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Mantenimiento Predictivo, el camino a la eficiencia en gestión de activos

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Existen diversos tipos de mantenimiento que las empresas utilizan para incrementar el tiempo de actividad de sus activos y de la utilidad de sus instalaciones. Sin embargo, si busca alcanzar la máxima eficiencia posible en la gestión de sus activos, debe ser proactivo en el mantenimiento. Es decir, evitar caer en el mantenimiento reactivo. Por el contrario, la estrategia que se debe seguir es la del mantenimiento predictivo. A continuación, le explicamos en qué consiste y cómo aplicarlo. Luego, comprenderá por qué es el más popular entre las empresas más exitosas.

¿Qué es el mantenimiento predictivo?

Básicamente, consiste en monitorear la condiciones de los activos a través de sensores instalados en ellos. Estos sensores suministran información en tiempo real, que luego de un análisis de patrones, se utiliza para predecir cuándo el activo requerirá mantenimiento con el fin de prevenir un fallo o avería. Entonces, el mantenimiento es programado solo cuando se cumplen condiciones específicas y antes de que el activo presente fallas.

El mantenimiento predictivo es el tipo de mantenimiento más avanzado en la actualidad. Por eso, los líderes de mantenimiento experimentados aspiran a tenerlo o ya están implementándolo. Sin duda, los activos tienen mucho que decir y es su deber prestarles atención si desea alcanzar la eficiencia en gestión de activos.

¿Cuáles son las ventajas del mantenimiento predictivo?

Con el mantenimiento basado en el uso, las empresas corren el riesgo de realizar mucho o insuficiente mantenimiento. Con el mantenimiento reactivo, este se realiza solo cuando es necesario, el riesgo es el costo de tiempos de inactividad no programados. Por su parte, el mantenimiento predictivo soluciona todos estos problemas, ya que solo se programa cuando los activos tienen un rendimiento fuera de los patrones normales. En estos casos, los sensores gatillan el protocolo de mantenimiento predictivo.

Aunque el mantenimiento predictivo requiere tiempo en implementar (y el tiempo no es algo que todas las empresas están dispuestas a ofrecer), se sabe que las empresas que lo hacen, obtienen un 8 a 12 % de ahorros en comparación con el mantenimiento preventivo. Asimismo, optimiza los costos al reducir la mano de obra, los inventarios y los equipos. De igual manera, incrementa el tiempo de actividad en 30 % y reduce los fallos inesperados en 55 %. Y lo más importante: se obtiene un retorno de la inversión de hasta 10 veces.

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Gestión de activos y mantenimiento predictivo

Las organizaciones que hacen uso intensivo de activos están en un constante desafío. ¿Cómo mantener el control y la visibilidad de cientos de activos al mismo tiempo? Esto es posible gracias a plataformas diseñadas para la gestión de activos. Una solución efectiva como IBM Maximo gestiona y optimiza todos los activos para lograr mayor disponibilidad, confiabilidad y rendimiento. Sin embargo, la cantidad de información alrededor de los procesos de gestión de activos ha crecido con rapidez y es invaluable. Pero los equipos de mantenimiento deben poder analizar esa información y aprovecharla para, por ejemplo, predecir anomalías. Y la aplicación Maximo Predict de IBM Maximo facilita este trabajo.

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IBM Maximo Predict es una de las aplicaciones de IBM Maximo Application Suite y tiene la función de identificar y gestionar los riesgos de confiabilidad de un activo que puedan afectar severamente las operaciones de las empresas.

Para predecir la probabilidad de futuros fallos utiliza tecnologías como internet de las cosas, la nube y la inteligencia artificial para recopilar, consolidar y analizar la información de los sensores en los activos que ayuden a afinar el rendimiento.

Maximo Predict busca patrones en los datos de activos, el uso y el entorno, y correlaciona esos patrones con cualquier problema conocido para ayudar a los ingenieros de fiabilidad y a los jefes de mantenimiento a predecir fallos y compartir datos y ponderaciones. De esta manera, pueden pasar de un mantenimiento planificado a una acción basada en condiciones.

Es importante señalar que esta aplicación incluye cinco plantillas de modelos predictivos populares y visualizaciones asociadas, así como una biblioteca completa de API de analítica para crear modelos personalizados. Así, facilita la puesta en funcionamiento del mantenimiento predictivo.

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