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MonoM, una compañía del Grupo Álava que ha desarrollado una plataforma web de datos industriales e IA para de mantenimiento predictivo para empresas de distintos sectores de la industria, destaca la importancia de la monitorización continua de equipos y sistemas, así como la integración de datos de proceso, para implementar estrategias de diagnóstico predictivo en la maquinaria y poder optimizar los procesos de producción y las tareas de mantenimiento para reducir las paradas de producción no programadas.
El mantenimiento predictivo es una estrategia de mantenimiento proactiva, basada en monitorizar el estado de los equipos para predecir los posibles fallos antes de que se produzcan. Para ello se recogen datos en tiempo real, y se analizan para detectar patrones de comportamiento. Una vez analizados dichos patrones, se pueden tomar decisiones informadas para planificar intervenciones de mantenimiento antes de que se produzcan las averías.
Entre las tecnologías y sistemas de monitorización continua que se pueden emplear en mantenimiento predictivo están los sensores de IoT, los sistemas de supervisión en remoto, el análisis de datos en tiempo real y las técnicas de aprendizaje automático.
Contar en todo momento con datos en tiempo real, o cuasi-real, sobre el estado operativo de los equipos, así como con datos de procesos, es esencial para detectar desviaciones en el comportamiento esperado de las señales que se están monitorizando. También para que puedan ser indicativas de posibles deterioros que puedan ocasionar paradas de producción no planificadas, con la consiguiente pérdida económica. De ahí la importancia de utilizar monitorización continua en el diagnóstico y mantenimiento predictivo.
Hacerlo ofrece las siguientes ventajas:
1 - Detección temprana de anomalías: permite identificar posibles fallos en los equipos en sus primeras etapas, antes de que se conviertan en problemas más graves que pueden causar tiempos de inactividad no planificados, con los costes que pueden acarrear tanto por la reparación en sí de los equipos como por la merma de producción.
2 - Optimización de la planificación del mantenimiento: el análisis de los datos y la detección temprana de anomalías, con una clasificación de la severidad de dichas anomalías, ayuda a las empresas a optimizar la planificación de las intervenciones de mantenimiento de una manera más eficiente. De esta forma, además, se minimiza el impacto en la producción por la reducción de los tiempos de inactividad.
3 – Mejora de la fiabilidad y disponibilidad de los equipos: la monitorización continua ayuda a prevenir fallos y averías, detectando las anomalías incluso antes de que sean tangibles, por lo que ayuda a mejorar la fiabilidad y la disponibilidad de los equipos. Así, garantizan un funcionamiento continuo y sin interrupciones, más allá de las operaciones de mantenimiento planificadas.
4 – Reducción de costes: la monitorización continua contribuye a reducir los costes de mantenimiento, ayudando a minimizar los gastos asociados a las reparaciones costosas y a los tiempos de inactividad de la maquinaria que no han sido planificados. Esto lleva también a maximizar la productividad, e incide en la minimización de los costes relacionados con el mantenimiento.
5 – Mejora de la seguridad: detectar problemas de manera temprana en los sistemas también incide en un aumento de la seguridad en el trabajo. Evitar una avería o fallo antes de que puedan producirse también puede prevenir accidentes y situaciones de peligro que puedan suceder por fallos y averías de las máquinas.
6 – Optimización del rendimiento de los activos: disponer de los datos operativos y de proceso permite comparar activos similares, así como detectar desviaciones de rendimiento de unos frente a otros, por medio de la correlación entre variables de salud y de rendimiento.
Jorge del Valle, chief sales officer (CSO) en MonoM, recuerda que “al aportar información en tiempo real sobre el estado de los equipos, la monitorización continua permite a las empresas anticiparse a posibles problemas y tomar medidas de precaución que eviten tiempos de inactividad y supongan riesgos para la seguridad. Invertir en sistemas de monitorización continua puede ser una decisión estratégica que contribuya al éxito operativo y financiero de las empresas en un entorno cada vez más competitivo y exigente”.
MonoM, nacida en 2016, es una compañía del Grupo Álava centrada en la creación de nuevas propuestas tecnológicas de valor, y diferenciales, para diversos sectores de la industria a partir de distintas tecnologías Deep Tech.
Está especializada en Internet de las Cosas Industrial (IIoT) y ha desarrollado una plataforma AIoT capaz de conectar con cualquier hardware y software, así como de digitalizar procesos de sectores industriales, como los dedicados a la energía, al agua, a la ingeniería o a la alimentación, entre otros.
