Servicios de mantenimiento basados en el estado
Detecte los problemas de los equipos antes de que se conviertan en fallos.
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Los servicios de mantenimiento predictivo utilizan datos reales sobre el estado y el rendimiento de los equipos para determinar cuándo se requiere intervención. En lugar de depender únicamente de intervalos de mantenimiento fijos o reaccionar tras una avería, el mantenimiento predictivo permite a los equipos identificar el deterioro con antelación y actuar en función del estado del activo.
Implementación Engineers ayuda a las organizaciones a implementar tecnologías de monitoreo de condiciones, mantenimiento predictivo, análisis del estado de los equipos, estrategias de mantenimiento y los procesos de trabajo necesarios para convertir los datos de los activos en acciones de mantenimiento mediante una implementación eficaz del mantenimiento predictivo.
El objetivo no es simplemente instalar sensores o generar más datos de los equipos, sino utilizar esa información para reducir las averías imprevistas, optimizar los intervalos de mantenimiento, mejorar la fiabilidad de los activos e intervenir en el momento oportuno.
Lo que implementamos
Estrategia de monitoreo de condiciones
Determinar qué se debe monitorear, cómo y por qué.
IE evalúa la criticidad de los activos, los modos de fallo de los equipos, las condiciones de funcionamiento, el historial de mantenimiento y el riesgo empresarial para determinar dónde las tecnologías de monitorización de estado y predictivas pueden generar valor como parte de la monitorización del estado industrial.
En lugar de aplicar la tecnología de forma indiscriminada, las estrategias de monitorización se centran en los activos y los modos de fallo en los que los cambios en su estado pueden proporcionar una advertencia significativa antes de que se produzca el fallo.
Tecnologías de mantenimiento predictivo
Aplique la tecnología adecuada para detectar el deterioro de los equipos.
Dependiendo del activo y del modo de fallo, la monitorización del estado puede incorporar tecnologías y datos como:
Vibración | Temperatura | Presión | Estado del aceite y lubricante | Ultrasonido | Estado eléctrico | Termografía | Parámetros del proceso | Inspección visual
Monitorización del estado de los equipos
Transforme los datos de los equipos en información que permita visualizar el estado cambiante de los activos.
IE implementa procesos para recopilar, estructurar y supervisar los datos sobre el estado de los equipos, de modo que los equipos de mantenimiento y fiabilidad puedan identificar condiciones anormales y tendencias de degradación mediante una sólida supervisión del estado de los equipos.
En lugar de analizar una lectura individual de forma aislada, el estado del equipo puede evaluarse a lo largo del tiempo para comprender si un activo es estable, se está deterioryo o se acerca a un punto en el que se requiere intervención.
Análisis predictivo y detección de fallos
Identifique las posibles fallas antes de que el equipo se averíe.
Los datos de estado y funcionamiento pueden analizarse para identificar patrones, anomalías, umbrales y tendencias asociados con el deterioro de los equipos.
Dependiendo de la aplicación, esto puede abarcar desde técnicas establecidas de monitoreo de condiciones hasta análisis avanzados y modelos predictivos habilitados por IA que evalúan continuamente el estado de los equipos e identifican riesgos de fallas emergentes como parte del mantenimiento predictivo basado en IA.
Estrategia de intervención de mantenimiento
Determinar qué medidas deben tomarse y cuándo.
Identificar una condición anormal no es el objetivo final.
La ingeniería de sistemas ayuda a determinar la respuesta adecuada en función del estado del equipo, el riesgo de fallo, la criticidad del activo y los requisitos operativos. Esto puede incluir inspección, ajuste, lubricación, reparación, sustitución de componentes u otras intervenciones de mantenimiento.
El objetivo es actuar antes de que se produzca un fallo funcional, evityo al mismo tiempo un mantenimiento innecesario.
Integración de CMMS/EAM y gestión del trabajo
Transforma la información predictiva en trabajo ejecutable.
Cuyo un sistema de monitorización del estado identifica un problema emergente, esa información debe incorporarse al proceso de ejecución del mantenimiento.
IE integra CBM y el mantenimiento predictivo en los procesos existentes de gestión del trabajo y CMMS/EAM para que los hallazgos puedan activar:
Alerta → Evaluación de riesgos → Solicitud de trabajo → Priorización → Planificación → Programación → Intervención → Cierre
Monitorización del rendimiento y optimización continua
Medir si el mantenimiento predictivo realmente previene las fallas.
IE establece medidas de rendimiento y rutinas de revisión adecuadas para determinar si las estrategias de CBM están reduciendo fallos, mejoryo la disponibilidad de los equipos, optimizyo el esfuerzo de mantenimiento y generyo valor financiero.
Posteriormente, las estrategias se pueden ajustar a medida que se disponga de datos adicionales sobre el historial y el estado de los equipos.
Por qué es importante el mantenimiento predictivo
El calendario desconoce el estado de su equipo.
El mantenimiento preventivo tradicional suele basarse en intervalos fijos: inspeccionar cada 30 días, reemplazar cada seis meses, realizar una revisión general cada 5.000 horas de funcionamiento.
Pero el deterioro de los equipos no siempre se produce según el calendario.
Dos activos idénticos pueden experimentar cargas operativas, condiciones ambientales, patrones de desgaste y comportamientos de falla muy diferentes. Por lo tanto, el mantenimiento a intervalos fijos puede resultar en una intervención demasiado temprana en equipos en buen estado o demasiado tardía en equipos deteriorados.
El mantenimiento basado en condiciones plantea otra pregunta:
¿Qué nos indica el estado real del activo?
Esa información permite a las organizaciones de mantenimiento tomar mejores decisiones sobre cuándo es realmente necesaria la intervención.
IX ® en acción | Mantenimiento predictivo impulsado por IA
Una gran instalación industrial sufría importantes pérdidas de agua y problemas de mantenimiento derivados del deterioro de las juntas. Los métodos de mantenimiento tradicionales ofrecían una capacidad limitada para identificar la degradación con la suficiente antelación como para intervenir antes de que el rendimiento se viera afectado.
IE y Vooban implementaron una solución de mantenimiento predictivo basada en inteligencia artificial que analiza continuamente la presión, la temperatura, el estado del equipo y los perfiles operativos para identificar la degradación de las juntas y predecir cuándo se requiere una intervención de mantenimiento.
La solución de IA va más allá de la detección de anomalías. Evalúa los equipos y los datos operativos para recomendar las intervenciones adecuadas, como ajustar la presión de funcionamiento, apretar los sellos o programar inspecciones específicas, lo que proporciona a los equipos de mantenimiento una guía práctica antes de que el deterioro provoque pérdidas más importantes o fallos en los equipos.
IE integra estos conocimientos generados por IA en el proceso de mantenimiento, de modo que las recomendaciones predictivas se traducen en acciones de mantenimiento priorizadas, planificadas y ejecutadas, en lugar de quedarse como alertas o análisis aislados.
Hasta un 30%
Reducción de la pérdida de agua
Más de 500.000 litros
Ahorro por instalación por día
Reducido
Tiempos de inactividad no planificados y costos de mantenimiento
Preguntas frecuentes
What is the difference between CBM y predictive maintenance?
El mantenimiento basado en condiciones (CBM, por sus siglas en inglés) utiliza datos sobre el estado de los equipos, ya sean en tiempo real o periódicos, para determinar cuándo se requiere mantenimiento. El mantenimiento predictivo es una forma más avanzada de CBM que utiliza análisis, tendencias y modelos (incluida la IA) para predecir cuándo es probable que ocurra una falla, de modo que se pueda planificar la intervención con anticipación.
Can predictive maintenance work with an existing CMMS?
Sí. Los hallazgos predictivos y basados en condiciones pueden integrarse en los sistemas CMMS/EAM existentes, de modo que las alertas activen solicitudes de trabajo, priorización, planificación, programación y cierre dentro del flujo de trabajo de mantenimiento normal.
Which assets are suitable for condition monitoring?
Los activos que son fundamentales para la seguridad, la producción, la calidad o el coste, y que presentan modos de fallo medibles en los que los cambios de estado proporcionan una alerta temprana, son los mejores cyidatos para la monitorización de su estado.
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