El Mantenimiento Predictivo es el mecanismo que se realiza para evitar que ocurran fallas, ajustes de partes, limpieza de partes y reemplazo de partes. Mediante el mantenimiento predictivo, se puede predecir la vida útil de una máquina, un animal o cualquier entidad. Se deben tomar ciertas medidas de acuerdo con los datos recopilados de varios sensores y técnicas de monitoreo de condición.
El mantenimiento predictivo se puede lograr a través de:
- Mantenimiento planificado: el mantenimiento planificado necesita mucha intervención humana y supervisión. Si la máquina falla, afecta económicamente al negocio.
- Reconocimiento de comportamientos anómalos: con la ayuda de ciertas técnicas de aprendizaje automático y algoritmos de aprendizaje profundo, se pueden detectar anomalías que forman la columna vertebral del mantenimiento predictivo. La intervención humana en este proceso es muy inferior. Para el conjunto de datos dado, se realiza la predicción y se deben tomar ciertas medidas en consecuencia.
¿Cómo funciona el mantenimiento predictivo?
El mantenimiento predictivo se basa en equipos de monitoreo de condición que ayudan a evaluar el rendimiento de los activos en tiempo real. Con el uso de fórmulas predictivas e Internet de las cosas (IoT), el mantenimiento predictivo crea una herramienta precisa para recopilar y analizar datos de activos.
- Equipos de monitoreo de condición:
Bajo mantenimiento predictivo, cada activo es monitoreado usando equipos de monitoreo acondicionado. Específicamente, las máquinas están equipadas con sensores que capturan datos sobre el equipo para permitir la evaluación de la eficiencia del activo. Debido a este paso, se puede reducir la forma tradicional de monitoreo físico de los activos. Estos sensores miden diferentes tipos de parámetros según el tipo de máquina. Miden vibraciones, ruido, temperatura, presión, etc.
El Internet de las Cosas: Es una de las herramientas para recopilar datos. Diferentes sensores en el dispositivo ayudan en la recopilación y el intercambio de datos. El mantenimiento predictivo depende de estos sensores que conectan los activos a un sistema central y almacenan la información.
Detección de anomalías: Es la identificación de eventos que no se ajustan al patrón esperado. Será diferente del patrón. Por ejemplo: detección de anomalías en los latidos del corazón, detección de fallas en piezas de máquinas.
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Artículo escrito por RachnaShukla y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA