¿Sabías que un GMAO puede ayudarte a empezar a emplear técnicas de mantenimiento predictivo en tu empresa industrial? Sigue leyendo para conocer en qué consiste esta tipología de mantenimiento, cómo ha evolucionado a lo largo del tiempo y cuáles son sus principales ventajas.
En el entorno industrial actual, cada vez más preocupado por ganar en competitividad y eficiencia, el mantenimiento predictivo se está consolidando como una herramienta esencial para anticipar fallos en los equipos, reducir tiempos de inactividad y optimizar el uso de los recursos.
En este artículo, te explicamos en qué consiste este tipo de mantenimiento y cuáles son sus cuatro niveles de madurez. Además, repasamos cómo un GMAO como MapexMM puede ayudarte a introducir en tu fábrica este enfoque proactivo basado en el análisis de los datos y el uso de tecnologías como la inteligencia artificial (IA), el internet de las cosas (IoT) y el machine learning (ML).
¿Qué es el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo es una estrategia de mantenimiento que se centra en anticipar y prevenir fallos en los equipos antes de que ocurran, permitiendo una gestión mucho más eficiente y precisa de los recursos.
A diferencia del mantenimiento correctivo, que reacciona ante averías, o del preventivo, que sigue un calendario de intervenciones, el predictivo utiliza datos reales del estado de los equipos y de variables clave como temperatura, vibración o presión para identificar posibles problemas.
La tecnología juega un papel crucial en este proceso: los sensores recolectan datos en tiempo real y las herramientas de análisis permiten detectar patrones y anomalías que indican un deterioro progresivo de los activos.
Con esta información, las empresas pueden programar el mantenimiento “justo a tiempo”, aprovechando al máximo la vida útil de los equipos sin correr el riesgo de que se produzcan fallos y tiempos de inactividad inesperados.
Índice de madurez del mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo es una estrategia en auge que cada vez tiene más adeptos en el mundo de la Industria.
Con todo, es un enfoque que ha evolucionado bastante a lo largo de los años, alcanzando diversos niveles de madurez, hasta llegar a lo que hoy en día conocemos como mantenimiento predictivo 4.0.
- Nivel 1 – Inspecciones visuales: los técnicos evalúan el estado de los equipos a través de inspecciones físicas basadas en la experiencia y la observación directa.
- Nivel 2 – Inspecciones con instrumentos: aparte de la observación visual, en este nivel se emplean instrumentos de medición específicos para obtener datos sobre ciertos parámetros, complementando la experiencia técnica.
- Nivel 3 – Monitorización de condiciones en tiempo real: los sensores miden continuamente las condiciones del equipo, como la temperatura o la vibración, emitiendo alertas basadas en límites predefinidos.
- Nivel 4 – Mantenimiento Predictivo 4.0: este nivel representa el máximo grado de madurez y se basa en tecnologías avanzadas como el big data, el machine learning o la inteligencia artificial. Por un lado, permite no sólo prever el momento en que ocurrirá un fallo, sino también recomendar acciones preventivas basadas en el análisis de datos históricos, condiciones actuales y patrones de rendimiento. Por el otro, es muy útil a la hora de identificar patrones y anomalías complejas que serían difíciles de detectar por métodos tradicionales, permitiendo realizar intervenciones en el momento exacto y optimizando la eficiencia de los activos.
Beneficios del mantenimiento predictivo
La adopción progresiva de técnicas de mantenimiento predictivo, en cualquiera de sus cuatro niveles, aporta importantes beneficios para las empresas industriales. Estas son algunas de las ventajas más evidentes:
- Reducción del tiempo de inactividad no planificado: la predicción de fallos permite planificar el mantenimiento en momentos menos críticos para la producción.
- Optimización de costes de mantenimiento: se evitan costosas reparaciones de emergencia y se reducen las intervenciones innecesarias, lo que optimiza el presupuesto de mantenimiento.
- Extensión de la vida útil de los activos: la intervención a tiempo evita el desgaste prematuro y prolonga la vida útil de los equipos, posponiendo la necesidad de reposición.
- Gestión eficiente de los recambios: la predicción precisa de fallos permite gestionar mejor el inventario de repuestos, optimizando su disponibilidad sin exceder en costes de almacenamiento.
- Mejora de la seguridad laboral: la identificación temprana de problemas contribuye a mantener un entorno seguro, disminuyendo riesgos derivados de fallos imprevistos.
GMAO para avanzar en tu estrategia de mantenimiento predictivo
El uso de un GMAO es esencial para las empresas industriales que quieren llevar a cabo una gestión proactiva del mantenimiento en sus plantas de producción y empezar a sentar las bases de una estrategia predictiva.
1. Centralización de los datos de mantenimiento
Un GMAO como MapexMM permite almacenar de forma centralizada toda la información sobre los activos y su historial de intervenciones, ofreciendo una visión completa del estado de cada equipo.
Esta centralización facilita el análisis de patrones de desgaste y fallos, permitiendo tomar decisiones basadas en datos históricos y mejorando así las predicciones.
2. Integración con sensores y monitorización de parámetros
El verdadero valor de un GMAO en el mantenimiento predictivo radica en su capacidad para conectarse con sensores IoT que recopilan datos críticos en tiempo real, como, por ejemplo, temperatura, vibración o presión.
Estos datos permiten una supervisión continua del estado de los equipos y, en combinación con algoritmos avanzados y herramientas de inteligencia artificial, pueden generar recomendaciones para intervenciones correctivas o preventivas.
3. Alertas y recomendaciones automatizadas
El GMAO procesa y analiza los datos capturados, generando alertas inmediatas cuando detecta desviaciones de los parámetros normales.
Estos avisos ayudan a anticipar el momento óptimo para realizar el mantenimiento, basándose en una correlación entre los datos actuales y los históricos, minimizando así las averías inesperadas y prolongando la vida útil de los activos.
4. Visualización de datos y análisis predictivo
La plataforma GMAO ofrece herramientas para visualizar datos en gráficos y reportes intuitivos, facilitando la identificación de tendencias y la previsión de posibles fallos.
Estos informes son fundamentales para los responsables de mantenimiento, ya que proporcionan una visión completa y precisa del estado de los equipos, mejorando la planificación de intervenciones.
5. Optimización de recursos y gestión de inventarios
Un GMAO permite optimizar el uso de recursos y gestionar de manera precisa el inventario de piezas de repuesto.
Al anticipar qué componentes tienen mayor riesgo de fallar, se pueden programar las compras de piezas necesarias, evitando tanto la falta de suministros como el exceso de stock.
6. Mejora en la gestión de órdenes de trabajo
El sistema ayuda a gestionar eficientemente las órdenes de trabajo, asignando las intervenciones al personal adecuado y optimizando la disponibilidad de recursos.
Esta capacidad para coordinar de manera precisa las intervenciones programadas reduce los tiempos de inactividad y mejora la eficiencia del equipo de mantenimiento.
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