Mantenimiento Predictivo 4.0

El mantenimiento predictivo se ha convertido en un pilar fundamental de la industria 4.0, marcando una evolución significativa desde los enfoques tradicionales. Al garantizar el óptimo funcionamiento de la maquinaria y las instalaciones industriales, este tipo de mantenimiento utiliza el análisis avanzado para prever posibles fallos, maximizando la eficiencia y la seguridad mientras minimiza costos y tiempos de inactividad. Descubre cómo las estrategias predictivas están transformando el mantenimiento industrial, ofreciendo un enfoque proactivo y basado en datos en la era digital.

Captación de datos de planta

Dentro de los procesos productivos de fábrica, existen ciertos parámetros que pueden influir en el deterioro de los activos físicos o incluso en la calidad del producto como por ejemplo: temperaturas, presiones, vibración, falta o exceso de lubricación, etc.

Monitorizar estos parámetros a lo largo del proceso y relacionarlos con los sucesos consolidados como averías, paradas de producción o defectos de calidad mediante sistemas como SCADA’s o plataformas MES es el primer paso para implantar una buena estrategia de predictivo en planta.

Interpretación de los datos y modelos predictivos

Una vez está garantizada la correcta recolección del dato y se tienen indicios de qué parámetros pueden estar influyendo en los sucesos de planta, el siguiente paso es aplicar los modelos predictivos y algoritmos necesarios para la detección automática de patrones de mal funcionamiento o situaciones anómalas que garanticen una intervención a tiempo que logre adelantarse a los sucesos no deseados.

Activos

Piloto y puesta en marcha del mantenimiento predictivo

Dada la complejidad de estos proyectos, la propuesta de Geprom es empezar con un proyecto piloto que siga los pasos indicados anteriormente para asegurar que la tecnología propuesta permite anticiparse a posibles fallos, paradas o defectos.

La base de estos proyectos consiste en el aprovechamiento de la sensórica existente en planta en la medida de lo posible o en la instalación de los sensores adecuados en los casos que sea necesario para llevar estos datos a la plataforma de monitorización más adecuada, identificar los modelos predictivos correctos y diseñar una pantalla de reporte que sea útil para tomar decisiones en tiempo real.

Mantenimiento predictivo 4.0: Beneficios

Fiabilidad general mejorada

Personal

Reduce la tasa de intervención del equipo / año.

Icono Reduce el riesgo con la consultoría

El resultado del seguimiento es la reducción de los accidentes y la mejora de la seguridad.

asa

Reducir el gasto en repuestos.

erer

Reducción del costo del seguro industrial gracias a mejora de KPI’s.

Icono KPIs - Consultoría industrial

Reducción de fallas generales gracias al uso de datos de monitoreo.

Clientes