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Opinión|La tendencia en las empresas: mantenimiento predictivo

La tendencia en las empresas: el mantenimiento predictivo

El mantenimiento predictivo es una tecnología que ha cobrado mucha popularidad en las empresas con operaciones de fabricación.

De acuerdo con el sitio IoT Analytics, el mercado global de soluciones para mantenimiento predictivo alcanzará un valor de $28,200 millones de dólares para 2026. Su crecimiento ha sido exponencial, pues en 2015 este segmento era prácticamente inexistente.

El reporte Industrial AI Market 2020-2025 muestra que el mantenimiento predictivo ocupa el primer lugar en el top 10 de casos de uso que emplean inteligencia artificial para el sector industrial.

¿Qué lo hace tan especial? Sin duda, los beneficios operativos y económicos que trae para las empresas fabricantes, ayudándoles a disminuir los paros no programados de sus máquinas industriales y reduciendo sus costos de mantenimiento.

Según IIoT World, el 82% de las compañías manufactureras ha experimentado paros no programados en los últimos tres años, ocasionando pérdidas conjuntas de $260,000 dólares por hora.

Con estas cifras queda claro por qué hay tanto interés en implementar el mantenimiento predictivo.

Pero antes de profundizar en esto, es necesario explicar en qué consiste esta solución tecnológica.

El mantenimiento predictivo combina diversas herramientas de análisis de datos, las cuales buscan detectar anomalías y potenciales fallas en los equipos industriales antes de que sucedan. Es decir, es capaz de predecir cuándo sucederá un evento de este tipo.

Con una solución así, las empresas industriales pueden programar los servicios de mantenimiento de forma más efectiva y reducir las ineficiencias en este proceso.

¿Cómo lo logra?

Una solución de este tipo necesita básicamente dos tecnologías.

 1. IoT Industrial. Son los sensores y otros dispositivos que permiten generar y extraer datos clave de los equipos industriales. Por ejemplo, vibración, potencia, consumo de energía, etcétera.

 2. Machine Learning. Una rama de la inteligencia artificial que usa los datos que se han generado para aprender de ellos y detectar los patrones que conducen a los fallos de los equipos. Con la solución correcta, el sistema puede automatizar las alertas para que los operarios en planta tomen las acciones adecuadas de forma anticipada y oportuna.

El retorno de inversión del mantenimiento predictivo puede variar en función de diversos factores como son el número de máquinas donde se implemente, el tipo de equipo, la periodicidad del problema, la calidad de los datos digitales, entre otros. 

Sin embargo, especialistas en la materia sugieren que esta solución puede ayudar a reducir de 10% a 40% los costos de mantenimiento.

Si quieres llevar tus procesos de manufactura al futuro, haz uso de las tecnologías y métodos del mantenimiento predictivo y olvídate de los grandes problemas del mañana. 



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