La mantenimiento predictivo es una estrategia de mantenimiento proactivo que utiliza IA y análisis de datos para plan el punto en el que un equipo o una máquina pueden averiarse. El objetivo principal es llevar a cabo el mantenimiento justo antes de posibles fallos, maximizando la vida útil de los equipos, minimizando los tiempos de inactividad imprevistos y optimizando los costes de mantenimiento.
En otras palabras, el mantenimiento predictivo no se limita a reparar después de las averías (mantenimiento correctivo) o para supervisar las operaciones programadas en un calendario de mantenimiento fijo (mantenimiento preventivo). En anticipa problemas basados en laanálisis de datos en tiempo real y datos históricos.
Cómo funciona
- Recogida de datos :
- Sensores IoT vibración, temperatura, presión, acústica, corriente eléctrica, etc.
- Herramientas de análisis cámaras térmicas, ultrasonidos, aceite (detección de partículas).
- Análisis predictivo :
- Aprendizaje automático Modelos entrenados a partir de datos históricos para detectar anomalías.
- Gemelos digitales Réplicas virtuales que simulan el comportamiento de los equipos en condiciones reales.
- Computación de borde procesamiento local de datos para reducir la latencia.
- Decisión y acción :
- Alertas automáticas integración con los sistemas de GMAO/GMAO para planificar las intervenciones.
- Mantenimiento condicional Sustitución de piezas sólo si es necesario.
✔ Beneficios
- Reducción de costes evita tiempos de inactividad imprevistos (hasta -30% en costes de mantenimiento).
- Mayor vida útil equipos (optimización del desgaste).
- Mayor seguridad Prevención de accidentes relacionados con averías críticas.
- Eficiencia energética detección de consumo excesivo (por ejemplo, motores desalineados).
Aplicaciones sectoriales
| Sector | Ejemplo de uso | Tecnología utilizada |
|---|---|---|
| Aeroespacial | Supervisión de las turbinas de los aviones. | Sensores de vibración, análisis térmico |
| Energía | Mantenimiento de turbinas eólicas (detección de grietas en las palas). | Lidar, drones de inspección |
| Automoción | Supervisión en tiempo real de robots de cadenas de montaje. | IoT, análisis espectral |
| Salud | Supervisión de equipos médicos (resonancia magnética, escáneres). | Algoritmos de detección de anomalías |
⚠ Retos que superar
- Inversión inicial Entre ellos se incluyen el coste de los sensores, las plataformas en la nube y las competencias en ciencia de datos.
- Calidad de los datos La necesidad de datos limpios, estructurados y representativos.
- Ciberseguridad riesgos de piratería informática en las redes industriales de IoT (por ejemplo, ataques a sistemas SCADA).
- Resistencia cultural Pasar de un enfoque curativo a una cultura basada en los datos.
Etapas de la aplicación
- Instrumentación Instalación de sensores en equipos críticos.
- Centralización de datos Uso de plataformas IoT (por ejemplo, Azure IoT, AWS IoT Core).
- Formación de modelos : creación de algoritmos adaptados al contexto empresarial.
- Integración operativa conexión con sistemas de gestión (ERP, GMAO).
Ejemplo
Escenario Una acería utiliza sensores de vibración en sus cintas transportadoras.
Proceso :
- Los datos son analizados por un modelo ML entrenado para detectar signos de desgaste de los rodamientos.
- Se envía una alerta 72 horas antes de un posible fallo.
- El equipo de mantenimiento sustituye el rodamiento durante una parada programada, evitando 24 horas de producción perdida.
Futuro e innovaciones
- IA Generativa Escenarios virtuales de fallos: creación de escenarios virtuales de fallos para mejorar las predicciones.
- Industrial 5G : transmisión ultrarrápida de datos para la toma de decisiones en tiempo real.
- Mantenimiento autónomo Robots inspectores con inteligencia artificial.
