La importancia del mantenimiento predictivo en la Industria 4.0

Artículo de Ernesto Diezhandino, Technical Writer en Keepler Data Tech.

Las organizaciones industriales no pueden permitirse ninguna avería, ya que esto tiene un impacto en la productividad y la tasa de crecimiento de las empresas. Un solo tornillo suelto puede provocar un desgaste significativo, una reducción de la vida útil del equipo y un tiempo de inactividad no planificado.

Las tecnologías inteligentes, como el big data, el internet de las cosas y los métodos de comunicación máquina a máquina (M2M), están en el centro de la Revolución Industrial 4.0, cuyo objetivo es ofrecer una automatización óptima.

El mantenimiento predictivo es un método tecnológico proactivo que rastrea el rendimiento de los equipos en tiempo real y predice los fallos de las máquinas para que tu empresa pueda solucionarlos antes de que provoquen un tiempo de inactividad.

Para ello, analiza constantemente las condiciones de los equipos durante su funcionamiento normal, detectando las irregularidades y notificándolas inmediatamente al propietario de la máquina para disminuir la probabilidad de que se produzcan fallos imprevistos en la misma, utilizando datos en tiempo real recibidos a través del Internet Industrial de las Cosas (IIoT), que está ampliamente considerado como un componente clave de la revolución de la Industria 4.0.

El mantenimiento predictivo gestiona y supervisa eficazmente unidades industriales a gran escala, proporcionando a la empresa una hoja de ruta clara para hacer frente al creciente volumen de trabajo. Se puede obtener una imagen precisa de la salud de los equipos y de las causas de las interrupciones de la producción mediante el despliegue de sensores de monitorización de estado.

De este modo, se supervisan dinámicamente los procesos, detectando posibles fallos futuros y regulándolos antes de que tengan consecuencias mayores que puedan afectar a la producción y, en consecuencia, tengan un impacto económico.

La creciente popularidad del mantenimiento predictivo entre las organizaciones puede atribuirse al hecho de que prácticamente todas las empresas que lo han implantado han experimentado resultados positivos y beneficios.

  • Reducción de costes
  • Monitorización de todos los dispositivos
  • Información en tiempo real
  • Enfoques proactivos

La analítica avanzada impulsa el impacto del mantenimiento predictivo

La aplicación de este tipo de estrategia de mantenimiento predictivo requiere un conocimiento profundo de cómo y por qué fallan los activos, así como la detección temprana de posibles problemas o fallos.

Muchos de estos criterios están ocultos en los datos del historial de procesos. 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. Según los planteamientos habituales, una certeza es que, para hacer la transición del mantenimiento preventivo al predictivo, es imprescindible disponer de una gran cantidad de datos limpios y contextualizados, así como su correcta aplicación.

Un modelo predictivo de la salud de los activos debe tener en cuenta tantas variables como sea posible, así como predecir la vida útil de un activo, para definir los programas de mantenimiento. Una aproximación al problema bien ejecutada reduciría costosos tiempos de inactividad y proporcionará programas de mantenimiento preventivo adecuados, pero es más fácil decirlo que hacerlo, y algunas soluciones son más eficaces que otras.

Con este objetivo, Keepler inició un enfoque de aprendizaje profundo y modelos generativos (GAN), con el objetivo de generar nuevas imágenes a partir de un conjunto de datos limitado proporcionado por el cliente. De este modo, se podrían hacer viables los proyectos que presentan un conjunto de datos reducido y con datos actuales que funcionaran bien. La solución eliminaría esta barrera, y los primeros resultados son prometedores, aunque todavía hay que avanzar en el proceso para producir una solución viable con enfoques de modelización más complejos. La única barrera a la innovación, en última instancia, es el tiempo.

El mantenimiento predictivo ofrece muchos beneficios desde su inversión en  IIoT, desde la reducción del tiempo de inactividad y menos retrasos en la productividad hasta las ventajas de ahorro de costes. Los beneficios del mantenimiento predictivo se extenderán más allá del departamento de servicio para convertirse en beneficios para toda la empresa. No hará falta esperar a que las máquinas estén 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 solución totalmente personalizable para dar la mejor respuesta a los problemas de rendimiento y mantenimiento, Keepler ofrece una solución basada en nube que se apoya en aprendizaje automático para optimizar continuamente el algoritmo predictivo.

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