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Del monitoreo de condiciones al mantenimiento predictivo ¿Cuál es la diferencia y sus respectivas ventajas?

El monitoreo de condiciones y mantenimiento predictivo son dos de los tipos de mantenimiento más practicados en las empresas. A continuación, conozcamos su principal diferencia y sus respectivas ventajas/desventajas.

A lo largo de los años, hemos visto como las maquinarias, equipos e instalaciones han evolucionado; por lo cual, las empresas que hacen uso intensivo de activos presentan grandes desafíos:   

  • El tiempo de inactividad no planificado a causa del envejecimiento de los activos.
  • Trabajo de horas extras debido a las averías o fallas imprevistas.
  • Aumento del riesgo de problemas de seguridad.

Por tanto, es importante realizar un mantenimiento eficiente que reúna las metodologías de prevención y predicción estratégicas; de tal manera, que permita el funcionamiento óptimo de la producción y asegure la confiabilidad de los activos. 

Monitoreo de condiciones

El monitoreo de condiciones es un proceso que se enfoca en la medición y el análisis de los parámetros de los activos en tiempo real. Este tipo de monitoreo establece que el mantenimiento debe realizarse solo cuando se detectan cambios significativos que muestren signos de disminución del rendimiento o de una falla inminente.

Si bien es cierto, el monitoreo de condiciones ayuda a reducir el tiempo dedicado al mantenimiento y reduce las posibilidades de daños colaterales; también es cierto que su mayor desventaja son los altos costos del equipo de prueba de monitoreo de condición y el costo para capacitar al personal, ya que necesita un personal con altos conocimientos para analizar los datos y realizar el trabajo especializado.

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Mantenimiento Predictivo

El mantenimiento predictivo es una práctica de gestión de activos  donde se repara un activo o pieza de equipo antes de que falle, basado en los datos recibidos sobre el mismo, el historial de fallas y su comportamiento habitual. Es decir, se anticipa a las averías. 

Un mantenimiento predictivo eficaz aprovecha la convergencia de datos de instrumentación e IoT con tecnologías de analítica avanzada y IA a lo largo de sistemas digitalizados.

Es así, que el mantenimiento predictivo evita los paros de emergencia y tiempos muertos que causan impacto financiero negativo. Para ello, identifica ciertas variables físicas como por ejemplo: temperatura, presión, vibración, ruido, voltaje, corriente,entre muchas otras; las cuales podrían ocasionar alguna avería o falla. De esta manera, logra descubrir el estado de la operatividad y así predecir las fallas o averías.

Cabe destacar, que el mantenimiento predictivo necesita una automatización del proceso de análisis mediante modelos de IA (inteligencia artificial). Esta es una práctica conocida como gestión del rendimiento de activos (APM). 

Entonces, ¿cuál es la diferencia entre el monitoreo de condiciones y mantenimiento predictivo?

La principal diferencia entre el mantenimiento predictivo y el monitoreo de condiciones es el tiempo. Ambos monitorean la salud y el estado de un activo. Pero, el monitoreo de condición se enfoca en condiciones en tiempo real, mientras que el mantenimiento predictivo se enfoca en la detección temprana de defectos.

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En un mundo ideal, las máquinas funcionan al 100% de su capacidad y el 100% del tiempo. Pero vivimos en un mundo donde los pistones dejan de disparar y las turbinas dejan de girar repentinamente, y siempre estamos esperando la próxima falla inesperada.

IBM Maximo brinda soluciones que usa inteligencia artificial y componentes analíticos para determinar qué y cuándo va a suceder una falla o avería. Es así, que puede interceder temprano para evitar el tiempo de inactividad no programado y la interrupción de las reparaciones de emergencia. De esta manera, lo ayuda a optimizar el rendimiento, extender los ciclos de vida de los activos y, sobre todo, mantener su negocio en funcionamiento.

Para lograrlo, IBM Maximo integra fuentes clave de datos del sistema de registro EAM de su organización con datos de sensores de los sistemas IoT (internet de las cosas) y OT (tecnología de operaciones). Luego, aplica un amplio conjunto de servicios analíticos y de inteligencia artificial, para brindarle información en tiempo real sobre el rendimiento de sus activos. Al proporcionar la información correcta en el momento adecuado, puede iniciar órdenes de trabajo para ayudar a garantizar que se realice el mantenimiento requerido antes de que ocurra una falla o avería.

Así pues, gracias a IBM Maximo los líderes de operaciones y mantenimiento pueden tomar las mejores acciones para determinar con confianza qué equipos deben repararse, restaurarse o reemplazarse, garantizando así que su negocio nunca se detenga.

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  • Reduce las interrupciones no planificadas hasta en un 50%. 
  • Reduce los costos de mantenimiento hasta en un 25%.
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  • Reduce del 15-50% en los costos operativos.

En Solex, empresa de soluciones confiables e innovadoras, contamos con más de 27 años de experiencia implementando soluciones confiables e innovadoras para la Gestión de Activos y Mantenimiento en toda Latinoamérica. Somos socio de negocio “Gold de IBM” y trabajamos con un equipo altamente calificado y debidamente certificado, lo cual refuerza aún más nuestro alto nivel de confianza.

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