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¿Cuáles son los beneficios del mantenimiento predictivo?

mantenimiento predictivo Solver
Solver

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Publicado el miércoles, 09 de noviembre de 2022 a las 12:40

El mantenimiento predictivo se trata de una serie de técnicas que utilizan datos históricos para anticipar el fallo de un dispositivo, de forma que se pueda evitar el error realizando un mantenimiento antes de que este suceda, maximizando la eficiencia y reduciendo el tiempo en el cual el dispositivo no está operativo.  

El mantenimiento predictivo no debe confundirse con el mantenimiento preventivo. El preventivo, por lo general, involucra realizar inspecciones y mantenimientos sobre piezas o equipo basándose principalmente en tiempo o en usos. Por el contrario, en el predictivo, lo que tenemos es una monitorización de diversos parámetros del dispositivo que nos permite actuar cuando estos no vayan a ser óptimos.  

Por último, cabe mencionar el mantenimiento reactivo, el cual tiene como objetivo llevar el funcionamiento de un componente hasta el fallo. La filosofía detrás de este método es que se aprovecha al máximo el uso del componente y no se gasta dinero en mantenimiento hasta que no se produce el fallo. Esto por lo general supone un mayor coste económico, puede afectar a otras piezas y no es eficiente dado que la máquina queda inhabilitada durante un mayor periodo de tiempo. 

Beneficios del mantenimiento predictivo en las empresas 

Aplicar técnicas de mantenimiento predictivo puede reportar múltiples beneficios a las empresas. En la presente sección se concretan algunos de estos beneficios y cómo ayudan a mejorar los flujos de producción dentro de la empresa. 

1. Mayor seguridad en los puestos de trabajo

Los accidentes en el trabajo en muchas ocasiones están relacionados con fallos en las máquinas. Estos fallos no solo son peligrosos para el equipo, sino que pueden suponer un cúmulo de problemas legales que pueden generar un impacto financiero. La detección de estos problemas con antelación mediante el uso de mantenimiento predictivo, puede reducir drásticamente el riesgo de fallos que supongan lesiones graves. Además, la implantación de estas técnicas puede tener un impacto en la factura del seguro. 

2. Optimización de recursos

Evitar fallos complejos de maquinaria tiene como resultado que el equipo de mantenimiento tenga que invertir menos recursos y gastar en herramientas y servicios. De esta forma, los responsables de mantenimiento pueden incrementar su productividad y centrarse en tareas vitales donde no es posible delegar toda la responsabilidad en un sistema automático. 

3. Reducción en el tiempo medio de reparación

Con el mantenimiento predictivo no solo conseguimos evitar gran parte de los fallos de máquinas, sino que también logramos reducir el tiempo necesario para reparar o reacondicionar el equipo. Esto se debe a que, cuando un sensor le indica al sistema que es posible que algún componente falle, los técnicos pueden actuar con antelación y evitar que el fallo sea más grave. 

4. Incremento de la vida útil

Por último, introducir el uso de técnicas de machine learning para detectar fallos en los sistemas puede reportar un incremento significativo en la esperanza de vida. Esto se debe a que implementar estas técnicas no tan solo reduce la gravedad de los fallos, sino que también permite cortar los problemas y que no se propaguen. En numerosas ocasiones son los fallos poco relevantes, ya sea por el precio o porque en el momento no suponen un inconveniente, los que se propagan a otros mecanismos del sistema y acaban generando problemas mucho más difíciles de reparar. 

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