El mantenimiento predictivo (PdM) es un tipo de mantenimiento que utiliza los datos recogidos por los sensores para predecir cuándo es probable que falle un activo. Esta información puede utilizarse para programar el mantenimiento antes de que el activo falle, lo que puede mejorar el tiempo de funcionamiento y reducir los costes de mantenimiento.
El PdM puede utilizarse para una gran variedad de activos, como equipos de fabricación, vehículos y sistemas de climatización. Los datos recogidos por los sensores pueden procesarse utilizando técnicas de análisis predictivo, como el aprendizaje automático, para construir modelos que predigan cuándo es probable que falle un activo.
La PdM puede utilizarse para mejorar el tiempo de funcionamiento de los activos y reducir los costes de mantenimiento. En algunos casos, la PdM también puede utilizarse para mejorar la seguridad de los activos mediante la predicción y la prevención de fallos que podrían provocar accidentes.
¿Qué es el MP y el PdM?
El PM, o mantenimiento predictivo, es una estrategia empleada para determinar el estado de los equipos con el fin de identificar cuándo es necesario el mantenimiento. El PdM, o mantenimiento preventivo, es una estrategia empleada para mantener los equipos en buenas condiciones de funcionamiento con el fin de evitar la necesidad de reparaciones.
¿Cuáles son los 4 tipos de mantenimiento?
Los cuatro tipos de mantenimiento son:
1. Mantenimiento Preventivo
2. Mantenimiento Predictivo
3. Mantenimiento basado en la condición
4. Mantenimiento correctivo
¿Por qué necesitamos el mantenimiento predictivo?
Hay varias razones por las que el mantenimiento predictivo se considera una herramienta valiosa, especialmente en los sectores industrial y manufacturero. En primer lugar, puede ayudar a reducir el tiempo de inactividad al permitir un mantenimiento proactivo en lugar de esperar a que los equipos se averíen. Esto puede ahorrar a las empresas una cantidad significativa de dinero en pérdidas de productividad y reparaciones.
En segundo lugar, el mantenimiento predictivo puede ayudar a mejorar la seguridad al reducir la probabilidad de que los equipos se averíen. Esto es particularmente importante en las industrias donde la seguridad es una preocupación importante, como en la industria del petróleo y el gas.
En tercer lugar, el mantenimiento predictivo puede mejorar la eficiencia de los equipos, garantizando que funcionen al máximo rendimiento. Esto puede ayudar a ahorrar energía y aumentar la eficiencia general del proceso de fabricación.
Por último, el mantenimiento predictivo puede ayudar a prolongar la vida útil de los equipos mediante la identificación de posibles problemas antes de que causen daños significativos. Esto puede hacer que las empresas ahorren dinero a largo plazo al evitar la necesidad de sustituir los equipos antes de tiempo.
¿Cuáles son los cinco pasos principales de un programa de mantenimiento predictivo?
1. Desarrollar un caso de negocio para el mantenimiento predictivo
2. 2. Seleccionar los sensores y el equipo de supervisión
3. Recoger y analizar los datos
4. Desarrollar modelos predictivos
5. Implementar y supervisar el programa de mantenimiento predictivo
¿Qué herramientas se utilizan para el mantenimiento predictivo?
Hay muchas herramientas diferentes que pueden utilizarse para el mantenimiento predictivo, dependiendo de la aplicación específica y de los datos disponibles. Algunas herramientas comunes que se utilizan para el mantenimiento predictivo incluyen:
Análisis de datos: Esto se puede utilizar para analizar datos pasados con el fin de identificar patrones y tendencias que podrían indicar problemas futuros.
Aprendizaje automático: Se puede utilizar para crear modelos que puedan predecir fallos futuros basándose en datos de fallos pasados.
Datos de sensores: Pueden utilizarse para supervisar el estado de la maquinaria en tiempo real e identificar posibles problemas antes de que se produzcan.
Historial de mantenimiento: Puede utilizarse para identificar patrones en actividades de mantenimiento anteriores que podrían indicar problemas futuros.