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Los 4 principales beneficios del mantenimiento predictivo en la industria 4.0

Tecnologías para un servicio de mantenimiento "just in time"

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Para una gran empresa, una sola hora de inactividad puede llegar a suponer unos costes productivos de más de 100.000 euros. Pero más allá de ese coste directo, cuando la inactividad afecta a la capacidad de la empresa para cumplir con sus compromisos, lo que se puede ver afectado es la experiencia del cliente.

¿Cómo valoramos, entonces, ese coste en términos de imagen y del riesgo de mercado que supone?

Para un fabricante al uso, la incertidumbre asociada a su capacidad productiva puede generar mayores costes de field service, un incremento notable en la inversión a realizar en los centros de atención al cliente, menor satisfacción del mercado y una clara desventaja frente a la competencia. Para dar respuesta a esa problemática, muchos fabricantes de maquinaria están recurriendo al uso de las tecnologías asociadas al Internet Industrial de las Cosas (IIoT).

El mercado de las aplicaciones de mantenimiento predictivo está creciendo, según un informe de McKinsey, éste alcanzará los 10.900 millones de dólares en 2022 


¿Qué es el mantenimiento predictivo?


Cualquiera que dirija una fábrica querría mantenerla en funcionamiento, a una velocidad óptima y con el mínimo de tiempo posible de inactividad. Cualquier profesional dedicado al control de calidad o al mantenimiento productivo, sabe perfectamente que cualquier máquina que contenga partes móviles sufre un desgaste progresivo y requiere, inevitablemente, de un servicio de asistencia técnica y de reparación. 

El Mantenimiento Predictivo combina el monitoreo de la condición con un modelo predictivo dinámico para los modos de falla. Este enfoque promete la máxima protección de la maquinaria y un impacto mínimo en la productividad, sin aumentar necesariamente la complejidad general del sistema. Se basa en la vigilancia de las condiciones mediante la medición y el análisis de características físicas como el sonido, la inspección visual, la temperatura o la vibración.

Diferencias entre operaciones de mantenimiento

Odoo - Prueba 1 a tres columnas

1. Mantenimiento Correctivo

Nos referimos a él cuando las reparaciones se realizan después de que se haya producido la avería en cuestión.

Por tanto, solucionamos los problemas a medida que van apareciendo, que se convierten en una realidad.

Esta metodología de trabajo nos lleva a tener la máquina inactiva mientras dura el proceso de reparación.

Odoo - Prueba 2 a tres columnas

2.Mantenimiento Preventivo

Va un paso más allá y es que las reparaciones se programan en función de la experiencia.
La estadística nos dice que debemos realizar una revisión cada X meses.

La planificación ante los posibles problemas es mejor que en el caso del mantenimiento correctivo, pero las estadísticas son inexactas dado que existen diversos factores que pueden alterar este calendario y no los estamos teniendo en cuenta.

Odoo - Prueba 3 a tres columnas

3. Mantenimiento Predictivo

Realiza las reparaciones cuando los datos recibidos sobre el estado de la maquinaria prevén un fallo inminente. La automatización de la gestión del mantenimiento de los activos industriales pasa por recoger datos sobre el estado de las máquinas.

De esta manera, el software que controla el mantenimiento puede identificar qué datos aparecen justo antes de una avería y avisar para que se revise antes de que se produzca el fallo.

Beneficios del mantenimiento predictivo

Reducir el tiempo de inactividad y mejorar el rendimiento de la producción

Reducir el tiempo de inactividad no planificado detectando los problemas antes de que puedan hacer que todo el sistema falle, así como reducir las inspecciones manuales planificadas, aumenta la productividad y el rendimiento de la producción

Ampliar la vida útil de los activos

El análisis del comportamiento de los datos capturados permite, a los fabricantes de equipos originales, realizar un análisis de la causa raíz de los fallos (basado en dichos datos) para mejorar la resistencia del producto 

Monetizar el mantenimiento predictivo

Cuando los fabricantes pueden demostrar que han aumentado el tiempo de actividad y reducido los costes de mantenimiento, pueden ofrecer a sus clientes una medida de previsibilidad que podría aumentar el precio de compra y ser aprovechada como una ventaja competitiva estratégica. La oportunidad de introducir servicios digitales a los clientes basados en el análisis de datos también puede generar un flujo de ingresos recurrentes y un crecimiento exponencial para la empresa.

Mejorar la satisfacción del cliente

Las alertas automatizadas que recuerdan a los clientes cuándo es el momento de reemplazar las piezas y recomiendan servicios de mantenimiento en momentos específicos, diferenciarán su producto de otros en el mercado y, por tanto, éstos estarán más satisfechos con el servicio prestado.

¿Qué soluciones ofrece Monolitic para el mantenimiento predictivo?


El mantenimiento predictivo es uno de los principales factores que posibilitan la existencia de fábricas inteligentes y las tecnologías para implementarlo ya están aquí: la detección, la conectividad, la seguridad, la gestión de la energía y el procesamiento integrado con capacidades de inteligencia artificial.

Si se añade la computación en nube y la conectividad se tendrán todos los ingredientes para crear sistemas sofisticados y de alto rendimiento que pueden ofrecer todos los beneficios de las aplicaciones de Mantenimiento Predictivo.

Desde Monolitic ofrecemos soluciones tanto de diferentes tecnologías de comunicación como para poder dotar de conectividad a los dispositivos facilitando, así, la incorporación de nuevos procesos productivos en el menor tiempo posible.

Soluciones IoT que integran hardware y conectividad multioperador, además de ser  totalmente plug & play, para el control remoto de dispositivos y como ayuda en el  mantenimiento predictivo. Clica aquí para saber más.

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