{"id":2032,"date":"2022-06-06T14:17:58","date_gmt":"2022-06-06T13:17:58","guid":{"rendered":"https:\/\/keepler.io\/2022\/06\/06\/todo-lo-que-necesitas-saber-sobre-el-valor-del-mantenimiento-predictivo-en-el-sector-industrial\/"},"modified":"2024-01-15T13:29:04","modified_gmt":"2024-01-15T12:29:04","slug":"todo-lo-que-necesitas-saber-sobre-el-valor-del-mantenimiento-predictivo-en-el-sector-industrial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/keepler.io\/es\/2022\/06\/06\/todo-lo-que-necesitas-saber-sobre-el-valor-del-mantenimiento-predictivo-en-el-sector-industrial\/","title":{"rendered":"Todo lo que necesitas saber sobre el valor del mantenimiento predictivo en el sector industrial"},"content":{"rendered":"<p><span style=\"font-weight: 400;\">El mantenimiento predictivo es un <\/span><b>m\u00e9todo tecnol\u00f3gico proactivo<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> que rastrea el rendimiento de los equipos en tiempo real y predice los fallos de las m\u00e1quinas para que tu empresa pueda solucionarlos antes de que provoquen un tiempo de inactividad.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Para ello, <\/span><b>analiza constantemente las condiciones de los equipos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> durante su funcionamiento normal, detectando las irregularidades y notific\u00e1ndolas inmediatamente al propietario de la m\u00e1quina para disminuir la probabilidad de que se produzcan fallos imprevistos en la misma, utilizando datos en tiempo real recibidos a trav\u00e9s del Internet Industrial de las Cosas (IIoT), que est\u00e1 ampliamente considerado como un componente clave de la revoluci\u00f3n de la Industria 4.0.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">De este modo, se <\/span><b>supervisan din\u00e1micamente los procesos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, detectando posibles fallos futuros y regul\u00e1ndolos antes de que tengan consecuencias mayores que puedan afectar a la producci\u00f3n y, en consecuencia, tengan un impacto econ\u00f3mico.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_45503\" style=\"width: 562px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-45503\" class=\" wp-image-45503\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/keepler.io\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/mantenimiento-predictivo-keepler.png?resize=552%2C475&#038;ssl=1\" alt=\"\" width=\"552\" height=\"475\" \/><p id=\"caption-attachment-45503\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Keepler<\/p><\/div>\n<h3><strong>Mantenimiento predictivo frente a mantenimiento preventivo<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aunque a menudo se utilizan indistintamente, hay diferencias significativas entre el mantenimiento predictivo y el preventivo.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El mantenimiento preventivo se produce a intervalos regulares basados en el ciclo de vida de la m\u00e1quina, independientemente del uso, para garantizar que no surjan problemas<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">El <\/span><a href=\"https:\/\/keepler.io\/es\/mantenimiento-predictivo-industrial\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><b>mantenimiento predictivo<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> se produce cuando es necesario, bas\u00e1ndose en la informaci\u00f3n de la m\u00e1quina proporcionada por los sensores del IoT, de modo que, a medida que se desgastan con el tiempo, los fabricantes pueden programar el mantenimiento de forma proactiva y evitar una aver\u00eda costosa e inesperada.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h4><strong>La diferencia entre el mantenimiento basado en el estado y el mantenimiento predictivo<\/strong><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aunque ambas formas de mantenimiento proactivo tienen como objetivo prevenir los fallos de las m\u00e1quinas, hay una diferencia significativa entre el mantenimiento basado en el estado y el mantenimiento predictivo.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El mantenimiento basado en el estado (CBM por sus siglas en ingl\u00e9s -Condition-Based Maintenance-) utiliza sensores para <\/span><b>recoger mediciones en tiempo real de un equipo sobre diversas condiciones<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, como la temperatura, la presi\u00f3n o la vibraci\u00f3n. El servicio se presta entonces s\u00f3lo cuando el estado de las condiciones lo exige, es decir, cuando tu m\u00e1quina ha alcanzado un nivel de par\u00e1metro umbral especificado.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Aunque el mantenimiento predictivo es un tipo de mantenimiento basado en la condici\u00f3n, utiliza el flujo constante de datos de los sensores del IIoT a una escala mucho mayor. En lugar de tener en cuenta \u00fanicamente el estado de la m\u00e1quina, el <\/span><b>mantenimiento predictivo aprovecha la metodolog\u00eda del big data para predecir la degradaci\u00f3n de la maquinaria<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> bas\u00e1ndose en el historial de los activos y los datos relacionados. El mantenimiento predictivo permite a los t\u00e9cnicos detectar los posibles problemas incluso antes, por lo que el servicio puede programarse de forma m\u00e1s eficiente. Por otro lado, el mantenimiento basado en el estado suele correr el riesgo de que varias m\u00e1quinas requieran servicio al mismo tiempo.<\/span><\/p>\n<h3><strong>\u00bfQu\u00e9 papel juega el mantenimiento predictivo en la Industria 4.0?<\/strong><\/h3>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Las organizaciones industriales no pueden permitirse ninguna aver\u00eda. Tiene un impacto en la productividad y la tasa de crecimiento de las empresas. Un solo tornillo suelto provoca un desgaste excesivo, una reducci\u00f3n de la vida \u00fatil del equipo y un tiempo de inactividad no planificado.<\/span><\/p>\n<p><b>Las tecnolog\u00edas inteligentes, como el big data, el internet de las cosas y los m\u00e9todos de comunicaci\u00f3n m\u00e1quina a m\u00e1quina (M2M), est\u00e1n en el centro de la Cuarta Revoluci\u00f3n Industrial (4IR)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, cuyo objetivo es ofrecer una automatizaci\u00f3n \u00f3ptima.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El mantenimiento predictivo (PdM) combina tres de los elementos principales de la 4IR.<\/span><\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Emplea <\/span><b>captaci\u00f3n de datos en tiempo rea<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">l para estudiar la naturaleza y el grado de deterioro de los servicios de una organizaci\u00f3n, extrae informaci\u00f3n mediante algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico y genera informes sobre el estado actual de la m\u00e1quina y las dificultades que se avecinan.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Con las herramientas de PdM adecuadas, <\/span><b>se pueden abordar con \u00e9xito estas cuestiones antes de que se conviertan en un problema<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, ahorrando tiempo, dinero y esfuerzo en gesti\u00f3n de calidad<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Proporciona un <\/span><b>informe detallado sobre la durabilidad de la maquinaria<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y el tiempo de parada. De este modo, se podr\u00e1n recibir recambios a tiempo y evitar cualquier problema futuro relacionado con el trabajo.<\/span><\/p>\n<div id=\"attachment_45485\" style=\"width: 812px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img data-recalc-dims=\"1\" loading=\"lazy\" decoding=\"async\" aria-describedby=\"caption-attachment-45485\" class=\"wp-image-45485\" src=\"https:\/\/i0.wp.com\/keepler.io\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/predictive-maintenance-process.png?resize=802%2C454&#038;ssl=1\" alt=\"\" width=\"802\" height=\"454\" \/><p id=\"caption-attachment-45485\" class=\"wp-caption-text\">Imagen: Keepler<\/p><\/div>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">La creciente popularidad del mantenimiento predictivo entre las organizaciones puede atribuirse al hecho de que <\/span><a href=\"https:\/\/keepler.io\/es\/caso-exito-enagas-deteccion-anomalias\/\"><b>pr\u00e1cticamente todas las empresas que lo han implantado han experimentado resultados positivos<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\">.<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Los sistemas ciberf\u00edsicos (CPS) est\u00e1n en el centro de la Industria 4.0. Los algoritmos inform\u00e1ticos gu\u00edan la consolidaci\u00f3n de los componentes f\u00edsicos y de software en los SPC.<\/span><\/p>\n<h4><strong>Beneficios del mantenimiento predictivo en la cuarta Revoluci\u00f3n Industrial<\/strong><\/h4>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Los gastos son menores.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Escalabilidad.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Todos los equipos est\u00e1n monitorizados.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Informaci\u00f3n en tiempo real.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Transparencia.<\/span><\/li>\n<li style=\"font-weight: 400;\" aria-level=\"1\"><span style=\"font-weight: 400;\">Enfoques proactivos.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El mantenimiento predictivo gestiona y supervisa eficazmente unidades industriales a gran escala. Las herramientas de PdM proporcionan a la empresa una hoja de ruta clara para hacer frente al creciente volumen de trabajo.<\/span><\/p>\n<p><b>Se puede obtener una imagen precisa de la salud de los equipos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\"> y de las causas de las interrupciones de la producci\u00f3n mediante el despliegue de sensores de monitorizaci\u00f3n de estado.<\/span><\/p>\n<h3><strong>Las aplicaciones anal\u00edticas avanzadas impulsan los esfuerzos de mantenimiento predictivo<\/strong><\/h3>\n<p><b>La aplicaci\u00f3n de este tipo de estrategia de mantenimiento predictivo requiere un conocimiento profundo de c\u00f3mo y por qu\u00e9 fallan los activos<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, as\u00ed como la detecci\u00f3n temprana de posibles problemas o fallos.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Muchos de estos criterios est\u00e1n ocultos en los datos del historial de procesos de una organizaci\u00f3n. Junto con los esfuerzos previos de mantenimiento preventivo y reactivo, el mantenimiento predictivo proporciona al personal de la planta los conocimientos necesarios para ahorrar costes y maximizar el tiempo de actividad. Seg\u00fan los planteamientos habituales, una certeza es que, para hacer la transici\u00f3n del mantenimiento preventivo al predictivo, es <\/span><b>imprescindible disponer de una gran cantidad de datos limpios y contextualizados, as\u00ed como su correcta aplicaci\u00f3n<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Un modelo predictivo de la salud de los activos debe tener en cuenta tantas variables como sea posible, as\u00ed como predecir la vida \u00fatil de un activo, para definir los programas de mantenimiento. U<\/span><b>na aproximaci\u00f3n al problema bien ejecutada reducir\u00eda costosos tiempos de inactividad y proporcionar\u00e1 programas de mantenimiento preventivo adecuados<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, pero es m\u00e1s f\u00e1cil decirlo que hacerlo, y algunas soluciones son m\u00e1s eficaces que otras.\u00a0<\/span><\/p>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">Con este objetivo, <\/span><a href=\"https:\/\/keepler.io\/es\/#contacto\"><b>Keepler<\/b><\/a><span style=\"font-weight: 400;\"> inici\u00f3 un <\/span><b>enfoque de aprendizaje profundo y modelos generativos (GAN)<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">, con el objetivo de generar nuevas im\u00e1genes a partir de un conjunto de datos limitado proporcionado por el cliente. De este modo, se podr\u00edan hacer viables los proyectos que presentaran un conjunto de datos reducido y con datos actuales que funcionaran bien. La soluci\u00f3n desarrollada por Keepler eliminar\u00eda esta barrera, y los primeros resultados son prometedores, aunque todav\u00eda hay que avanzar en el proceso para producir una soluci\u00f3n viable con enfoques de modelizaci\u00f3n m\u00e1s complejos. <\/span><b>La \u00fanica barrera a la innovaci\u00f3n, en \u00faltima instancia, es el tiempo.<\/b><\/p>\n<h4><strong>Aprovechar el mantenimiento predictivo basado en el IoT para obtener una ventaja competitiva<\/strong><\/h4>\n<p><span style=\"font-weight: 400;\">El mantenimiento predictivo ofrece muchos beneficios que aprovechan el IIoT, desde la reducci\u00f3n del tiempo de inactividad y menos retrasos en la productividad hasta las ventajas de ahorro de costes. <\/span><b>Los beneficios del mantenimiento predictivo se extender\u00e1n m\u00e1s all\u00e1 del departamento de servicio para convertirse en beneficios para toda la empresa<\/b><span style=\"font-weight: 400;\">. No har\u00e1 falta esperar a que las m\u00e1quinas est\u00e9n averiadas para arreglarlas. Es importante empezar a mostrar proactivividad en la industria con mantenimiento predictivo y optimizar la eficiencia de la plantilla. Para aquellas empresas que quieran mejorar su servicio y ahorrar costes y necesiten una soluci\u00f3n totalmente personalizable para dar la mejor respuesta a los problemas de rendimiento y mantenimiento, <\/span><b>Keepler ofrece una soluci\u00f3n basada en nube que se apoya en aprendizaje autom\u00e1tico para optimizar continuamente el algoritmo predictivo.\u00a0<\/b><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El mantenimiento predictivo es un m\u00e9todo tecnol\u00f3gico proactivo que rastrea el rendimiento de los equipos en tiempo real y predice los fallos de las m\u00e1quinas para que tu empresa pueda solucionarlos antes de que provoquen un tiempo de inactividad. 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