La industria está en constante evolución y las empresas están entendiendo que deben dar el paso hacia la digitalización para mantenerse competitivas. El mantenimiento industrial también ha cambiado junto con la tecnología, evolucionando desde un mantenimiento puramente reactivo (cuando un equipo se rompe y -por ende- se repara) a uno preventivo que responde a un seguimiento minucioso del equipo.
“La industria 4.0 lidera el mantenimiento basado en un análisis en tiempo real, no sólo de los datos de la máquina, sino también de su contexto integral. Este proceso utiliza algoritmos avanzados que predicen cuándo es necesario llevar a cabo el mantenimiento, el tipo de falla y de reparaciones necesarias, evitando frenos productivos inesperados, asegurándose del retorno a las operaciones en el menor tiempo posible y generando ahorro en costos significativos para las empresas” comentó Miguel D’’Alessio, Country Head de Siemens Digital Industries Argentina, Uruguay & Paraguay.
En los últimos siete años, Siemens ha identificado un aumento del 275% en las consultas sobre mantenimiento predictivo. Dado que se prevé que el valor del mercado global aumente de 5 mil millones de dólares (2021) a 25 mil millones de dólares en 2028, el mantenimiento predictivo ya no se limita a los primeros usuarios; de ahora en más está implementándose a escala en plantas y operaciones enteras, incluyendo a PYMES.
Ahora bien, las compañías deben comenzar monitoreando de menor a mayor cantidad de activos para identificar los impactos positivos y ver de qué manera integrar muchos más al sistema. Este proceso escalonado y controlado es el ideal porque permite el involucramiento de todos los responsables de la operación dentro de la organización como del partner estratégico.
El mantenimiento predictivo requiere tres tipos de datos para operar:
De estado: temperatura, la vibración, flujos, etc.
De mantenimiento: qué piezas han fallado o se han cambiado anteriormente, qué actividades de mantenimiento están planeadas, tipo de pieza necesaria para reparar o reponer, etc.
De producción: velocidad, qué se está produciendo en ese momento o las interacciones entre equipos.
Con estos datos se crea una huella digital de lo que se considera un funcionamiento normal del equipo. Dicho funcionamiento no se compara con los datos de la industria en general o con datos de un equipo nuevo; se compara con los datos reales que se colectan de la planta para identificar los primeros signos de falla, obsolescencia y desgaste de los equipos actuales.
“Desde Siemens, estamos comprometidos a ayudar a las empresas a identificar las mejores prácticas y metodologías para optimizar sus operaciones, de acuerdo con sus necesidades y expectativas actuales y futuras. Participamos del proceso analítico de las variables requeridas y del cómo obtenerlas de manera cibersegura y ordenada, para darle valor agregado al monitoreo predictivo y así lograr un retorno de inversión en un plazo establecido”, agregó D’Alessio.
¿Qué necesita una empresa para empezar a predecir la salud de sus equipos?
Para que la implementación de los proyectos de mantenimiento predictivo tenga éxito, es necesario contar con 4 instancias:
Confianza en almacenar sus datos en el cloud para analizarlos y así realizar las implementaciones necesarias.
Tener un grado alto de automatización y accesibilidad a los datos para cualquier proyecto de mantenimiento.
Reconocer los costos operativos y finales del tiempo de pausa productiva durante el mantenimiento y/o reparación.
Contar con un número de equipos suficiente para tener una masa crítica de datos a analizar.
Las soluciones de mantenimiento predictivo de Siemens, como Senseye Predicitive Maintenance, están diseñadas para integrarse perfectamente con los sistemas existentes, mejorando la seguridad, el rendimiento de los activos y la sostenibilidad de las empresas, a saber:
Mejora de seguridad en el lugar de trabajo al detectar fallas en equipos que pueden provocar accidentes y lesiones al personal.
Mejora de rendimiento de activos a través del monitoreo y análisis de datos derivados del mantenimiento preventivo. Esto ayuda también a extender la vida útil de las máquinas y maximiza las inversiones para una producción sostenible y rentable.
Mejora en la sostenibilidad ya que reduce la necesidad frecuente de reemplazos y evita el consumo innecesario de energía durante reparaciones de emergencia. Al garantizar que los componentes sólo se reemplacen cuando sea necesario, el software de mantenimiento predictivo reduce el consumo de repuestos en un 20% y ofrece una reducción del 40% en inventario y desperdicio.