{"id":1957,"date":"2021-04-21T10:46:35","date_gmt":"2021-04-21T09:46:35","guid":{"rendered":"https:\/\/keepler.io\/2021\/04\/21\/la-estrategia-predictiva-en-la-industria-4-0\/"},"modified":"2023-09-12T13:07:26","modified_gmt":"2023-09-12T13:07:26","slug":"la-estrategia-predictiva-en-la-industria-4-0","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/keepler.io\/es\/2021\/04\/21\/la-estrategia-predictiva-en-la-industria-4-0\/","title":{"rendered":"La estrategia predictiva en la industria 4.0"},"content":{"rendered":"<p>El <a href=\"https:\/\/keepler.io\/mantenimiento-predictivo-industrial\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>mantenimiento predictivo<\/strong><\/a> es uno de los pilares de la <strong>Industria 4.0<\/strong> y una palanca clave en su digitalizaci\u00f3n. Adoptarlo es elegir una estrategia proactiva frente a una reactiva, es decir, transformarse o morir en la era digital. Pero, \u00bfqu\u00e9 es exactamente el mantenimiento predictivo y en qu\u00e9 consiste?<\/p>\n<p>El mantenimiento predictivo es una t\u00e9cnica que se apoya en <strong>tecnolog\u00edas machine learning<\/strong> y sirve para evaluar variaciones en el comportamiento normal de un activo o m\u00e1quina, o incluso su entorno, para detectar posibles anomal\u00edas y predecir futuros fallos en los equipos antes de que ocurran.<\/p>\n<p>A trav\u00e9s de su monitoreo, es posible recopilar datos sobre cambios que puedan tener lugar en su comportamiento y analizarlos. Los <strong>m\u00e9todos principales<\/strong> en los que se basa son:<\/p>\n<ul>\n<li>El an\u00e1lisis de las causas de una incidencia para entender por qu\u00e9 ocurre, qu\u00e9 ocasiona y poder prevenirla.<\/li>\n<li>La detecci\u00f3n de anomal\u00edas a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de los s\u00edntomas y la probabilidad de que vuelva a ocurrir.<\/li>\n<li>La planificaci\u00f3n de un sistema de mantenimiento a trav\u00e9s del uso de hist\u00f3ricos de datos para posibilitar la predicci\u00f3n de incidencias a largo plazo.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Su objetivo es reducir tanto el fallo como el impacto<\/strong> que este pudiera tener, normalmente relacionadas con paradas del servicio y, en consecuencia, p\u00e9rdidas econ\u00f3micas; as\u00ed como su repercusi\u00f3n en el nivel del servicio ofrecido, permitiendo realizar los ajustes correctivos necesarios y sin frenar el ciclo productivo. As\u00ed mismo evita la realizaci\u00f3n de tareas de mantenimiento innecesarias. Esta, por ejemplo, es la principal diferencia frente a las soluciones de mantenimiento preventivo m\u00e1s cl\u00e1sicas, que programan tareas de mantenimiento peri\u00f3dicas, independientemente de si son o no necesarias, adem\u00e1s de recopilar y analizar los datos de forma manual, dando lugar a p\u00e9rdidas de tiempo y de recursos.<\/p>\n<h3>\u00bfQu\u00e9 tecnolog\u00edas est\u00e1n involucradas en la pr\u00e1ctica del mantenimiento predictivo?<\/h3>\n<p>El mantenimiento predictivo es una soluci\u00f3n que se apoya principalmente en IoT, en la anal\u00edtica avanzada y en la inteligencia artificial.<\/p>\n<p><strong>IoT<\/strong>: dispositivos conectados que emiten datos capturados en relaci\u00f3n al funcionamiento de los mismos.<\/p>\n<p><strong>Anal\u00edtica avanzada<\/strong>: tanto del funcionamiento actual como del hist\u00f3rico, permite conocer cu\u00e1l es el funcionamiento normal de las variables y calcular el riesgo de viabilidad del comportamiento establecido como &#8220;normal&#8221;.<\/p>\n<p><strong>Inteligencia artificial<\/strong>: aprendizaje autom\u00e1tico de la relaci\u00f3n causa-efecto de las variables que definen el comportamiento del activo. Ello permite hacer predicciones de funcionamiento seg\u00fan los cambios que se den en las variables analizadas y as\u00ed automatizar la toma de decisiones en base al hist\u00f3rico. Modelos de datos optimizan continuamente el algoritmo predictivo para dar la mejor respuesta a problemas de rendimiento y mantenimiento.<\/p>\n<h3>\u00bfC\u00f3mo se est\u00e1 utilizando el mantenimiento predictivo en diferentes sectores?<\/h3>\n<p>Un ejemplo de ello es la <a href=\"https:\/\/www.cepsa.com\/en\/press\/incorporation-of-new-predictive-maintenance-technology-in-refineries-andalusia\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">compa\u00f1\u00eda energ\u00e9tica espa\u00f1ola <strong>Cepsa<\/strong><\/a>, que ha implementado un sistema predictivo en sus refiner\u00edas andaluzas. A trav\u00e9s de la ingesta de datos de sensores instalados en sus equipos, que miden aspectos como la presi\u00f3n, la temperatura o la potencia, entre otros, los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico son entrenados para predecir de forma precisa y anticipada posibles anomal\u00edas. De esta forma se pueden <strong>evitar futuras fallas en la maquinaria<\/strong>, se puede <strong>medir su rendimiento<\/strong> en tiempo real, <strong>detectar falsas alertas<\/strong> o <strong>evitar tiempos de inactividad<\/strong>.<\/p>\n<p><strong>Audi<\/strong>, la empresa automovil\u00edstica alemana, tambi\u00e9n ha puesto en marcha un plan de mantenimiento 4.0 en uno de sus talleres de carrocer\u00eda situado en Neckarsulm (Alemania). Sus m\u00e1quinas de ensamblaje cuentan con un sistema de remachado por punz\u00f3n que utiliza aire comprimido para impulsar el remache perforador a trav\u00e9s de un tubo, provocando as\u00ed el desgaste del mismo. A trav\u00e9s del an\u00e1lisis de millones de datos provenientes de sensores instalados en estas m\u00e1quinas, es posible <strong>minimizar las fallas inesperadas<\/strong> de los equipos y realizar <strong>tareas de mantenimiento sin interrumpir el ciclo productivo<\/strong>.<\/p>\n<p>Implementar un sistema de este tipo supone aumentar la fiabilidad y disponibilidad de los activos industriales. Evitar paradas no planificadas, ca\u00eddas del servicio o tiempos muertos durante las reparaciones, alargar la vida \u00fatil de los componentes, reducir el stock de repuestos y el gasto en seguros, son solo algunas de sus ventajas de su aplicaci\u00f3n. En consecuencia, una correcta <strong>estrategia de mantenimiento predictivo<\/strong> implica un <strong>incremento de la productividad, y un ahorro de tiempo y de dinero<\/strong>.<\/p>\n<div align=\"center\"><iframe loading=\"lazy\" title=\"YouTube video player\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/wp1px4VkgFI\" width=\"560\" height=\"315\" frameborder=\"0\" allowfullscreen=\"allowfullscreen\"><\/iframe><\/center><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El mantenimiento predictivo es uno de los pilares de la Industria 4.0 y una palanca clave en su digitalizaci\u00f3n. Adoptarlo es elegir una estrategia proactiva frente a una reactiva, es decir, transformarse o morir en la era digital. Pero, \u00bfqu\u00e9 es exactamente el mantenimiento predictivo y en qu\u00e9 consiste? 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