Estrategias para la recopilación y gestión eficaz de datos en el mantenimiento predictivo

En el mundo industrial actual, el mantenimiento predictivo se ha convertido en un pilar a la hora de garantizar la eficiencia operativa, reducir costes y mejorar la competitividad de aquellas empresas que lo integran en sus procesos.

Esta estrategia proactiva permite a estas empresas anticiparse a posibles fallos en la maquinaria y en los equipos industriales, minimizando así los tiempos de inactividad y optimizando los procesos productivos. Sin embargo, para implementar con éxito el mantenimiento predictivo, es crucial contar con estrategias sólidas para la recopilación y gestión eficaz de los datos. En este artículo, exploraremos algunas de estas estrategias y cómo pueden impulsar el buen funcionamiento de los procesos industriales.

Integración de Sistemas de Gestión de Mantenimiento (GMAO)

Los GMAO son herramientas clave en la recopilación y gestión de datos en mantenimiento predictivo. Estos sistemas permiten registrar el historial de mantenimiento de cada equipo, así como recopilar datos en tiempo real sobre su rendimiento y estado. Al integrar un GMAO en los procesos de mantenimiento, las empresas pueden centralizar la información, facilitar el análisis de datos y tomar decisiones informadas de manera más rápida y eficiente.

Uso de Sensores y Tecnología IoT

El Internet de las Cosas (IoT) ha revolucionado la forma en la que se recopilan datos en la industria. La instalación de sensores en equipos y maquinaria permite monitorizar constantemente su rendimiento y detectar anomalías a tiempo real. Estos datos en tiempo real son fundamentales para el mantenimiento predictivo, ya que permiten identificar patrones de comportamiento y predecir posibles fallos antes de que ocurran.

Análisis Avanzado de Datos

La recopilación de datos en sí misma no es suficiente, es igual de importante contar con unas herramientas de análisis avanzado que permitan extraer información valiosa y  permitan tomar decisiones fundamentadas. Ese análisis de datos puede incluir técnicas como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial, que pueden identificar patrones ocultos en los datos y mejorar la precisión de las predicciones de mantenimiento.

Implementación de Modelos Predictivos

Basándose en los datos recopilados y analizados, las empresas pueden desarrollar modelos predictivos para predecir el tiempo de vida útil de los equipos y anticipar cuándo será necesario hacer un mantenimiento preventivo. Estos modelos pueden ser ajustados y refinados continuamente a medida que se recopilan más datos y se obtiene una mayor comprensión del comportamiento de los activos.

Colaboración entre Departamentos

Un sistema de mantenimiento predictivo requiere de una estrecha colaboración entre los departamentos de una organización, incluidos el mantenimiento, la producción, la ingeniería o la tecnología de la información. La información y los conocimientos que se compartan entre estos departamentos son muy importantes para la gestión eficaz de los datos y para garantizar que las decisiones de mantenimiento se alineen con los objetivos empresariales.

Por lo tanto, la recopilación y gestión eficaz de los datos son aspectos críticos para el éxito del mantenimiento predictivo en la industria. Al integrar sistemas de gestión de mantenimiento, aprovechar la tecnología IoT, realizar análisis avanzados de datos, implementar modelos predictivos y fomentar la colaboración entre departamentos, las empresas pueden maximizar la eficiencia operativa, reducir los costes y mantener una ventaja competitiva en un mercado que cada vez es más exigente y dinámico.

Descubre nuestra plataforma de mantenimiento predictivo en nuestra web: https://monom.ai/la-plataforma/

Fuentes:

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/02/10/16-essential-factors-to-consider-when-setting-up-a-predictive-maintenance-plan/

https://www.iberdrola.com/innovacion/mantenimiento-predictivo

https://www.ibm.com/es-es/topics/maintenance-strategy

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2023/10/05/five-key-trends-shaping-the-future-of-predictive-analytics/

https://www.engineering.com/story/how-predictive-maintenance-fits-into-industry-40

https://www.researchgate.net/publication/312004126_Big_Data_Analytics_for_Predictive_Maintenance_Strategies

https://www.powermag.com/dialing-in-data-key-to-developing-successful-predictive-maintenance/

https://bits-chips.nl/artikel/facilitating-predictive-maintenance-with-asset-as-a-service/

https://www.embedded.com/how-cmms-is-transforming-maintenance-data-management/

https://www.nature.com/articles/s41598-023-38887-z

https://www.ge.com/digital/blog/optimizing-asset-strategies-risk-based-maintenance