El informe “El Mantenimiento Predictivo en la Industria 4.0” -presentado por Fujitsu, el Observatorio de la Industria 4.0 y el Club Excelencia en Gestión- constituye un marco de referencia para entender las claves de una de las aplicaciones de la Industria 4.0, el mantenimiento predictivo, que contribuye a la mejora de la eficiencia, la disponibilidad y la calidad de los procesos industriales.
El mantenimiento predictivo está adquiriendo un papel clave dentro de la estrategia de transformación digital empresarial. El estudio “El Mantenimiento Predictivo en la Industria 4.0” se centra en el sector industrial español y sigue una estructura que permite:
- Entender qué es el mantenimiento predictivo, las diferentes técnicas que utiliza y los criterios de elección. Estudia las tecnologías involucradas en las prácticas de mantenimiento predictivo y el papel de cada una de ellas. Además, se detallan las principales ventajas de su aplicación en el negocio.
- Además, y con relación a los resultados del estudio, se conocerá el grado de aplicación de las nuevas tecnologías en iniciativas de mantenimiento predictivo que están llevando a cabo las empresas.
- Entender los principales motivos y barreras que tienen las empresas industriales a la hora de invertir en nuevas tecnologías que les permitan abordar el mantenimiento predictivo.
- Los aspectos a tener en cuenta a la hora de abordar un proyecto de mantenimiento predictivo en la empresa desde el punto de vista del negocio.
- Compartir algunas experiencias de Fujitsu en proyectos de mantenimiento predictivo.
Qué es el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es una técnica que permite anticiparse a posibles incidencias o errores en activos y procesos de producción a través de diferentes tecnologías. Entre otras, las nuevas tecnologías que se están implementando para realizar este mantenimiento son el Internet de las Cosas (IoT), la analítica avanzada y la Inteligencia Artificial. Estas tecnologías posibilitan la medición, análisis y monitorización de parámetros que definen a los activos y el entorno de la fábrica que los rodea.
Los métodos analíticos en el mantenimiento predictivo permiten:
- Conocer las causas de cada fallo para prevenir fallos o incidencias similares intentando mitigar las causas que lo producen.
- Monitorización en tiempo real para predecir a corto plazo. Detección de anomalías.
- Uso de históricos de datos para predecir a largo plazo fallos o averías.
Entre las nuevas tecnologías involucradas, se encuentran:
- Internet de las Cosas (IoT): dispositivos conectados que capturan y emiten datos en tiempo real sobre determinadas variables de interés de un activo (temperatura, humedad, vibración, potencia, oscilación…); edge computing (procesamiento de datos en gateway).
- Análisis de datos: análisis de un gran volumen de datos procedentes de múltiples fuentes (IoT, históricos, informes…) estructurados que permite, por un lado, conocer cuál es el comportamiento normal de las variables y, por otro lado, calcular cuál es el riesgo de variabilidad del comportamiento establecido como “normal”.
- Inteligencia Artificial: aprendizaje automático de la relación causa-efecto de las variables que definen el comportamiento del activo; predicción de cambio de estado del activo en función del cambio de estado de las variables analizadas, y automatización de la toma de decisiones sobre la base del histórico de cambios de estado.
En la industria, se estima que la identificación temprana y la solución de problemas antes de que ocurran pueden ahorrar un 40% en costes de mantenimiento. Predecir y prevenir fallos o paradas en la infraestructura, los activos o el equipamiento de manera temprana no solo asegura una intervención inmediata con la consiguiente reducción de costes, sino que también genera una mayor eficiencia en el negocio de las empresas.
Los principales beneficios de la aplicación del mantenimiento predictivo son:
- Aumento de la productividad de las líneas y fábricas.
- Optimización de la planificación de stock y repuestos.
- Reducción del coste de oportunidad por la no producción.
- Reducción del error humano en tareas de mantenimiento.
