Aumente el tiempo de actividad y la eficiencia de sus sistemas
En el panorama industrial actual en rápida evolución, no se puede subestimar la importancia de las estrategias de mantenimiento proactivas. El mantenimiento predictivo, habilitado por «edge computing» del convertidor inteligente y la monitorización de las condiciones, ha surgido como una potente herramienta para optimizar el rendimiento del equipo, aumentar el tiempo de actividad y reducir los costes de mantenimiento. En este artículo, exploraremos el concepto de mantenimiento predictivo en relación con la monitorización de las condiciones y destacaremos sus numerosas ventajas en términos de eficiencia económica, rendimiento del equipo y ahorro de costes.
Ventajas de la monitorización de las condiciones con el mantenimiento predictivo
Mayor eficiencia económica
Al recopilar y supervisar continuamente los datos, el mantenimiento predictivo garantiza que los problemas del equipo se identifiquen antes de que se agraven, lo que minimiza el riesgo de tiempo de inactividad. Este enfoque proactivo mejora la eficiencia económica al evitar costosas paradas no planificadas y reducir los gastos generales de mantenimiento.
Más tiempo de actividad
La monitorización constante de los datos permite la identificación temprana de cualquier cambio o anomalía en el rendimiento del equipo. Al abordar los problemas potenciales antes de que provoquen fallos, el mantenimiento predictivo maximiza el tiempo de actividad del equipo, garantiza un funcionamiento sin problemas y minimiza las interrupciones.
Vida útil prolongada de la máquina/equipo
El mantenimiento predictivo ayuda a optimizar el rendimiento y la vida útil de las máquinas y los equipos mediante un mantenimiento oportuno y abordando los problemas potenciales de una forma proactiva. Al identificar y subsanar los problemas antes de que causen daños graves, se reduce significativamente la necesidad de costosas reparaciones o sustituciones prematuras.
Momento óptimo para el mantenimiento preventivo
El mantenimiento predictivo utiliza datos de monitorización de las condiciones para determinar el mejor momento para las actividades de mantenimiento. Al analizar el estado de los componentes y seguir la curva de degradación, se puede iniciar el mantenimiento antes de que se produzca un fallo funcional. Este enfoque garantiza que las actividades de mantenimiento preventivo se lleven a cabo cuando más se necesitan, evitando tiempos de inactividad innecesarios y reduciendo los costes asociados a las reparaciones reactivas.
«Edge analytics» y aprendizaje automático para un mayor rendimiento de la máquina
Los datos recopilados de la monitorización de las condiciones proporcionan información valiosa sobre el rendimiento de las máquinas y los equipos. Al analizar estos datos mediante el uso de «edge analytics» y la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático, los fabricantes pueden identificar patrones, tendencias y áreas potenciales de mejora. Esta información se puede utilizar para optimizar la eficiencia de la máquina, lo que da como resultado un mejor rendimiento general y una mayor productividad.
Potencial de ahorro importante del mantenimiento basado en condiciones (CBM)
Un estudio encargado por la Comisión Europea destaca los ahorros significativos que se pueden lograr a través de un programa de mantenimiento basado en condiciones (CBM) que funcione correctamente. El estudio estima un ahorro del 8-12 % en comparación con los programas de mantenimiento preventivo tradicionales. Entre las ventajas adicionales notificadas se incluyen una reducción de los costes de mantenimiento en un 14-30 %, del tiempo de inactividad en un 20-45 %, de las averías en un 70-75 % y una mejora en la producción en un 15-25 %. El algoritmo compara la firma de cavitación real con los niveles umbral definidos por el usuario. Si los valores superan los umbrales establecidos durante un tiempo predefinido, el evento se marca como cavitación.
Además, los costes de reparación de los activos defectuosos suelen ser un 50 % superiores a si el problema se hubiera abordado antes del fallo. Informes de empresas como Fusheng en el sector de los compresores indican que las reparaciones oportunas dieron como resultado en una reducción del 15 % en el tiempo medio de reparación (MTTR) y un aumento del 20 % en la tasa de reparación a la primera.
Cómo se aprovechan los análisis en el mantenimiento predictivo
El mantenimiento predictivo se basa en análisis avanzados que permiten aprovechar de forma eficaz los datos recopilados. Esto incluye:
- análisis de la vida útil de los componentes y de la información sobre fallos
- implementación de estrategias de mantenimiento basado en condiciones
- establecimiento de la información de referencia para la comparación
- uso de algoritmos de aprendizaje automático para identificar patrones y realizar predicciones precisas
Estos análisis permiten a los fabricantes evitar problemas inesperados, optimizar la disponibilidad, reducir los efectos del desgaste, prolongar la vida útil del equipo y crear ahorros de costes predecibles a largo plazo con planes de mantenimiento personalizados.
Maximice la productividad con «edge computing» inteligente
El mantenimiento predictivo, habilitado por la «edge computing» del convertidor de frecuencia inteligente, ayuda a los fabricantes a lograr un rendimiento óptimo del equipo, un mayor tiempo de actividad y un ahorro de costes. Al garantizar sistemáticamente el estado óptimo de la maquinaria y abordar los problemas potenciales antes de que se agraven, las empresas pueden evitar tiempos de inactividad inesperados, prolongar la vida útil de sus equipos y maximizar la productividad general. Adoptar el mantenimiento predictivo no solo reduce la complejidad, sino que también proporciona información procesable que elimina las conjeturas sobre el mantenimiento de los equipos, garantizando así una ventaja competitiva dentro del panorama industrial actual en rápida evolución.
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