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Noticias / Metal

El mantenimiento predictivo: del dato al indicador

10/06/2019

IK4-TEKNIKER pone a disposición de las empresas su experiencia, equipamiento y tecnología para avanzar hacia una estrategia de mantenimiento predictivo que permita aumentar el rendimiento de las instalaciones, optimizar las operaciones, aportar mayor valor añadido a los productos y como consecuencia final, optimizar los resultados del negocio. Gracias a la aplicación de los avances en Big Data, Internet of Things (IoT) y Cloud Computing, entre otras, ahora es posible disponer de una gran capacidad de computación, integración de señales, almacenamiento de grandes volúmenes de datos y accesibilidad a la información online desde cualquier lugar. Estas tecnologías habilitadoras en combinación con las técnicas avanzadas de modelado y analítica de datos de forma exponencial en la evolución de las actuales estrategias de mantenimiento para predecir todo aquello que ayude a solucionar problemas antes de que sucedan (mantenimiento predictivo o prescriptivo, también denominado “Mantenimiento 4.0”).

La irrupción de las nuevas tecnologías en la industria permite la optimización de todos los procesos de producción y también va a contribuir a la mejora en el mantenimiento de los equipos. Con capacidad de monitorizar y analizar información en tiempo real, es posible hoy anticipar los posibles fallos e incluso incorporar acciones encaminadas a aumentar la disponibilidad, fiabilidad y vida útil de los sistemas, optimizar el rendimiento de los procesos productivos (OEE, en inglés Overall Equipment Efficiency) y reducir los costes de explotación.
La estrategia de mantenimiento define qué, cuándo y cómo actuar. De forma tradicional, se ha abordado desde tres escenarios diferentes en función de si se trabajaba ante una avería (mantenimiento reactivo), ante un plan de mantenimiento programado al margen del estado concreto de las instalaciones (mantenimiento preventivo) o condicionado a datos obtenidos online (mantenimiento basado en la condición). Hoy se incorpora un cuarto estadio que permite optimizar los trabajos de mantenimiento a partir de la monitorización constante de los equipos y procesos y el análisis de los datos en tiempo real: el mantenimiento predictivo.
Este nuevo escenario hace posible anticipar problemas antes de que sucedan mediante la captura y análisis en tiempos real de señales críticas de los procesos y de la condición de los equipos (temperaturas, presiones, vibraciones, velocidades, potencia, entre otras). Una información que ayuda a vigilar de manera permanente la evolución de los equipos y tomar las mejores decisiones para una gestión eficiente de todos los recursos.

Tecnologías habilitadoras para vigilar y predecir posibles fallos
Las tecnologías habilitadoras han sido las que han permitido dar este gran salto en el mantenimiento. Gracias a la aplicación de los avances en Big Data, Internet of Things (IoT) y Cloud Computing, entre otras, ahora es posible disponer de una gran capacidad de computación, integración de señales, almacenamiento de grandes volúmenes de datos y accesibilidad a la información online desde cualquier lugar.
Estas tecnologías habilitadoras en combinación con las técnicas avanzadas de modelado y analítica de datos (Data Mining, Machine Learning, inteligencia artificial, redes neuronales, etc.), contribuyen de forma exponencial en la evolución de las actuales estrategias de mantenimiento para predecir todo aquello que ayude a solucionar problemas antes de que sucedan (mantenimiento predictivo o prescriptivo, también denominado “Mantenimiento 4.0”).
Todo un proceso multidisciplinar que pasa por entender bien todos los sistemas en juego para aprovechar desde las fases de diseño de los equipos hasta su comportamiento en uso para determinar las señales que indiquen su fatiga y degradación.
 

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