimiento predictivo y optimizar aún más el proceso? Entonces debería echar un vistazo a Konfuzio y a las posibilidades que ofrece la gestión eficaz de documentos.
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