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En un entorno industrial cada vez más competitivo, las empresas necesitan anticiparse a los fallos y optimizar sus procesos al máximo. Para ello, el mantenimiento predictivo se ha convertido en un aliado indispensable.
MonoM, una compañía del Grupo Álava, referente en tecnología aplicada a distintos sectores de la industria, ofrece una plataforma de mantenimiento predictivo que permite a empresas de distintos sectores de la industria contar con la información necesaria para garantizar la eficiencia en sus operaciones, así como para reducir costes y mejorar la competitividad de las compañías que deciden incorporar el mantenimiento predictivo a su estrategia empresarial.
Pero para que el mantenimiento sea verdaderamente eficaz, y las empresas puedan anticiparse a posibles fallos en maquinaria y equipos industriales, necesitan contar con hojas de ruta claras para la recopilación y gestión de los datos de manera eficaz.
Solo así podrán utilizarlos de manera adecuada para reducir los tiempos de inactividad y poder optimizar los procesos de producción. Entre las principales estrategias para optimizar la recogida y gestión de datos, se encuentran las siguientes:
1 – Monitorización continua con IoT
La monitorización continua, impulsada por la tecnología IoT y los sensores, transforma radicalmente la gestión del mantenimiento industrial. Se implementa mediante una red de sensores estratégicamente ubicados en puntos críticos de cada máquina, los cuales registran datos de funcionamiento de manera ininterrumpida, las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Los datos recopilados por los sensores se transmiten a una plataforma central de análisis.
2 - Extracción de valor con análisis avanzado de datos
Su objetivo principal es extraer información útil de los datos recopilados. La combinación del aprendizaje automático profundo y el conocimiento experto permite crear algoritmos y modelos para identificar patrones ocultos y mejorar la toma de decisiones estratégicas.
Al analizar patrones de datos históricos y compararlos con el estado actual de la máquina, el sistema puede predecir la probabilidad de que haya futuros fallos, proporcionando información sobre los modos de fallo detectados y proporcionando recomendaciones asociadas a solventarlos.
3 - Predicción del futuro – Cálculo de tiempo de vida remanente
Partiendo de los resultados de los modelos predictivos, las empresas pueden desarrollar nuevos modelos avanzados que, entre otras cosas, posibilitan predecir el tiempo de vida útil de los equipos. Asimismo, pueden anticipar cuándo será necesario realizar tareas de mantenimiento predictivo, optimizando las actuaciones.
Los modelos desarrollados pueden ajustarse y refinarse de manera continua a medida que vayan recogiéndose más datos, consiguiéndose mejorar la comprensión del comportamiento de las máquinas y de los sistemas monitorizados.
4 - Colaboración entre departamentos
Los sistemas de mantenimiento predictivo no son sólo responsabilidad de un único departamento. Requieren una colaboración estrecha entre varios. Entre ellos, los de mantenimiento, producción, ingeniería y TI.
La información y conocimientos que compartan sus profesionales son cruciales para gestionar datos de manera eficaz, y para garantizar que las decisiones relacionadas con el mantenimiento están en línea con los objetivos de la empresa. El uso de una plataforma que permita la colaboración entre personas y departamentos es crítico para el éxito de un plan de mantenimiento predictivo. Estas estrategias son críticas para que el mantenimiento predictivo en la industria se realice con éxito.
Esta capacidad de predicción permite a las empresas programar el mantenimiento antes de que se produzca un fallo, evitando paradas no planificadas y reduciendo los costos asociados a reparaciones correctivas.
La optimización de la producción, la disminución de gastos de mantenimiento y el incremento de la vida útil de los equipos son los beneficios directos que se consiguen con este enfoque. Asimismo, las empresas que adoptan este modelo están en disposición de tomar decisiones proactivas, basadas en datos en tiempo real, y así mejorar significativamente la eficiencia y la rentabilidad de sus operaciones.
Según Jorge del Valle, Chief Sales Officer (CSO) en MonoM, “al integrar sistemas de gestión de mantenimiento, aprovechar la tecnología IoT, efectuar análisis avanzados de datos, implementar modelos predictivos y fomentar la colaboración entre departamentos, las empresas pueden maximizar su eficiencia operativa, rebajar costes y mantener una ventaja competitiva en un mercado que es cada vez más exigente y dinámico”.
MonoM, nacida en 2016, es una compañía del Grupo Álava centrada en la creación de nuevas propuestas tecnológicas de valor, y diferenciales, para distintos 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 de la energía, el agua, la ingeniería o la alimentación, entre otros.
