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Mantenimiento predictivo: qué es y cómo aplicarlo gracias a la tecnología inteligente

El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza el análisis de datos para detectar anomalías en el funcionamiento de los equipos y procesos.

Todos los distintos tipos de mantenimiento, desde el preventivo al correctivo, se realizan con el objetivo de conseguir un funcionamiento adecuado para alcanzar la eficiencia operativa y económica en cualquier sector productivo.

La inversión en mantenimiento evita costes de reparación que, además, derivan en descensos de la producción. Contar con una solución inteligente para determinar el momento preciso para cada intervención técnica de mantenimiento en los activos industriales establece una ventaja competitiva clave, ya que reduce de forma notable el coste de una reparación crítica y urgente, además de evitar cortes de servicio derivados.

Las consecuencias de unas prácticas de mantenimiento deficientes o de una inversión inadecuada en la función de mantenimiento son las siguientes

  • Reducción de la capacidad de producción. No sólo aumentará el tiempo de inactividad, sino que, lo que es más importante, los activos rendirán menos durante el tiempo de actividad.
  • Aumento de los costes de producción. Cuando los activos no rinden a un nivel óptimo, se incurre en costes reales y de oportunidad.
  • Productos y servicios de menor calidad. La consecuencia final será la insatisfacción del cliente y, probablemente, la pérdida de ventas.
  • Peligros para la seguridad. Los fallos pueden provocar la muerte de personas, lesiones y grandes pérdidas económicas.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

El mantenimiento predictivo es una técnica que utiliza el análisis de datos para detectar anomalías en el funcionamiento de los equipos y procesos. Estas anomalías son capaces de indicar posibles defectos que, de no corregirse, pueden provocar un fallo. El mantenimiento predictivo es similar al análisis predictivo, que se utiliza para anticipar eventos futuros. En el caso del mantenimiento predictivo, el objetivo es anticipar el fallo de un equipo o proceso antes de que se produzca.

En el mantenimiento predictivo juega un papel fundamental el Internet de las Cosas (IoT) y los modelos de Inteligencia Artificial (IA). El IoT permite recopilar datos de los equipos y procesos en tiempo real y de forma remota. Estos datos se utilizan para realizar análisis predictivos y, por lo tanto, para implementar este mantenimiento.

Mantenimiento predictivo en el sistema de puesta a tierra: IoT e IA para anticipar reparaciones

El sistema de puesta a tierra constituye una parte esencial de las instalaciones eléctricas e industriales. En primer lugar, asegura la protección de personas y equipos ante posibles perturbaciones eléctricas, interferencias electromagnéticas (EMC), descargas electrostáticas (ESD) y disfunciones. Además, facilita el desempeño adecuado de dispositivos supresores y medidas de protección, como filtros de red, protectores contra sobretensiones (DPS), blindajes y pararrayos. Esto reduce el riesgo de averías y brinda seguridad en situaciones imprevistas.

Un diseño y ejecución apropiados del sistema de puesta a tierra son cruciales para prevenir consecuencias negativas, tales como daños en servidores informáticos y centros de procesamiento de datos (CPDs), fallos en dispositivos y maquinaria eléctrica, problemas en sistemas de potencia y telecomunicaciones, riesgos asociados a tensiones peligrosas por contacto y paso, accidentes laborales, así como costos adicionales derivados de adaptaciones posteriores.

IoT: comunicación entre dispositivos para recopilar datos

La expresión «Internet of Things», o «Internet de las cosas» en español, hace referencia a la conexión y agrupación de dispositivos y objetos a través de una red, ya sea privada o pública como Internet, permitiendo que todos estos elementos sean visibles y puedan interactuar entre sí.

El IoT ha permitido el desarrollo de nuevas aplicaciones y servicios, como la automatización de hogares y fábricas, el seguimiento de vehículos y la monitorización de pacientes en tiempo real, entre otros usos. Además, también ha llevado a nuevas oportunidades de negocio y a un aumento en la eficiencia en diversos sectores, entre ellos el industrial.

IA: modelos entrenados para anticipar reparaciones

El funcionamiento de los modelos de Inteligencia Artificial se basa en la interpretación de grandes cantidades de datos. Sin embargo, estas unidades de información, por sí mismas, no tienen utilidad si no se procesan. El modelo tiene que ser entrenado para aprender a reconocer patrones y relaciones en la información que recibe es necesario proporcionar un conjunto de datos etiquetados que le permita comprender el resultado deseado. Esto significa que necesita conocer cuál es la respuesta correcta para cada entrada, con el fin de ajustar sus parámetros, mejorar su precisión con el paso del tiempo e interpretar esos datos de forma que proporcione información útil.

La aplicación de modelos de Inteligencia Artificial (IA) a la monitorización de la toma de tierra permite, no solo controlar el estado de la misma, sino de todo elemento conectado a ella. Esto permite, por ejemplo, vigilar de forma desatendida el comportamiento de dichos elementos para detectar anomalías en su consumo que puedan ser indicativas de un funcionamiento incorrecto. De esta forma se consigue atajar el problema, prevenir una posible avería y, por consiguiente, un ahorro considerable de costes que derivarían a posteriori de dicha avería; además de no interrumpir el funcionamiento de ninguno de dichos elementos.

Mantenimiento predictivo a través de la monitorización de sistemas de puesta a tierra

El enfoque 4.0 en la ejecución y mantenimiento de los sistemas de toma de tierra de Aplicaciones Tecnológicas S.A. se sirve de tecnología inteligente para conseguir la eficiencia en elemento tan delicado para cualquier instalación eléctrica.

SMART EARTHING MONITORING SYSTEM realiza la monitorización centralizada de sistemas de toma de tierra mediante sensores inteligentes distribuidos en puntos de control seleccionados, evaluando el estado de la instalación a intervalos regulares y programables, garantizando la seguridad y continuidad del servicio.

De esta forma, se consigue minimizar los riesgos, previniendo situaciones críticas como las que se pueden generar por tensiones de paso y de contacto en instalaciones no supervisadas de forma continua o sin el mantenimiento adecuado.

El mantenimiento predictivo, basado en datos, optimiza la vida útil de los activos. Además, emite alertas en tiempo real vía IoT para la realización de mantenimiento correctivo y es capaz de detectar robos y actos vandálicos. Finalmente, esto supone un ahorro de costes, por simplificación logística de los procesos de verificación y detección temprana de situaciones de fallo del activo.

Fuente: Aplicaciones Tecnológicas

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